指导应用数学结课论文设计.doc

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1、课程论文论文题目:市电网用电量的预测学生:学号:专业年级:完成时间:成绩:教师签字:批改日期:目录引言2第一章多元线性回归31.1多元线性回归简介31.2多元线性回归方程公式31.3应用多元线性回归的注意事项3第二章市近几年的用电量分析42.1市电网结构与经济增长形式42.2市近几年的用电量4第三章市未来几年的电网用电量预测53.1多元线性回归模型53.2变量选择53.3市用电量的预测6第四章结论7参考文献8附件9摘要:通过对市电网用电量情况的分析和计算,可以具体地反映出整个市对于能源的利用及其经济发展情况。因而预测市未来几年的用电量对

2、于的经济发展具有非常重要意义。利用已知的2001~2008年市人口总量GDP以及用电量等数据,运用多元线性回归模型,以市人口总量和GDP为自变量,再以市用电量情况为因变量,计算出多元线性回归方程,利用该方程,预测出2014~2018年市用电量,分析影响市社会用电量的因素,从而得出用电量与人口和GDP有高度的线性相关性。关键词:多元线性回归用电量预测引言作为一个中北地区老牌的重工业城市,用电大户,每年的用电量直接反应了市经济发展的整体情况。根据以往的用电数据来预测市未来几年的用电状况,具有前瞻性,能够在一定程度上把握的电力需求的发展态势,

3、有助于人们合理地安排电网部的调度,降低生产成本提高社会效益。进行预测的方法有很多种,但从目前所掌握的知识水平来看,应用多元线性回归来预测用电量具有模型简单,操作简单,得出结果可信度高等优点,适宜选用。第一章多元线性回归1.1多元线性回归简介线性回归是利用数理统计中的回归分析,来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法,运用十分广泛。分析按照自变量和因变量之间的关系类型,可分为线性回归分析和非线性回归分析。在回归分析中,如果有两个或两个以上的自变量,就称为多元回归。事实上,一种现象常常是与多个因素相联系的,由多个自变量

4、的最优组合共同来预测或估计因变量,比只用一个自变量进行预测或估计更有效,更符合实际。因此多元线性回归比一元线性回归的实用意义更大。多元线性回归的基本原理和基本计算过程与一元线性回归相同,但由于自变量个数多,计算相当麻烦,一般在实际中应用时都要借助统计软件。由于各个自变量的单位可能不一样,比如说一个消费水平的关系式中,工资水平、受教育程度、职业、地区、家庭负担等等因素都会影响到消费水平,而这些影响因素(自变量)的单位显然是不同的,因此自变量前系数的大小并不能说明该因素的重要程度,更简单地来说,同样工资收入,如果用元为单位就比用百元为单位所

5、得的回归系数要小,但是工资水平对消费的影响程度并没有变,所以得想办法将各个自变量化到统一的单位上来。具体来说,就是将所有变量包括因变量都先转化为标准分,再进行线性回归,此时得到的回归系数就能反映对应自变量的重要程度。这时的回归方程称为标准回归方程,回归系数称为标准回归系数。1.2多元线性回归方程公式多元线性回归方程公式为:(1-1)将上式化为标准回归方程:(1-2)1.3应用多元线性回归的注意事项由于都化成了标准分,所以就不再有常数项b0了,因为各自变量都取平均水平时,因变量也应该取平均水平,而平均水平正好对应标准分0,当等式两端的变量

6、都取0时,常数项也就为0了。第二章市近几年的用电量分析2.1市电网结构与经济增长形式在2000年以前,电网从地震以后就一直在建设完善中,并且已经达到了一定的水平。“十一五”期间,上级政府对电网进行了一次彻底的建设改造,至“十一五”末,电网将形成500千伏六角环网结构,220千伏双环网及南北两个双环网,满足届时全社会净用电量达到560亿千瓦时的快速增长,最大供电负荷达到770万千瓦。市网架结构日趋完善,供电能力明显增强,经营管理跃上了新台阶。用电水平远高于全国城市人均用电水平,稳居全国第二位,仅次于。到2010年,电网将形成220千伏电网

7、正常方式分区开环运行、异常方式互相支持的网架结构,电网已经成为“结构合理、技术先进、安全可靠、运行灵活、标准统一、经济高速”的坚强电网。与市的电网相配套发展的是市的经济增长形式。众所周知,是一座具有百年历史的沿海重工业城市,经济发展一直稳居省前列,所处的优越的地理位置和各级政府的大力投入,2008年后GDP跃入“3000亿俱乐部”已经能达到全国20,是一个一个常住人口超过700万的大中型城市,各种产业都有良好发展,其中尤以钢铁,煤炭,冶金为支柱产业。虽然最近几年市的经济发展水平有所放缓,但其发展态势仍然是不容小觑。2.2市近几年的用电量

8、拥有众多发电厂,是华北电网的主力产电地,是的供电大户,而且这已经是几十年的历史了。是中国重要的重工业城市,工业始于洋务运动时期,是鸿章重点发展的工业城市,这里有很多中国工业史上的第一,重工企业本身就是资源消

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