劉國(guó)靜， 談 健， 李 琥， 胡曉燕， 朱 磊

(國(guó)網(wǎng)江蘇省電力有限公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，江蘇 南京 210008)

0 引言

與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)煤炭等化石能源占終端能源消費(fèi)的比例偏高[1]，大量直燃煤、直燃油在終端消費(fèi)環(huán)節(jié)的粗放、低效利用不僅引起了嚴(yán)重的環(huán)境污染，還造成能源資源的浪費(fèi)，給當(dāng)前日益嚴(yán)峻的環(huán)境保護(hù)和節(jié)能減排問題帶來(lái)較大壓力。電能具有清潔、高效的優(yōu)點(diǎn)，為實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的綠色、可持續(xù)發(fā)展，我國(guó)提出了在終端能源消費(fèi)環(huán)節(jié)實(shí)施電能替代的發(fā)展戰(zhàn)略，積極引導(dǎo)以電能替代煤炭、石油等化石能源的直接消費(fèi)，提高電能在終端能源消費(fèi)中的比例[2]。在各級(jí)政府及電網(wǎng)公司的推動(dòng)下，用戶參與電能替代的積極性不斷提高。電鍋爐、港口岸電、電動(dòng)汽車、熱泵等電能替代技術(shù)在生產(chǎn)制造、交通、建筑采暖等領(lǐng)域逐步得到更大范圍的推廣應(yīng)用[3-5]。隨著電能替代戰(zhàn)略的不斷推進(jìn)，電能替代電量必將對(duì)電網(wǎng)中長(zhǎng)期負(fù)荷構(gòu)成產(chǎn)生更大影響，有必要進(jìn)行量化分析以指導(dǎo)未來(lái)電源、電網(wǎng)，乃至能源發(fā)展的相關(guān)規(guī)劃。

電力系統(tǒng)負(fù)荷、電量的預(yù)測(cè)大致可分為參數(shù)估計(jì)方法和人工智能方法[6]。文獻(xiàn)[7]采用灰色模型進(jìn)行中長(zhǎng)期電量預(yù)測(cè)，并通過(guò)對(duì)灰色預(yù)測(cè)模型系數(shù)進(jìn)行優(yōu)化修正提高了預(yù)測(cè)精度。文獻(xiàn)[8]建立了電網(wǎng)售電量預(yù)測(cè)的季節(jié)自回歸滑動(dòng)平均模型(auto-regressive and moving average, ARMA)模型，能夠有效處理售電量數(shù)據(jù)序列中的季節(jié)數(shù)據(jù)項(xiàng)。文獻(xiàn)[9]基于用電行業(yè)分類進(jìn)行中長(zhǎng)期電量預(yù)測(cè)，首先設(shè)計(jì)了用電行業(yè)分類的原則和方法，并采用優(yōu)選組合預(yù)測(cè)模型對(duì)各行業(yè)獨(dú)立進(jìn)行電量預(yù)測(cè)，最后通過(guò)多級(jí)協(xié)調(diào)的方式對(duì)各行業(yè)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行修正處理，提高了總體預(yù)測(cè)精度。文獻(xiàn)[10]提出了最小二乘支持向量機(jī)算法與占季比預(yù)測(cè)相結(jié)合的電量預(yù)測(cè)方法，采用最小二乘支持向量機(jī)算法對(duì)具有周期性規(guī)律的季度電量進(jìn)行預(yù)測(cè)，采用曲線擬合外推算法對(duì)變化幅度較小的月度電量占季比進(jìn)行預(yù)測(cè)，最終可獲得月度售電量預(yù)測(cè)結(jié)果。上述這些方法主要針對(duì)電力消費(fèi)總量的預(yù)測(cè)，未直接考慮電能替代電量對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響。文獻(xiàn)[11]參考用以評(píng)估環(huán)境壓力的環(huán)境負(fù)荷方程(human impact of population, affluence and technology, IPAT)，建立了電能替代電量與人口、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和技術(shù)水平間的IPAT方程，采用多元非線性回歸結(jié)合小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法對(duì)不同情景下的中長(zhǎng)期電能替代電量進(jìn)行了分析預(yù)測(cè)。文獻(xiàn)[12]通過(guò)支持向量機(jī)算法實(shí)現(xiàn)了電能替代電量與各影響因素間的擬合分析，并采用粒子群優(yōu)化算法進(jìn)行支持向量機(jī)核函數(shù)參數(shù)和懲罰系數(shù)尋優(yōu)，有效提高了預(yù)測(cè)精度。文獻(xiàn)[11—12]為開展電能替代電量的單獨(dú)預(yù)測(cè)研究提供了新思路，但模型中反映電能替代政策影響程度的相關(guān)參數(shù)設(shè)置較為困難，存在一定的主觀性。

為把握未來(lái)電能替代電量規(guī)模的發(fā)展情況，本文分析了能源政策對(duì)未來(lái)電能替代發(fā)展的影響作用，給出了宏觀層面電能替代電量的計(jì)算方法。結(jié)合相關(guān)能源政策規(guī)劃，基于Logistic模型對(duì)終端能源消費(fèi)總量和電能占終端能源消費(fèi)比例分別進(jìn)行預(yù)測(cè)，最終可獲得未來(lái)電能替代電量預(yù)測(cè)結(jié)果。

1 電能替代影響因素

電能替代電量是電力消費(fèi)總量的組成之一，特指的是在一定時(shí)期內(nèi)電能替代其他能源消費(fèi)的部分。電能替代電量的規(guī)模主要受經(jīng)濟(jì)、人口、技術(shù)和能源政策的影響。具體而言，經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)、技術(shù)水平越高，電能替代其他能源的形式越多樣，電能替代技術(shù)的應(yīng)用范圍越廣。而人口影響了包括電能在內(nèi)的終端能源消費(fèi)總量，能源政策對(duì)電能、煤炭、石油等不同能源的選擇偏好從一定程度上決定了終端能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。

在不同時(shí)期，電能替代發(fā)展的主要推動(dòng)因素存在一定差異。自電力工業(yè)發(fā)展伊始，伴隨社會(huì)各行業(yè)電氣化水平的不斷提高，電能實(shí)質(zhì)也在同步替代其它能源。在這一時(shí)期，電能替代規(guī)模的擴(kuò)大主要受經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口增長(zhǎng)、技術(shù)進(jìn)步等因素的推動(dòng)，電能替代電量與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(gross domestic product，GDP)、人口等因素間存在著較強(qiáng)相關(guān)性。傳統(tǒng)的中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法通過(guò)挖掘電力消費(fèi)總量與GDP、人口間的內(nèi)在聯(lián)系，實(shí)際已在電力消費(fèi)總量的預(yù)測(cè)中間接考慮了電能替代電量的影響，但由于未直接考慮能源政策對(duì)未來(lái)電能替代發(fā)展的促進(jìn)作用，預(yù)測(cè)結(jié)果將具有一定的保守性。

近年來(lái)，迫于環(huán)境保護(hù)和節(jié)能減排的壓力，我國(guó)以清潔、低碳為能源發(fā)展目標(biāo)，著力優(yōu)化終端能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，能源政策對(duì)終端能源消費(fèi)的影響日益凸顯。以江蘇省為例，江蘇省通過(guò)強(qiáng)制淘汰小容量燃煤(油)鍋爐、提高污染排放標(biāo)準(zhǔn)等措施限制高污染、高排放用能方式的發(fā)展，間接為電能替代創(chuàng)造了市場(chǎng)發(fā)展空間，同時(shí)明確將電能替代納入能源發(fā)展規(guī)劃，對(duì)電鍋爐、電動(dòng)汽車、港口岸電、熱泵等電能替代技術(shù)提供設(shè)備購(gòu)置補(bǔ)貼和運(yùn)營(yíng)補(bǔ)貼，積極推動(dòng)電能替代發(fā)展[13-15]。根據(jù)江蘇省“十三·五”能源發(fā)展規(guī)劃，“十三·五”期間江蘇累計(jì)實(shí)現(xiàn)電能替代600億kW·h，年均替代電量約占年全社會(huì)用電量2%左右。為落實(shí)電能替代規(guī)劃，制定了《江蘇省推進(jìn)電能替代工作實(shí)施方案》，明確重點(diǎn)領(lǐng)域、任務(wù)、目標(biāo)、工作舉措。當(dāng)前，能源政策已成為影響電能替代電量的重要因素，而傳統(tǒng)的中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法一般僅考慮宏觀經(jīng)濟(jì)政策，對(duì)能源政策與電能替代電量間關(guān)系的分析討論相對(duì)較少。

2 電能替代電量預(yù)測(cè)方法

2.1 電能替代電量計(jì)算方法

在微觀上，具體某電能替代項(xiàng)目的替代電量可利用電能計(jì)量裝置進(jìn)行統(tǒng)計(jì)核算，本文主要研究宏觀層面電能替代電量的分析預(yù)測(cè)方法。

在宏觀上，電能是否在終端能源消費(fèi)環(huán)節(jié)替代其他能源，可通過(guò)電能占終端能源消費(fèi)比例來(lái)反映。若電能占終端能源消費(fèi)比例增長(zhǎng)，則說(shuō)明電能在終端能源消費(fèi)環(huán)節(jié)替代了其他能源；若該比例保持不變，則即使電力消費(fèi)總量增長(zhǎng)，也不能表示電能替代電量的增加。據(jù)此，電能替代電量可具體表示為如下形式：

De,t=Yt(St-St0)

(1)

式中：t0為選取的基準(zhǔn)年；De,t為基準(zhǔn)年后第t年相對(duì)基準(zhǔn)年t0的替代電量；Yt為第t年的終端能源消費(fèi)總量；St，St0分別為第t年和基準(zhǔn)年t0電能占終端能源消費(fèi)比例。

可見，在St0給定的條件下，電能替代電量將由Yt，St兩個(gè)變量決定。目前對(duì)未來(lái)電能替代電量的發(fā)展規(guī)律尚缺乏清晰的認(rèn)識(shí)，因此直接分析預(yù)測(cè)電能替代電量存在較大困難。但目前政府和專家學(xué)者對(duì)未來(lái)我國(guó)能源消費(fèi)總量在何時(shí)達(dá)峰、電能占終端能源消費(fèi)比例在遠(yuǎn)期的發(fā)展水平等已基本達(dá)成共識(shí)，為終端能源消費(fèi)總量、電能占終端能源消費(fèi)比例的分析預(yù)測(cè)奠定了良好基礎(chǔ)。

為此，本文分別對(duì)終端能源消費(fèi)總量、電能占終端能源消費(fèi)比例進(jìn)行預(yù)測(cè)，在此過(guò)程中充分結(jié)合相關(guān)規(guī)劃以體現(xiàn)電能替代政策影響，而后根據(jù)式(1)間接獲得電能替代電量預(yù)測(cè)值。

2.2 預(yù)測(cè)模型

隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，我國(guó)未來(lái)將逐漸進(jìn)入以服務(wù)業(yè)為重點(diǎn)的后工業(yè)化時(shí)代，對(duì)能源消費(fèi)的需求將自然減少，終端能源消費(fèi)日趨飽和。類似，電氣化水平在達(dá)到一定水平后將趨于穩(wěn)定，電能占終端能源消費(fèi)比例未來(lái)也將呈現(xiàn)飽和性。在對(duì)具有飽和增長(zhǎng)特征變量的相關(guān)預(yù)測(cè)中，常采用Logistic模型[16]。Logistic模型表達(dá)式為：

(2)

初始條件為：

x|t=t0=x0

(3)

式中：x為待預(yù)測(cè)變量(具體是由終端能源消費(fèi)總量、電能占終端能源消費(fèi)比例等變量組成)；t為時(shí)間序列；r為增長(zhǎng)參數(shù)，r在模型中為給定常數(shù)，并且有r>0；k為待預(yù)測(cè)變量x的飽和值。

對(duì)式(2)進(jìn)行簡(jiǎn)單分析可知，待預(yù)測(cè)變量x增長(zhǎng)的初期和中期其增長(zhǎng)率較大，后續(xù)隨著待預(yù)測(cè)變量x的增大，其增長(zhǎng)率將逐漸減小，達(dá)到飽和值k后其增長(zhǎng)率為0，達(dá)到飽和。

為獲取待預(yù)測(cè)變量x隨時(shí)間變化的規(guī)律，對(duì)式(2)左右兩邊變形后可得：

(4)

對(duì)式(4)進(jìn)行積分后可得：

(5)

式中：c為積分常數(shù)。將初始條件式(3)帶入式(5)可得：

(6)

進(jìn)一步將式(6)帶入式(5)可得待預(yù)測(cè)變量x隨時(shí)間變化曲線：

(7)

式(7)中未知參數(shù)為飽和值k和增長(zhǎng)率r，需要根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合估計(jì)，為此做如下假設(shè)：

(8)

(9)

式中：Y，ea為引入?yún)?shù)。對(duì)式(7)變形后可得：

Y=a-r(t-t0)

(10)

式(10)為線性方程，可根據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)擬合估計(jì)。

3 江蘇實(shí)例分析

3.1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

以江蘇省為例進(jìn)行分析，以驗(yàn)證本文方法的有效性。2005—2015年江蘇省終端能源消費(fèi)總量、全社會(huì)用電量等數(shù)據(jù)如表1所示。

表1 基礎(chǔ)數(shù)據(jù)Tab.1 Basic data

表1中，2005—2015年江蘇省終端能源消費(fèi)總量、全社會(huì)用電量取自江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒。理論上，電能在終端環(huán)節(jié)的消費(fèi)量為全社會(huì)用電扣除能源加工領(lǐng)域用電后的用電量，由于江蘇省能源資源相對(duì)匱乏，能源加工行業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)占比較小，且缺乏該行業(yè)用電量數(shù)據(jù)權(quán)威公開的統(tǒng)計(jì)，本文暫假設(shè)終端環(huán)節(jié)的電能消費(fèi)量等于江蘇省統(tǒng)計(jì)部門公布的全社會(huì)用電量。

各年份全社會(huì)用電量可采用熱當(dāng)量法折算為標(biāo)準(zhǔn)煤，具體按照1 kW·h電能熱值與0.123 kg標(biāo)準(zhǔn)煤熱值相等進(jìn)行折算。將終端能源消費(fèi)總量、全社會(huì)用電量折算為統(tǒng)一量綱后，可求得電能占終端能源消費(fèi)比例。

由表1可知，2005—2015年江蘇省終端能源消費(fèi)總量保持逐年增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，年均增長(zhǎng)率達(dá)到8.54%，但增長(zhǎng)速度總體呈下降趨勢(shì)。2005—2015年江蘇省電能占終端能源消費(fèi)比例總體呈上升趨勢(shì)，平均每年增長(zhǎng)0.43個(gè)百分點(diǎn)。

3.2 終端能源消費(fèi)總量預(yù)測(cè)

根據(jù)江蘇省“十三·五”能源發(fā)展規(guī)劃，江蘇省力爭(zhēng)在2025年能源消費(fèi)總量達(dá)峰。據(jù)此，分別設(shè)定江蘇省終端能源消費(fèi)總量(標(biāo)準(zhǔn)煤)為40 000萬(wàn)t，38 000萬(wàn)t，36 000萬(wàn)t，34 000萬(wàn)t，32 000萬(wàn)t。上述不同終端能源消費(fèi)總量情況下，終端能源消費(fèi)總量模型參數(shù)計(jì)算結(jié)果如表2所示。

表2 模型參數(shù)計(jì)算結(jié)果Tab.2 Model parameter calculation result

表2中，R2為擬合優(yōu)度，表示回歸曲線對(duì)觀測(cè)值的擬合程度，R2越接近1則擬合程度越高。對(duì)于本文存在截距的一元回歸模型，R2的計(jì)算公式為：

(11)

(12)

(13)

式中：Xi為第i個(gè)自變量；Yi為第i個(gè)因變量。

按照江蘇省能源消費(fèi)2025年左右達(dá)峰的要求，全省終端能源消費(fèi)總量的飽和值約為34 000萬(wàn)t。若對(duì)達(dá)峰要求適當(dāng)放寬，終端能源消費(fèi)在2030年達(dá)峰(全球能源消費(fèi)總量預(yù)計(jì)2030年左右達(dá)峰[1])，則對(duì)應(yīng)的飽和值約為36 000萬(wàn)t。

將上述兩種情況對(duì)應(yīng)的飽和值k和增長(zhǎng)率r帶入到式(7)中可獲得江蘇省終端能源消費(fèi)總量隨時(shí)間變化曲線，如圖1所示。

圖1 終端能源消費(fèi)總量預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.1 The prediction result of terminal total energy consumption

3.3 電能占終端能源消費(fèi)比例預(yù)測(cè)

根據(jù)相關(guān)研究，遠(yuǎn)期到2050年全球終端能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中電能占比將達(dá)50%左右[14]。據(jù)此，將江蘇省電能占終端能源消費(fèi)比例的飽和值設(shè)為50%。根據(jù)表1中2005—2015年江蘇省電能占終端能源消費(fèi)比例的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)擬合，求得式(7)中的增長(zhǎng)率參數(shù)r等于0.038 2。電能占終端能源消費(fèi)比例隨時(shí)間變化曲線如圖2所示。

圖2 電能占終端能源消費(fèi)比例預(yù)測(cè)結(jié)果Fig.2 The prediction result of the proportion of electric energy in terminal energy consumption

由圖2可知，2030年之前江蘇省電能占終端能源消費(fèi)比例將保持持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)，2030年電能占終端能源消費(fèi)比例預(yù)計(jì)為28.11%，略高于相關(guān)研究中2030年全球終端能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中電能占比為25%的預(yù)測(cè)水平。

3.4 電能替代電量預(yù)測(cè)結(jié)果

綜合江蘇省終端能源消費(fèi)總量和電能占終端能源消費(fèi)比例的預(yù)測(cè)結(jié)果，以2015年作為基準(zhǔn)年，江蘇省能源消費(fèi)總量分別在2025年，2030年達(dá)峰兩種情況下，未來(lái)江蘇省電能替代電量規(guī)模如表3所示。由表3可知，隨著未來(lái)江蘇省終端能源消費(fèi)總量和電能占終端能源消費(fèi)比例的不斷提高，電能替代電量規(guī)模將保持持續(xù)增長(zhǎng)，對(duì)未來(lái)電網(wǎng)負(fù)荷構(gòu)成將產(chǎn)生重要影響，有必要在電網(wǎng)中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)中予以考慮。

表3 電能替代電量預(yù)測(cè)結(jié)果Tab.3 The prediction result of electric energy substitution

4 結(jié)語(yǔ)

隨著國(guó)家對(duì)節(jié)能減排和環(huán)境保護(hù)工作的重視，能源政策對(duì)各類能源的選擇表現(xiàn)出明顯偏好，政策推動(dòng)成為促進(jìn)未來(lái)電能替代發(fā)展的重要因素。本文模型能夠較好描述終端能源消費(fèi)的飽和增長(zhǎng)特征，同時(shí)充分利用目前針對(duì)能源消費(fèi)總量、電能占終端能源消費(fèi)比例的已有研究成果指導(dǎo)未來(lái)電能替代電量的預(yù)測(cè)，提高了預(yù)測(cè)結(jié)果的可信性。

本文模型主要基于終端能源消費(fèi)和電能占終端能源消費(fèi)比例自身的發(fā)展規(guī)律，在后續(xù)研究中將進(jìn)一步考慮人口、經(jīng)濟(jì)等外部因素對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果的影響作用。