縣級(jí)供電企業(yè)電量預(yù)測(cè)分析

覃娟梅

（廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司江門鶴山供電局 廣東江門 529700）

1 引言

電量預(yù)測(cè)工作對(duì)輔助決策者進(jìn)行電力系統(tǒng)宏觀運(yùn)行決策制定具有十分重要的意義，準(zhǔn)確的電力預(yù)測(cè)能夠使電網(wǎng)公司在保證安全運(yùn)行的前提下，制定相關(guān)決策，在用電量需求較少的時(shí)期減少冗余的設(shè)備運(yùn)轉(zhuǎn)，從而降低電網(wǎng)公司的運(yùn)營(yíng)成本，提高電力企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益[1]。然而縣級(jí)企業(yè)面臨諸多不確定因素，從而增加了用電需求的不確定性，使得縣級(jí)供電企業(yè)的電量預(yù)測(cè)存在較大困難，因此對(duì)縣級(jí)供電企業(yè)電量預(yù)測(cè)進(jìn)行全面分析尤為重要。以往采用的電量預(yù)測(cè)方法有單耗法，時(shí)間序列、回歸分析、灰色預(yù)測(cè)，還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等智能計(jì)算方法[2]，這些方法要么預(yù)測(cè)精度不夠要么數(shù)學(xué)模型過(guò)于復(fù)雜難以實(shí)用化，而且只是通過(guò)簡(jiǎn)單計(jì)算得出預(yù)測(cè)結(jié)果，沒(méi)有進(jìn)行全方面的分析，不利于決策者作出決策，因此本文針對(duì)縣級(jí)供電企業(yè)售電量不確定因素多，受經(jīng)濟(jì)和溫度影響大等特點(diǎn)，以某縣級(jí)市（A市）為例，從年供電量增長(zhǎng)趨勢(shì)，行業(yè)用電趨勢(shì)和業(yè)擴(kuò)報(bào)裝及溫度影響三個(gè)方面對(duì)A市進(jìn)行電量預(yù)測(cè)分析。通過(guò)分析能夠使決策者更加了解本地區(qū)供電量的構(gòu)成，以作出更加準(zhǔn)確的營(yíng)銷決策。

2 近6年A市供電量增長(zhǎng)情況分析

圖1 近6年A市供電量增長(zhǎng)曲線

從圖1可以看出，近6年A市供電量呈持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)的趨勢(shì)，因此可采用線性擬合函數(shù)預(yù)測(cè)出2014年總供電量為321700萬(wàn)kWh，增長(zhǎng)率為5.90%。

3 行業(yè)用電趨勢(shì)分析

根據(jù)各行業(yè)2008～2013年售電量趨勢(shì)情況，預(yù)測(cè)2014年各行業(yè)的用電增長(zhǎng)（如表1）。

表1 2008～2013年各行業(yè)售電量情況

因各行業(yè)用電量每年都在穩(wěn)定持續(xù)增長(zhǎng)，因此采用線性擬合和多項(xiàng)式擬合函數(shù)預(yù)測(cè)出2013年各行業(yè)年售電量為 34595，13159，234385，5214，1777，1864，14152，2353，7398 萬(wàn)kWh，合計(jì)314897萬(wàn)kWh。2013年全年綜合線損率1.49%，此值包含了2012年抄表影響，剔除影響后線損率為2.8%；對(duì)2014年線損預(yù)測(cè)，不考慮抄表方面，統(tǒng)計(jì)線損率取值在2.3～3.0%之間，A市取2.90%，則2014年全年供電量=314897/（1-2.90%）=324302萬(wàn)kWh，增長(zhǎng)率為7.13%。

4 業(yè)擴(kuò)報(bào)裝情況分析

4.1 業(yè)擴(kuò)報(bào)裝情況

根據(jù)2009～2013年新投產(chǎn)用戶產(chǎn)生的電量，預(yù)測(cè)2014年電量增長(zhǎng)情況（如表2）。

增加總電量=新裝增量+增容增量-減容電量+居民增量+低壓其他增量和自然增長(zhǎng)

（1）2009～2013年高壓新裝用戶在當(dāng)年投產(chǎn)產(chǎn)生電量分別為758，3604，2708，3883，3494 萬(wàn) kWh，剔除 2009 年較小數(shù)據(jù)，各年高壓新裝用戶產(chǎn)生電量較為平均，預(yù)測(cè)2014年高壓新裝用戶產(chǎn)生電量取平均值約為3422萬(wàn)kWh。

表2 2009～2013年新投產(chǎn)用戶增加的電量

（2）2009～2013年高壓增容用戶增加容量分別為30365，37075，28355，31600，38390kVA， 產(chǎn) 生 的 電 量 分 別 為15710，18932，14569，15505，19730 萬(wàn) kWh，采用多項(xiàng)式擬合函數(shù)，預(yù)測(cè)2014年高壓增容用戶增加容量約為33157kVA，根據(jù)以往5年同期進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，工業(yè)增容用戶占高壓增容用戶95%以上，故2014年高壓增容用戶年平均負(fù)荷率取工業(yè)年平均負(fù)荷率80.11%，預(yù)測(cè)2014年高壓增容用戶產(chǎn)生電量約為17212萬(wàn)kWh。

（3）2009～2013年高壓減容用戶減少容量分別為1340，22940，13045，13635，7960kVA， 減 少 的 電 量 分 別 為1218，11752，6767，7167，3569 萬(wàn) kWh，剔除 2009 年較小數(shù)據(jù)，采用對(duì)數(shù)擬合函數(shù)，預(yù)測(cè)2014年高壓減容用戶減少容量約為6359kVA，根據(jù)以往5年同期進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，工業(yè)減容用戶占高壓減容用戶98%以上，故2014年高壓減容用戶年平均負(fù)荷率取工業(yè)年平均負(fù)荷率80.11%，預(yù)測(cè)2014年高壓減容用戶減少電量約為3301萬(wàn)kWh。

（4）2009～2013年居民用戶增加電量分別為1462，3029，2340，1176，5309萬(wàn)kWh，因住宅小區(qū)建設(shè)放緩和天氣影響，預(yù)測(cè)2014年居民用電增幅放緩，約增加電量3190萬(wàn)kWh。

（5）2009～2013年低壓其他用戶增加電量及原有用戶自然增長(zhǎng)電量分別為 14841，9670，6306，5085，9227 萬(wàn) kWh，剔除 2009年較大數(shù)據(jù)，預(yù)測(cè)2014年低壓用戶增加電量及原有用戶自然增長(zhǎng)電量為3993萬(wàn)kWh。

綜合以上所有結(jié)論，預(yù)測(cè)2014年總增加電量=3422+17212+3190+3993-3301=24516萬(wàn)kWh，則2014年總供電量=302718+24516=327234萬(wàn)kWh。

4.2 氣溫影響

圖2 2009～2013年供電量曲線

圖3 2010～2013年7、8月供電量變化情況曲線

縱向分析：從近5年1～12月供電量可看出，每年7、8月份供電量明顯增加，是因?yàn)槭艿綒鉁赜绊憽Ｃ磕?～10月是高溫天氣，7、8月達(dá)高峰，溫度在26度時(shí)，基本不開(kāi)空調(diào)，溫度超30度時(shí)企業(yè)保溫、辦公場(chǎng)所、住戶空調(diào)會(huì)開(kāi)，因此供電量明顯增加。從圖3可以看出2013年7、8月電量增幅明顯增大，除了2013年經(jīng)濟(jì)發(fā)展穩(wěn)中有較大增長(zhǎng)外，還有一個(gè)重要影響因素就是2013年高溫日數(shù)（日最高氣溫大于或等于35℃）明顯偏多，且出現(xiàn)時(shí)間早，地級(jí)市平均高溫日數(shù)是17.5d，而A市高溫日數(shù)是43d，且高溫天數(shù)多出現(xiàn)在7、8月份。

表3 2010～2013年7、8月氣溫變化與電量關(guān)系

橫向分析：表3中2010～2013年7、8月氣溫變化與電量關(guān)系，各年溫度增加1℃，電量增量分別為3778，7242，8985，5871萬(wàn)kWh，取平均值約為6469萬(wàn)kWh。

4.3 綜合預(yù)測(cè)

4.3.1 中方案預(yù)測(cè)

根據(jù)上面情況，原有客戶自然增長(zhǎng)、2014年新增客戶、氣溫影響，預(yù)測(cè)2014年的高溫應(yīng)與2013年基本一致，因此預(yù)測(cè)2014年供電量約在32.72億kWh，增幅在8.09%左右，取這值為中方案。

4.3.2 高方案預(yù)測(cè)

高方案方面，近5年平均增長(zhǎng)率9.09%，2013年供電量增長(zhǎng)率為9.54%，預(yù)測(cè)2014年鶴山經(jīng)濟(jì)繼續(xù)保持高增長(zhǎng)，負(fù)荷率增加，中小企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況良好，增長(zhǎng)率取近5年平均增長(zhǎng)率計(jì)算2015年電量為33.02億，又預(yù)測(cè)2014年夏季各月最高溫差較2013年增加0.2℃，則2014年總供電量約=33.02+6469/5/10000=33.15億kWh，增長(zhǎng)率為9.51%。

4.3.3 低方案預(yù)測(cè)

低方案方面，考慮新增客戶推遲投產(chǎn)，負(fù)荷率降低、中小企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況影響，采用二次平滑低值計(jì)算得電量32.10億，又預(yù)測(cè)2014年夏季各月最高溫差較2013年降低0.2℃，則2014年總供電量約=32.10-6469/5/10000=31.77億kWh，增長(zhǎng)率為5.58%；

高、中、低方案供電量分別為33.15億、32.72億、31.77億，分別增長(zhǎng)9.51%、8.09%，5.58%。一般情況下，取中方案的預(yù)測(cè)值，即A市2014年預(yù)計(jì)供電量為32.72億。

5 對(duì)比分析

A市2014年實(shí)際供電量為32.78億，經(jīng)過(guò)對(duì)比，通過(guò)細(xì)分供電量，從多角度分析得出的預(yù)測(cè)值與實(shí)際值更為接近，如表4所示。

表4 預(yù)測(cè)值與實(shí)際值對(duì)比

6 結(jié)語(yǔ)

通過(guò)實(shí)例預(yù)測(cè)及對(duì)比分析，細(xì)分供電量，從多角度分析得到的預(yù)測(cè)值精度更高，使得電量預(yù)測(cè)不再只是簡(jiǎn)單的數(shù)字計(jì)算，行業(yè)用電量趨勢(shì)分析及業(yè)擴(kuò)報(bào)裝分析都為營(yíng)銷決策提供了有力的參考依據(jù)。

[1]陳挺.縣級(jí)供電企業(yè)營(yíng)銷策略研究[D].北京：華北電力大學(xué)，2014.

[2]周 琪.幾種電量預(yù)測(cè)的實(shí)用方法[J].江蘇電機(jī)工程，2006，25（6）：52～54.