考虑行业发展因果传导路径的行业用电量预测

马伟; 刘曌; 和敬涵; 王小君; 李佳明; 窦嘉铭

doi:10.7500/AEPS20250215003

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考虑行业发展因果传导路径的行业用电量预测

学术研究 | 更新时间：2026-02-28

- 考虑行业发展因果传导路径的行业用电量预测
- Industrial Electricity Consumption Prediction Considering Causal Transmission Pathway in Industry Development
- 电力系统自动化 2025年49卷第21期页码：98-107
- 作者机构：
  
  1.北京交通大学电气工程学院，北京市100044
  2.电力规划设计总院，北京市100120
- 作者简介：
  
  马伟(1993—)，男，博士研究生，主要研究方向：电力系统调度、能源预测。E-mail：23111445@bjtu.edu.cn
  刘曌(1991—)，男，通信作者，博士，副教授，主要研究方向：电力系统稳定性分析与控制、综合能源系统优化。E-mail：liuzhaol@bjtu.edu.cn
  和敬涵(1964—)，女，教授，博士生导师，主要研究方向：交直流混联输、配电网保护与控制。E-mail：jhhe@bjtu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金委员会-联合基金集成项目：“新型配电系统形态演化与安全高效运行的基础理论及方法”(U23B6007)
- DOI：10.7500/AEPS20250215003
  中图分类号：
- 收稿：2025-02-15，
  
  修回：2025-06-18，
  
  网络首发：2025-09-12，
  
  纸质出版：2025-11-10
- 稿件说明：
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马伟,刘曌,和敬涵等.考虑行业发展因果传导路径的行业用电量预测[J].电力系统自动化,2025,49(21):98-107.

MA Wei,LIU Zhao,HE Jinghan,et al.Industrial Electricity Consumption Prediction Considering Causal Transmission Pathway in Industry Development[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(21):98-107.
马伟,刘曌,和敬涵等.考虑行业发展因果传导路径的行业用电量预测[J].电力系统自动化,2025,49(21):98-107. DOI： 10.7500/AEPS20250215003.

MA Wei,LIU Zhao,HE Jinghan,et al.Industrial Electricity Consumption Prediction Considering Causal Transmission Pathway in Industry Development[J].Automation of Electric Power Systems,2025,49(21):98-107. DOI： 10.7500/AEPS20250215003.

摘要

电量需求可以映射经济发展趋势，上下游行业发展导致不同行业用电量需求间存在因果关系。现有行业用电量预测缺乏行业间因果传导路径分析，且预测算法忽略了时序与特征之间的耦合关系，导致行业用电量预测模型存在输入因果传导路径不明确、政策参考性差、预测精度低等问题。为此，文中提出一种考虑行业发展因果传导路径的行业用电量预测方法。首先，为挖掘行业上下游生产关系，采用贪婪等价搜索算法构建47个行业间因果本质图，明确不同行业间的因果传导路径。然后，将因果传导路径作为收敛交叉映射算法的约束条件，进而自适应计算因果传导路径的最佳时滞期。最后，提出时序-特征混合预测算法，将不同行业间因果传导路径依次作为预测模型的输入，预测不同行业的用电量需求。通过全国47个行业的实际用电量数据，验证了所提方法的适用性和有效性。

Abstract

Electricity demand can reflect the economic development trends

and the development of upstream and downstream industries leads to the causal relationships between the electricity demands of various industries. Existing industrial electricity consumption prediction lacks the analysis of causal transmission pathways among industries

and the prediction algorithms ignore the coupling relationship between time series and features. This results in issues such as unclear input causal transmission pathways

limited policy relevance

and low prediction accuracy in industrial electricity consumption prediction model. Therefore

this paper proposes a industrial electricity consumption prediction method considering causal transmission pathways in industry development. First

to explore the production relationships among upstream and downstream industries

the greedy equivalence search algorithm is employed to construct a causal essential graph among 47 industries

clarifying the causal transmission pathways among various industries. Then

these causal transmission pathways are used as constraints for the convergent cross-mapping algorithm to adaptively calculate the optimal time lag for causal transmission pathways. Finally

a temporal-feature mixing prediction algorithm is proposed

which sequentially incorporates causal transmission pathways among various industries as inputs to the prediction model to predict the electricity demand across various industries. The applicability and effectiveness of the proposed method are validated using actual electricity consumption data from 47 industries in China.

关键词

Keywords

references

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