基于多元線性回歸分析的用電量研究

盧鶴挺（廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司東莞供電局，廣東　東莞　523000）

基于多元線性回歸分析的用電量研究

盧鶴挺
（廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司東莞供電局，廣東東莞523000）

摘要：本文簡(jiǎn)要闡述了當(dāng)前電力市場(chǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的手段，并通過引入多元線回歸分析的主要理論，研究電網(wǎng)企業(yè)在用電量與宏觀經(jīng)濟(jì)其他相關(guān)因素方面存在的內(nèi)有關(guān)系，揭示其運(yùn)行規(guī)律。

關(guān)鍵詞：電力市場(chǎng)分析；電量分析；線性回歸分析法

1　引言

當(dāng)前電網(wǎng)企業(yè)對(duì)社會(huì)用電量的預(yù)測(cè)，主要是通過經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、外部環(huán)境等因素分析進(jìn)行估算，針對(duì)電力需求分析與預(yù)測(cè)方法中對(duì)電力需求的影響因素分析不夠深入。筆者試通過對(duì)東莞市的經(jīng)濟(jì)、電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，對(duì)電量與國(guó)民經(jīng)濟(jì)有關(guān)指標(biāo)之間的關(guān)系進(jìn)行了探索，分析了社會(huì)電量與國(guó)民經(jīng)濟(jì)等因素之間的關(guān)系。

圖1　趨勢(shì)分析示意圖

2　電力市場(chǎng)概況與分析

2.1影響用電量的潛在因素

（1）國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平

國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可用GDP指標(biāo)來衡量。城市生產(chǎn)發(fā)展水平的高低、速度的快慢對(duì)電量的需求及使用存在較大的關(guān)聯(lián)度。

（2）氣象

通過日常的負(fù)荷監(jiān)控發(fā)現(xiàn)，當(dāng)高溫天氣持續(xù)期間，空調(diào)或冷卻負(fù)荷會(huì)逐步上升，帶動(dòng)用電量增長(zhǎng)，用電量也將節(jié)節(jié)升高。

（3）社會(huì)用電總戶數(shù)和用電總?cè)萘?/p>

根據(jù)電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)社會(huì)用電戶數(shù)不斷增長(zhǎng)時(shí)，勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致社會(huì)用電總?cè)萘康脑黾樱秒娍側(cè)萘康脑黾右矊?dǎo)致社會(huì)用電量的增加。

（4）電力消費(fèi)結(jié)構(gòu)

在全社會(huì)來看，以常見的幾大類電力消費(fèi)劃分：工業(yè)、商業(yè)、農(nóng)業(yè)、居民用電。根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，當(dāng)?shù)貐^(qū)的電力消費(fèi)結(jié)構(gòu)組成發(fā)生變動(dòng)時(shí)，相應(yīng)的電力消費(fèi)（包括電費(fèi)和用電量）必然隨之波動(dòng)，電網(wǎng)售電單價(jià)也隨之改動(dòng)。

2.2常用的幾種用電量分析與預(yù)測(cè)方法

（1）灰色模型法

灰色系統(tǒng)理論是運(yùn)用數(shù)學(xué)方法，把一般系統(tǒng)論、信息論、控制論的觀點(diǎn)和方法延伸到抽象系統(tǒng)，成為一套解決信息不完備系統(tǒng)的理論，具有原理簡(jiǎn)單、所需樣本少、計(jì)算方便、預(yù)測(cè)精度高和可檢驗(yàn)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，對(duì)未來學(xué)的研究具有重要意義。

（2）組合預(yù)測(cè)法

單一的預(yù)測(cè)方法難以對(duì)整個(gè)用電系統(tǒng)進(jìn)行全面的分析。對(duì)于中長(zhǎng)期的全社會(huì)用電量的預(yù)測(cè)及分析，可通過預(yù)測(cè)方法的組合，從不同的維度去對(duì)整個(gè)電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè)，從而獲得多方面的數(shù)據(jù)，并有效地增加整個(gè)預(yù)測(cè)及分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。

（3）多元線性回歸分析法

在線性回歸分析中，隨機(jī)變量是自變量，非隨機(jī)變量是因變量；若存在兩個(gè)或以上的自變量，則稱之為多元線性回歸。在電力系統(tǒng)研究中，常見的因變量為電力系統(tǒng)中的用電量，而如經(jīng)濟(jì)、人口、氣候等可能影響電量的因素則為自變量。多元線性回歸分析，是通過給定的多組自變量和因變量數(shù)據(jù)，通過數(shù)學(xué)方法研究因變量和自變量之間的關(guān)系，并形成回歸方程。多元線性回歸分析法具有方法簡(jiǎn)單、預(yù)測(cè)速度快、外推性好的特點(diǎn)。

表1　線性回歸分析參數(shù)表

3　數(shù)學(xué)模型的分析與建立

3.1定性分析

影響供電量的變量分析：以東莞市為研究對(duì)象，根據(jù)電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)的經(jīng)驗(yàn)，常見影響全社會(huì)用電量的因素有GDP、社會(huì)用電總?cè)萘俊⑻鞖狻㈦娏οM(fèi)結(jié)構(gòu)等。研究該市從2011年至2014年第三季度每季度的相關(guān)歷史數(shù)據(jù)，包括每季度的全社會(huì)用電量、當(dāng)?shù)厣a(chǎn)總值（GDP）、平均氣溫、平均售電單價(jià)、全社會(huì)用電總?cè)萘浚渲蠫DP來源于當(dāng)?shù)亟y(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，平均氣溫來源于當(dāng)?shù)貧庀缶志W(wǎng)站，其他數(shù)據(jù)來源自電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)。對(duì)2011年至2014年第三季度的15組數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)分析，如圖1所示。

從圖1可以看出，在可能影響供電量的變量中，GDP、氣溫與供電量呈正向關(guān)系。每季度的用電量同比上升，與社會(huì)用電戶數(shù)及容量的增加有關(guān)聯(lián)。因用電總戶數(shù)的增減最終將導(dǎo)致用電總?cè)萘肯鄳?yīng)增減，這里只對(duì)用電總?cè)萘窟M(jìn)行分析。而受大工業(yè)兩部制電價(jià)和供需關(guān)系影響，平均售電單價(jià)與供電量呈負(fù)向關(guān)系。在這里，筆者大膽假設(shè)，供電量與GDP、氣溫、用電容量、平均售電單價(jià)之間存在線性關(guān)系，并建立以下多元線性模型：

Q=X1×G＋X2×T+X3×Pr＋X4×Ca+con

其中：

Q——全社會(huì)用電量，單位為億千瓦時(shí)；

G——GDP，單位為億元；

T——平均氣溫，單位為攝氏度；

Pr——平均售電單價(jià)，單位為元/ MW；

Ca——全社會(huì)用電容量，單位為萬千伏安；

Con——常量；

X1、X2、X3、X4——系數(shù)。

3.2定量分析

使用Eview對(duì)GDP、氣溫、用電容量、售電單價(jià)四個(gè)變量共15組數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸分析，得出結(jié)果如下：

R2分析：R2為92.83%，說明在15組數(shù)據(jù)中，搭建的回歸方程擬合程度高達(dá)92.83%，已經(jīng)遠(yuǎn)高于線性回歸分析中的常規(guī)值（80%）。由此可判斷，該線性回歸方程具有較高的擬合度，是有效的。

T值分析：四個(gè)自變量（G、T、CA、Pr）的T值絕對(duì)值均大于2，均對(duì)因變量產(chǎn)生影響，都屬于有效變量。

通過上述線性回歸運(yùn)算與分析，可以得到因變量（Q）與四個(gè)自變量之間的數(shù)據(jù)方程，即：

Q=29.73023＋0.051017G＋3.427952T －66.20616Pr＋0.0071Ca

綜上所得，工業(yè)GDP、氣溫、用電容量的參數(shù)大于0，而平均售電單價(jià)的參數(shù)小于0，這與前面定性分析相符，建立的數(shù)學(xué)方程是有效的。統(tǒng)計(jì)分析，并利用線性回歸理論建立了電量與GDP及多種經(jīng)濟(jì)指標(biāo)關(guān)系的數(shù)學(xué)模型，探索電網(wǎng)企業(yè)的運(yùn)營(yíng)規(guī)律。該數(shù)學(xué)模型可以作為電網(wǎng)企業(yè)的電量分析模型，為電網(wǎng)企業(yè)在該地區(qū)的電量預(yù)測(cè)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)方面提供參考依據(jù)。

參考文獻(xiàn)

[1]陳國(guó)華.電網(wǎng)企業(yè)電量、電價(jià)與利潤(rùn)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行規(guī)律初探[J].會(huì)計(jì)之友，2012 （12）：7-10.

[2]彭鵬，彭佳紅.基于多元線性回歸模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[J].中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2011，7（09）：158-161.

[3]韓丹，張宏波，賈勇.基于多元線性回歸模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[J].吉林電力，2009，37（03）：16-27.

[4]彭鵬，彭佳紅.基于多元線性回歸模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[J].中國(guó)安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù)，2011，7（09）：158-161.

[5]靳忠偉，黃學(xué)政，單葆國(guó).新型線性回歸模型及其在山東電量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].山東電力高等專科學(xué)校學(xué)報(bào)，2004 （07）：201-203.

[6]孫珂，林弘，鄭瑞忠，劉梅.用電量發(fā)展變化規(guī)律的影響因素分析[C].中國(guó)高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化專業(yè)第二十屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集（下冊(cè)），2004.

中圖分類號(hào)：TM933

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