基于“s”形模型的電力需求預(yù)測方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于“S”形模型的電力需求預(yù)測方法，根據(jù)人均電力消費與人均GDP的“S”形物理模型，構(gòu)建以人均電力消費與人均GDP的“S”形理論模型，進而以人均電力消費與人均GDP的“S”形理論模型為基礎(chǔ)，以人均GDP為自變量，運用趨勢分析法以及雙曲正切數(shù)學方法，結(jié)合不同國家或區(qū)域的歷史數(shù)據(jù)建立電力需求預(yù)測方程，從而實現(xiàn)對國家或地區(qū)的中長期電力需求預(yù)測。本發(fā)明提供的基于“S”形模型的電力需求預(yù)測方法，以人均電力消費基本規(guī)律為指導，從根本上解決了以往中長期電力需求預(yù)測普遍存在的預(yù)測偏差大的問題，提高了中長期電力需求預(yù)測可靠性和置信度。本發(fā)明還涉及預(yù)測方程的構(gòu)建方法和各國的電力需求預(yù)測方法。
【專利說明】
基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及一種定量的電力需求預(yù)測方法，具體涉及一種基于人均GDP與人均電 力消費間的"S"形理論模型，運用趨勢分析法以及雙曲正切函數(shù)數(shù)學方法構(gòu)建其預(yù)測方程 的方法及基于預(yù)測方程的預(yù)測方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 電力是以電能作為動力的能源，是最常用的二次能源。電力已經(jīng)成為經(jīng)濟增長的 基礎(chǔ)，廣泛應(yīng)用于生產(chǎn)生活領(lǐng)域。電力需求預(yù)測是根據(jù)電力消費、經(jīng)濟、社會、氣象等所有相 關(guān)的歷史數(shù)據(jù)，來探索電力需求歷史數(shù)據(jù)變化規(guī)律，尋求電力需求與各種相關(guān)因素之間的 內(nèi)在聯(lián)系，從而對未來的電力需求進行科學的預(yù)測。
[0003] 電力需求預(yù)測的方法主要包括分產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值單耗法、電力彈性系數(shù)法、統(tǒng)計分析法、 經(jīng)濟計量法、人工智能法等幾種主要方法。（1)分產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值單耗是通過某一單位產(chǎn)品的平均 單位用電量及該產(chǎn)品的產(chǎn)量，得到生產(chǎn)這種產(chǎn)品總產(chǎn)量的總用電量。單耗法需要做大量細 致的統(tǒng)計工作，在實際工作中很難對產(chǎn)品較準確地求出其單耗，而且工作量太大。（2)電力 彈性系數(shù)法是根據(jù)國內(nèi)生產(chǎn)總值增長速度結(jié)合電力彈性系數(shù)得到規(guī)劃期末的總用電量，在 預(yù)測過程中主要靠預(yù)測者根據(jù)自己和他人的經(jīng)驗及相關(guān)統(tǒng)計資料進行判斷性預(yù)測，人為主 觀影響較大，因此其預(yù)測結(jié)果的準確性難以保證。（3)統(tǒng)計分析法包括回歸分析法和時間序 列法，其中時間序列法又包括自回歸法、移動平均法、指數(shù)平滑法、自回歸移動平均法、自回 歸整體移動平均法等。由于時間序列法是基于過去發(fā)展狀態(tài)的延續(xù)，對于使事物發(fā)生變化 的本質(zhì)原因不做研究，而且傳統(tǒng)的時間序列模型為克服時間序列的非平穩(wěn)性采用差分法來 消除序列中的不平穩(wěn)趨勢，會導致一些有用的長期信息的丟失。因此，隨著發(fā)達國家電力需 求發(fā)展趨于穩(wěn)定，這些以時間序列分析為基礎(chǔ)的方法，成功得在電力需求預(yù)測中廣泛應(yīng)用， 卻難以被用于預(yù)測經(jīng)濟發(fā)展速度快，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)本身變化快的發(fā)展中國家，尤其是新興經(jīng)濟 體國家。（4)經(jīng)濟計量法，是經(jīng)濟分析與數(shù)學方法相結(jié)合的一種預(yù)測方法，它是根據(jù)客觀經(jīng) 濟規(guī)律，利用預(yù)測對象有關(guān)因素之間存在的復雜的相互依存關(guān)系，以數(shù)學和統(tǒng)計手段，把其 主要變量歸納在一組聯(lián)立方程式中，抽象地描述它們之間的相互關(guān)系，然后進行演算，以便 根據(jù)過去和現(xiàn)在的各種變量，推測未來時期的數(shù)值。經(jīng)濟計量法包括投入產(chǎn)出法、經(jīng)濟計量 模型法、系統(tǒng)動力學法等，使用這些方法的前提是整個系統(tǒng)較為穩(wěn)定，同時系統(tǒng)內(nèi)各單元之 間的關(guān)系是固定不變的，這一方法的前提決定了其用于中長期需求預(yù)測存在系統(tǒng)不確定 性。（5)人工智能法主要包括灰色預(yù)測技術(shù)、專家系統(tǒng)預(yù)測技術(shù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測技術(shù)等。 灰色系統(tǒng)理論研究的是貧信息下建模，提供了貧信息下解決系統(tǒng)問題的新途徑，但該方法 較適用于近期預(yù)測，同時數(shù)據(jù)離散程度越大，預(yù)測精度越差。專家系統(tǒng)是一個用基于知識的 程序設(shè)計療法建立起來的計算機系統(tǒng)，它擁有某個特殊領(lǐng)域內(nèi)專家的知識和經(jīng)驗，并能像 專家那樣運用這些知識，通過推理，在某個領(lǐng)域內(nèi)作出智能決策，但是要求預(yù)測人員必須具 有較高的水平和經(jīng)驗，人為因素較大。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的簡便之處在于完全依靠歷史數(shù) 據(jù)，用歷史數(shù)據(jù)進行測算，缺點是過多依賴歷史數(shù)據(jù)，必須針對不同條件選取不同的特征參 量、不同的數(shù)據(jù)處理方法，在實施時有很多實際問題需要解決。
[0004] 上述這些方法存在的共同缺陷是缺乏對電力需求與經(jīng)濟發(fā)展間長尺度定量關(guān)系 的把握，僅用以往數(shù)據(jù)模擬、推演或類比未來，預(yù)測缺乏科學性和準確性，結(jié)果偏差大。提高 中長期電力需求預(yù)測的準確性、客觀性對科學制定國家規(guī)劃以及未來電力能源行業(yè)和相關(guān) 企業(yè)的發(fā)展均具有非常重要的意義。
[0005] 此外，本
【申請人】已經(jīng)獲得授權(quán)的專利《基于"S"模型的能源需求預(yù)測方法》(專利號 201110041497.8)，提供了一種基于"S"形模型的能源需求預(yù)測方法，其是依據(jù)人均能源消 費與人均GDP間的"S"形物理模型，運用數(shù)學方法構(gòu)建的一種一次能源需求定量預(yù)測方法。 歷史預(yù)測結(jié)果檢驗表明，其對國家或地區(qū)的一次能源需求預(yù)測準確性更高、更切合實際。但 是，該方法不包含確定二次能源電力消費與GDP間的關(guān)系，即沒有構(gòu)建人均電力消費與人均 GDP間的"S"形物理模型、理論模型及數(shù)學模型。并且，該方法沒有構(gòu)建人均能源消費與人均 GDP間的"S"形理論模型，其數(shù)學模型的參數(shù)和人均電力消費與人均GDP間的"S"形數(shù)學模型 的參數(shù)完全不一致，因此對電力需求預(yù)測并不適用。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] (一)要解決的技術(shù)問題
[0007] 為了解決現(xiàn)有技術(shù)的上述問題，本發(fā)明提供一種結(jié)果更精確的電力需求預(yù)測方 法:基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，其以人均電力消費與人均GDP間的"S"形理論模型 為基礎(chǔ)，并運用趨勢分析法以及雙曲正切函數(shù)數(shù)學方法，結(jié)合不同國家或區(qū)域的歷史數(shù)據(jù) 建立電力需求預(yù)測方程，從而實現(xiàn)對國家或地區(qū)的中長期電力需求預(yù)測。
[0008] (二)技術(shù)方案
[0009] 為了達到上述目的，本發(fā)明采用的主要技術(shù)方案包括：
[0010] -種基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，以人均電力消費與人均GDP間的"S"形 理論模型為基礎(chǔ)，并運用趨勢分析法以及雙曲正切函數(shù)數(shù)學方法，結(jié)合不同國家或區(qū)域的 歷史數(shù)據(jù)建立電力需求預(yù)測方程，從而實現(xiàn)對國家或地區(qū)的中長期電力需求預(yù)測，其包括 如下步驟：
[0011] S1:收集各國人均電力消費及各國人均GDP歷史數(shù)據(jù)，以人均GDP為橫坐標，人均電 力消費為縱坐標構(gòu)建"S"形關(guān)系曲線；
[0012] S2:構(gòu)建人均電力消費與人均⑶P的"S"形物理模型；
[0013] S3:構(gòu)建人均電力消費與人均⑶P的"S"形理論模型；
[0014] S4:構(gòu)建"S"形曲線數(shù)學模型:在人均電力消費與人均⑶P的"S"形理論模型的基礎(chǔ) 上，運用趨勢分析法和雙曲正切數(shù)學方法構(gòu)建以人均GDP為自變量的電力需求預(yù)測方程，即 "S"形曲線的趨勢性擬合方程。
[0015] S5:預(yù)測:按照預(yù)測流程給定預(yù)測時長及相關(guān)的GDP值和人口，并計算人均GDP;
[0016] S6:將步驟S5得到的人均⑶P值代入步驟S4中得到的方程中，求得不同國家/地區(qū) 的電力需求預(yù)測結(jié)果；
[0017]其中，所述步驟S2中包括：
[0018] S21:根據(jù)峰值時人均電力消費的高低判斷國家或地區(qū)電力消費所屬的"S"形曲線 類型；
[0019] S22:根據(jù)人均電力消費增速的變化規(guī)律確定"S"形曲線上的三個關(guān)鍵點：人均電 力消費進入高增長期的起飛點，人均電力消費增速由大到小的轉(zhuǎn)折點以及人均電力消費增 速為零或開始為負增長的零增長點；
[0020] S23:根據(jù)三個關(guān)鍵點分別將"S"形曲線劃分為四個區(qū)間：緩慢增長區(qū)、加速增長 區(qū)、減速增長區(qū)以及零/負增長區(qū)；
[0021 ]其中，所述步驟S3包括：
[0022] S31:搜集城市化率數(shù)據(jù)；
[0023] S32:分析"S"形曲線關(guān)鍵點與城市化率之間的對應(yīng)關(guān)系。
[0024]其中，所述步驟S4包括如下步驟：
[0025] S41:采用趨勢分析方法，構(gòu)建人均電力消費E與人均⑶P值G的非平坦式方程：
[0026]
(1)
[0027]其中，(^、(^、(^為指數(shù)常數(shù)，單位與0-1相同；Ei、Gi分別為曲線在轉(zhuǎn)折點對應(yīng)的人均 電力消費和人均GDP值;A為趨勢關(guān)系方程(1)的振幅值，單位與G相同；
[0028] S42:由方程(1)得出曲線在起飛點前、轉(zhuǎn)折點臨近區(qū)域、零增長點后線性變化的方 程分別為：
[0029] Ε-Ε? = Α+Α(α2-α3) (G-Gi) =A+Pi(G-Gi) (2)
[0030] Ε-Ει = 0.5Α(αι+α3) (G-Gi) =Pi(G-Gi) (3)
[0031] E_Ei = A+A(ai_a2) (G_Gi) =A+Pv(G_Gi) (4)
[0032] 其中，p^PnPv分別為曲線在起飛點前、轉(zhuǎn)折點臨近區(qū)域、零增長點后線性變化區(qū) 域的斜率值，Gv為曲線在零增長點的人均GDP值；
[0033] S43:由方程⑵~⑷得出αι、α2、α3諸待定常數(shù)與斜率相聯(lián)系的方程分別為：
[0034]
[0037]同時曲線在零增長點處有：[0038] (5) (6) (7) 1
[0040] S44:將方程(5)、（6)二式代入方程(8)得到： (9)；
[0041] tanh (ΠιΑ-1) tanh (Π 2Α-1) = Π3 (10)
[0042] 其中，
[0043] ni = 〇.5(pi+Pi+Pv)(Gv-Gi) (11)
[0044] n2 = 0.5(pi+2Pi-Pv)(Gv-Gi) (12)
[0045]
(13);
[0046] S45:由具體數(shù)據(jù)給出6^^^1以^值，代入方程(10)中計算出八值；
[0047] S46:由方程(5)~（7)式依次計算出αι、α2、α3值，得出曲線趨勢性擬合方程，即電力 需求預(yù)測方程，也即方程(1)的具體形式。
[0048] 其中，城市化率(也叫城鎮(zhèn)化率)是城市化的度量指標，是指城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝冢ò?括農(nóng)業(yè)與非農(nóng)業(yè))的比重。
[0049] 本發(fā)明還提供一種基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方程的構(gòu)建方法，其以人均電 力消費與人均GDP的"S"形理論模型為基礎(chǔ)，以人均GDP為自變量，運用趨勢分析法以及雙曲 正切數(shù)學方法，結(jié)合不同國家或區(qū)域的歷史數(shù)據(jù)建立電力需求預(yù)測方程，具體步驟如下：
[0050] S1:收集各國或地區(qū)人均電力消費及各國或地區(qū)人均⑶Ρ歷史數(shù)據(jù)，以人均GDP* 橫坐標，人均電力消費為縱坐標構(gòu)建"S"形關(guān)系曲線；
[0051 ] S2:構(gòu)建人均電力消費與人均⑶P的"S"形物理模型；
[0052] 其中，所述步驟S2包括：
[0053] S21:根據(jù)峰值時人均電力消費的高低判斷國家或地區(qū)電力消費所屬的"S"形曲線 類型；
[0054] S22:根據(jù)人均電力消費增速的變化規(guī)律確定"S"形曲線上的三個關(guān)鍵點：人均電 力消費進入高增長期的起飛點、人均電力消費增速由大到小的轉(zhuǎn)折點以及人均電力消費增 速為零或開始為負增長的零增長點；
[0055] S23:根據(jù)三個關(guān)鍵點分別將"S"形曲線劃分為四個區(qū)間：緩慢增長區(qū)、加速增長 區(qū)、減速增長區(qū)以及零/負增長區(qū)；
[0056] S3:構(gòu)建人均電力消費與人均⑶P的"S"形理論模型；
[0057] 其中，所述步驟S3包括：
[0058] S31:搜集城市化率數(shù)據(jù)；
[0059] S32:分析"S"形曲線關(guān)鍵點與城市化率之間的對應(yīng)關(guān)系；
[0060] S4:構(gòu)建"S"形曲線數(shù)學模型:在人均電力消費與人均⑶P的"S"形理論模型的基礎(chǔ) 上，運用趨勢分析法和雙曲正切數(shù)學方法構(gòu)建以人均GDP為自變量的電力需求預(yù)測方程，即 "S"形曲線趨勢性擬合方程。
[0061] 所述的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方程的構(gòu)建方法，其步驟S4包括如下步驟：
[0062] S41:采用趨勢分析方法，構(gòu)建人均電力消費E與人均⑶P值G的非平坦式方程：
[0063]
(1)
[0064] 其中，(^、(^、(^為指數(shù)常數(shù)，單位與0-1相同；Ei、Gi分別為曲線在轉(zhuǎn)折點對應(yīng)的人均 電力消費和人均GDP值;A為趨勢關(guān)系方程(1)的振幅值，單位與G相同；
[0065] S42:由方程(1)得出曲線在起飛點前、轉(zhuǎn)折點臨近區(qū)域、零增長點后線性變化的方 程分別為：
[0066] E_Ei = A+A(a2-a3) (G_Gi) =A+Pi(G_Gi) (2)
[0067] E-Ei = 0.5A(ai+a3) (G-Gi) =Pi(G-Gi) (3)
[0068] E_Ei = A+A(ai_a2) (G_Gi) =A+Pv(G_Gi) (4)
[0069] 其中，p^PnPv分別為曲線在起飛點前、轉(zhuǎn)折點臨近區(qū)域、零增長點后線性變化區(qū) 域的斜率值，Gv為曲線在零增長點的人均GDP值；
[0070] S43:由方程⑵~⑷得出ai、a2、a3諸待定常數(shù)與斜率相聯(lián)系的方程分別為：
[0071]
(5) (6) (7)
[0074]同時曲線在零增長點處有：[0075]
(8) (9)；
[0077] S44:將方程(5)、（6)二式代入方程(8)得到：
[0078] tanh (ΠιΑ-1) tanh (Π2Α-1) = Π 3 (10)
[0079] 其中，
[0080] ni = 〇.5(pi+Pi+Pv)(Gv-Gi) (11)
[0081] n2 = 005(pi+2Pi-Pv)(Gv-Gi) (12)
[0082]
(13)；
[0083] S45:由具體數(shù)據(jù)給出61上^、01以4值，代入方程(1〇)中計算出八值；
[0084] S46:由方程(5)~(7)式依次計算出w、α2、α3值，得出曲線趨勢性擬合方程，即電力 需求預(yù)測方程，也即方程(1)的具體形式。
[0085]基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種英國的電力 需求預(yù)測方法，其將英國的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：
[0086]
[0087] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種法國的電力 需求預(yù)測方法，其將法國的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：
[0088]
[0089]基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種德國的電力 需求預(yù)測方法，其將德國的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：
[0090]
[0091]基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種日本的電力 需求預(yù)測方法，其將日本的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：
[0092]
[0093] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種意大利的電 力需求預(yù)測方法，其將意大利的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：
[0094] '
- " Ο
[0095]基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種美國的電力 需求預(yù)測方法，其將美國的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：
[0096]
[0097] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種加拿大的電 力需求預(yù)測方法，其將加拿大的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：
[0098]
[0099]基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種澳大利亞的 電力需求預(yù)測方法，其將澳大利亞的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：
[0100]
[0101]基于上述基于"s"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種韓國的電力 需求預(yù)測方法，其將韓國的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：
[0102]
[0103] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種葡萄牙的電 力需求預(yù)測方法，其將葡萄牙的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：
[0104]
[0105] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種西班牙的電 力需求預(yù)測方法，其將西班牙的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：
[0106]
[0107] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種瑞典的電力 需求預(yù)測方法，其將瑞典的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：
[0108]
[0109] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種比利時的電 力需求預(yù)測方法，其將比利時的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：
[0110]
[0111] 基于上述基于"s"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種希臘的電力 需求預(yù)測方法，其將希臘的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：
[0112]
[0113]基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種荷蘭的電力 需求預(yù)測方法，其將荷蘭的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：
[0114]
[0115]基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種芬蘭的電力 需求預(yù)測方法，其將芬蘭的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：
[0116]
[0117] (三)有益效果
[0118] 本發(fā)明的有益效果是:本發(fā)明提供的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，以人均 電力消費基本規(guī)律為指導，從根本上解決了以往中長期電力需求預(yù)測普遍存在的預(yù)測偏差 大的問題，提高了預(yù)測可靠性和置信度。建立了一種兼具普適性和針對性的電力需求預(yù)測 方法，預(yù)測方法實用便捷，易于實現(xiàn)和推廣。其主要用于國家或地區(qū)中長期的電力需求預(yù) 測，其成果可直接應(yīng)用于考察國家電力消費的變化和國家制定能源發(fā)展相關(guān)政策，以及電 力能源行業(yè)和相關(guān)企業(yè)制定發(fā)展規(guī)劃等領(lǐng)域。
【附圖說明】
[0119] 圖1:基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法流程圖，圖中顯示，本方法首先構(gòu)建"S" 形物理模型，其后以此為基礎(chǔ)構(gòu)建"S"形理論模型，以理論模型為基礎(chǔ)，建立電力需求預(yù)測 模型方程，通過收集整理預(yù)測國家歷史數(shù)據(jù)對模型方程的參數(shù)賦值，建立預(yù)測國電力需求 方程，給定預(yù)測時長和預(yù)測期內(nèi)人均GDP量值，代入方程得出預(yù)測結(jié)果；
[0120] 圖2:人均電力消費與人均GDP關(guān)系圖，圖中顯示，英、美、日、德、法等眾多發(fā)達國家 人均能源消費隨人均GDP變化的軌跡表明，隨著各國人均GDP的增長，人均能源消費呈"S"形 變化，即從開始的低緩增長到快速增長，其后增速降低并達到頂點（圖a);不同國家因發(fā)展 模式、能源消費習慣的差異"S"形可分為高、中、低三類(圖b);
[0121] 圖3:人均電力消費"S"形三個關(guān)鍵點示意圖，圖中顯示，人均能源消費"S"形存在 三個關(guān)鍵點，即起飛點、轉(zhuǎn)折點和零增長點，三個關(guān)鍵點對應(yīng)的人均GDP量值相對固定，起飛 點處人均⑶P為6000-7000美元，轉(zhuǎn)折點對應(yīng)于11000-13000美元，零增長點對應(yīng)的人均⑶P 集中在22000-24000美元。三個關(guān)鍵點將曲線分為四個區(qū)域，每個區(qū)域具有相對確定的能源 需求增長方式；
[0122] 圖4:人均電力消費與人均⑶P的"S"形理論模型圖，在人均電力消費與人均GDP的 "S"形物理模型的基礎(chǔ)上，通過分析"S"形物理模型的三個關(guān)鍵點與體現(xiàn)出社會財富積累的 相關(guān)指標(城市化率)之間存在的內(nèi)在聯(lián)系和對應(yīng)關(guān)系，構(gòu)建了人均電力消費與人均GDP的 "S"形理論模型。
【具體實施方式】
[0123] 為了更好的解釋本發(fā)明，以便于理解，下面結(jié)合附圖，通過【具體實施方式】，對本發(fā) 明的技術(shù)方案及其所能實現(xiàn)的技術(shù)效果作詳細描述。
[0124] 圖1所示為本發(fā)明的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法流程圖，如圖所示，本發(fā) 明提供的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，主要以人均電力消費與人均GDP的"S"形理 論模型為基礎(chǔ)，以人均GDP為自變量，運用趨勢分析法、雙曲正切等數(shù)學方法，結(jié)合不同國家 或區(qū)域歷史數(shù)據(jù)構(gòu)建電力消費方程，從而實現(xiàn)對國家/地區(qū)的電力中長期需求的準確定量 預(yù)測，其主要包括如下步驟：
[0125] S1:收集各國人口、電力消費及各國⑶P等歷史數(shù)據(jù)，以人均GDP為橫坐標，人均電 力消費為縱坐標構(gòu)建"S"形關(guān)系曲線：
[0126] 系統(tǒng)總結(jié)英、美、日、德、法等16個典型發(fā)達國家/地區(qū)百余年的人均電力消費與人 均GDP相關(guān)關(guān)系，如圖2所示，為各個國家的人均電力消費與人均GDP"S"形曲線圖，由圖可 知，各個國家，隨著人均GDP的增長，人均電力消費呈現(xiàn)"緩慢增長-加速增長-減速增長-零 增長或負增長"的"S"形曲線。根據(jù)到達峰值時的人均電力消費的高低大致可以將曲線分為 高（以加拿大、瑞典為代表）、中（以美國、澳大利亞為代表）、低（以日本、英國等為代表）"S" 型三類。
[0127] S2:構(gòu)建人均電力消費與人均⑶P的"S"形物理模型：
[0128] 其中，步驟S2具體包括如下步驟：
[0129] S21:根據(jù)峰值時人均電力消費的高低判斷國家電力消費所屬的"S"形曲線類型： 高"S"型峰值時的人均電力消費約為14500~16500千瓦時；中"S"型峰值時的人均電力消費 約為9000-11500千瓦時;低"S"型峰值時的人均電力消費約為5500~8000千瓦時；
[0130] S22:根據(jù)人均電力消費增速的變化規(guī)律確定"S"形曲線上的三個關(guān)鍵點：（1)起飛 點，即人均電力消費高速增長的起始點，集中于人均⑶P 6000~7000美元（1990年蓋凱，下 同）區(qū)間，是工業(yè)化進程中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生重大調(diào)整的起始點和關(guān)鍵點；（2)轉(zhuǎn)折點，即人均電 力消費增速由增速增長變成減速增長的點，集中于人均GDP 11000~13000美元區(qū)間；（3)零 增長點，即人均電力消費增速為零或開始負增長的點，集中于人均GDP 22000~24000美元 區(qū)間；
[0131] S23:根據(jù)三個關(guān)鍵點分別將"S"形曲線劃分為四個區(qū)間：緩慢增長區(qū)、加速增長 區(qū)、減速增長區(qū)以及零/負增長區(qū)；其中，緩慢增長區(qū)為起飛點之前的區(qū)域，加速增長區(qū)為介 于起飛點和轉(zhuǎn)折點之間的區(qū)域，減速增長區(qū)為介于轉(zhuǎn)折點和零增長點之間的區(qū)域，零/負增 長區(qū)為零增長點之后的區(qū)域，每個區(qū)域具有相對確定的電力需求增長方式，從而形成"S"形 非線性增長預(yù)測基本原理。
[0132] S3:構(gòu)建人均電力消費與人均⑶P的"S"形理論模型；
[0133] 其中，所述步驟S3包括：
[0134] S31:搜集城市化等數(shù)據(jù)；
[0135] S32:分析"S"形曲線關(guān)鍵點與城市化率之間的對應(yīng)關(guān)系。
[0136] 如圖4所示，為本發(fā)明的人均電力消費與人均GDP的"S"形理論模型圖，在人均電力 消費與人均GDP的"S"形物理模型的基礎(chǔ)上，通過分析"S"形物理模型的三個關(guān)鍵點與體現(xiàn) 社會財富積累的相關(guān)指標(城市化率)之間存在的內(nèi)在聯(lián)系和對應(yīng)關(guān)系，構(gòu)建了人均電力消 費與人均⑶P的"S"形理論模型。
[0137] 三個類型的人均電力消費與人均GDP的"S"形曲線的轉(zhuǎn)折點所在區(qū)間與城市化率 發(fā)生由快速增長轉(zhuǎn)變?yōu)榫徛鲩L的區(qū)間相對應(yīng)，城市居民的收入和生活水平普遍高于農(nóng) 村，較高的生活水平意味著對財富積累較高的需求，比如對公共設(shè)施、商業(yè)服務(wù)、住宅及各 種家用電器的較高需求，因此伴隨著城市化率由快速增長轉(zhuǎn)變?yōu)榫徛鲩L，電力消費結(jié)構(gòu) 和消費方式發(fā)生變化，電力消費增長方式同時發(fā)生重大變化，增長方式由增速增長變成減 速增長。
[0138] 同時，三個類型的人均電力消費與人均GDP的"S"形曲線的零增長點與城市化率的 平穩(wěn)階段（即城市化率增速再次降低進入平穩(wěn)階段)相對應(yīng)，城市化率的穩(wěn)定意味著人民生 活水平和社會的財富積累趨于穩(wěn)定，電力能源消費開始呈現(xiàn)平穩(wěn)或下降的趨勢。
[0139] S4:構(gòu)建"S"形數(shù)學模型：在人均電力消費與人均GDP的"S"形理論模型的基礎(chǔ)上， 運用趨勢分析法和雙曲正切數(shù)學方法構(gòu)建以人均GDP為自變量的電力需求預(yù)測方程，Srs" 形曲線趨勢性擬合方程：
[0140] 其中，所述步驟S4包括如下步驟：
[0141 ] S41:采用趨勢分析方法，構(gòu)建人均電力消費E與人均⑶P值G的非平坦式方程：
[0142]
(1)
[0143] 其中，αι、α2、α3為指數(shù)常數(shù)，單位與0-1相同；Ei、Gi分別為曲線在轉(zhuǎn)折點對應(yīng)的人均 電力消費和人均GDP值;A為趨勢關(guān)系方程(1)的振幅值，單位與G相同；
[0144] S42:由方程(1)得出曲線在起飛點前、轉(zhuǎn)折點臨近區(qū)域、零增長點后線性變化的方 程分別為：
[0145] E_Ei = A+A(a2-a3) (G_Gi) =A+Pi(G_Gi) (2)
[0146] E-Ei = 0.5A(ai+a3) (G-Gi) =Pi(G-Gi) (3)
[0147 ] E_Ei = A+A(ai_a2) (G_Gi) =A+Pv(G_Gi) (4)
[0148] 其中，p^PnPv分別為曲線在起飛點前、轉(zhuǎn)折點臨近區(qū)域、零增長點后線性變化區(qū) 域的斜率值，Gv為曲線在零增長點的人均GDP值；
[0149] S43:由方程⑵~⑷得出αι、α2、α3諸待定常數(shù)與斜率相聯(lián)系的方程分別為：
[0150] (5)
(6) - (7)
[0153] 同時曲線在零增長點處有：
[0154]
(8) (9)；
[0156] S44:將方程(5)、（6)二式代入方程(8)得到：
[0157] tanh (ΠιΑ-1) tanh (Π 2Α-1) = Π3 (10)
[0158] 其中，
[0159] ni = 〇.5(pi+Pi+Pv)(Gv-Gi) (11)
[0160] n2 = 0.5(pi+2Pi-Pv)(Gv-Gi) (12)
[0161]
(13)；
[0162] S45:由具體數(shù)據(jù)給出61上^、01以4值，代入方程(1〇)中計算出八值；
[0163] S46:由方程(5)~(7)式依次計算出w、α2、α3值，得出曲線趨勢性擬合方程，即電力 需求預(yù)測方程，也即方程(1)的具體形式。
[0164] S5:預(yù)測：設(shè)定預(yù)測的時間長度，根據(jù)不同國家或地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展規(guī)劃或增長趨勢， 確定預(yù)測期內(nèi)的GDP和人口，計算得到人均GDP，作為自變量。
[0165] S6:將預(yù)測時點的人均⑶Ρ代入步驟S4中得到的預(yù)測方程中，求得不同國家/地區(qū) 的電力需求預(yù)測結(jié)果。
[0166] 最后通過結(jié)合國家經(jīng)濟發(fā)展趨勢及"S"形理論模型中與其他重要指標間的內(nèi)涵關(guān) 系，對預(yù)測結(jié)果的可靠性、準確性進行評估和驗證。
[0167] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種英國的電力 需求預(yù)測方程，其方程式為：
[0168] *
' - · 〇
[0169]如表1所示，通過已知的人均GDP值，根據(jù)上述方程計算出英國電力消費擬合值，并 將其與實際的電力消費作對比，可計算出其歷史擬合值的誤差率小于± 10%。
[0170] 表1:英國的電力消費需求預(yù)測方程誤差結(jié)果分析
[0171]
[0172] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種美國的電力 需求預(yù)測方程，其方程式為：
[0173]
[0174] 如表2所示，通過已知的人均GDP值，根據(jù)上述方程計算出美國電力消費擬合值，并 將其與實際的電力消費作對比，可計算出其歷史擬合值的誤差率小于± 10%。
[0175] 表2:美國的電力消費需求預(yù)測方程誤差結(jié)果分析
[0176]
[0177] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種法國的電力 需求預(yù)測方程，其方程式為：
[0178]
[0179] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種德國的電力 需求預(yù)測方程，其方程式為：
[0180]
[0181] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種日本的電力 需求預(yù)測方程，其方程式為：
[0182]
[0183] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種意大利的電 力需求預(yù)測方程，其方程式為：
[0184]
[0185] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種加拿大的電 力需求預(yù)測方程，其方程式為：
[0186]
[0187] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種澳大利亞的 電力需求預(yù)測方程，其方程式為：
[0188]
[0189] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種韓國的電力 需求預(yù)測方程，其方程式為：
[0190]
[0191] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種葡萄牙的電 力需求預(yù)測方程，其方程式為：
[0192]
[0193] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種西班牙的電 力需求預(yù)測方程，其方程式為：
[0194]
[0195] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種瑞典的電力 需求預(yù)測方程，其方程式為：
[0196]
[0197] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種比利時的電 力需求預(yù)測方程，其方程式為：
[0198]
[0199] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種希臘的電力 需求預(yù)測方程，其方程式為：
[0200] '
' -· 〇
[0201] 基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種荷蘭的電力 需求預(yù)測方程，其方程式為：
[0202]
[0203]基于上述基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，本發(fā)明同時提供一種芬蘭的電力 需求預(yù)測方程，其方程式為：
[0204]
[0205] 綜上，本友明提供的基t 形模型的電力需求餓測萬法，以人均電力消費基本規(guī) 律為指導，從根本上解決了以往中長期電力需求預(yù)測普遍存在的預(yù)測偏差大的問題，提高 了預(yù)測可靠性和置信度。建立了一種兼具普適性和針對性的電力需求預(yù)測方法，預(yù)測方法 實用便捷，易于實現(xiàn)和推廣。其主要用于國家或地區(qū)中長期的電力需求預(yù)測，其成果可直接 應(yīng)用于考察國家電力消費的變化和國家制定能源發(fā)展相關(guān)政策，以及電力能源行業(yè)和相關(guān) 企業(yè)制定發(fā)展規(guī)劃等領(lǐng)域。
【主權(quán)項】
1. 一種基于"s"形模型的電力需求預(yù)測方法，其特征在于： W人均電力消費與人均GDP的"S"形理論模型為基礎(chǔ)，W人均GDP為自變量，運用趨勢分 析法W及雙曲正切數(shù)學方法，結(jié)合不同國家或區(qū)域的歷史數(shù)據(jù)建立電力需求預(yù)測方程，從 而實現(xiàn)對國家或地區(qū)的中長期電力需求預(yù)測，具體步驟如下： S1:收集各國或地區(qū)人均電力消費及各國或地區(qū)人均GDP歷史數(shù)據(jù)，W人均GDP為橫坐 標，人均電力消費為縱坐標構(gòu)建"S"形關(guān)系曲線； S2:構(gòu)建人均電力消費與人均GDP的形物理模型； S3:構(gòu)建人均電力消費與人均GDP的"S"形理論模型； S4:構(gòu)建"S"形曲線數(shù)學模型：在人均電力消費與人均GDP的"S"形理論模型的基礎(chǔ)上， 運用趨勢分析法和雙曲正切數(shù)學方法構(gòu)建W人均GDP為自變量的電力需求預(yù)測方程，即"S" 形曲線趨勢性擬合方程； S5:預(yù)測:按照預(yù)測流程給定預(yù)測時長及相關(guān)的GDP值和人口，并計算人均GDP; S6:將步驟S5得到的人均GDP值代入步驟S4中得到的方程中，求得不同國家/地區(qū)的電 力需求預(yù)測結(jié)果； 其中，所述步驟S2包括： S21:根據(jù)峰值時人均電力消費的高低判斷國家或地區(qū)電力消費所屬的"S"形曲線類 型； S22:根據(jù)人均電力消費增速的變化規(guī)律確定"S"形曲線上的Ξ個關(guān)鍵點：人均電力消 費進入高增長期的起飛點、人均電力消費增速由大到小的轉(zhuǎn)折點W及人均電力消費增速為 零或開始為負增長的零增長點； S23:根據(jù)Ξ個關(guān)鍵點分別將"S"形曲線劃分為四個區(qū)間：緩慢增長區(qū)、加速增長區(qū)、減 速增長區(qū)W及零/負增長區(qū)； 其中，所述步驟S3包括： S31:捜集城市化率數(shù)據(jù)； S32:分析"S"形曲線關(guān)鍵點與城市化率之間的對應(yīng)關(guān)系。2. 如權(quán)利要求1所述的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，其特征在于:所述步驟S4 包括如下步驟： S41:采用趨勢分析方法，構(gòu)建人均電力消費E與人均GDP值G的非平坦式方程：(1) 其中，αι、α2、〇3為指數(shù)常數(shù)，單位與[1相同；Ei、Gi分別為曲線在轉(zhuǎn)折點對應(yīng)的人均電力 消費和人均GDP值;A為趨勢關(guān)系方程(1)的振幅值，單位與G相同； S42:由方程（1)得出曲線在起飛點前、轉(zhuǎn)折點臨近區(qū)域、零增長點后線性變化的方程分 別為： E-Ei=A+A(日 2_ 日 3) (G_Gi) =A+f>i(G-Gi) (2) E-Ei = 0.5A(ai+a3)(G-Gi)=化（G-Gi) (3) E_Ei=A+A(日廣日 2) (G_Gi) =A+Pv(G_Gi) (4) 其中，Pi、Pi、Pv分別為曲線在起飛點前、轉(zhuǎn)折點臨近區(qū)域、零增長點后線性變化區(qū)域的 斜率值，Gv為曲線在零增長點的人均GDP值； S43:由方程(2)~(4)得出αι、α2、α端待定常數(shù)與斜率相聯(lián)系的方程分別為：S45:由具體數(shù)據(jù)給出Gi、Ei、Gv、Ρ1、Pi、Ρν值，代入方程（10)中計算出A值； S46:由方程(5)~(7)式依次計算出曰1、曰2、〇3值，得出曲線趨勢性擬合方程，即電力需求 預(yù)測方程，也即方程(1)的具體形式。3. 如權(quán)利要求1所述的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法，其特征在于:城市化率是 城市化的度量指標，是指城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎亍?. 一種基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方程的構(gòu)建方法，其特征在于： W人均電力消費與人均GDP的"S"形理論模型為基礎(chǔ)，W人均GDP為自變量，運用趨勢分 析法W及雙曲正切數(shù)學方法，結(jié)合不同國家或區(qū)域的歷史數(shù)據(jù)建立電力需求預(yù)測方程，具 體步驟如下： S1:收集各國或地區(qū)人均電力消費及各國或地區(qū)人均GDP歷史數(shù)據(jù)，W人均GDP為橫坐 標，人均電力消費為縱坐標構(gòu)建"S"形關(guān)系曲線； S2:構(gòu)建人均電力消費與人均GDP的"S"形物理模型； 其中，所述步驟S2包括： S21:根據(jù)峰值時人均電力消費的高低判斷國家或地區(qū)電力消費所屬的"S"形曲線類 型； S22:根據(jù)人均電力消費增速的變化規(guī)律確定"S"形曲線上的Ξ個關(guān)鍵點：人均電力消 費進入高增長期的起飛點、人均電力消費增速由大到小的轉(zhuǎn)折點W及人均電力消費增速為 零或開始為負增長的零增長點； S23:根據(jù)Ξ個關(guān)鍵點分別將"S"形曲線劃分為四個區(qū)間：緩慢增長區(qū)、加速增長區(qū)、減 速增長區(qū)W及零/負增長區(qū)； S3:構(gòu)建人均電力消費與人均GDP的"S"形理論模型； 其中，所述步驟S3包括： S31:捜集城市化率數(shù)據(jù)； S32:分析"S"形曲線關(guān)鍵點與城市化率之間的對應(yīng)關(guān)系； S4:構(gòu)建"S"形曲線數(shù)學模型：在人均電力消費與人均GDP的"S"形理論模型的基礎(chǔ)上， 運用趨勢分析法和雙曲正切數(shù)學方法構(gòu)建W人均GDP為自變量的電力需求預(yù)測方程，即"S" 形曲線趨勢性擬合方程。5.如權(quán)利要求4所述的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方程的構(gòu)建方法，其特征在于： 所述步驟S4包括如下步驟： S41:采用趨勢分析方法，構(gòu)建人均電力消費E與人均GDP值G的非平坦式方程：(1) 其中，αι、α2、〇3為指數(shù)常數(shù)，單位與[1相同；Ei、Gi分別為曲線在轉(zhuǎn)折點對應(yīng)的人均電力 消費和人均GDP值;A為趨勢關(guān)系方程(1)的振幅值，單位與G相同； S42:由方程（1)得出曲線在起飛點前、轉(zhuǎn)折點臨近區(qū)域、零增長點后線性變化的方程分 別為： E-Ei=A+A(日 2_ 日 3) (G_Gi) =A+f>i(G-Gi) (2) E-Ei = 0.5A(ai+a3)(G-Gi)=化（G-Gi) (3) E_Ei=A+A(日廣日 2) (G_Gi) =A+Pv(G_Gi) (4) 其中，Pi、Pi、Pv分別為曲線在起飛點前、轉(zhuǎn)折點臨近區(qū)域、零增長點后線性變化區(qū)域的 斜率值，Gv為曲線在零增長點的人均GDP值； S43:由方程(2)~(4)得出αι、α2、α端待定常數(shù)與斜率相聯(lián)系的方程分別為：S45:由具體數(shù)據(jù)給出Gi、Ei、Gv、Pi、Pi、Pv值，代入方程（1 ο)中計算出A值； S46:由方程(5)~(7)式依次計算出αι、〇2、α3值，得出曲線趨勢性擬合方程，即電力需求 預(yù)測方程，也即方程(1)的具體形式。6. 如權(quán)利要求4所述的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方程的構(gòu)建方法，其特征在于： 城市化率是城市化的度量指標，是指城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诘谋戎亍?. -種根據(jù)權(quán)利要求1的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法得到的英國的電力需求 預(yù)測方法，其特征在于:其將英國的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：8. -種根據(jù)權(quán)利要求1的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法得到的法國的電力需求 預(yù)測方法，其特征在于:其將法國的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：9. 一種根據(jù)權(quán)利要求1的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法得到的德國的電力需求 預(yù)測方法，其特征在于:其將德國的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：10. -種根據(jù)權(quán)利要求1的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法得到的日本的電力需求 預(yù)測方法，其特征在于:其將日本的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：11. 一種根據(jù)權(quán)利要求1的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法得到的意大利的電力需 求預(yù)測方法，其特征在于:其將意大利的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：12. -種根據(jù)權(quán)利要求1的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法得到的美國的電力需求 預(yù)測方法，其特征在于:其將美國的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：13. -種根據(jù)權(quán)利要求1的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法得到的加拿大的電力需 求預(yù)測方法，其特征在于:其將加拿大的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：14. 一種根據(jù)權(quán)利要求1的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法得到的澳大利亞的電力 需求預(yù)測方法，其特征在于:其將澳大利亞的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：15. -種根據(jù)權(quán)利要求1的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法得到的韓國的電力需求 預(yù)測方法，其特征在于:其將韓國的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：16. -種根據(jù)權(quán)利要求1的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法得到的葡萄牙的電力需 求預(yù)測方法，其特征在于:其將葡萄牙的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：17. -種根據(jù)權(quán)利要求1的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法得到的西班牙的電力需 求預(yù)測方法，其特征在于:其將西班牙的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：18. -種根據(jù)權(quán)利要求1的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法得到的瑞典的電力需求 預(yù)測方法，其特征在于:其將瑞典的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：19. 一種根據(jù)權(quán)利要求1的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法得到的比利時的電力需 求預(yù)測方法，其特征在于:其將比利時的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：20. -種根據(jù)權(quán)利要求1的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法得到的希臘的電力需求 預(yù)測方法，其特征在于:其將希臘的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：21. -種根據(jù)權(quán)利要求1的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法得到的荷蘭的電力需求 預(yù)測方法，其特征在于:其將荷蘭的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：.- 〇22. -種根據(jù)權(quán)利要求1的基于"S"形模型的電力需求預(yù)測方法得到的芬蘭的電力需求 預(yù)測方法，其特征在于:其將芬蘭的人均GDP代入下述方程式求得預(yù)測結(jié)果：
【文檔編號】G06Q10/04GK105976072SQ201610401821
【公開日】2016年9月28日
【申請日】2016年5月31日
【發(fā)明人】王安建, 王娟, 劉固望
【申請人】中國地質(zhì)科學院礦產(chǎn)資源研究所