江蘇省綜合能源服務的用電量預測研究

黃河 張岑 樊麗君 胡彩紅

1.國網江蘇省電力有限公司常州供電分公司； 2.北京成和能源咨詢有限公司

一、引言

隨著泛在電力物聯網技術以及電力改革進程加快，綜合能源服務將成為更多能源企業轉型發展的方向，成為電網公司增供擴銷、提升服務形象的重點任務。綜合能源服務是一種新型的，為滿足終端客戶多元化能源生產與消費的能源服務形式，包括能源和服務兩大類。為了提升江蘇省電力公司綜合能源服務形象，提升電網規劃運行水平，滿足能源消費供給、提升能源效率、降低用能成本、促進競爭與合作、能源結構轉型、能源系統形態新的發展趨勢需求，必須深入開展江蘇省綜合能源服務的用電量預測。

文1提出了電網公司綜合能源服務業務進行混合所有制改革的三種模式，分析了各模式的優劣勢和適用范圍。文2根據構建了用戶不同類型負荷響應特性模型，針對綜合能源服務商在運營過程中面臨的主要不確定性因素，以其在不同類型市場中能源購置成本最小為目標，構建了計及DR資源的兩階段隨機市場購電決策模型。已有相關綜合能源服務的研究大多從項目級的角度探索，缺乏對其大范圍中長期用電量預測方法的研究，戰略前瞻性不足。

本文結合江蘇省經濟社會發展和綜合能源服務技術發展趨勢的特點，建立灰色預測用電量預測模型，通過模型計算，可以給出中長期江蘇省綜合能源服務用電量情況，為江蘇省電力公司和上下游企業、政府部門部署綜合能源服務工作提供參考。

二、預測模型

灰色GM（1，1）模型預測法

通常情況下，建立的預測模型的數據越多越好，但樣本容量過大不一定能夠找到樣本的統計規律。灰色模型，即GM模型，不受模型樣本是否存在統計規律、統計規律是否為典型過程的限制，所需樣本量小，計算量小。灰色預測的思想是：先將原始數據生成具有一定規律的序列，再對生成序列進行建模預測，得到生成序列的預測值，最后對生成序列的預測值進行還原，得到模型的預測值。具體計算過程如下：

首先選擇基于時間序列的n個觀察值X(0)；其次，通過累加生成新序列X(1)；第三，基于X(1)緊鄰均值生成序列Z(1)；第四，構建GM（1，1）灰微分方程模型為，式中，a稱為發展灰數，b稱為內生控制灰數。第五，構建微分方程為上述灰色微分方程的白化方程；第六，求解白化方程的時間響應函數和灰微分方程的時間響應序列；第七，構建預測方程。

三、案例分析

江蘇是我國經濟發達省份，2018年實現生產總值92595.4億元，同比增加6.7%，人均GDP達到115322元。全社會用電量達到6128億千瓦時，同比增加5.5%，省外輸入電量占比18%。江蘇能源資源匱乏，是典型的能源輸入型地區，因此必須大力推進綜合能源服務提升能源安全保障水平。未來江蘇省綜合能源服務涉及水電氣熱(冷)等能源，園區綜合能源服務是重點發展方向。例如江蘇紅豆工業園，涉及紡織服裝、橡膠輪胎、生物醫藥、地產等行業，用能種類豐富，涵蓋水、電、氣、熱、光、儲等多類型能源消費，2018年園區用電量2.84億千瓦時，用熱蒸汽40萬噸，其中清潔能源占比8.68%。

未來江蘇經濟發展轉型趨勢更加明顯，預計2035年以前GDP年均增速將維持在4.5%-6%，稍低于全國平均水平。全社會用電量年均增速將維持在2.5%-4%，也將低于全國平均水平。江蘇電力增長中貢獻最大的成分是綜合能源服務，預計2035年以前年均增速將維持在4%-6%，到2035年江蘇新增綜合能源服務用電量將達1350億千瓦時，約占新增用電量的40%，主要分布在工業園區、城鄉結合部、中心城鎮。從用電類型來看，江蘇綜合能源服務主要集中于電鍋爐、電窯爐、交通電氣化（電動汽車和岸電等）和家庭電氣化。

四、結論

為了提升能源安全供應水平、提高能源服務質量，提升電網規劃運行水平，江蘇省必須大力推進綜合能源服務。本文結合江蘇省經濟社會發展和綜合能源服務技術發展趨勢的特點，建立灰色預測用電量模型，進而預測未來江蘇省綜合能源服務用電量。研究表明，到2035年江蘇新增綜合能源服務用電量將達1350億千瓦時，約占新增用電量的40%，主要分布在工業園區、城鄉結合部、中心城鎮。從用電類型來看，江蘇綜合能源服務主要集中于電鍋爐、電窯爐、交通電氣化（電動汽車和岸電等）和家庭電氣化。案例表明所提方法的可行性。