先进制造业及新兴产业用电需求预测方法

先进制造业及新兴产业用电需求预测方法

董楠

南方电网能源发展研究院有限责任公司 广东 广州 510530

摘要：随着经济和科技水平的快速发展，电力行业发展也十分快速。为了应对世界能源的危机。全球能源结构不断向多元化发展，整个社会对用电水平以及服务质量也提出了更高的要求。为先进制造业及新兴产业提出一种用电需求预测方法，以期更加精准地预测供电负荷的电力需求。将国内生产总值（GDP）、第二产业比重（SDDP）、人均可支配收入（RJGDP）和电力客户数（DPP）作为用电需求的关键影响因素，进而研究各因素的理论分析标准和数据基础分析标准。

关键词： 用电需求；关键影响因素；理论分析标准；数据基础分析标准；

引言

为适应地区经济社会的快速发展，更好的服务于社会用电需求，供电公司以履行社会供电责任为己任，遵循电力公司发展战略，以社会供电需求为导向，树立“前置服务、主动服务、责任服务”意识，“突出三个导向、实施三个管控、搭建两个平台”，形成以“社会用电需求+电网、设备”的电网运行管控模式。提高电网系统运行稳定性，提高社会满意度。传统的供电负荷用电需求预测方法主要包括大用户报装+趋势外推法 、时间序列法、灰色系统法、神经网络法、小波理论法 、电力弹性系数法 、产值单耗法 、负荷密度指标法等。上述方法均可以较准确地预测供电负荷的短期、中期或者远期用电需求，但没有充分考虑历史年的统计数据的实际情况，缺乏对历史年统计数据规律的科学分析和深入挖掘。

1 关键影响因素

随着经济的发展，产业结构的变化，用电水平和用电结构必然会发生相应的变化，从而引起用电需求的变化。由于各类产业的产值电耗不同，第二产业的产值电耗远高于一、三产业的产值电耗，因此，一、二、三产业结构的变化以及各产业内部结构的变化将影响南网对电力的需求。通过分析某市历史年全社会用电量、三产及居民生活用电量、行业分类用电量、先进制造业及新兴产业用电量，总结归纳出先进制造业及新兴产业用电需求关键影响因素。 国内生产总值（GDP）宏观经济是用电需求最重要的决定因素。表1

2005~2015年各年的用电量和GDP。可以看出，受经济因素的影响，某市用电需求亦表现出明显的变化，当经济增长势头较好时，用电需求增长较快。因此，用电需求与经济增长之间是一种互动的关系，经济发展是电力需求增长的重要推动剂。GDP可以作为先进制造业及新兴产业用电需求的一个关键影响因素。

2用电量预测及分析

保持高速增长的主要原因，一是城乡居民收入增加，家用电器拥有率快速提高；二是居民新增户数和住房面积增加；三是城市“一户一表”和农网改造工程的实施，城乡居民用电可靠率及电能质量逐步得到提高，为居民生活用电提高提供了良好的外部环境。生活条件的改善，大功率家用电器普及率逐年提高，从而带动了居民生活用电量连年高速增长。城乡居民生活用电还将继续保持较快速度增长。发展经济的政策是加强第一产业，调整提高第二产业，加快发展第三产

业，推进产业结构优化升级，逐步形成以农业为基础、高新技术产业为先导、基础产业和制造业为支撑、服务业全面发展的产业格局。第三产业的加快发展是生产力提高和社会进步的必然结果，第三产业水平是衡量现代社会经济发达程度的重要标志，因此未来第三产业将会有更大的发展。今后会进一步加快传统农业向现代农业的转变，加强能源、交通、水利和信息等基础设施建设，加快发展高新技术产业，进一步增强高新技术产业对经济增长的带动作用，优化服务业结构，

促进服务业全面快速发展，提高第三产业在国民经济中的比重。随着经济的发展，产业结构的变化，用电水平和用电结构必然会发生相应的变化，从而引起用电需求的变化。由于各类产业的产值电耗不同，第二产业的产值电耗远高于一、三产业的产值电耗，因此，一、二、三产业结构的变化以及各产业内部结构的变化将影响南网对电力的需求。

3负荷预测的方法简介

3.1自身外推法；自身外推法是根据已知的历史资料来拟合一条曲线，使该曲线反映负荷本身的，增长趋势，然后按照该曲线对于要求的未来某一点，从曲线上估计出该时刻的负荷值。常用的曲线主要是直线、指数曲线、幂函数曲线、 S 型曲线等，可根据实际电力负荷曲线情况来选用。拟合的方法主要是最小二乘法，使估计值与预测值之间的偏差的平方和最小。外推法原理简单，使用方便，但由于负荷的变化趋势多种多样，要找到合适的曲线函数并不容易，同时存在随机因素，使得问题更复杂。外推法在本质上是用回归分析得到描述负荷变化趋势最好的模型参数估计，尤其是从季节性变化趋势预测揭示了负荷的周期特性，从而可用模型来预测负荷变化趋势。但是用简单化的线性拟合难以实现全面性，而多项式拟合的次数又难以确定，而且次数越高公式越繁杂。趋势外推法主要用于长期预测。

3.2回归分析法

回归分析法是电力系统负荷预测的一种常用的数理统计预测方法，即根据历史数据的变化规律寻找自变量与因变量之间的回归方程式，确定参数模型而做出的预测，按照“近大远小”原则，应区别对待各时段的拟合残差，即历史时段中近期的发展规律应更好地拟合，远期的历史数据的拟合程度可以稍低。由于模型是基于历史数据进行的回归分析，能较好地拟合过去，但对未来的预测效果会随时间的延长而减弱。此外，存在着历史数据的缺乏和统计口径的不统一等问题，造成数学模型的误差，但预测的结果仍有参考价值。其优点是模型参数估计技术比较成熟，预测过程简单。

3.3 灰色预测技术

GM(1,1)模型是最常用的一种灰色模型 ，它是由一个只包含单变量的一阶微分方程构成的模型，是作为电力负荷预测的一种有效的模型，是 GM(1,N )模型的特例。建立 GM(1,1)模型只需要一个数列 。设有变量为 的原始数据序列 生成一阶累加生成序列 其中 公式（3-1）由于序列 具有指数增长规律，而一阶微分方程的解恰是指数增长形式的解，因此我们可以认为 序列满足下述一阶线性微分方程模型 公式（3-2）根据导数定义，有 公式（3-3）若以离散形式表示，微分项可写成 其中 值只能取时刻 和 的均值，即 因此，式（3-2）可改写成 可推出 将上述结果写成矩阵形式有 简记为 式中 上述方程组中， Yn 和 B 为已知量， A 为待定参数。由于变量只有 a 和 u 两个，而方程个数却有 个，而 ，故方程组无解。但可用最小二乘法得到最小二乘近似解。因此式（3-7）可改写为 式中 E——误差项。欲使 利用矩阵求导公式，可得 将所求得的 代回原来的微分方程，有 解之可得 写成离散形式 ，得下式 （3-11）、式（3-12）称为GM (1,1) 模型的时间响应函数模型，它是 GM (1,1) 模

型灰色预测的具体计算公式，对此式再做累减还原，得原始数列 。

结语

根据某市相关文件，2020年GDP将为2 935.69亿元，RJGDP将达到159 000元/人。采用偏最小二乘回归模型，某市先进制造业及新兴产业用电量预测结果，表明某市将继续保持强劲的发展势头，先进制造业及新兴产业用电需求预测方法：首先，分析先进制造业及新兴产业用电需求的关键影响因素；其次，研究这些关键影响因素的理论分析标准和数据基础分析标准；最后，构建数学模型来预测先进制造业及新兴产业用电需求。产业结构的不断升级，注重技术研发、技术创新的产业将成为主流。

参考文献

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