蔣 蕾，李雍睿，于海洋，劉和駿

（1.國網(wǎng)遼寧省電力有限公司，遼寧 沈陽 110006；2.北京中電普華信息技術有限公司，北京 100085）

新常態(tài)下基于誤差修正模型的用電需求預測

蔣 蕾1，李雍睿1，于海洋1，劉和駿2

（1.國網(wǎng)遼寧省電力有限公司，遼寧 沈陽 110006；2.北京中電普華信息技術有限公司，北京 100085）

隨著經(jīng)濟步入新常態(tài)，外部環(huán)境對用電需求的影響變得更為復雜。利用經(jīng)濟發(fā)展形勢判斷電力需求的傳統(tǒng)方法難以適應兩者間短期偏離的沖擊。采用遼寧省2003—2015年的樣本數(shù)據(jù)，引入?yún)f(xié)整理論和誤差修正理論，將經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化因素和效率改進因素納入誤差修正模型中，綜合考慮電力需求的長期因素和短期動態(tài)調(diào)整因素。結(jié)果表明電力需求與經(jīng)濟變量存在長期的協(xié)整關系。誤差修正模型對二者間的短期偏差具有很好的修正作用，大大提升了模型的擬合優(yōu)度和預測能力。同時參考遼寧省“十三五”規(guī)劃目標，對未來5年的用電指標進行了科學預測。

電力需求；協(xié)整；誤差修正；結(jié)構(gòu)；效率

電力是國民經(jīng)濟的重要基礎產(chǎn)業(yè)與先行產(chǎn)業(yè)之一，對維持社會經(jīng)濟發(fā)展和改善人民生活水平具有重要的支持與保障作用［1］。經(jīng)濟新常態(tài)下，伴隨著經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的調(diào)整，電氣化水平的提升，用電結(jié)構(gòu)隨之調(diào)整，用電需求面臨很大不確定性。為更好地服務地方經(jīng)濟發(fā)展和居民生活，應該對用電需求做出精準預測。

在電力需求的實證研究中，自回歸法、移動平均、指數(shù)平滑、X12等時間序列方法被廣泛應用［2］。但單指標預測的缺陷是不能呈現(xiàn)用電需求與其他變量之間的內(nèi)在關系。于是很多學者深入分析電力與經(jīng)濟系統(tǒng)的相互關系，并做出預測［3－6］。然而，這些研究很少考慮結(jié)構(gòu)調(diào)整、效率改進等因素的影響。近年來，在實踐中發(fā)現(xiàn)，通過經(jīng)濟預測電力不再具有很好的效果，兩者關系存在很大偏差。事實上，這正是經(jīng)濟發(fā)展過程中產(chǎn)出結(jié)構(gòu)、需求結(jié)構(gòu)等變化引發(fā)了電力需求的變化。電力發(fā)展與國民經(jīng)濟發(fā)展的不同步，恰恰說明傳統(tǒng)的一些預測方法存在不足。

隨著對電力和經(jīng)濟關系研究的深入，計量經(jīng)濟學中“協(xié)整”分析理論和“誤差修正”理論開始被引入并流行起來［7－9］。為此，本文決定采用基于協(xié)整分析的誤差修正模型，包含結(jié)構(gòu)因素和效率因素，以遼寧省為研究對象，研究分析了經(jīng)濟與電力的長期均衡關系以及經(jīng)濟系統(tǒng)的短期波動對用電需求的影響。運用該先進方法可以很好地克服“偽回歸”問題，更重要的是，考慮長期均衡關系條件下，對前期誤差進行修正，具有更高的預測精度，對電力運營的科學決策具有重要的參考意義。

1 影響因素及數(shù)據(jù)來源

現(xiàn)代經(jīng)濟中，影響電力需求的因素很多。林伯強在模型中考慮到了GDP、電價、人口、經(jīng)濟中的結(jié)構(gòu)變化、效率改進的影響［9］。仇偉杰研究表明電量需求與GDP、固定資產(chǎn)投資、對外貿(mào)易、人口數(shù)量等經(jīng)濟因素具有長期均衡關系［1］。趙曉麗研究了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化、工業(yè)發(fā)展速度、高耗能工業(yè)的發(fā)展、宏觀經(jīng)濟政策等對電力需求的影響［10］。胡杰等分析了東北區(qū)域經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、用電結(jié)構(gòu)、用電特點［11］。

通過文獻研究以及對遼寧省數(shù)據(jù)分析，本文認為存在以下主要影響因素。

a.地區(qū)生產(chǎn)總值

該因素在探討電力和經(jīng)濟關系的研究中都被認為是影響電力需求的最重要的決定因素［9］。經(jīng)濟生產(chǎn)活動是影響電力需求的最為直接的因素。經(jīng)驗研究表明GDP與用電量之間存在顯著且穩(wěn)定的正相關關系。

b.收入效應

收入的增加一方面會刺激消費從而增加居民用電，另一方面會增加工廠的產(chǎn)品需求，從而間接增加生產(chǎn)用電。

c.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素

不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)體系下，用電特性差異明顯。遼寧省第二產(chǎn)業(yè)處于支配地位，相應的二產(chǎn)用電占全行業(yè)用電高達79.4%，占全社會用電68.7%。然而，隨著結(jié)構(gòu)調(diào)整的深入和電氣化水平的發(fā)展，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)和用電結(jié)構(gòu)均將產(chǎn)生很大變化，考慮經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化的影響顯得非常重要。以二產(chǎn)增加值比重來反映遼寧省的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化，并且預期其與用電需求應具有負相關關系。

d.效率因素

在經(jīng)濟發(fā)展的過程中，經(jīng)常會出現(xiàn)經(jīng)濟與電力此消彼長的現(xiàn)象。如1998—2001年間，實際GDP累計增長30.2%，但同期能源總消費卻下降了4.2%。這種不同步現(xiàn)象很大程度上是由經(jīng)濟結(jié)構(gòu)變化和效率提升引起的。遼寧省的電耗強度由2003年的1 451.9 kWh／萬元下降至2015年的897.8 kWh／萬元，下降38.2個百分點。這說明能源節(jié)約措施和效率的提升產(chǎn)生了顯著效果。采用產(chǎn)業(yè)增加值／產(chǎn)業(yè)消耗的用電量表示效率因素，預期該變量應對用電量具有負向作用。

本研究采用年度數(shù)據(jù)，樣本區(qū)間為2003—2015年。相關數(shù)據(jù)均來自國家電網(wǎng)“統(tǒng)一數(shù)據(jù)資源庫”。其中經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)均統(tǒng)一為2000年可比價。

2 計量經(jīng)濟分析和實證結(jié)果

2.1 協(xié)整檢驗

本文采用Engle－Granger兩步法進行協(xié)整檢驗，觀察各因素和用電需求的長期關系。檢驗一組變量之間是否存在協(xié)整關系等價于檢驗回歸方程殘差序列是否是1個平穩(wěn)序列，而殘差的平穩(wěn)性通?？梢允褂肁DF或PP檢驗來判斷。因此，EG兩步法即第1步建立相應的回歸方程，第2步對其殘差進行單位根檢驗［12］。

基于上文對用電需求影響因素的闡述以及多次模型訓練篩選，現(xiàn)建立如下回歸方程：

式中：PC表示全社會用電量，GDP表示地區(qū)生產(chǎn)總值，Ind2_R100表示第二產(chǎn)業(yè)占比（乘以100后的），Eft表示效率因素（產(chǎn)業(yè)增加值／產(chǎn)業(yè)用電），Inc表示城鎮(zhèn)居民人均可支配收入。

經(jīng)過估計，得到以下回歸等式：

樣本區(qū)間：2003—2014年，調(diào)整后R2＝0.999 5，F(xiàn)統(tǒng)計量為5 590.30。上式括號內(nèi)數(shù)字表示相應的t統(tǒng)計量，??、???分別代表5%、1%的顯著水平下拒絕系數(shù)為0的假設。該模型的擬合值和實際值對比以及相應的殘差如圖1所示。

圖1 模型實際值、擬合值及殘差

對式（2）的殘差進行單位根檢驗結(jié)果如表1所示，殘差序列在5%水平上拒絕原假設：存在單位根，即表明用電量與GDP等自變量滿足式（2）所示的協(xié)整關系或長期均衡關系。該模型結(jié)果表明：①隨著地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展，如地區(qū)生產(chǎn)總值的增加、居民可支配收入的增加，用電量會相應提升；②經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的調(diào)整，第二產(chǎn)業(yè)比重降低，尤其是高耗能行業(yè)比重的降低，對用電具有負向作用；③效率的提升，即度電產(chǎn)值的增加，能夠帶來節(jié)約效應，使得用電需求降低。

表1 殘差單位檢驗結(jié)果

2.2 短期電力需求預測——誤差修正模型

現(xiàn)實中，因變量和自變量很少處在均衡點上，實際觀察到的只是兩者間的短期或非均衡關系。因此，在上文協(xié)整關系的基礎上建立誤差修正模型有利于對短期波動進行修正，改善模型的預測能力。

根據(jù)Hendry（1995）的“從一般到特殊”的建模方法，并且結(jié)合所選的樣本數(shù)據(jù)特征，逐漸排除不太重要的變量，經(jīng)過檢驗篩選，得到如下誤差修正結(jié)果。

式（3）中ECt－1即誤差修正項，為式（2）所示協(xié)整關系的滯后殘差項，該項前系數(shù)為－0.72，表明具有誤差修正作用。由結(jié)果可知短期關系向長期關系調(diào)整的速度約為1.4年（1／0.72），電力和經(jīng)濟短期內(nèi)的不同步問題并不會影響電力預測。式中其他字符含義與上文所述一致，如ΔPC表示用電量的差分項。模型詳細估計結(jié)果如表2所示。結(jié)果顯示模型具有很高擬合度，調(diào)整后R2為0.97，參數(shù)大部分通過了顯著性檢驗，JB檢驗也顯示殘差服從正態(tài)分布。表明模型很好反映了數(shù)據(jù)特征，可以用于研究和預測。

表2 誤差修正模型估計結(jié)果

3 “十三五”用電需求預測

3.1 模型預測能力測試

根據(jù)誤差修正公式（3），可以預測遼寧省的未來電力需求。首先需要檢驗模型的預測能力。擴展樣本區(qū)間至2015年，預測結(jié)果見表3。在建模區(qū)擬合值和實際值的平均相對誤差0.4%。2015年預測用電量1 927.2億kWh，實際值1 984.9億kWh，低估57.7億kWh，相對誤差2.9%。因此，模型具有很好的預測能力。

3.2 需求預測

預測未來用電量前需要確定模型所涉自變量的未來值。遼寧省“十三五”規(guī)劃綱要中列出了主要經(jīng)濟社會指標的目標值（該綱要所列各指標，對本文具有直接參考意義的有：GDP、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、全員勞動生產(chǎn)率、單位GDP能耗在2020年的目標值和“十三五”期間的平均增速）。因此，模型的自變量在“十三五”期間的取值將利用時間序列預測方法并結(jié)合官方相關目標值進行推斷。

由于誤差修正模型需要前期的實際值與擬合值的差作為本期預測的誤差修正項，在不知道未來實際值的情況下只能向后預測一期。本文假定十三五期間的誤差修正項為0。但當每年獲得實際值后即可獲得真實的誤差修正項，便可修正下一期的預測值。預測結(jié)果顯示（見表4），到2020年誤差修正模型和協(xié)整模型預測的用電量分別為2 034.7億kWh和1 894.2億kWh。前者平均高出后者93.5億kWh，增速平均高出1.4個百分點。前者顯示用電量經(jīng)過2015年首次負增長后，延續(xù)到2016年后到2017年開始反轉(zhuǎn)，而后者認為2015年后仍延續(xù)3年的負增長，直到2019年才開始反轉(zhuǎn)。

表3 擬合和預測結(jié)果

表4 “十三五”期間用電量預測結(jié)果

4 結(jié)論

電力需求的精確規(guī)劃是成功實施電力系統(tǒng)計劃的前提條件，是經(jīng)濟發(fā)展的堅強支撐。然而，經(jīng)濟發(fā)展過程中產(chǎn)出結(jié)構(gòu)、需求結(jié)構(gòu)等變化引發(fā)了電力需求的變化。導致電力發(fā)展與國民經(jīng)濟發(fā)展出現(xiàn)偏離，部分傳統(tǒng)的預測方法顯得力不從心。此外，在研究經(jīng)濟與電力關系的文獻中，多數(shù)并沒有考慮到經(jīng)濟環(huán)境的變化對用電需求帶來的沖擊。

鑒于此，本文引入“協(xié)整理論”和“誤差修正理論”，以遼寧省為研究對象，探索了用電需求與經(jīng)濟發(fā)展、收入效應、結(jié)構(gòu)變化和效率因素之間的長期協(xié)整關系，并在此基礎上構(gòu)建了電量預測誤差修正模型。

a.誤差修正模型不僅含有變量間的長期均衡關系，還對短期沖擊做出及時反應，因此模型具有更優(yōu)越的預測能力。

b.經(jīng)濟發(fā)展和收入水平的提高可帶來電力需求的增長，而經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的變化，尤其是第二產(chǎn)業(yè)比重的降低及經(jīng)濟效率的提升，用電需求會有所降低。

c.“十三五”期間遼寧省用電預計在未來兩年內(nèi)仍有可能延續(xù)負增長趨勢。遼寧省調(diào)結(jié)構(gòu)、促轉(zhuǎn)型仍需繼續(xù)加碼，以突破當前困局。

［1］仇偉杰.中國電力經(jīng)濟運行規(guī)律研究［D］.南京：南京航空航天大學，2006.

［2］陳銀峰.電力需求與經(jīng)濟發(fā)展的關聯(lián)關系研究［D］.上海：上海交通大學，2010.

［3］Kraft J.，Kraft A.On the relationship between energy and GNP［J］.Journal of Energy Development，1978，3：401－403.

［4］宋 萍，張近朱.遼寧電網(wǎng)售電量預測與分析［J］.東北電力技術，2002，23（3）：42－45.

［5］郝衛(wèi)平，李瓊慧，趙一農(nóng).我國電力彈性系數(shù)的現(xiàn)實意義［J］.中國電力，2003，36（5）：8－10.

［6］李敏力.東北地區(qū)用電分析與需求預測［J］.東北電力技術，2006，27（1）：39－41.

［7］Stern D I.Energy and economic growth in the USA：A multivariate approach［J］.Energy Economics，1993，15（2）：137－150.

［8］Hondroyiannis G，Lolos S，Papapetrou E.Energy consumption and economic growth：assessing the evidence from Greece［J］.Energy E?conomics，2002，24（4）：319－336.

［9］林伯強.結(jié)構(gòu)變化、效率改進與能源需求預測—以中國電力行業(yè)為例［J］.經(jīng)濟研究，2003，49（5）：57－65.

［10］趙曉麗.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對我國電力需求的影響［J］.華北電力大學學報：社會科學版，2004，11（4）：32－34.

［11］胡 杰，劉繼成，張忠華，等.東北區(qū)域近期用電需求與經(jīng)濟發(fā)展相關性分析［J］.東北電力技術，2015，36（10）：56－59.

［12］高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模：EViews應用及實例（第2版）［M］.北京：清華大學出版社，2009.

Power Demand Forecast Based on Error Correction Model Under New Normal

JIANG Lei1，LI Yongrui1，YU Haiyang1，LIU Hejun2
（1.State Grid Liaoning Electric Power Co.，Ltd.，Shenyang，Liaoning 110006，China；2.Beijing China?Power Puhua Information Technology Co.，Ltd.，Beijing 100085，China）

As China economy on path for the“new normal”，the influences of external environment for electricity demand becomes more complex.Traditional methods of forecasting electricity demand based on economic development becomes difficult to adapt to im?pacts of short?term deviation between electricity and economy.This paper adopts the samples of Liaoning province in 2003—2015，in?troduces the cointegration and error correction theories，the influences of long?term and short?term in consideration of economic structure transformation and improvement of efficiency is studied.The empirical results show that there is a co?integration relationship between electricity demand and economic variables.As error correction model has a performance in correcting the short?term deviation between the two，the model has a great enhancement of the fit and predictive performance.The paper provides the electricity demand of the next five years.

power demand；cointegration；error correction；structure；efficiency

TM715

A

1004－7913（2016）11－0059－04

2016－08－20）

蔣 蕾（1971），碩士，高級工程師，主要從事經(jīng)濟活動分析及統(tǒng)計分析工作。