盧鶴挺(廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司東莞供電局,廣東 東莞 523000)
基于多元線性回歸分析的用電量研究
盧鶴挺
(廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司東莞供電局,廣東東莞523000)
摘要:本文簡(jiǎn)要闡述了當(dāng)前電力市場(chǎng)負(fù)荷預(yù)測(cè)的手段,并通過引入多元線回歸分析的主要理論,研究電網(wǎng)企業(yè)在用電量與宏觀經(jīng)濟(jì)其他相關(guān)因素方面存在的內(nèi)有關(guān)系,揭示其運(yùn)行規(guī)律。
關(guān)鍵詞:電力市場(chǎng)分析;電量分析;線性回歸分析法
當(dāng)前電網(wǎng)企業(yè)對(duì)社會(huì)用電量的預(yù)測(cè),主要是通過經(jīng)濟(jì)形勢(shì)、外部環(huán)境等因素分析進(jìn)行估算,針對(duì)電力需求分析與預(yù)測(cè)方法中對(duì)電力需求的影響因素分析不夠深入。筆者試通過對(duì)東莞市的經(jīng)濟(jì)、電網(wǎng)運(yùn)營數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,對(duì)電量與國民經(jīng)濟(jì)有關(guān)指標(biāo)之間的關(guān)系進(jìn)行了探索,分析了社會(huì)電量與國民經(jīng)濟(jì)等因素之間的關(guān)系。
圖1 趨勢(shì)分析示意圖
2.1影響用電量的潛在因素
(1)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平
國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平可用GDP指標(biāo)來衡量。城市生產(chǎn)發(fā)展水平的高低、速度的快慢對(duì)電量的需求及使用存在較大的關(guān)聯(lián)度。
(2)氣象
通過日常的負(fù)荷監(jiān)控發(fā)現(xiàn),當(dāng)高溫天氣持續(xù)期間,空調(diào)或冷卻負(fù)荷會(huì)逐步上升,帶動(dòng)用電量增長(zhǎng),用電量也將節(jié)節(jié)升高。
(3)社會(huì)用電總戶數(shù)和用電總?cè)萘?/p>
根據(jù)電網(wǎng)運(yùn)營經(jīng)驗(yàn),當(dāng)社會(huì)用電戶數(shù)不斷增長(zhǎng)時(shí),勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致社會(huì)用電總?cè)萘康脑黾?,用電總?cè)萘康脑黾右矊?dǎo)致社會(huì)用電量的增加。
(4)電力消費(fèi)結(jié)構(gòu)
在全社會(huì)來看,以常見的幾大類電力消費(fèi)劃分:工業(yè)、商業(yè)、農(nóng)業(yè)、居民用電。根據(jù)經(jīng)驗(yàn),當(dāng)?shù)貐^(qū)的電力消費(fèi)結(jié)構(gòu)組成發(fā)生變動(dòng)時(shí),相應(yīng)的電力消費(fèi)(包括電費(fèi)和用電量)必然隨之波動(dòng),電網(wǎng)售電單價(jià)也隨之改動(dòng)。
2.2常用的幾種用電量分析與預(yù)測(cè)方法
(1)灰色模型法
灰色系統(tǒng)理論是運(yùn)用數(shù)學(xué)方法,把一般系統(tǒng)論、信息論、控制論的觀點(diǎn)和方法延伸到抽象系統(tǒng),成為一套解決信息不完備系統(tǒng)的理論,具有原理簡(jiǎn)單、所需樣本少、計(jì)算方便、預(yù)測(cè)精度高和可檢驗(yàn)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn),對(duì)未來學(xué)的研究具有重要意義。
(2)組合預(yù)測(cè)法
單一的預(yù)測(cè)方法難以對(duì)整個(gè)用電系統(tǒng)進(jìn)行全面的分析。對(duì)于中長(zhǎng)期的全社會(huì)用電量的預(yù)測(cè)及分析,可通過預(yù)測(cè)方法的組合,從不同的維度去對(duì)整個(gè)電網(wǎng)系統(tǒng)進(jìn)行模擬和預(yù)測(cè),從而獲得多方面的數(shù)據(jù),并有效地增加整個(gè)預(yù)測(cè)及分析結(jié)果的準(zhǔn)確度。
(3)多元線性回歸分析法
在線性回歸分析中,隨機(jī)變量是自變量,非隨機(jī)變量是因變量;若存在兩個(gè)或以上的自變量,則稱之為多元線性回歸。在電力系統(tǒng)研究中,常見的因變量為電力系統(tǒng)中的用電量,而如經(jīng)濟(jì)、人口、氣候等可能影響電量的因素則為自變量。多元線性回歸分析,是通過給定的多組自變量和因變量數(shù)據(jù),通過數(shù)學(xué)方法研究因變量和自變量之間的關(guān)系,并形成回歸方程。多元線性回歸分析法具有方法簡(jiǎn)單、預(yù)測(cè)速度快、外推性好的特點(diǎn)。
表1 線性回歸分析參數(shù)表
3.1定性分析
影響供電量的變量分析:以東莞市為研究對(duì)象,根據(jù)電網(wǎng)運(yùn)營的經(jīng)驗(yàn),常見影響全社會(huì)用電量的因素有GDP、社會(huì)用電總?cè)萘俊⑻鞖?、電力消費(fèi)結(jié)構(gòu)等。研究該市從2011年至2014年第三季度每季度的相關(guān)歷史數(shù)據(jù),包括每季度的全社會(huì)用電量、當(dāng)?shù)厣a(chǎn)總值(GDP)、平均氣溫、平均售電單價(jià)、全社會(huì)用電總?cè)萘浚渲蠫DP來源于當(dāng)?shù)亟y(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站,平均氣溫來源于當(dāng)?shù)貧庀缶志W(wǎng)站,其他數(shù)據(jù)來源自電網(wǎng)運(yùn)營數(shù)據(jù)。對(duì)2011年至2014年第三季度的15組數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢(shì)分析,如圖1所示。
從圖1可以看出,在可能影響供電量的變量中,GDP、氣溫與供電量呈正向關(guān)系。每季度的用電量同比上升,與社會(huì)用電戶數(shù)及容量的增加有關(guān)聯(lián)。因用電總戶數(shù)的增減最終將導(dǎo)致用電總?cè)萘肯鄳?yīng)增減,這里只對(duì)用電總?cè)萘窟M(jìn)行分析。而受大工業(yè)兩部制電價(jià)和供需關(guān)系影響,平均售電單價(jià)與供電量呈負(fù)向關(guān)系。在這里,筆者大膽假設(shè),供電量與GDP、氣溫、用電容量、平均售電單價(jià)之間存在線性關(guān)系,并建立以下多元線性模型:
Q=X1×G+X2×T+X3×Pr+X4×Ca+con
其中:
Q——全社會(huì)用電量,單位為億千瓦時(shí);
G——GDP,單位為億元;
T——平均氣溫,單位為攝氏度;
Pr——平均售電單價(jià),單位為元/ MW;
Ca——全社會(huì)用電容量,單位為萬千伏安;
Con——常量;
X1、X2、X3、X4——系數(shù)。
3.2定量分析
使用Eview對(duì)GDP、氣溫、用電容量、售電單價(jià)四個(gè)變量共15組數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸分析,得出結(jié)果如下:
R2分析:R2為92.83%,說明在15組數(shù)據(jù)中,搭建的回歸方程擬合程度高達(dá)92.83%,已經(jīng)遠(yuǎn)高于線性回歸分析中的常規(guī)值(80%)。由此可判斷,該線性回歸方程具有較高的擬合度,是有效的。
T值分析:四個(gè)自變量(G、T、CA、Pr)的T值絕對(duì)值均大于2,均對(duì)因變量產(chǎn)生影響,都屬于有效變量。
通過上述線性回歸運(yùn)算與分析,可以得到因變量(Q)與四個(gè)自變量之間的數(shù)據(jù)方程,即:
Q=29.73023+0.051017G+3.427952T -66.20616Pr+0.0071Ca
綜上所得,工業(yè)GDP、氣溫、用電容量的參數(shù)大于0,而平均售電單價(jià)的參數(shù)小于0,這與前面定性分析相符,建立的數(shù)學(xué)方程是有效的。統(tǒng)計(jì)分析,并利用線性回歸理論建立了電量與GDP及多種經(jīng)濟(jì)指標(biāo)關(guān)系的數(shù)學(xué)模型,探索電網(wǎng)企業(yè)的運(yùn)營規(guī)律。該數(shù)學(xué)模型可以作為電網(wǎng)企業(yè)的電量分析模型,為電網(wǎng)企業(yè)在該地區(qū)的電量預(yù)測(cè)、企業(yè)經(jīng)營方面提供參考依據(jù)。
參考文獻(xiàn)
[1]陳國華.電網(wǎng)企業(yè)電量、電價(jià)與利潤(rùn)的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行規(guī)律初探[J].會(huì)計(jì)之友,2012 (12):7-10.
[2]彭鵬,彭佳紅.基于多元線性回歸模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù),2011,7(09):158-161.
[3]韓丹,張宏波,賈勇.基于多元線性回歸模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[J].吉林電力,2009,37(03):16-27.
[4]彭鵬,彭佳紅.基于多元線性回歸模型的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)研究[J].中國安全生產(chǎn)科學(xué)技術(shù),2011,7(09):158-161.
[5]靳忠偉,黃學(xué)政,單葆國.新型線性回歸模型及其在山東電量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].山東電力高等??茖W(xué)校學(xué)報(bào),2004 (07):201-203.
[6]孫珂,林弘,鄭瑞忠,劉梅.用電量發(fā)展變化規(guī)律的影響因素分析[C].中國高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化專業(yè)第二十屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集(下冊(cè)),2004.
中圖分類號(hào):TM933
文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A