常州市2006年～2010年电力需求预测研究的开题报告【摘要】随着经济的发展和人民生活水平的提高，电力需求量在不断增加。因此，对电力需求做出预测具有极大的实际意义。本文通过对常州市近年来的经济、人口、工业结构等因素的分析，结合电力需求的历史数据，制定了一套基于ARIMA模型的电力需求预测方法，对未来5年的电力需求进行预测。【关键词】电力需求预测；ARIMA模型；常州市一、研究背景电力是现代工业、交通、农业、军事等各行各业的重要能源，扮演着不可替代的角色。随着世界经济的快速发展，尤其是中国的经济飞速增长，对电力的需求量不断攀升。因此，电力需求的预测对于电力生产和供应具有至关重要的作用。常州市作为江苏省一个重要的工业城市，人口和经济水平不断提高，对电力的需求也在不断增加。电力供求矛盾日益加剧，因此需要对未来电力需求做出准确的预测，以指导电力生产和供应。二、研究目的本文旨在通过对常州市近年来的经济、人口、工业结构等因素的分析，结合电力需求的历史数据，制定一种基于ARIMA模型的电力需求预测方法，对未来5年的电力需求进行预测。三、研究内容（一）常州市经济、人口、工业结构等因素的分析本文将分析常州市过去5年来的经济、人口、工业结构等因素对电力需求的影响，并通过图表等方式展示。（二）制定ARIMA模型ARIMA是一种用于时间序列预测的统计模型，本文将通过对电力需求的历史数据进行ARIMA建模，制定预测方法。（三）电力需求预测本文将根据ARIMA模型的预测结果，对未来5年的常州市电力需求量进行预测，并分析其发展趋势。四、研究意义本研究将对常州市未来电力供求状况做出准确的预测，为电力生产和供应提供科学的决策依据，有助于推动常州市电力产业的发展，提升常州市的经济竞争力。五、研究方法本文将采用统计分析和预测模型，以ARIMA模型为基础，对常州市经济、人口、工业结构等因素的影响进行分析，并将ARIMA模型应用于电力需求的预测。六、研究计划本研究需在6个月内完成，具体计划如下：第1-2个月：对常州市经济、人口、工业结构等因素进行分析，收集并整理电力需求历史数据。第3-4个月：建立ARIMA模型，将数据进行拟合和测试，选出最佳模型。第5-6个月：根据ARIMA模型的预测结果，对未来5年的常州市电力需求量进行预测，并对结果进行分析和讨论。七、参考文献[1]王方利,秦宁.时间序列分析方法及其应用[M].北京:经济科学出版社,2006.[2]杨浩,赵丽明,王欣.基于拟合优度对ARIMA模型误差的估计[J].河北师范大学学报,2015(5):27-31.[3]张震宇,刘波.基于ARIMA模型的能源需求预测[J].环境科学与技术,2016,39(6):197-202.