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[發(fā)明專利]全方位電力經濟景氣指數的分析系統(tǒng)及其分析方法在審

專利信息
申請?zhí)枺?/td> 202010024872.7 申請日: 2020-01-10
公開(公告)號: CN111191962A 公開(公告)日: 2020-05-22
發(fā)明(設計)人: 高騫;劉云云;彭恩志;李江;王秀茹;徐超;楊俊義;劉凱;李琥;李冰潔;葛毅;史靜 申請(專利權)人: 國網江蘇省電力有限公司;國網江蘇省電力有限公司宿遷供電分公司;國家電網有限公司
主分類號: G06Q10/06 分類號: G06Q10/06;G06Q50/06;G06Q10/04;G06N20/00;G06F17/18
代理公司: 南京品智知識產權代理事務所(普通合伙) 32310 代理人: 奚曉寧;楊陳慶
地址: 210024 *** 國省代碼: 江蘇;32
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摘要:
搜索關鍵詞: 全方位 電力 經濟 景氣 指數 分析 系統(tǒng) 及其 方法
【說明書】:

發(fā)明全方位電力經濟景氣指數的分析系統(tǒng)及其分析方法涉及電力經濟景氣指數與經濟增長關系的研究領域。包括指標構建模塊、指標預測模塊、指數編制模塊和信號編制模塊;其分析方法為首先選取構建一致指數的指標;然后對該指標進行預測;接著將預測值作為先行指數、實際值作為一致指數;最后,編制信號燈系統(tǒng)。運用交叉學科方法,以統(tǒng)計學中的互相關分析為基礎,結合經濟、金融、工業(yè)、外貿等其它領域的成熟方法,將景氣分析完整的引入電力行業(yè),通過多維用電數據挖掘提取的新型統(tǒng)計電力經濟景氣指數,較為客觀反映省域宏觀經濟運行情況和發(fā)展態(tài)勢,實現了“通過電力看經濟”的重要功能,為經濟運行走勢提供了量化指標。

技術領域

本發(fā)明全方位電力經濟景氣指數的分析系統(tǒng)及其分析方法涉及電力經濟景氣指數與經濟增長關系的研究領域。

背景技術

自從Kraft提出經濟增長與能源消費的關系之后,很多學者致力于該問題的研究,其中電力與經濟的相關性則是其中的熱點。然而,電力與經濟之間并非僅僅是簡單的因果關系,如受產業(yè)結構的轉型、技術進步以及第三產業(yè)比重增加等多重因素的影響,會出現電力負增長而經濟正增長的背離現象。以往的研究更多借助計量工具對電力和經濟時間序列或者面板數據的相關性分析來探究兩者之間的關系,但是結論卻缺乏實際指導意義。即使知道某地區(qū)電力消費與經濟增長之間存在某種因果關系,政策制定者如何通過電力消費來預判經濟增長的趨勢,如何預測經濟周期的拐點,這正是當前理論研究有待解決的問題。

隨著用電采集系統(tǒng)的應用,產生了大量的用電數據,如何充分利用這些電網數據資源,構建反映經濟、社會、產業(yè)景氣度和社會生活的全方位指數體系,多領域、寬視角、全方位地反映經濟社會發(fā)展狀況。基于行業(yè)和地區(qū)用電數據,可以研究行業(yè)的經濟走勢、產業(yè)發(fā)展、產品產量、居民能耗等,但電量走勢與經濟社會發(fā)展趨勢在響應時間和起落趨勢上并不是完全同步,并且涉及的地區(qū)范圍廣、行業(yè)企業(yè)多、居民數量大,如何設計全方位用電景氣指數的指標體系和計算方法,具有重要的理論和實踐意義。

目前已有的對景氣指數的研究雖然比較成熟,但針對電力經濟景氣指數的研究比較匱乏,且研究范圍局限于電力需求周期、電力消費與經濟關系以及電力行業(yè)改革等方面,研究電力景氣波動與宏觀經濟關系的較少。

發(fā)明內容

本發(fā)明的目的在于針對上述不足之處,提供一種全方位電力經濟景氣指數的分析系統(tǒng)及其分析方法,本發(fā)明通過指標構建模塊和指標預測模塊對經濟進行預測,通過指標編制模塊對預測結果編制指數反應經濟的變化趨勢,由信號編制模塊編制信號燈反應經濟的繁榮與蕭條;本發(fā)明創(chuàng)新使用趨勢預測技術取代傳統(tǒng)先行曲線擬合技術,將自行設計經濟運行狀態(tài)指標進行跟蹤轉變?yōu)橹苯痈檱窠洕硇灾笜耍繕烁鞔_,成果更容易被社會廣泛接受。

本發(fā)明是采取以下技術方案實現的:

全方位電力經濟景氣指數的分析系統(tǒng),包括,

指標構建模塊,用于確定作為電力經濟景氣指數的指標,所述指標為GDP、其他宏觀經濟指標;

指標預測模塊,用于對指數構建模塊的指標進行數據挑選,降低模型風險提升模型的穩(wěn)定性,在保證數據信息量的前提下降低數據維數;進行主成分降維;構建預測模型,并挑選最優(yōu)數值預測模型;

指數編制模塊,用于對指數預測模塊的指數進行時間加權、標準化、確定異常的上、下界限;

信號編制模塊,用于編制信號燈,確定信號燈分界線,確定指數落點位置對應的信號燈類型。

所述指數編制模塊包括數據挑選及主成分子模塊和構建多種預測模型及挑選預測模型子模塊,數據挑選及主成分子模塊用于降維,預防維數災難;構建多種預測模型及挑選預測模型子模塊,用于適應指數與經濟關系的不斷變化,帶來的系數和表達式的變化。

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