基于氣溫與經(jīng)濟(jì)增長的用電需求預(yù)測

王　寶，陳　馳，葉　彬，葛　斐，楊　敏，杜海紅

（1.國網(wǎng)安徽省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，合肥　230022；2.河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，南京　211100；3.國網(wǎng)安徽省電力公司，合肥　230061）

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基于氣溫與經(jīng)濟(jì)增長的用電需求預(yù)測

王寶1，陳馳2，葉彬1，葛斐1，楊敏1，杜海紅3

（1.國網(wǎng)安徽省電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，合肥230022；2.河海大學(xué)能源與電氣學(xué)院，南京211100；3.國網(wǎng)安徽省電力公司，合肥230061）

摘要：經(jīng)濟(jì)新常態(tài)和近年氣溫大波動大大增加了用電需求高精度預(yù)測的難度，不考慮經(jīng)濟(jì)走勢或忽略氣溫因素的傳統(tǒng)預(yù)測手段和智能算法無法滿足電力市場預(yù)測工作的實(shí)際需要。借助于計量經(jīng)濟(jì)方法，構(gòu)建了基于氣溫與經(jīng)濟(jì)增長的用電需求預(yù)測模型，并以安徽省月度全社會用電量預(yù)測為例加以分析說明。結(jié)果表明，該模型具有預(yù)測過程簡單、實(shí)現(xiàn)便捷、預(yù)測效果好等優(yōu)點(diǎn)，能夠?yàn)槟茉粗鞴懿块T和電力市場分析人員開展年度內(nèi)用電需求預(yù)測提供一種有效方法。

關(guān)鍵詞：用電需求；氣溫；經(jīng)濟(jì)增長；預(yù)測模型

電力市場需求預(yù)測工作是國家能源主管部門和電網(wǎng)企業(yè)的一項(xiàng)重要基礎(chǔ)性工作，為國家能源監(jiān)測與管理、電網(wǎng)企業(yè)生產(chǎn)計劃與經(jīng)營管理提供重要的支撐依據(jù)。國內(nèi)經(jīng)濟(jì)步入新常態(tài)、經(jīng)濟(jì)增速持續(xù)探底，加之近年氣溫大幅波動，大大增加了用電需求高精度預(yù)測的難度。

當(dāng)前用電需求預(yù)測主要集中于對預(yù)測方法的研究，方法主要包括：傳統(tǒng)的趨勢外推方法［1—2］、各種智能算法［3—6］和組合預(yù)測方法［7—8］，而并未過多地關(guān)注對用電需求關(guān)鍵影響指標(biāo)的考量，大部分研究僅僅基于自身用電歷史趨勢或多個經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，而忽略了氣溫因素對用電需求的影響，且各因素對用電需求定量影響難以給出，尤其是基于各種智能算法預(yù)測用電需求。

傳統(tǒng)外推式預(yù)測方法因未考慮經(jīng)濟(jì)走勢影響，往往按平穩(wěn)增長繼續(xù)演進(jìn)，導(dǎo)致用電需求預(yù)測結(jié)果存在較大偏差。同時用電需求的另一關(guān)鍵因素——?dú)鉁兀缓雎裕鋵τ秒娦枨笥绊懙亩繙y算仍缺乏有效手段。鑒于此，本文構(gòu)建了一種基于氣溫與經(jīng)濟(jì)增長的用電需求預(yù)測模型，具有預(yù)測過程簡單、預(yù)測效果好等優(yōu)點(diǎn)，為年度內(nèi)月/季度層面的用電需求預(yù)測提供了一種有效方法。

1　基于氣溫與經(jīng)濟(jì)增長的用電需求預(yù)測模型構(gòu)建

1.1經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)構(gòu)建

反映經(jīng)濟(jì)增長的核心指標(biāo)主要包括：GDP、固定資產(chǎn)投資、規(guī)模以上工業(yè)增加值（反映工業(yè)）和社會消費(fèi)品零售額（反映服務(wù)業(yè)）增速，但GDP只公布季度數(shù)據(jù)，且GDP是工業(yè)和服務(wù)業(yè)綜合結(jié)果，而工業(yè)和服務(wù)業(yè)用電強(qiáng)度差異較大，因而月度/季度層面的經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)不宜基于GDP構(gòu)建。固定資產(chǎn)投資一般表現(xiàn)為超前于用電，因而月度/季度層面的經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)也不宜基于固定資產(chǎn)投資構(gòu)建。規(guī)模以上工業(yè)增加值和社會消費(fèi)品零售額分別反映工業(yè)經(jīng)濟(jì)和服務(wù)業(yè)走勢，且每月公布數(shù)據(jù)，對于產(chǎn)業(yè)和用電結(jié)構(gòu)以工業(yè)為主的地區(qū)，可基于規(guī)模以上工業(yè)增加值構(gòu)建經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)；對于以服務(wù)業(yè)為主的地區(qū)，可基于社會消費(fèi)品零售額構(gòu)建經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)。逐年同月（或季）經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)EGIt構(gòu)建如式（1）

EGIt=100×(Xi+1)（1）

式中：t表示歷史期t年被研究月（或季），t=1，2，…，T，T表示歷史期樣本總年數(shù)；Xi表示根據(jù)被研究地區(qū)經(jīng)濟(jì)和用電結(jié)構(gòu)特點(diǎn)，選取的歷史期i年規(guī)模以上工業(yè)增加值增速或社會消費(fèi)品零售額增速；EGIt表示歷史期t年被研究月（或季）的經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)。

1.2氣溫指標(biāo)選取

可監(jiān)測的日氣溫指標(biāo)主要包括：最高氣溫、平均氣溫和最低氣溫，將各日氣溫指標(biāo)取平均值可得到月度（或季度）的最高氣溫、平均氣溫和最低氣溫（如式（2））。逐年同月（或季）氣溫指標(biāo)計算公式如式（2）

式中：D表示被研究月（或季）總天數(shù)；j表示被研究月（或季）的第j日；TPt，j表示歷史期t年被研究月（或季）第j日的氣溫指標(biāo)；Tt表示歷史期t年被研究月（或季）氣溫指標(biāo)。

氣溫主要在夏季和冬季對用電需求產(chǎn)生較大影響，可通過計算逐年同月（季）用電量與氣溫指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)（如式（3））來確定最佳的氣溫指標(biāo)

式中：QSHt表示歷史期t年被研究月（或季）全社會用電量；QˉSH和ˉT分別表示歷史期各年被研究月（或季）全社會用電量和氣溫指標(biāo)均值。

1.3模型構(gòu)建

以上述選取構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)和氣溫指標(biāo)為解釋變量，以地區(qū)全社會用電量為被解釋變量，構(gòu)建逐年同月（或季）計量經(jīng)濟(jì)模型，如式（4）

1.4模型用途

“2013年，醫(yī)院實(shí)行了醫(yī)療安全不良事件上報獎勵機(jī)制，每上報一例給予相應(yīng)獎勵。接到上報的職能處室，利用現(xiàn)代化質(zhì)量工具進(jìn)行安全類事件原因分析并持續(xù)改進(jìn)。例如I、II級不良事件的根因分析，跌倒、用藥錯誤的失效模式與影響因素分析，以及非計劃再次手術(shù)的PDCA循環(huán)案例，等等。”伍姍姍介紹，醫(yī)院醫(yī)務(wù)處現(xiàn)已集成為一個“超級處室”，涵蓋醫(yī)務(wù)、質(zhì)控、院感、門診、醫(yī)療調(diào)解和住院服務(wù)中心，甚至應(yīng)急保障等多項(xiàng)工作。

借助于該模型既可確定用電需求受氣溫影響的敏感程度（對應(yīng)于方程系數(shù)），即：1℃的氣溫波動對用電需求的影響大小，進(jìn)而可分析異常天氣對用電需求的影響，又可簡單便捷地實(shí)現(xiàn)用電需求的合理準(zhǔn)確預(yù)測，未來某年被研究月（或季）全社會用電量預(yù)測值計算公式如式（5）

式中：QSHf表示未來年f（即：在歷史期t年基礎(chǔ)上，類推至t+1，t+2，…，t+n年）的被研究月（或季）全社會用電量預(yù)測值；EGIf和Tf分別表示未來年f的被研究月（或季）經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)和氣溫指標(biāo)預(yù)測值。

2　實(shí)例分析

以安徽省月度用電需求預(yù)測為例，對該模型進(jìn)行闡述說明。

安徽省作為中部省份，工業(yè)對其經(jīng)濟(jì)和用電的支撐性很強(qiáng)（第二產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)比重超過50%，工業(yè)用電比重在70%左右），因而需選取規(guī)模以上工業(yè)增加值增速來構(gòu)建經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)。如：基于歷年1—2月份規(guī)模以上工業(yè)增加值增速構(gòu)建1—2月份經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)（如圖1所示），其與全社會用電量走勢如圖2所示，二者相關(guān)系數(shù)為0.995 2。各月全社會用電量與基于規(guī)模以上工業(yè)增加值增速構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)相關(guān)系數(shù)如表1所示，除夏季7、8月份相關(guān)系數(shù)相對較低（由于夏季用電量受氣溫影響很大，僅經(jīng)濟(jì)因素難以很好地解釋用電水平）外，其余月份均在0.99以上。

圖1　2001—2014年1—2月份經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)走勢

圖2　2001—2014年1—2月份全社會用電量與經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)走勢

表1　各月全社會用電量與經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)相關(guān)系數(shù)

從夏季和冬季全社會用電量與各氣溫指標(biāo)相關(guān)系數(shù)來看，夏季和冬季1—2月應(yīng)選擇平均氣溫作為最佳氣溫指標(biāo)。冬季12月全社會用電量與最低氣溫相關(guān)系數(shù)略高于平均氣溫，但考慮到保證氣溫指標(biāo)選取的同一性能有效保證測算的各月氣溫變化對全社會用電量影響大小的可比性，且對于安徽而言，選擇平均氣溫指標(biāo)總體好于最低氣溫，因而選擇平均氣溫作為研究安徽全社會用電量的最佳氣溫指標(biāo)。如表2所示。

表2　歷年7、8月份全社會用電量與氣溫指標(biāo)相關(guān)系數(shù)

以歷年同月經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)、月平均氣溫為解釋變量，以全社會用電量為被解釋變量構(gòu)建逐年同月計量經(jīng)濟(jì)模型，如：1—2月、3月和4月模型分別如式（6）—式（8）。

1—2月：

QSHt=64.351 185 78+0.498 513 615 6EGIt-2. 250 496 067Tt(R2=0.998 5)（6）

3月：

QSHt=46.539 246 04+0.239 751 425 2EGIt-1.331 926 396Tt(R2=0.994 2)（7）

4月：

QSHt=29.475 467 2+0.247 966 011 8EGIt-0.013 668 908 53Tt(R2=0.996 6)（8）

式中：R2表示計量經(jīng)濟(jì)模型擬合優(yōu)度，值越接近1，模型效果越好。

模型中氣溫指標(biāo)前面系數(shù)反映的是全社會用電量受月平均氣溫影響的敏感系數(shù)，如：1—2月為-2.25，表示1—2月平均氣溫較常年每偏高（或偏低）1℃，1—2月全社會用電量將較常年氣溫對應(yīng)電量水平減少（或增加）約2.25億kWh，其他月份含義類似。2014年安徽出現(xiàn)了罕見暖冬涼夏天氣，經(jīng)該模型測算，拉低安徽全社會用電量約37億kWh。

以2013年為樣本期結(jié)束點(diǎn)，2014年經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)和平均氣溫均按實(shí)際考慮，代入模型后，得到模型預(yù)測誤差率情況，同時給出了傳統(tǒng)趨勢外推（線性）和僅考慮經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)的預(yù)測誤差率水平。本文構(gòu)建的模型因綜合考慮了經(jīng)濟(jì)走勢和氣溫這2個影響用電需求最重要因素（模型解釋率均達(dá)99%以上），預(yù)測誤差率能夠保持在較低水平。

就2014年夏季各月（罕見涼夏天氣）而言，由于該模型考慮了實(shí)際涼夏因素，且夏季氣溫對全社會用電量影響十分顯著（參看圖3），因而預(yù)測誤差率遠(yuǎn)低于未考慮氣溫因素的其他2種方法；對2014年1—2月（暖冬天氣）來說，由于氣溫對全社會用電量影響程度明顯小于夏季，因而該模型相較于未考慮氣溫因素的其他2種方法，對預(yù)測誤差提升作用不及夏季明顯。預(yù)測結(jié)果如表3所示。

圖3　各月全社會用電量受平均氣溫波動影響

表3　該模型預(yù)測誤差率統(tǒng)計與對比

2015年安徽經(jīng)濟(jì)仍處在探底階段，工業(yè)經(jīng)濟(jì)增速仍將進(jìn)一步放緩，各月平均氣溫按常年考慮，由此得到2015年各月經(jīng)濟(jì)增長指數(shù)和平均氣溫預(yù)測值，帶入計量經(jīng)濟(jì)模型（以2014年為樣本期結(jié)束點(diǎn)），可預(yù)測出2015年各月全社會用電量，如表4所示。由于安徽經(jīng)濟(jì)依舊下行，難以支撐用電需求較快增長，預(yù)計常年氣溫條件下安徽2015年全社會用電量僅增長6.7%。由于氣溫條件仍存在較大的不確定性，需要逐月滾動跟蹤天氣預(yù)報來修正預(yù)測結(jié)果。

表4　2015年安徽各月及全年全社會用電量預(yù)測結(jié)果

3　結(jié)束語

針對用電需求預(yù)測仍然停留在傳統(tǒng)預(yù)測手段、預(yù)測過程不清晰透明或忽略對氣溫因素的有效考慮等問題，本文構(gòu)建了一種基于氣溫與經(jīng)濟(jì)增長的用電需求預(yù)測模型，預(yù)測過程簡便、原理清晰。實(shí)例分析顯示，該模型由于綜合考慮了經(jīng)濟(jì)走勢和氣溫因素，具有較高的預(yù)測精度，能夠?yàn)槟茉粗鞴芎碗娏κ袌龇治鲱A(yù)測人員開展年度內(nèi)用電需求預(yù)測提供重要的參考依據(jù)。

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（本欄責(zé)任編輯管永麗）

Forecast of e1ectricity demand based on temperature and economic growth

WANG Bao1，CHEN Chi2，YE Bin1，GE Fei1，YANG Min1，DU Hai-hong3
（1. Institute of Economy and Techno1ogy，State Grid Anhui E1ectric Power Company，Hefei 230022，China；2. Co11ege of Energy and E1ectrica1 Engineering，Hohai University，Nanjing 211100，China；3. State Grid Anhui E1ectric Power Company，Hefei 230061，China）

Abstract：Economic new norma1 and temperature f1uctuation in recent years great1y increase the difficu1ty in forecasting e1ectricity demand with high accuracy. Conventiona1 methods and inte11igent a1-gorithms with economic trend or termperature don’t consider fai1 to meet the rea1 requirements of e1ectricity market forecast. An e1ectricity demand forecasting mode1 based on temperature and economic growth is estab1ished by using econometric method and i11ustrated by taking Anhui’s month1y who1e-society e1ectricity consumption forecasting as an instance. Resu1ts demonstrate that this mode1 has such advantages as simp1e forecast procedure，convenient rea1ization and good forecast effect and can provide an effective method for energy department and e1ectricity market ana1ysts in forecasting e1ectricity demand within a year.

Key Words：e1ectricity demand；temperature；economic growth；forecast mode1

作者簡介：王寶（1986），男，安徽安慶人，碩士，從事電力市場分析預(yù)測方面的工作；陳馳（1990），男，安徽合肥人，碩士，從事電力系統(tǒng)自動控制分析方面的研究；葉彬（1980），男，安徽滁州人，高級工程師，從事電網(wǎng)規(guī)劃、能源規(guī)劃等方面的工作；葛斐（1972），男，安徽宿州人，高級工程師，從事電網(wǎng)規(guī)劃管理方面的工作。

收稿日期：2015-07-11；修回日期：2015-10-08

中圖分類號：TM715；F407.61

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B