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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

电力需求预测是电力系统优化调度的基础，其预测精度的提高，对电力行业乃至整个国民经济的发展都具有重要的意义。电力需求分析与预测是电力系统规划和运行的基础工作，电力消费直接带动产业发展，拉大内需。近年以来，中国电力需求量年均增长，高于其他新兴市场国家和经济发达国家，预计今后一段时期仍会保持增长态势。因此，分析电力需求的主要影响因素和预测未来电力需求显得尤为重要。

国内外研究现状

电力需求预测的重要方面是要确定影响电力消费的主要因素及其对电力消费量的影响程度。国内外对电力的预测工作进行了长期研究, 一类是电力弹性系数、综合电耗法、产值单耗法和增长速度法。另一类是一元相关法、多元相关法、回归分析法和灰色系统法等。前一类方法，则需要先预测出产值、产量和增长速度等数据。目前我国经济正处于转型时期，很多数据无法测出或无法测准。后一类方法，首先要用统计分析方法找出用电量、负荷与时间、各行业总产值、国内生产总值等数值之间的关系和变化的规律，从而建立数学模型，然后用数学模型来进行预测。

2. 研究的基本内容

采用SPSS和GSTA统计分析软件，运用ARIMA模型、灰色预测模型、偏最小二乘回归模型等，对选取的2001年至2016南京用电量进行分析并建立模型，通过将预测结果与真实数据相对比来选出最优模型，最后利用偏最小二乘回归模型对2017年南京市电力需求进行预测，并给出相应的分析和建议。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

3.1~3.31:

（1）查找，学习关于电力需求因素分析及预测方面的文章；

（2）收集2001—2015年南京市用电量、gdp、人口、社会消费品零售总额等指标的数据；

4. 参考文献

[1] 牛东晓，曹树华，赵磊，等.电力负荷预测技术及其应用[m]. 北京：中国电力出版社, 1998.

[2] 刘思峰，党耀国，方志耕，等． 灰色系统理论及其应用［m］ ． 5 版. 北京：科学出版社，2010．

[3]王惠文.偏最小二乘回归方法及其应用 [m]. 北京：国防工业出版社, 1999.