基于数据分析下的光伏发电
根据最新数据，中国的总发电量超过20万亿千瓦时，总体排名世界第一，而光伏发电是一种重要的可再生能源，可以将太阳能转化为电能可以减少对传统能源的依赖，并具有显著的环保和可持续发展优势。因此，本文将收集光伏发电相关的数据集进行研究分析。
问题一，建立电力供应预测模型。以电力供应为关键词，在知网、PubMed、Google Scholar等期刊检索网站进行检索，查阅相关文献。对查阅的文献涉及的关键词进行频数标记，最终选择出现频率较高的指标作为本题研究电力供应的指标。最终得到经济与产业类、能源消费与结构类、人口与社会类、环境与排放类四大类指标17项指标数据。为了找到相关的数据，利用python数据爬虫以及自行寻找等方式，在国家统计局、工信部、能源局、世界银行等开放数据库获取数据。
对于数据预处理，利用收集到的数据集利用q-q图以及k-s检验判定分布方式，得出数据基本服从正态分布。对于数据进行3σ原则判定异常值。将异常值替换为缺失值，对于缺失值，这里采用牛顿线性插值的方式。由于指标数量过多，这里使用KMO检验和Bartlett球形检验判定指标独立性，对于通过检验的使用主成分分析法进行降维，对于未通过检验的指标使用相关性分析进行降维。利用降维后的数据进行相关性分析，判断指标与电力供应之间的关系。利用数据预处理之后的数据，建立LSTM预测模型，对2024年到2060年电力供应进行预测。
问题二，利用羲和能源气象大数据平台收集到我国十个地区的光伏发电相关数据，对该数据集采用与问题一相同的数据清洗方式。利用数据预处理之后的结果，构建主成分分析模型，对十个地区进行评价，得出最好的地方，从而完成光伏电站选址模型构建与求解。
问题三，利用数据爬虫方式，收集数据。以光伏发电量最大为目标函数，引入开关变量，以及选材作为决策变量。通过分析数据，得出具体的变量之间的关系，构建等式与不等式约束条件。为了进一步提升求解速度，引入粒子群算法进行求解。
问题四，收集碳排放相关的数据集。对数据进行预处理，使用回归预测、灰色预测、LSTM进行预测，对预测结果以误差最小为目标函数，构建优化模型进行加权。进项两次预测模型的求解，第一次将光伏发电相关的数据剔除后，进行预测。第二次，引入光伏发电相关数据进行预测。比较两种不同情况下，有无光伏发电的碳排放变化结果。从而实现对于可持续发展战略规划的分析。
综上所述，基于前四个问题的研究结果，简要概述主要发现和建议，给中国政府写一封关于光伏发电的信。
关键词：发电供应、光伏发电、预测模型、数据预处理、粒子群算法
目 录
一、 问题重述
1.1 问题背景
1.2 问题回顾
二、 问题分析
2.1 问题一分析
2.2 问题二分析
2.3 问题三分析
2.4 问题四分析
三、 模型假设
4. 假设给出的脱敏数据没有造成数据的损坏。
四、 符号说明
五、 模型的建立与求解
5.1 问题一模型的建立与求解
5.1.1 指标的寻找
5.1.2 数据预处理-异常值
5.1.3缺失值的处理
5.1.4 数据降维
5.1.5 关系模型
5.1.6 预测模型的建立与求解
5.1.7 评价指标
5.2 问题二模型的建立与求解
5.3 问题三模型的建立与求解
5.4 问题四模型的建立与求解
5.4.1 数据整理
5.4.2关系模型构建
5.4.3基于光伏发电的碳排放预测
5.4.4 无光伏发电的碳排放预测
5.5 问题五模型的建立与求解
六、 模型总结
6.1 模型优点
6.2 模型缺点
6.3 模型推广
七、 参考文献
八、 附录
中国，作为世界上最大的能源消费国之一，其电力供应体系对于维持国内经济社会的稳定运行至关重要。近年来，随着经济的快速发展和工业化、城市化的不断推进，中国的电力需求持续增长，对发电供应提出了更高的要求。关注公众号 BZD数模社 领取相关资料
目前，中国的发电结构呈现多元化的特点。传统能源发电，特别是煤炭发电，仍然占据主导地位。煤炭作为中国储量丰富、价格相对低廉的能源资源，长期以来一直是国内电力供应的主要支柱。然而，煤炭发电也带来了严重的环境问题，如大气污染、温室气体排放等，这使得煤炭发电面临着越来越大的环保压力。
与此同时，中国政府积极推动可再生能源的发展，尤其是太阳能、风能等清洁能源。光伏发电作为其中的重要一环，近年来取得了显著进展。中国已经成为全球最大的光伏市场之一，光伏电站遍布全国各地，特别是在光照资源丰富的西部地区。光伏发电的快速增长不仅有助于减少对传统能源的依赖，还为中国实现碳减排目标提供了有力支持。
然而，光伏发电也面临着一些挑战。首先，光伏发电受天气条件影响较大，晴天和光照充足时发电效率高，而在阴雨天或光照不足时则发电效率降低。这使得光伏发电的稳定性和可靠性成为需要解决的问题。其次，光伏电站的建设和运营成本仍然较高，尤其是光伏组件的制造成本和回收处理问题，需要进一步的技术创新和政策支持来推动成本降低和环保问题的解决。
此外，中国的电力供应还面临着地区分布不均衡的问题。东部沿海地区经济发达、人口密集，电力需求量大，而能源资源相对匮乏；而西部地区能源资源丰富，尤其是可再生能源资源，但电力需求量相对较小。因此，加强电力输配网建设、实现跨地区电力互联互通成为解决地区电力供需矛盾的重要途径。
总的来说，中国目前的发电供应体系正面临着从传统能源向清洁能源转型的重要时期。虽然煤炭发电仍然占据主导地位，但光伏发电等可再生能源的快速发展为中国电力供应的未来带来了新的希望。政府需要继续加大政策支持力度，推动技术创新和市场发展，以实现电力供应的可持续发展和经济社会的绿色转型。
问题一：中国的电力供应受到多种因素的影响。请分析这些因素之间的关系，并基于当前趋势和可能的未来变化，预测从2024年到2060年中国电力供应的长期发展态势。
问题二：在建设光伏电站的过程中，必须综合考虑多种因素，包括经济成本、预期收益、地理位置以及光照条件等。请选定一个具体的区域，详细探讨在这个区域内建设光伏电站的潜在可行性，包括可能面临的挑战和机遇。
问题三：假设您打算在中国多地投资建设光伏电站，那么考虑到中国的地理资源分布、投资能力、建设成本以及运营收益等因素，中国光伏发电的最大潜力是多少？或者说，在理想条件下，中国能够实现的最大光伏发电量是多少？关注公众号 BZD数模社 领取相关资料
问题四：中国政府已经设定了到2060年实现碳达峰和碳中和的宏伟目标。用清洁能源替代传统的燃煤发电被认为是实现这一目标的重要途径。请深入研究中国光伏发电可持续发展的战略规划，并分析这一替代方案的可行性，即它是否真的能够帮助中国实现碳中和的目标。
问题五：基于您对以上问题的研究和分析，请撰写一封简洁明了的信件给中国政府，总结您的研究发现，并提出相关的政策建议。这封信应控制在一页纸以内，重点突出，言简意赅。
2.1 问题一分析
问题一，建立电力供应预测模型。以电力供应为关键词，在知网、PubMed、Google Scholar等期刊检索网站进行检索，查阅相关文献。对查阅的文献涉及的关键词进行频数标记，最终选择出现频率较高的指标作为本题研究电力供应的指标。最终得到经济与产业类、能源消费与结构类、人口与社会类、环境与排放类四大类指标17项指标数据。为了找到相关的数据，利用python数据爬虫以及自行寻找等方式，在国家统计局、工信部、能源局、世界银行等开放数据库获取数据。
对于数据预处理，利用收集到的数据集利用q-q图以及k-s检验判定分布方式，得出数据基本服从正态分布。对于数据进行3σ原则判定异常值。将异常值替换为缺失值，对于缺失值，这里采用牛顿线性插值的方式。由于指标数量过多，这里使用KMO检验和Bartlett球形检验判定指标独立性，对于通过检验的使用主成分分析法进行降维，对于未通过检验的指标使用相关性分析进行降维。利用降维后的数据进行相关性分析，判断指标与电力供应之间的关系。利用数据预处理之后的数据，建立LSTM预测模型，对2024年到2060年电力供应进行预测。
2.2 问题二分析
问题二，利用羲和能源气象大数据平台收集到我国十个地区的光伏发电相关数据，对该数据集采用与问题一相同的数据清洗方式。利用数据预处理之后的结果，构建主成分分析模型，对十个地区进行评价，得出最好的地方，从而完成光伏电站选址模型构建与求解。
2.3 问题三分析
问题三，利用数据爬虫方式，收集数据。以光伏发电量最大为目标函数，引入开关变量，以及选材作为决策变量。通过分析数据，得出具体的变量之间的关系，构建等式与不等式约束条件。为了进一步提升求解速度，引入粒子群算法进行求解。关注公众号 BZD数模社 领取相关资料
2.4 问题四分析
问题四，收集碳排放相关的数据集。对数据进行预处理，使用回归预测、灰色预测、LSTM进行预测，对预测结果以误差最小为目标函数，构建优化模型进行加权。进项两次预测模型的求解，第一次将光伏发电相关的数据剔除后，进行预测。第二次，引入光伏发电相关数据进行预测。比较两种不同情况下，有无光伏发电的碳排放变化结果。从而实现对于可持续发展战略规划的分析。
综上所述，基于前四个问题的研究结果，简要概述主要发现和建议，给中国政府写一封关于光伏发电的信。
2024华数杯B题成品论文word52页（附带所有可执行代码+和高质量数据）
