山東省電力需求預測的協整模型構建研究

2014-01-16 05:57:08于松青

電子設計工程 2014年6期

關鍵詞：模型

于松青，林盛

（1.天津大學管理與經濟學部，天津 300072；2.山東省臨清市供電公司山東聊城 252600）

耗電量的預測是電力工業(yè)進行生產與建設的基礎，是電力系統(tǒng)進行規(guī)劃與設計的基礎，它將決定著電力工業(yè)的發(fā)展水平、發(fā)展速度、技術方向與能源結構情況，同時決定著輸變電工程的規(guī)劃、布局、裝機容量以及電網結構的情況。因此，考慮影響電力需求的因素，并建立有效的預測模型，從而提高電力需求量的預測精度，將具有重要的理論意義與應用價值。

文中基于協整理論和誤差修正模型對電力需求量進行科學分析和評價，對山東省電力需求量進行對比分析和預測，為山東省制定電力需求量發(fā)展戰(zhàn)略提供依據，具有一定的參考價值和現實意義。

1 相關文獻綜述

20世紀80年代以來，電力需求預測的理論研究開始興起，并且由于電力自身的重要性和特殊性，各個國家都非常重視對電力需求預測和決策的研究，在研究過程中，已經發(fā)展了多種預測方法，如時間序列分析法、灰色預測法、神經網絡法和組合模型等，目前比較常用的是協整檢驗模型。

Asafu-Adjaye[1]（2000）運用誤差修正模型和協整檢驗模型探討了亞洲4個發(fā)展中國家電力需求與GDP之間的因果關系，研究表明在短期內泰國和菲律賓存在電力需求與GDP之間的雙向因果關系，印度存在電力需求到GDP的單向因果關系；在長期過程中，泰國和菲律賓的電力需求、GDP和價格之間互為因果關系，印度的電力需求和價格均是GDP的原因。Thoma[2]（2004）根據美國1973-2000年的月度數據，按照不同部門分別實證檢驗了電力需求與經濟產出之間的因果關系，結果顯示經濟發(fā)展對總電力需求的變化有明顯的Granger因果關系。李濟英[3]（2004）構建了電力需求與經濟發(fā)展之間的協整檢驗模型。何曉萍、劉希穎、林艷蘋[4]（2009）考察了電力需求預測與城市化進程的關系，分別運用面板數據非線性模型與協整模型對我國電力需求做了比較研究和預測，兩個模型的計算結果基本一致，數值也非常接近，并且均表明我國電力需求量與城市化進程高度正相關。劉暢、高鐵梅[5]（2011）利用月度數據，構建了誤差修正模型，研究了影響電力需求的長期經濟因素與短期動態(tài)調整效應，研究發(fā)現工業(yè)經濟增長、經濟結構重型化和庫存均是影響電力需求的重要因素。黃建[6]（2012）基于LEAP模型能源需求模塊的基本思路，對我國電力需求進行了情景分析和預測。李新英[7]（2012）運用格蘭杰因果關系和誤差修正模型研究了新疆地區(qū)電力需求與國內生產總值以及3次產業(yè)增長之間的關系及其影響程度，并在此基礎上對新疆未來一段時間的電力需求量進行了預測。

2 變量選取和數據處理

由需求理論可知，經濟增長是電力需求的主要影響因素，經濟增長可以采用山東省的國內生產總值來衡量。此外，人口數量也是電力需求的重要影響因素。因此，本文選取的主要變量有：電力需求（全社會用電量）TEC、國內生產總值GDP和總人口數量TP。為了消除數據的異方差性和波動性，所選變量均取對數，處理后的變量表示為：ln TEC、ln GDP和ln TP。樣本區(qū)間是山東省1995-2009年的數據，同時對2010-2011年的電力需求進行預測。所選數據來自于中國能源統(tǒng)計年鑒和山東省統(tǒng)計年鑒。

3 電力需求的長期均衡模型和預測

1）協整檢驗和長期均衡模型

首先，運用ADF單位根檢驗法，對所選的變量進行平穩(wěn)性檢驗，檢驗結果如表1所示。

表1 變量平穩(wěn)性檢驗結果Tab.1 The test result of variables stationary

通過ADF單位根檢驗可以看出，變量ln TEC、ln GDP的水平值和一階差分值均存在單位根，屬于非平穩(wěn)序列；二階差分值在5%水平下顯著，屬于平穩(wěn)序列。變量ln TP的水平值存在單位根，屬于非平穩(wěn)序列；一階差分值在5%水平下顯著，屬于平穩(wěn)序列。因此，ln TEC和 ln GDP是 I（2）序列，ln TP是 I（1）序列。

然后，根據EG兩步法檢驗變量間是否存在協整關系，檢驗結果如表2所示。

表2 變量協整檢驗結果Tab.2 Test result of variables cointegration

從表2檢驗結果可以看出，殘差在5%水平下具有平穩(wěn)性，說明變量（ln TEC、ln GDP、ln TP）存在協整關系，并且協整向量為（1，-0.745 839，-0.598 591）。

以ln TEC作為因變量，ln GDP、ln TP作為自變量，可以得到電力需求的長期均衡模型：

上式（1）括號內為t統(tǒng)計值，均通過了5%水平下的顯著性檢驗；R2、S.E.和F的檢驗結果都是有效的。因此，電力需求、國內生產總值和總人口數量之間存在如公式（1）所示的長期均衡關系，并且模型中的自變量可以解釋電力需求變化的99.37%。

由長期均衡模型可知，經濟增長是電力需求的主要影響因素，當國內生產總值增長1%時，電力需求會相應增長0.746%，這說明山東省的電力消耗增長速度低于國內生產總值的增長速度。人口數量也是電力需求的重要影響因素，當人口數量增長1%時，電力需求會相應增長0.599%，這說明電力需求很大程度上依賴于人口數量。

2）電力需求估計預測

根據上述公式1的長期均衡模型，可以預測2010-2011年山東省電力需求量。預測結果如表3所示。

表3 2010-2011年預測值與實際值對比（單位：億千瓦時）Tab.3 Comparison of forecast data and actual data for the year 2010 to 2011（Unit:one hundred million kwh）

從表3可以看出，預測值和實際值相差不是很大，2010年、2011年的相對誤差分別為3.45%和5.16%，這說明了長期均衡模型的預測效果比較好。

作出預測值和實際值的對比分析圖，如圖1所示。

從圖1可以看出，預測值和實際值基本在一條線上，這表明構建的電力需求長期均衡模型的擬合效果是比較理想的，可以用于對后期電力需求的預測。

4 電力需求的誤差修正模型

根據電力需求量和相關影響因素，估計得出如下電力需求量的模型：

圖1 1995-2011年電力需求量預測值與實際值對比圖Fig.1 Comparison chart of forecast data and actual data of electricity demand for the year 1995 to 2011

模型2描述了各變量之間的短期波動的相互關系，電力需求量短期波動是根據國內生產總值和總人口數量的長期均衡關系的失衡程度來進行調整的，差分項反映了短期波動的影響。

電力需求的短期波動分為短期解釋變量波動的影響和偏離長期均衡的影響兩部分。在短期內，國內生產總值增加1%將使電力需求量增加0.782 510%，影響較大；總人口數量增加1%會引起電力需求量增加0.014 976%，影響較小。誤差修正系數為-0.351 149，反映了當短期波動偏離長期均衡時，將會以35.114 9%的調整力度拉回到均衡狀態(tài)，這一調整力度是比較大的。由此可知，誤差修正模型可以預測短期的電力需求量。

利用模型2可以得到2010-2011年的預測值和短期擬合曲線，如圖2和表4所示。

圖2 1995-2011年短期電力需求量預測值與實際值對比圖Fig.2 Comparison chart of forecast data and actual data of electricity demand in short term for the year 1995 to 2011

表4 誤差修正模型短期預測值與實際值對比（單位：億千瓦時）Tab.4 Comparison of forecast data and actual data in short term for error correction model（Unit:one hundred million kwh）

從圖2可以看出，預測值和實際值相差比較小，擬合精確度比較高，誤差在可接受的范圍內，模型具有很強的有效性。

從表4可以看出，2010年、2011年的相對誤差分別為0.037 7和0.057 3，誤差比較小，說明誤差修正模型的短期預測效果是比較好的，可以用于短期預測。

5 結論

文中在分析電力需求影響因素的基礎上，利用協整理論和誤差修正模型對電力需求量進行建模，發(fā)現電力需求量與國內生產總值、人口數量存在協整關系，國內生產總值和人口數量是電力需求量的重要因素，并通過實證檢驗證明該模型是可預測的，并且具有很高的預測精確度。

在上述實證研究的基礎上，本文提出如下政策建議：1）要重視電力需求量的分析，建立有效的電力短缺預警體系；2）調整產業(yè)結構和經濟結構，改變經濟發(fā)展模式；3）繼續(xù)貫徹實施計劃生育政策，控制人口數量增長；4）提高科學技術水平，改善工業(yè)用電效率；5）大力發(fā)展環(huán)保產業(yè)，促進可再生資源的發(fā)展。

[1]Asafu-Adjaye J.The relationship between energy consumption energy prices and economic growth:Time series evidence from Asian developing countries[J].Energy Economics，2000（22）:615-625.

[2]Thoma M.Electrical energy usage over the business cycle[J].Energy Economics，2004（26）:463-485.

[3]李濟英.電力工業(yè)與國民經濟互動關系分析[J].經濟師，2004（4）:66-67.LI Ji-ying.The interaction analysis between the power industry and the national economy[J].Economist，2004 （4）:66-67.

[4]何曉萍，劉希穎，林艷蘋.中國城市化進程中的電力需求預測[J].經濟研究，2009（1）:118-130.HE Xiao-ping，LIU Xi-ying，LIN Yan-ping.The forecast of electricity demand in the urbanization process in China[J].Economic Research，2009（1）:118-130.

[5]劉暢，高鐵梅.中國電力行業(yè)周期波動特征及電力需求影響因素分析——基于景氣分析及誤差修正模型的研究[J].資源科學，2011（1）:169-177.LIU Chang，GAO Tie-mei.Characteristics of electricity industry cycle fluctuation and influential factors of electricity demand based on business analysis and the error correction model[J].Resource Sciences，2011（1）:169-177.

[6]黃建.基于LEAP的中國電力需求情景及其不確定性分析[J].資源科學，2012（11）:2124-2132.HUANG Jian.The analysis of scenarios and uncertainty for Chinese electricity demand based on LEAP[J].Resource Sciences，2012（11）:2124-2132.