氣溫變化對全國用電量的影響分析研究

中圖分類號：P467 文獻標志碼：A 文章編號：2095-2945（2025）18-0109-05

Abstract：Thispaperaims toanalyzetheimpactof temperaturechangesonnational electricityconsumption.Bycombining quantitativeandqualitativeanalysis，usingcasedataandstatistcalanalysis，thecorelationbetweentemperatureandelectricity consumptionisrevealed.Researchhasfoundthatwithglobalwarmingandfrequentextremeweatherevents，theimpactof temperaturechangesonelectricityconsumptionisbecomingincreasinglysignificant，especiallyinsummerandwinter.The conclusionofthispaperishelpfulinguidingthepowerindustrytoaddressthechallengesbroughtbyclimatechangeandensure the stability and security of power supply.

Keywords： temperature; fitting;electricity consumption; proportion method; analysis

近年來，我國電力負荷冬夏季雙高峰特征日趨明顯，夏季降溫用電負荷占全國最大用電負荷比重達到三成，部分省份比重甚至超過 40% ，氣溫波動對用電負荷的影響巨大。因此，研究氣溫變化與用電量之間的關系，對于指導電力行業應對氣候變化、保障電力供應具有重要意義。

1 研究方法

采用定量分析與定性分析相結合的方法。定量分析主要通過回歸分析等統計方法，探討氣溫變化與用電量之間的數量關系；定性分析則通過案例分析和經驗總結，揭示氣溫變化對用電量影響的內在機制。

訓練模型選擇深度置信網絡，訓練全國社會（發）用電量、七大區域社會（發）用電量。根據輸出結果，運用占比分析法、因素定性定量分析法綜合分析，最終得出氣溫這一關鍵因素的影響因子。為提升各類用電量預測精度，定量分析氣溫變化對全國用電量的影響采取具體的技術路線如下：

采用排除變量法，得出氣溫對用電量的影響占比，為后續定量分析奠定基礎；

將氣溫、社會用電量和裝機容量等等作為模型輸入，對應的用電量數據作為輸出；

根據輸出結果，運用占比分析法、因素定性定量分析法綜合分析，最終得出氣溫這一關鍵因素的影響因子。

根據相關系數較高且曲線盡量保持平滑的原則，若最終采用 ?_m 次函數進行擬合，擬合函數為

y=a_mx^m-a_m-1x^m-1+…+a₁x+c°

當采用更低或更高次數的函數進行擬合時，所得擬合結果的相關系數較低，且擬合曲線隨溫度變化波動較大。值得說明的是，各次項前的系數并沒有具體的物理含義，僅表明溫度的 n 次方在最終（發）用電量中的影響程度，系數越大則對最終量化分析的結果影響程度越大。

2 氣溫變化的研究分析

2.1 全國氣溫變化分析

我國地處北緯 3^°～53^° ，大部分國土處于北回歸線以北地區，在氣溫上有明顯的地域和季節差別。

地域上的氣溫變化趨勢是從東北到華南，從西北到東南，氣溫總體呈現逐漸升高的趨勢。全國2020—2024年的逐月平均氣溫變化曲線呈饅頭型，月平均最

低氣溫 2.1‰ ，出現在1月，月平均氣溫最高 27.8‰ 出現在7月，如圖1所示。

2.2 七大區域氣溫變化分析

隨著七大區域維度的逐漸降低，月均氣溫逐漸升高，各區域最低和最高月均氣溫詳見表1。

3氣溫變化對社會用電量變化的影響分析

3.1 對全國用電量的影響

全社會用電量是反映經濟社會發展和人民生活水平的重要指標之一，也是能源消費和能源供應的重要參考依據。全社會用電量 第一產業用電量 + 第二產業用電量 + 第三產業用電量 + 城鄉居民生活用電量，不同產業的用電規模占比見表2，其中第二產業用電量規模最大。

全社會用電量的影響因素眾多，主要可以分為氣溫、經濟及其他因素（如行業用電特點、供需平衡約束有序用電等）三類。不同因素對各產業用電量的影響程度不同，如氣溫對第二產業用電量的影響相對較小。為得出氣溫對各產業以及全社會用電量的影響占比，為后續定量分析奠定基礎，采用定性定量分析結合的方法得到占比。并對數據進行預處理，排除節假日、極端天氣等對各產業和城鄉居民用電量的影響。

以城鄉居民用電量為例，不同年份下相同月度的氣溫變化幅度較小，此時用電量的增長主要由經濟增速引起，將GDP的同比增長除以城鄉居民用電量的同比增長，從而得到GDP對城鄉居民用電量的影響占比。由于有序用電等其他因素在較短的時間內不會發生大幅變化，此時用電量的變化主要由氣溫和經濟因素引起，將城鄉居民用電量環比增長的變化量刨去由于經濟變化帶來的增量，再與城鄉居民的總變化量做比值，從而得到氣溫對居民用電量的影響占比。由于行業用電特點等其他因素難以定量分析，采用排除法，排除氣溫、經濟因素的影響占比后，得到行業用電特點等其他因素對居民用電量的影響占比。

三大類影響因素對第一產業、第二產業、第三產業的影響占比分析思路同上。本研究重點關注氣溫對用電量的影響，考慮到一年中不同時期的氣溫變化對用電量變化的影響不同（例如迎峰度夏期間氣溫的影響較大），將一年分為3—5月、6一8月、9—11月和12一次年2月4個時段，三大因素對各產業的影響占比見表3。

將第一產業、第二產業、第三產業、城鄉居民用電量的變化量分別乘以相應的氣溫影響占比，從而得到僅在氣溫作用下全社會用電量的變化量，將該變化量/全社會用電量的變化量，得出總的氣溫對全社會用電量的變化量影響占比，見表4。

氣溫變化對七大區域用電量變化的影響占比見表5。

居民用電量的關系呈碗形曲線，即氣溫越低或越高，用電量越高；氣溫變化對第二產業用電量的影響不大。函數曲線也擬合了這些用電量隨氣溫的變化趨勢，分析可得，第一產業在 14^°C 時的用電量最低，第三產業和居民在 15^°C 時的用電量最低。

可以看到，氣溫變化對居民用電量變化的影響程度最大，這與居民空調和取暖負荷有關，即氣溫過高或過低都會導致居民用電量的快速增加；氣溫變化對第一產業和第三產業用電量變化也有較大影響，例如高溫天氣下，農業灌溉需求增大，第三產業中的辦公場所、商場、酒店等商業建筑會有更大的空調負荷。

基于氣溫對各產業用電量變化的影響占比和得出的分產業月用電量的變化量，二者相乘得出氣溫升高 1^°C 帶來的分產業月用電量的變化量，見表6。

全國月均氣溫與全國月用電量的關系如圖2所示，也呈碗形曲線，即當氣溫為 15^°C 時，用電量最低，氣溫越低或越高，用電量越高；圖2中的二次函數很好地擬合了該變化趨勢，可以得出全社會用電量變化量，然后將該用電量變化量乘以氣溫對全國用電量影響占比，得到氣溫變化帶來的全社會用電量變化量，見表7。

3.2 對七大區域用電量的影響

不同區域的氣溫特點不同，氣溫變化與用電量變化的關系也有明顯區別。東北區域常年氣溫較低，冬季氣溫較低時用電量在氣溫上升過程中有較明顯的減少，但迎峰度夏壓力較小；華北、西北區域月均氣溫為 10^c 時用電量最小，氣溫升高或降低都會使得用電量明顯增加；華中區域曲線也呈碗形，但華中區域用電量最小時的氣溫為 12°C 氣溫升高或降低都會使用電量有較多增加；華南、西南地處我國南方，迎峰度冬壓力較小，其用電量基本呈現出隨氣溫升高而逐步加速升高的趨勢。基于模型測算得出的各區域用電量變化量和表4中的氣溫影響程度占比，計算在不同溫度區間下，氣溫每升高 1°C 帶來的七大區域用電量變化量，見表8。

4結束語

氣溫變化對電力系統的用電量有著直接且顯著的影響。夏季高溫和冬季低溫都會導致用電量的增加。為在迎峰度夏、迎峰度冬期間及時準確研判電力供需，增強電力系統的靈活性和響應能力，在供需緊張時期參考氣溫的變化來動態預測顯得尤為重要。

通過定量分析與定性分析相結合的方法，揭示了氣溫變化對全國用電量的顯著影響。研究結果表明，氣溫升高特別是極端天氣事件對用電量的影響日益突出，有助于進一步準確研判電力市場及燃料市場形勢，輔助建立和完善能源供需監測體系。當前我國能源發展面臨需求壓力巨大、供給制約較多、綠色轉型任務艱巨和城鄉區域發展不均衡等多重挑戰。通過氣溫預測，結合氣溫對發用電量變化的影響分析，可輔助建立和完善包含氣溫預測、發用電量變化模型等在內的能源供需監測體系，及時準確地研判電力供需形勢及燃料市場形勢，聚焦為民便民安民，確保能源電力安全穩定供應。未來，隨著全球氣候變暖趨勢的加劇和極端天氣事件的頻發，氣溫變化對用電量的影響將更加顯著。因此，加強電力系統建設、推動能源結構轉型、提高能源利用效率等措施將是應對氣候變化和實現可持續發展的重要途徑。

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