预测电力需求在利比亚使用时间序列的随机方法,长期从2011 - 2022。

萨拉赫·h·e·萨利赫Ahmed Nassar曼苏尔,纳吉·Abdalaziz阿里,默罕默德尼扎姆和Miftahul瓦尔
机械工程系,Sebelas Maret大学莱托。红外光谱。Sutami 36,印度尼西亚苏拉卡尔塔。

文摘

预测电力消耗是最重要的一个操作问题,以使用设备系统和电源优化。电力需求预测过程最终将有一个重要的角色在经济和安全操作系统的能量。本研究的目标是预测2011 - 2022年长期电力需求,并提供数学数据可以作为考虑在决定一个特定的政策领域的电力供应。因此,本文研究基于定量负荷需求预测模型使用时间序列的随机方法。应用SPSS和EViews7软件分析。应用随机时间序列预测基于2000 - 2010年的数据和数学分析表明持续增长的石油需求和电力通过增加能源成本由于人口快速增长从2011 - 2022年在利比亚。

关键字

电力需求预测,利比亚,长远来看,随机方法。

介绍

发展中国家和新兴市场经济体面临的挑战的需要数十亿人会见没有电,同时过渡到清洁、低碳能源。[4]和[5]的一份报告显示,全球至少有16亿人生活在没有电的2009。利比亚是一个至关重要的国家在中东和北非和中起着重要作用连接石油、天然气和电力国际网格。[15]。

利比亚的人口总数在2012年最后的记录是620万人。利比亚的人口已从每年波动范围在1 - 2之间百分比。利比亚有3900 MTOE石油储量(几百万吨油当量)这就是为什么中国经济主要取决于来自石油行业的收入,占GDP的80%和97%的出口。利比亚拥有非洲最大的已探明石油储量,同时全球石油供应的一个重要因素主要是石油天然气等自然资源和石膏。

石油是最重要的能源供应利比亚的发电机。根据利比亚的主要能源供应总量(tp)的数据,2004年石油供应72.7%能源气体提供了26.5%的能量。总之,所有在利比亚的化石燃料占99.2%。[11]。[14]。

能源需求的趋势,进口和出口,全球煤炭使用量迅速增加。日益增长的电力需求也以利比亚的增长6 - 8%,每年估计有2010 5.8千瓦,8千瓦的需求为2020。[5]。利比亚石油输出国组织的成员和参与2001年的天然气出口国论坛(GECF或)这个全球网络的一部分。[6]。

在利比亚使用电能正迅速增加。这种日益增长的能源消耗是该地区城市化进程的结果,经济增长,人口增长和工业化。在过去的十年里在利比亚,数据显示每年用电量的增加。到2050年,利比亚政府将在未来能源供应面临更大的压力,尤其是在住宅领域增加冷却和加热的需求。在未来,通过这些原因,政府将被迫更高效的能源利用克服提高能源成本。

在利比亚在2004年,32.3%的电力由住宅消费部门和行业的能耗是2%。从2003年到2050年电力需求将快速增长。当前能源供应在几乎所有国家不能被视为一种可持续的能源,能源成本的成倍增加的由于环境问题和资源的局限性。[16]。住宅领域的需求预计将增长80%,由于人口快速增长。然而,电力供应不能存储和瞬时,表明供应等于需求。[1]。

预测电力消耗是最重要的一个操作问题以优化设施使用系统和电源。良好的电力需求预测,数量和质量产生的电力可以满足消费者的需求最低运营成本。

简单的预测是一个系统的定量确定未来负荷的需求。[2]。长期规划者认为20 - 30年的预测确定足够的发电和输电以及分销计划的行动。日常所需的预测安排机组最优成本削减措施。每周或每月预测所需的维修调度。[2]。

许多随机模型受金融文学和渴望适应的一些知名的和在实践中广泛应用的方法。[12][13]。与定性预测方法不依赖于任何严谨的数学计算,而是基于意见、情感、判断、直觉,或个人经验和在本质上是主观的,定量预测方法是基于数学模型,并在本质上是客观的。他们严重依赖于数学计算。[3]。

定量预测方法可以分为两种主要类型:第一种是时间序列模型,看看过去的数据和模式试图预测未来基于底层模式中包含这些数据。第二种类型是关联模型(通常称为因果模型),假设被预测变量与其他变量的环境,从而试图项目基于这些关联。

在技术时间序列,有两个时间序列预测即确定性和随机时间序列。确定性时间序列预测方法有时间序列数据,数据必须满足数据静止的。随机时间序列的数据用于分析不需要固定的数据。[7][8][9][10]。

本研究的目的是预测2011 - 2022年长期电力需求,并提供数学数据可以作为考虑在决定一个特定的政策领域的电力供应。因此,本文研究基于定量负荷需求预测模型使用时间序列的随机方法。

研究方法

长期预测(2011 - 2022)在利比亚电力需求,时间序列随机方法基于来自2000 - 2010年的数据。时间序列预测方法是基于时间序列数据的制定。以下是使用的程序的细节。

首先,ARIMA模型(p d q)被确认有以下步骤:

答:ARIMA分析的第一步是使笛卡儿的时间序列图,并分析是否有固定的均值和方差。如果数据没有固定方差,转换应该做而如果意味着不是静止的。差异了。

b .情节自相关函数(ACF)和偏自相关函数(PACF)的数据,已经固定在均值和方差。

其次,测试的可行性得到ARIMA以下了

一个参数估计。

基于该模型进行参数估计通过SPSS和EViews7软件,和测试参数的意义重要的参数模型。

b。诊断检查

通过SPSS进行诊断检查和EViews7软件和模型的残差显著的考试:

1)残差白噪声测试

2)残差正态分布测试

第三,评价模型的获取,如果由此产生的模型不止一个,它应该是一个根据模型通过两个标准进行评估

c。标准的一个示例基于MSE和SSE。

基于d。标准样品的日军的价值。

最后,随后负荷预测2011 - 2022年。

SPSS软件被用于预测时间序列。SPSS是适当的使用,因为它提供了各种各样的命令,允许数据输入过程中,图形,统计分析和预测的过程。

SPSS软件的验证结果,EViews7软件分析使用。EViews7提供复杂的数据分析、回归分析和预测工具在windows电脑上。与EViews7您可以快速建立一个统计关系从你的数据,然后使用关系的数据预测未来的值。EViews7可能有用的领域包括:科学数据分析和评估、财务分析、宏观经济预测、模拟、销售预测、成本分析。

结果和讨论

统计描述的电力生产、电力消耗和成本

整个电力生产在利比亚在2000年- 2010年量251594561 MW / h;年度电力生产的22872232 MW / h。电力消耗的总量- 2010御殿场达233323266 MW / h,每年平均21211206千瓦/小时。最高和最低消费是14522025 MW和31680704 MW / h,分别。

每年的平均生产成本在2000 - 2010 352003663美元。1兆瓦的电力生产价格达到15.39美元。这表明平均成本352003663美元。07是用于发电22872232 MW / h。总成本在2000 - 2010年达到3872040294美元。

技术损失和预测过程中能量损失的分布在利比亚电力消费者的增加。原因之一是输电线路、天气因素问题能力客户发送后失去了将在输电线路和客户不是迄今为止从车站附近。这是一般的问题,事实上是来自世界各地的发生。需要的工具的需求预测的能量损失增加。

确定电力需求2011 - 2022年在利比亚基于来自2000 - 2010年的数据

长期需要的电力在利比亚基于数据显示从2011年到2022年预测在图1。

需求预测重油使用SPSS软件的预期高于基于预测使用触摸屏7。这是每年从预测从2011 - 2022年总体预测结果把结果用SPSS高于2022触摸屏7像预测使用SPSS达到3513819立方米大于使用EViews7达到3309907立方米。

人口预测

人口比较基于预测的结果用SPSS和EViews7图4.11

有实际数据和预测数据之间的差距在2011年- 2012年在利比亚是因为战争的悲剧。由于内部冲突,具体用电量这段时间无法预测。

结论和RECOMENDATION

应用随机时间序列预测基于2000 - 2010年的数据和数学分析表明持续增长的石油需求和电力通过增加能源成本由于人口快速增长从2011 - 202年在利比亚。这表明替代政策选择市场改革可以从分类中基于可靠的长期预测参数估计的长期关系对决策有用。

政府应该利用其电源。政府也需要解决电力网络基础设施,这样可以满足电力需求在利比亚社会的福利。因为利比亚政府2050年将面临更大的压力,未来的能源供应,尤其是在住宅领域增加冷却和加热的需求。在未来,这些原因,政府将被迫更高效的能源利用克服增加能量消耗,使策略朝着一个更高效的资源配置而考虑预算的使用可再生能源。

具体来说,预测在不同的场景下补贴取消,反映改革的步伐可以帮助政府在制定适当的策略更有效的资源配置,采用一定的场景来消除电力市场问题取决于一个社会保障系统的发展最重要的社会安全网的功效要求目标消费群体确定明确的标准。这将有助于在设计项目,旨在提高资源配置和收入分配。利比亚社会应减少不必要的用电。人们可以使用节能技术来提高国家能源安全。节能在每一个家庭也有利于降低电费成本。

引用

Aemo。定义、过程和方法,http://www.aemo.com.au/en/Electricity/Forecasting。2012年。
Amlabu, c.a,Agber, J.U., Onah, C.O., and Mohammed, S.Y. Electric Load Forecasting: A Case Study of the Nigerian Power Sector. International Journal of Engineering and Innovative Technology (IJEIT). Volume 2, Issue 10, 2013.
乔杜里,硕士汗,N。阿里,。,and Abbas, A. Achievability of Pakistan's 2030 Electricity Generation Goals Established under Medium Term Development Framework (Mtdf): Validation Using Time Series Models and Error Decomposition Technique, Energy 2030 Conference, ENERGY 2008. IEEE. 2008.
Dilip Ahuja和玛丽Tatsutani。为发展中国家可持续能源。S.A.P.I.EN.S。二/一号门将。2009年。
Grein, M。,Nordell, B., and Al Mathnani, A. Energy Consumption and Future Potential of Renewable Energy in North Africa, Gas, Vol. 64 (265), pp. 4, 2007.
国际能源署(IEA)。2007年世界能源展望。
Ostertagova E。,and Ostertag, O. The Simple Exponential Smoothing Model, The 4th International Conference on Modelling of Mechanical and Mechatronic Systems, Technical University of Košice, Slovak Republic, Proceedings of conference. 2011.
索尼,。,and Sharma, A. Electricity Load Forecast for Power System Planning.International Refereed Journal of Engineering and Science (IRJES). Volume 2, Issue 2, PP. 52-57, 2013.
拉赫曼和o . Hazim》1996。多个站点的负荷预测:一种基于专家系统技术的发展。电力系统研究,39:161 - 169。
马泰Demetrescu》2012。时间序列和随机过程。波恩大学。
通用电力公司利比亚.2012 (GECL)。tp: / / www.gecol.ly aspx / Statistics.aspx
RafaA一WERON,亚当Misiorek。与时间序列模型预测电力现货价格。国际会议。“欧洲电力市场EEM-05”。诉讼卷,第141 - 133页,2005年。
Vahvilainen,我。另,T。:随机系数模型对电力现货价格-北欧市场的情况下,能源经济,即将出版,2005年。
国际货币基金组织(imf)。国际货币基金组织的报告没有。13/151。利比亚:选择问题。2013。
Ahmed硕士默罕默德·哈菲兹·阿卜杜·阿明Al-Habaibeh,穆罕默德Juma r . Abdunnabi。利用可再生能源的重要性选择进入利比亚的能源结构。能源研究杂志》4(1):15 - 23,2013年
萨利赫在利比亚混合泳中可再生能源的前景。国际研讨会上太阳物理学和日食(SPSE)。法塔赫大学。的黎波里。2006。