[论文解读] Insight into the Properties of the UK Power Consumption Using a Linear Regression and Wavelet Transform Approach

Samir Avdaković, Alma Ademovic+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 31, 2013

Energy Load and Power Forecasting参考文献 36被引用 6

一句话总结

本研究利用线性回归和小波相干性（WTC）分析，探究1971年至2011年间英国GDP和气温对电力消耗的影响。研究发现，GDP解释了66%的电力需求波动，而气温仅解释了11%；小波相干性分析揭示了GDP与气温在长期和年度周期上的显著相关性，从而提升了预测与规划的准确性。

ABSTRACT

In this paper, the relationship between the Gross Domestic Product (GDP), air temperature variations and power consumption is evaluated using the linear regression and Wavelet Coherence (WTC) approach on a 1971-2011 time series for the United Kingdom (UK). The results based on the linear regression approach indicate that some 66% variability of the UK electricity demand can be explained by the quarterly GDP variations, while only 11% of the quarterly changes of the UK electricity demand are caused by seasonal air temperature variations. WTC however, can detect the period of time when GDP and air temperature significantly correlate with electricity demand and the results of the wavelet correlation at different time scales indicate that a significant correlation is to be found on a long-term basis for GDP and on an annual basis for seasonal air-temperature variations. This approach provides an insight into the properties of the impact of the main factors on power consumption on the basis of which the power system development or operation planning and forecasting the power consumption can be improved.

研究动机与目标

• 利用宏观经济与气候变量，理解英国电力消耗的长期与季节性驱动因素。
• 量化GDP与气温对电力需求波动的相对贡献。
• 通过时频分析识别电力消耗、GDP与气温之间随时间变化的相关性。
• 通过揭示关键经济与气候因素与电力需求之间动态关系，改进电力系统规划与预测。

提出的方法

• 应用线性回归模型，分析英国季度电力消耗、GDP与季节性气温变化之间的关系。
• 采用小波相干性（WTC）分析1971–2011年间电力消耗、GDP与气温在时频域中的依赖关系。
• 小波变换将时间序列数据分解为时-尺度分量，以检测不同频带中的局部相关性。
• 分析识别出GDP与气温与电力需求显著共变的时期与尺度。
• 通过自助法（bootstrap method）评估小波相干性的统计显著性，以检验其是否显著高于红噪声零假设。
• 结果被解释以区分由GDP驱动的长期影响与由气温驱动的季节性影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 在1971–2011年期间，GDP在多大程度上解释了英国电力需求的变化？
• RQ2 英国电力消耗的季度波动中有多少可归因于季节性气温变化？
• RQ3 是否存在特定时期或频带，使得GDP或气温与电力消耗呈现显著相关性？
• RQ4 GDP、气温与电力需求之间的动态关系在不同时间尺度上如何变化？
• RQ5 小波相干性分析是否能揭示出标准线性回归无法识别的更细致、随时间变化的关系？

主要发现

• 线性回归显示，GDP在1971–2011年期间解释了英国电力需求波动的约66%。
• 气温变化仅解释了英国电力需求季度波动的11%，表明其影响相对较小。
• 小波相干性分析揭示了GDP与电力消耗之间存在显著的长期相关性，尤其在8个季度以上的尺度上。
• 在年度尺度上检测到季节性气温变化与电力消耗之间的显著相关性，表明存在周期性的年度模式。
• 小波相干性结果表明，GDP与电力需求的相关性在经济扩张与稳定时期最强。
• 线性回归与小波相干性相结合，提供了对GDP与气温对英国电力消耗在时间变化与尺度依赖性影响的更全面理解。