CN114186713A - 一种考虑远景发展情景约束的中长期用电量预测方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种考虑远景发展情景约束的中长期用电量预测方法，涉及电力需求预测领域。它包括以下步骤：步骤1，收集数据资料，研判预测区域的远景水平年能源消费总量；步骤2，收集数据资料，研判远景水平年全社会用电量；步骤3，构建用电量预测模型；步骤4，计算待预测年份用电量；本发明提出的预测方法，通过分析远景能源消费情景预测远景电力消费水平，并以之作为远景情形约束添加到预测参数辨识模型中，使得到的预测模型既能准确拟合历史用电量数据，同时也能一定程度上反映未来发展趋势，克服常规预测思路单纯依据历史数据的不足。

Description

一种考虑远景发展情景约束的中长期用电量预测方法
技术领域
本发明涉及电力需求预测领域，更具体地说它是一种考虑远景发展情景约束的中长期用电量预测方法。
背景技术
中长期用电量预测是我国现有电力规划体系的重要环节，为后续电源、电网规划工作以及其他系统专题研究提供边界条件，其准确与否直接影响整个电力规划成果的质量，同时也是衡量电网企业管理水平的重要标志；用电量增长既受人口政策、产业政策、宏观发展形势等经济社会因素影响，同时也受节能减排、电能替代推广、电力体制改革等能源电力行业自身政策性因素的影响，其内在机制越来越复杂，对中长期用电量预测方法的适用性提出了较高的要求。
目前，用电量预测方法主要有传统预测法、计量经济学模型预测法以及人工智能预测法等；其中，传统预测方法从用电量与经济发展指标之间关系出发，建立具有特定变化趋势的指标体系(如产值单耗、人均用电量、弹性系数等)，再结合宏观经济形势进行外推来预测用电量；计量经济学方法将历史用电量视作离散时间序列，利用多元回归、ARMAR模型、协整模型等时间序列分析工具对历史数据进行拟合与外推；随着人工智能领域的快速发展，神经网络、灰色模型、支持向量机等工具逐步被用于电力需求预测领域，其通过建立用电量与影响因素之间复杂的非线性关系来进行预测，提升了模型的灵活性。
总体来看，上述用电量预测方法均是完全依据历史数据进行拟合建模和趋势外推，所建模型仅反映了用电量的历史变化规律，但其未来增长趋势受宏观政策、内外部环境等多方面因素影响可能偏离历史规律，导致预测结果不准确；事实上，电能消费作为我国总体能源消费中的一环，其增长趋势与我国中长期经济社会发展和能源电力发展的总体战略规划息息相关，这客观上要求预测模型不仅要能体现用电量增长的历史规律，同时也要能反映国家长期发展战略对用电量的影响，若仅按用电量历史数据趋势外推，易陷入“短视”而影响预测结果的合理性和可信性。
因此，提出一种考虑远景发展情景约束的中长期用电量预测方法很有必要。
发明内容
本发明的目的是为了克服上述背景技术的不足之处，而提供一种考虑远景发展情景约束的中长期用电量预测方法。
为了实现上述目的，本发明的技术方案为：一种考虑远景发展情景约束的中长期用电量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，收集数据资料，研判预测区域的远景水平年能源消费总量：
收集预测区域长期发展战略资料，确定具有发展标志性的远景水平年，记为Y年；
收集整理预测区域的常住人口、人均GDP、人均能源消费量历史数据，根据预测区域长期发展战略安排，归纳整理与之相应的政策文件以及权威机构和知名专家的研究观点，研判预测区域Y年的人口总量、记为PY，人均GDP、记为GY；
收集整理各发达国家人均能源消费量随人均GDP变化的轨迹图，利用插值法确定第i个发达国家人均GDP处在GY水平时对应的人均能源消费量水平PEi,如下：
Figure RE-GDA0003462726490000021
其中，Gi，m为第i个发达国家m年的人均GDP，PEi,m为第i个发达国家 m年的人均能源消费量历史值,并满足Gi，m＜GY＜Gi，m+1，1≤i≤N；
确定预测区域Y年的人均能源消费量PEY，如下：
PEY＝α1PE1+α2PE2+…+αNPEN (2)
其中，αi为各发达国家权重，满足αi≥0且α1+α2+…+αN＝1；
确定预测区域的Y年的能源消费总量EY
EY＝PY×PEY (3)
步骤2，收集数据资料，研判远景水平年全社会用电量：
收集整理预测区域终端能源消费占能源消费总量比重η1，m、电能占终端能源消费比重η2，m、终端电能消费量占全社会电能消费量比重η3，m三个能效指标的逐年历史数据，其中m为年份；
分析指标η1，m、η2，m、η3，m的历史变化特性，分别按如下两种情况对Y 年各指标取值进行研判：
1)若能效指标j(j＝1，2，3)的历史数据在某一范围内波动，无明显增长或下降趋势，则Y年的指标值可按下式预测：
Figure RE-GDA0003462726490000031
其中，
Figure RE-GDA0003462726490000032
为Y年能效指标j的预测值，Sj为其历史样本数量，ηj，mk为历史样本，且满足1≤k≤Sj；
2)若能效指标j的历史数据呈现明显的增长或下降趋势，则利用其历史统计数据建立相应的预测模型，如下：
Figure RE-GDA0003462726490000033
其中，Fj(t)为所建的预测模型；
远景水平年Y的全社会用电量CY可按下式确定
Figure RE-GDA0003462726490000034
其中，k为电力与标准煤的折算系数；
步骤3，构建用电量预测模型：
未来我国用电量将逐步进入饱和增长阶段，选取具有饱和特性的 Logistics曲线来拟合用电量增长趋势，使其既能准确拟合历史数据，也符合远景水平年用电量研判结果，实现对模型的人工干预，如式(7)所示
Figure RE-GDA0003462726490000035
其中，中t为时间自变量，P(t)为因变量，K、Po、r均为待辨识参数；记获取的全社会用电量历史数据集Ω为
Ω＝{P(tn)|l≤n≤N} (8)
其中，历史样本数为N，样本集中tn年实际用电量为P(tn)；
利用式(8)、(9)所示的最小二乘模型对参数K、Po、r进行辨识：
Figure RE-GDA0003462726490000041
步骤4，计算待预测年份用电量：
利用参数辨识得到的最优预测模型计算中间待预测年份的用电量值，作为该年全社会用电量预测值，实现中长期用电量预测的目的。
步骤2中，Fj(t)在线性模型、多项式模型、指数模型、灰色模型中依据历史数据拟合精度进行选择。
步骤2中，k取0.1229千克标准煤/千瓦时。
本发明提出的预测方法，通过分析远景能源消费情景预测远景电力消费水平，并以之作为远景情形约束添加到预测参数辨识模型中，使得到的预测模型既能准确拟合历史用电量数据，同时也能一定程度上反映未来发展趋势，克服常规预测思路单纯依据历史数据的不足。
附图说明
图1为本发明的示意图。
图2为本发明的流程图。
图3为中国和发达国家人均能源消费量随人均GDP变化的轨迹图。
图4为本发明实施例中对中国和主要发达国家η1，m指标历史变化趋势的分析图。
图5为本发明实施例中对中国和主要发达国家η2，m指标历史变化趋势的分析图。
图6为本发明实施例中对中国和主要发达国家η3，m指标历史变化趋势的分析图。
图7为本发明实施例中对全国“十四五”全社会用电量的预测结果图。
具体实施方式
下面结合附图详细说明本发明的实施情况，但它们并不构成对本发明的限定，仅作举例而已。同时通过说明使本发明的优点将变得更加清楚和容易理解。
参阅附图可知：一种考虑远景发展情景约束的中长期用电量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，收集数据资料，研判预测区域的远景水平年能源消费总量：
广泛收集预测区域长期发展战略相关的政策文件、研究报告、专家观点等资料，确定具有发展标志性的远景水平年，记为Y年；
收集整理预测区域的常住人口、人均GDP、人均能源消费量历史数据，根据预测区域长期发展战略安排，归纳整理与之相应的政策文件以及权威机构和知名专家的研究观点，研判预测区域Y年的人口总量、记为PY，人均GDP、记为GY；
收集整理各主要发达国家人均能源消费量随人均GDP变化的轨迹图，利用插值法确定第i个发达国家人均GDP处在GY水平时对应的人均能源消费量水平PEi,如下：
Figure RE-GDA0003462726490000051
其中，Gi，m为第i个发达国家m年的人均GDP，PEi,m为第i个发达国家 m年的人均能源消费量历史值,并满足Gi，m＜GY＜Gi，m+1，1≤i≤N；
确定预测区域Y年的人均能源消费量PEY，如下：
PEY＝α1PE1+α2PE2+…+αNPEN (2)
其中，αi为各发达国家权重，满足αi≥0且α1+α2+…+αN＝1，其取值可根据预测区域与发达国家i的发展模式相似度来综合选取；
确定预测区域的Y年的能源消费总量EY
EY＝PY×PEY (3)
步骤2，收集数据资料，研判远景水平年全社会用电量：
收集整理预测区域终端能源消费占能源消费总量比重η1，m、电能占终端能源消费比重η2，m、终端电能消费量占全社会电能消费量比重η3，m三个能效指标的逐年历史数据，其中m为年份；
分析指标η1，m、η2，m、η3，m的历史变化特性，分别按如下两种情况对Y 年各指标取值进行研判：
1)若能效指标j(j＝1，2，3)的历史数据在某一范围内波动，无明显增长或下降趋势，则Y年的指标值可按下式预测：
Figure RE-GDA0003462726490000061
其中，
Figure RE-GDA0003462726490000062
为Y年能效指标j的预测值，Sj为其历史样本数量，ηj，mk为历史样本，且满足1≤k≤Sj；
2)若能效指标j的历史数据呈现明显的增长或下降趋势，则利用其历史统计数据建立相应的预测模型，如下：
Figure RE-GDA0003462726490000063
其中，Fj(t)为所建的预测模型；
远景水平年Y的全社会用电量CY可按下式确定
Figure RE-GDA0003462726490000064
其中，k为电力与标准煤的折算系数；
步骤3，构建用电量预测模型：
未来我国用电量将逐步进入饱和增长阶段，选取具有饱和特性的 Logistics曲线来拟合用电量增长趋势，使其既能准确拟合历史数据，也符合远景水平年用电量研判结果，实现对模型的人工干预，如式(7)所示
Figure RE-GDA0003462726490000065
其中，中t为时间自变量，P(t)为因变量，K、Po、r均为待辨识参数；记获取的全社会用电量历史数据集Ω为
Ω＝{P(tn)|l≤n≤N} (8)
其中，历史样本数为N，样本集中tn年实际用电量为P(tn)；
利用式(8)、(9)所示的最小二乘模型对参数K、Po、r进行辨识：
Figure RE-GDA0003462726490000071
在最小二乘模型基础上引入了附加约束条件P(Y)＝CY，即要求远景水平年Y的模型计算值P(Y)与研判值CY相等，使辨识得到的曲线模型既能较为准确地拟合历史数据，又能与远景发展情景研判结果相符合；
步骤4，计算待预测年份用电量：
利用参数辨识得到的最优预测模型计算中间待预测年份的用电量值，作为该年全社会用电量预测值，实现中长期用电量预测的目的。
步骤2中，Fj(t)在线性模型、多项式模型、指数模型、灰色模型中依据历史数据拟合精度进行选择。
步骤2中，k取0.1229千克标准煤/千瓦时。
实施例
下面结合附图及实施例对本发明作进一步的详细描述，但该实施例不应理解为对本发明的限制。以下为利用本发明提出的方法对“十四五”及中长期我国全社会用电量进行预测。
步骤1，收集数据资料，研判预测区域远景水平年能源消费总量：
依据发展战略，确定2050年为远景水平年，届时我国各项发展指标均向发达国家看齐。
收集和整理各大权威机构对我国未来人口、人均GDP预测情况，可得到我国未来主要年份的人口和人均GDP水平，如表1所示，
表1各机构对我国远景能源消费总量的预测结果(亿吨标准煤)
Figure RE-GDA0003462726490000072
Figure RE-GDA0003462726490000081
收集整理各主要发达国家人均能源消费量随人均GDP变化的轨迹图，如图3所示；利用式(1)-(3)所示方法计算人均GDP达到35224美元时，对应的人均能源消费量和能源消费总量分别为4200千克标准煤/人和58亿吨标准煤。
步骤2，收集数据资料，研判远景水平年全社会用电量：
收集整理我国域终端能源消费占能源消费总量比重、电能占终端能源消费比重、终端电能消费量占全社会电能消费量比重三个能效指标的逐年历史数据，如图4-6所示。
通过式(4)、(5)预测2050年我国能效指标，η1，Y为0.80，η2，Y为0.65，η3，Y为0.96；
通过式(6)计算2050年我国全社会用电量CY约为19.6亿千瓦时；
步骤3，构建用电量预测模型：
利用1980-2020年我国全社会用电量实际值座位样本，求解式(9)所示的优化问题，得到最优预测模型参数值；
步骤4，计算待预测年份用电量：
利用参数辨识得到的最优预测模型计算中间2025、2030年全社会用电量预测值，分别为10.47、13.05亿千瓦时。
其它未说明的部分均属于现有技术。

Claims (3)

1.一种考虑远景发展情景约束的中长期用电量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1，收集数据资料，研判预测区域的远景水平年能源消费总量：
收集预测区域长期发展战略资料，确定具有发展标志性的远景水平年，记为Y年；
收集整理预测区域的常住人口、人均GDP、人均能源消费量历史数据，根据预测区域长期发展战略安排，归纳整理与之相应的政策文件以及权威机构和知名专家的研究观点，研判预测区域Y年的人口总量、记为PY，人均GDP、记为GY；
收集整理各发达国家人均能源消费量随人均GDP变化的轨迹图，利用插值法确定第i个发达国家人均GDP处在GY水平时对应的人均能源消费量水平PEi，如下：
Figure FDA0003359273110000011
其中，Gi，m为第i个发达国家m年的人均GDP，PEi，m为第i个发达国家m年的人均能源消费量历史值，并满足Gi，m＜GY＜Gi，m+1，1≤i≤N；
确定预测区域Y年的人均能源消费量PEY，如下：
PEY＝α1PE1+α2PE2+…+αNPEN (2)
其中，αi为各发达国家权重，满足αi≥0且α1+α2+…+αN＝1；
研判预测区域的远景水平年Y的能源消费总量EY
EY＝PY×PEY (3)
步骤2，收集数据资料，研判远景水平年全社会用电量：
收集整理预测区域终端能源消费占能源消费总量比重η1，m、电能占终端能源消费比重η2，m、终端电能消费量占全社会电能消费量比重η3，m三个能效指标的逐年历史数据，其中m为年份；
分析指标η1，m、η2，m、η3，m的历史变化特性，分别按如下两种情况对Y年各指标取值进行研判：
1)若能效指标j(i＝1，2，3)的历史数据在某一范围内波动，无明显增长或下降趋势，则Y年的指标值可按下式预测：
Figure FDA0003359273110000021
其中，
Figure FDA0003359273110000022
为Y年能效指标j的预测值，Sj为其历史样本数量，ηj，mk为历史样本，且满足1≤k≤Sj；
2)若能效指标j的历史数据呈现明显的增长或下降趋势，则利用其历史统计数据建立相应的预测模型，如下：
Figure FDA0003359273110000023
其中，Fj(t)为所建的预测模型；
远景水平年Y的全社会用电量CY可按下式确定
Figure FDA0003359273110000024
其中，k为电力与标准煤的折算系数；
步骤3，构建用电量预测模型：
未来我国用电量将逐步进入饱和增长阶段，选取具有饱和特性的Logistics曲线来拟合用电量增长趋势，使其既能准确拟合历史数据，也符合远景水平年用电量研判结果，实现对模型的人工干预，如式(7)所示
Figure FDA0003359273110000025
其中，中t为时间自变量，P(t)为因变量，K、Po、r均为待辨识参数；
记获取的全社会用电量历史数据集Ω为
Ω＝{P(tn)|1≤n≤N} (8)
其中，历史样本数为N，样本集中tn年实际用电量为P(tn)；
利用式(8)、(9)所示的最小二乘模型对参数K、Po、r进行辨识：
Figure FDA0003359273110000026
步骤4，计算待预测年份用电量：
利用参数辨识得到的最优预测模型计算中间待预测年份的用电量值，作为该年全社会用电量预测值，实现对中长期用电量预测的目的。
2.根据权利要求1所述的一种考虑远景发展情景约束的中长期用电量预测方法，其特征在于，步骤2中，Fj(t)在线性模型、多项式模型、指数模型、灰色模型中依据历史数据拟合精度进行选择。
3.根据权利要求2所述的一种考虑远景发展情景约束的中长期用电量预测方法，其特征在于，步骤2中，k取0.1229千克标准煤/千瓦时。
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