电力需求的影响因素及预测方法探析

黄家联

【摘 要】本文通过分析电力需求的主要影响因素，对市场电力需求进行电力需求预测分析，并探讨了电力需求的预测方法。

【关键词】电力需求；影响因素；预测；方法

随着我国的经济快速的发展，各行各业都有了较好的发展，同时对电力的需求量也越来越大。为确保地区的电力供给平衡，因此，我们需通过分析电力需求的主要影响因素，对市场电力需求进行电力需求预测分析，结合地区经济因素，掌握地区产业结构发展的方向，从中长期做好电力需求预测分析，从而使电力部门提前做好规划建设，提高效益，保障用户可以得到充足、可靠、安全、优质的电力资源，并使电力运行成本降低，同时使电价处于合理的位置，最终确保电力用户、电力企业双方的经济效益。

一、电力需求的主要影响因素

中长期电力需求一般都是定位在5年以上的需求，可通过宏观经济来调控好中长期电力需求的变化，是做好电网建设、电源规划和投资的基础。影响中长期电力需求的指标主要有以下几种因素：

（1）GDP增长指标

电力需求与经济发展成正比的关系，GDP的增长速度更的代表了经济发展的速度指标。经验研究证明了在GDP与电力消费之间存在着显著且稳定的正相关关系。当一个地方的GDP增长势头较好时，电力需求就会变大且呈现较快的增长。反之，电力需求就会下降。电力需求与GDP的增长关系可以用三个指标来反映：①电力弹性系数，是经济发展与电力需求增长速度相关性的重要体现，用于反映经济增长与电力消费增长之间的关系；②电力消费强度，用于反映电力消费总量与经济总量之间的关系。③人均GDP，主要是从侧面反映经济发展的速度指标，同时也可以从侧面反映出电力消费水平。

（2）经济结构指标

通常电力需求的大小与一个地区的经济产业结构有着直接的关系，尤其是以工业为主的第二产业，其在经济中占的比重越大，则电力需求也越大。据资料统计分析，在珠三角地区经济产业结构，2012年，第二产业电力消费比重达73.9%，第二产业用电增长对全社会用电增长的贡献率已达到82.03%。但随着我国的经济产业结构的逐步调整，我国国民经济从“重工业”向“服务业”转变，大力发展第三产业，这对几个产业结构的电力消费弹结构将慢慢的转变。

（3）居民人均可支配收入指标

据研究，居民收入和生活水平与电力消费需求成正比关系。主要原因有两个；第一，居民人均可支配收入增加了，总体的消费也会增加，并带动相关的产业的发展。第二，居民的人均可支配收入增加了，居民的生活质量也会变高，家用电器的数量也会增加，从而使居民的电力消费需求提高。

（4）人口增长

人口的增长必然会对促使电力消费水平提升，若在人均用电量不变，随着人口增长，电力需求量也会相应增长。

（5）电价水平

电价不仅作为体现电力产品价值，更成为调节电力供应和电力需求的纽带，具有利用电力价格及电力政策调节电力使用的杠杆作用。在市场化的条件下，电价对电力需求的影响主要表现在以下几点：首先表现为电价的高低上对工业、商业的用电上的影响。当电价高于企业的承受能力时，其用电量就会显著的减少。其次表现为高耗能行业的地区分布情况，因其生产时耗能较大，考虑到成本的问题，往往会由高电价的地区移动到电价较低的地区，从而导致地区电力需求量的增加。另外，通过不同时段不同价格、阶梯价格和工业用电价等措施使客户更合理地调整期电力需求的时间，提高电力使用效率，使电力系统负荷特性曲线发生有利的变化。

（6）气温气候

不同季节的气温气候对电力需求的影响越来越大，寒冷的冬天的取暖和酷暑的夏天制冷，都对电力需求峰值大大的提高。而干旱影响对春、秋季排灌负荷，同时还可能造成时段性、季节性的缺电。根据研究表明，当温度超过30℃时，每升高一度，降温负荷的增长就会超过20%，电力需求将直线上涨，甚至导致直接影响电网迎峰度夏的生产安排。

（7）国家政策

根据国家发展需要，以用电政策与其他政策（节能减排政策、产业政策、能源政策、环保政策）结合以实现对产业结构的调整， 对不符合产业政策与产业布局的高能耗、高污染、低产出等用电企业实施用电限制；实施阶梯价格、季节性电价以及用电高峰时段价格等政策， 通过价格杠杆和经济手段来有效的调节电力供求。这些政策措施会通过影响电力供给和价格等方式影响电力需求。

二、电力需求预测方法

电力需求预测的方法有几种，下面就介绍三种较简便的预测方法。

（一）回归预测分析法预测电力需求

回归预测是指根据地区经济发展与用电量历史资料，建议数学模型，通过数理统计的回归分析法分析统计数据，从而实现对未来电力需求的预测。回归预测分析一般包含有线性回归分析、非线性回归分析，预测精度较高，对于中、短期预测是非常好的。但由于地区经济发展水平难以预则和详细统计。因此，回归预测分析法只适合于预测负荷综合发展水平。

其中一元线性回归分析法最为典型，本文以介绍一元线性回归分析法。一元线性回归分析法通常分为三步：

第一步，确定参数，建立一元线性回归模型。一元线性回归模型表达式为： （x1，y1），（x2， y2），（x3，y3）......（xn， yn）

其中因变量y表示预测对象，自变量x表示影响因素，a，b表示回归系数。对于预测对象y，相关因素x可以收到到n组数据.

第二步，检验模型。在建立回归模型后，需要对模型实际数据进行似合度检验、线性相关程度检验等等。常用标佳离差检验、相关系数检验、F检验、Dw检验四种检验方法。

第三步，计算回归模式置信区间。由于回归分析是通过数理统计得到的结果，因此存在一定的误差，这个误差也导致了预测结果有一定的波动范围，这个范围便是置信区间。计算方法如下：

首先技术处标准离差s

然后确定置信区间。在小样本确定的情况下，对标准差进行修正

设修正系数为c0

置信区间

（二）根据电力需求弹性系数预测电力需求

由于电力需求弹性系数可以直接反映电力需求的增长速度与经济增长速度之间的关系。这就可以用该系数关系来预测电力需求。

电力弹性系数=电力需求量增长速度/经济增长速度

当电力弹性系数大于1时，这就表示电力需求的增长速度要大于经济的增长速度。反之，则电力需求的增长速度要低于经济的增长速度。以广东珠三角地区为列，从短期来看，由于第二产业在该地区的比重占较大份额，因此电力需求的快速增长的趋势将可能延续，预计“十二五”期间电力需求弹性将保持在1.2左右。从长期来看，随着产业结构的调整及用电效率的提高，电力需求弹性将会有所降低，预计“十二五”以后电力需求弹性将会下降，2015年—2020年平均电力需求弹性将与改革开放以来的平均水平相当，保持在0.80左右。

（三）根据产业结构和能耗系数预测电力需求

总用电需求可分为两部分，即生产用电需求和生活用电需求。对于生产用电需求影响较大的主要包括单位产值电耗和产业结构。而对生活用电需求影响较大因素则很多，主要有居民的可支配收入、消费水平、消费习惯、居民消费结构以及其他能源的价格水平的变化等。由于居民的生活用电水平与居民的消费水平之间存在着明显的正相关关系。因此我们可以根据这个关系，我们对未来居民生活用电进行预测，并结合前面对生产用电的预测，得出未来总的电力需求预测。

三、结论

总之，伴随着我国经济的高速发展，对电力需求将进一步加大，因此，必须结合地区经济发展，掌握好地区未来产业发展的趋势，运用适当的方法准确的预测电力需求，这对今后的电力供给保障、平衡能源需求等方面有着重大的意义。

参考文献：

[1]张丽峰，中国能源供求预测模型及发展对策研究[D]，首都经济贸易大学，2006.

[2]李艳梅，孙薇、多元线性回归在用电里顶测中的应用田华北电力技术，2011.