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數(shù)據(jù)挖掘的電網(wǎng)企業(yè)收入預(yù)算預(yù)測(cè)系統(tǒng)

前言:想要寫(xiě)出一篇引人入勝的文章?我們特意為您整理了數(shù)據(jù)挖掘的電網(wǎng)企業(yè)收入預(yù)算預(yù)測(cè)系統(tǒng)范文,希望能給你帶來(lái)靈感和參考,敬請(qǐng)閱讀。

數(shù)據(jù)挖掘的電網(wǎng)企業(yè)收入預(yù)算預(yù)測(cè)系統(tǒng)

摘要:收入預(yù)算預(yù)測(cè)對(duì)引導(dǎo)業(yè)務(wù)部門(mén)開(kāi)源節(jié)流、提質(zhì)增效具有重要作用。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型和地緣政治形勢(shì)的變化,我國(guó)企業(yè)面臨的經(jīng)營(yíng)環(huán)境更加復(fù)雜,收入預(yù)算的可控性大大降低。在新形勢(shì)下,如何提高預(yù)測(cè)收入預(yù)算的準(zhǔn)確度成為實(shí)務(wù)界和理論家廣泛關(guān)注的重要問(wèn)題。本文以D電網(wǎng)企業(yè)電費(fèi)收入預(yù)算為案例,利用數(shù)據(jù)挖掘方法建立基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的電網(wǎng)企業(yè)收入預(yù)算預(yù)測(cè)系統(tǒng),為我國(guó)企業(yè)實(shí)現(xiàn)收入預(yù)算精細(xì)化管理,提升預(yù)算管理的戰(zhàn)略導(dǎo)向水平作出有益探索。

關(guān)鍵詞:收入預(yù)算管理;數(shù)據(jù)挖掘;電網(wǎng)企業(yè)

一、引言

電網(wǎng)企業(yè)收入預(yù)算是指電網(wǎng)企業(yè)以年度目標(biāo)利潤(rùn)為基礎(chǔ),分析用戶(hù)需求、價(jià)格標(biāo)準(zhǔn)和市場(chǎng)情況,對(duì)售電量及電費(fèi)收入進(jìn)行預(yù)測(cè),并制定出相應(yīng)預(yù)算指標(biāo)的一種預(yù)算管理活動(dòng)。當(dāng)前電網(wǎng)企業(yè)收入預(yù)算管理仍處于較為粗放的模式,缺乏獨(dú)立的定量測(cè)算方法,一旦出現(xiàn)偏差只能事后調(diào)整,收入預(yù)算調(diào)整較為滯后。隨著電力市場(chǎng)交易體量的不斷擴(kuò)大、增量配電網(wǎng)的接入以及充電樁等新能源的快速發(fā)展,售電量的時(shí)間序列隨機(jī)性逐漸增大,收入預(yù)算預(yù)測(cè)難度進(jìn)一步增加。基于上述背景,本文試圖利用數(shù)據(jù)挖掘方法構(gòu)建收入預(yù)算預(yù)測(cè)系統(tǒng),幫助電網(wǎng)企業(yè)更精細(xì)地規(guī)劃企業(yè)目標(biāo)收入,提升效益戰(zhàn)略導(dǎo)向性,主動(dòng)適應(yīng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境和電力市場(chǎng)改革的變化。

二、文獻(xiàn)回顧

在大數(shù)據(jù)技術(shù)快速發(fā)展的背景下,越來(lái)越多學(xué)者認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電網(wǎng)企業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)安全穩(wěn)定性、調(diào)度運(yùn)行、故障分析和規(guī)劃設(shè)計(jì)等方面具有良好的應(yīng)用[1]。已有文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘法無(wú)需人為設(shè)定數(shù)學(xué)模型,能夠減少模型設(shè)定偏差,且對(duì)原始負(fù)荷時(shí)間序列的平穩(wěn)性要求不高,對(duì)負(fù)荷時(shí)序的高隨機(jī)性和非確定性具有較強(qiáng)的適應(yīng)能力(洪流等,2004)[2]。陳章良(2008)利用挖掘技術(shù)構(gòu)建了電力營(yíng)銷(xiāo)系統(tǒng)的預(yù)測(cè)決策模型,對(duì)電力企業(yè)生產(chǎn)和計(jì)劃的完成情況及相關(guān)環(huán)境數(shù)據(jù)進(jìn)行多角度、多層次的分析,幫助企業(yè)決策者及時(shí)掌握售電收入情況和變化趨勢(shì)[3]。然而,上述研究通常側(cè)重于電費(fèi)收入與氣象時(shí)間等自然因素的影響關(guān)系,缺少?gòu)慕?jīng)濟(jì)因素角度的深入分析,也沒(méi)有對(duì)數(shù)據(jù)挖掘模型對(duì)電費(fèi)收入預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的改善進(jìn)行直接的經(jīng)驗(yàn)研究。

三、構(gòu)建思路與應(yīng)用案例

根據(jù)國(guó)家發(fā)改委統(tǒng)計(jì)口徑,我們首先將收入預(yù)算劃分為九個(gè)行業(yè),包括農(nóng)林牧漁業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)、交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)郵政業(yè)、信息傳輸軟件與信息技術(shù)服務(wù)業(yè)、商業(yè)住宿餐飲業(yè)、金融房地產(chǎn)居民服務(wù)業(yè)、公共事業(yè)及管理組織以及城鄉(xiāng)居民生活。根據(jù)已有文獻(xiàn),電費(fèi)收入的影響因素主要包括經(jīng)濟(jì)因素、時(shí)間因素、氣象因素、市場(chǎng)管理與政策制定因素,本文設(shè)置了30個(gè)特征指標(biāo)作為上述影響因素的變量。其中,每個(gè)行業(yè)選擇2個(gè)經(jīng)濟(jì)因素指標(biāo),包括農(nóng)業(yè)固定資產(chǎn)投資額、農(nóng)產(chǎn)品出口額、工業(yè)增加值同比增長(zhǎng)、工業(yè)出貨值、房屋施工面積、房屋竣工面積、貨物運(yùn)輸吞吐量、軟件與信息服務(wù)業(yè)營(yíng)業(yè)收入、通信行業(yè)營(yíng)業(yè)收入、社會(huì)消費(fèi)品零售額、餐飲收入、社會(huì)融資規(guī)模、房產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資額、國(guó)家財(cái)政預(yù)算收入、國(guó)家財(cái)政預(yù)算支出、居民儲(chǔ)蓄收入和居民家用電器產(chǎn)量。氣象因素指標(biāo)包括平均最高氣溫、平均最低氣溫、降水天數(shù)、偏南風(fēng)天數(shù)、平均風(fēng)力。時(shí)間因素指標(biāo)包括月總天數(shù)、節(jié)假日天數(shù)、節(jié)假日比例、小長(zhǎng)假天數(shù)、是否春節(jié)和季節(jié)。政策因素是以2015年4月為基期的工商業(yè)用電電度價(jià)格調(diào)整。利用Matlab軟件,本文將D市2015年7月至2017年12月九個(gè)行業(yè)的電量指標(biāo)與30個(gè)特征指標(biāo)輸入BP算法中進(jìn)行學(xué)習(xí)訓(xùn)練,結(jié)合各歸口管理部委、行業(yè)分析師對(duì)各行業(yè)2018年的增長(zhǎng)預(yù)期,確定上述影響因素的預(yù)測(cè),得出2018年電量預(yù)測(cè)值。結(jié)合D市2017年1-12月的平均售電價(jià),系統(tǒng)最終輸出2018年1-12月D市電費(fèi)收入的預(yù)測(cè)值。該預(yù)測(cè)值可作為我們編制、審核和調(diào)整電費(fèi)收入預(yù)算的重要參考。我們采用該預(yù)測(cè)值作為2018年D市的月度分解預(yù)算,則表2可展示2018年1-12月D市電費(fèi)收入預(yù)算明細(xì)。我們計(jì)算了電費(fèi)收入預(yù)算與實(shí)際電費(fèi)收入相比的誤差比率,并列示于括號(hào)空格內(nèi)。絕大部分行業(yè)預(yù)測(cè)誤差率小于20%,農(nóng)林牧漁業(yè)、商業(yè)住宿餐飲業(yè)預(yù)測(cè)誤差率均小于10%,工業(yè)1月、信息傳輸軟件與信息技術(shù)服務(wù)業(yè)4月、城鄉(xiāng)居民生活5月、金融房地產(chǎn)居民服務(wù)10月、交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)郵政業(yè)1月及6月、商業(yè)住宿餐飲3月及12月的預(yù)測(cè)誤差率小于1%。上述結(jié)果表明,基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的電量預(yù)測(cè)具有較高的準(zhǔn)確度,本文系統(tǒng)對(duì)D市電費(fèi)收入預(yù)測(cè)的結(jié)果是穩(wěn)健可靠的。

四、研究結(jié)論

本文研究表明利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型能夠有效改善電網(wǎng)企業(yè)收入預(yù)算預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性,有助于電網(wǎng)企業(yè)提升收入預(yù)算管理水平,為其他行業(yè)企業(yè)根據(jù)自身行業(yè)特點(diǎn)選擇合適的數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行收入預(yù)算預(yù)測(cè)作出了有益探索。但由于研究樣本、方法及水平所限,本文研究成果仍存在一定的局限性。未來(lái)研究可以進(jìn)一步結(jié)合各地級(jí)市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)可設(shè)置地區(qū)調(diào)整系數(shù),并采用動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)流技術(shù),使預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和實(shí)際數(shù)據(jù)能夠?qū)崿F(xiàn)全自動(dòng)更新與存儲(chǔ),將能夠更好實(shí)現(xiàn)預(yù)算的滾動(dòng)預(yù)測(cè),增強(qiáng)預(yù)算調(diào)整對(duì)外部經(jīng)營(yíng)環(huán)境變化的適應(yīng)性。

作者:賴(lài)婧 歐通澤 單位:廣東電網(wǎng)發(fā)展研究院有限責(zé)任公司 中國(guó)銀行廣州東山支行

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