全社會(huì)用電量預(yù)警指標(biāo)研究

張 維，范玉宏，周小兵

（華中電力科學(xué)研究院，武漢 430077）

全社會(huì)用電量預(yù)警指標(biāo)研究

張 維，范玉宏，周小兵

（華中電力科學(xué)研究院，武漢 430077）

近幾年，我國用電市場受到宏觀經(jīng)濟(jì)形勢的影響很大，表現(xiàn)出大起大落的特點(diǎn)。以國家電網(wǎng)公司經(jīng)營區(qū)域?yàn)槔?009年、2010年全社會(huì)用電量增速分別為6.7%和14.9%，兩者相差8.2%。月度增速變化幅度更大，2009年初全社會(huì)用電量當(dāng)月增速出現(xiàn)負(fù)增長，而2010年初當(dāng)月增速超過40%。全社會(huì)用電量的變化趨勢是影響電力供需平衡的主要因素，也是影響電力企業(yè)經(jīng)營業(yè)績的決定性因素。如果能夠及時(shí)、準(zhǔn)確地把握全社會(huì)用電及其重要影響因素的變化，就可以提前對全社會(huì)用電的異常變化進(jìn)行預(yù)警，從而為有關(guān)部門和電力企業(yè)正確決策贏得寶貴的時(shí)間，有利于及時(shí)制定對策、采取措施，促進(jìn)用電市場平衡增長，保證電力可靠供應(yīng)。

預(yù)警是對系統(tǒng)未來的演化作預(yù)期性評價(jià)，以發(fā)現(xiàn)特定系統(tǒng)未來運(yùn)行可能出現(xiàn)的問題及其成因。預(yù)警理論與方法首先是在經(jīng)濟(jì)預(yù)警中得到應(yīng)用并逐步發(fā)展起來的。經(jīng)濟(jì)預(yù)警與一般經(jīng)濟(jì)預(yù)測的差別在于：前者不是一般情況的預(yù)測，而是特殊情況的預(yù)測。預(yù)測追求的是準(zhǔn)確性，預(yù)警強(qiáng)調(diào)的是提前性。預(yù)測一般要給出未來的預(yù)測值，預(yù)警不一定要給出預(yù)測值，但要給出未來的變化趨勢，特別是異常變化的可能性。預(yù)測一般從正面分析，而預(yù)警往往從反面分析。也可以說，經(jīng)濟(jì)預(yù)警屬于經(jīng)濟(jì)突變論的范圍。國內(nèi)關(guān)于宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警指標(biāo)和模型的研究多采用實(shí)證研究方法[1—5]，而且將預(yù)警理論應(yīng)用于電力行業(yè)的研究成果較少[6]。

用電量預(yù)警實(shí)際上也是一種經(jīng)濟(jì)預(yù)警，其關(guān)鍵在于：一是尋找用電量變化的先行指標(biāo)；二是利用先行指標(biāo)來構(gòu)建用電量預(yù)警指標(biāo)；三是建立預(yù)警模型。

高耗能行業(yè)用電量（包括鋼鐵、有色金屬、化工、建材四大行業(yè)用電）具有占全社會(huì)用電量的比重大、波動(dòng)幅度大、受宏觀經(jīng)濟(jì)影響大等特點(diǎn)，高耗能行業(yè)用電量的增長是全社會(huì)用電量增長的主要貢獻(xiàn)力量。當(dāng)外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境發(fā)生異常變化時(shí)，高耗能行業(yè)用電量的變化更為敏感，往往領(lǐng)先于全社會(huì)用電量發(fā)生變化。因此，可以在高耗能行業(yè)用電量的影響因素中尋找用電量變化的先行指標(biāo)，并在先行指標(biāo)的基礎(chǔ)上來構(gòu)建用電量預(yù)警模型。本文針對國家電網(wǎng)公司經(jīng)營區(qū)域全社會(huì)用電量，分析其先行指標(biāo)和預(yù)警指標(biāo)。

1 先行指標(biāo)分析

1.1 選取先行指標(biāo)的原則

分析確定用電量先行指標(biāo)是建立用電量預(yù)警模型的基礎(chǔ)，也是一個(gè)關(guān)鍵環(huán)節(jié)。選取先行指標(biāo)的原則是：

（1）重要性。先行指標(biāo)應(yīng)該是影響用電量的重要因素，或是與用電量高度相關(guān)的指標(biāo)。

（2）有效性。先行指標(biāo)要能夠?qū)τ秒娏孔兓峁╊A(yù)警信息，應(yīng)該與用電量的變化趨勢保持一致，并且先于用電量發(fā)生變化。

（3）敏感性。先行指標(biāo)要能及時(shí)、顯著地反映用電量變化，應(yīng)該具有較高的敏感性，比較平穩(wěn)、波動(dòng)較小的指標(biāo)不宜作為先行指標(biāo)。

（4）簡約性。國家宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警往往需要設(shè)置十幾個(gè)甚至幾十個(gè)先行指標(biāo)，預(yù)警工作量非常大。用電量預(yù)警屬于對國民經(jīng)濟(jì)一個(gè)行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的預(yù)警，選取先行指標(biāo)時(shí)要考慮可操作性，可以通過歷史數(shù)據(jù)分析選出最重要、最有效的幾個(gè)先行指標(biāo)，提高預(yù)警工作的效率。

1.2 篩選范圍

根據(jù)以上選取先行指標(biāo)的原則，結(jié)合高耗能行業(yè)用電的影響因素分析，確定用電量先行指標(biāo)的篩選范圍：

（1）宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)：城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資。

（2）產(chǎn)量類指標(biāo)：粗鋼產(chǎn)量、鋼材產(chǎn)量、10種有色金屬產(chǎn)量、電解鋁產(chǎn)量、化肥產(chǎn)量、水泥產(chǎn)量、汽車產(chǎn)量。

粗鋼、鋼材產(chǎn)量是影響鋼鐵行業(yè)用電量的主要因素；10種有色金屬產(chǎn)量、電解鋁產(chǎn)量是影響有色金屬行業(yè)用電量的主要因素；化肥產(chǎn)量是影響化工行業(yè)用電量的主要因素；水泥產(chǎn)量是影響建材行業(yè)用電量的主要因素；因?yàn)槠囆袠I(yè)是鋼鐵、有色金屬行業(yè)重要的下游行業(yè)，汽車產(chǎn)量對這2個(gè)行業(yè)用電量有顯著影響。

（3）價(jià)格類指標(biāo)：電解鋁價(jià)格、鋼材價(jià)格指數(shù)。

電解鋁價(jià)格、鋼材價(jià)格指標(biāo)是影響電解鋁產(chǎn)量和鋼材產(chǎn)量的重要指標(biāo)，也是影響鋼鐵、有色金屬行業(yè)用電量的主要指標(biāo)。

（4）房地產(chǎn)類指標(biāo)：房地產(chǎn)開發(fā)投資、商品房銷售面積、商品房新開工面積。

房地產(chǎn)行業(yè)是重要的支柱產(chǎn)業(yè)，是鋼鐵、有色金屬和建材主要的下游行業(yè)，因此房地產(chǎn)主要指標(biāo)對這3個(gè)行業(yè)的用電量有重要影響。

分別采用時(shí)差分析法、轉(zhuǎn)折點(diǎn)判別法、異常點(diǎn)判別法對以上指標(biāo)進(jìn)行分析、篩選。算例樣本數(shù)據(jù)時(shí)間范圍為2005年1月至2009年12月，用電數(shù)據(jù)口徑為國家電網(wǎng)公司經(jīng)營區(qū)域，經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和行業(yè)數(shù)據(jù)來源為中國經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng)。

1.3 時(shí)差相關(guān)分析法

1.3.1 基本原理

時(shí)差相關(guān)分析法是利用相關(guān)系數(shù)驗(yàn)證經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列先行、一致和滯后關(guān)系的一種常用的方法，是以一個(gè)重要的、能夠敏感地反映當(dāng)前經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的時(shí)間序列作為基準(zhǔn)指標(biāo)，規(guī)定基準(zhǔn)指標(biāo)不動(dòng)，而另一些被分析指標(biāo)在時(shí)間上相對于基準(zhǔn)指標(biāo)前后移動(dòng)若干個(gè)月(季)，計(jì)算基準(zhǔn)指標(biāo)與這些移動(dòng)后的序列的相關(guān)系數(shù)，進(jìn)而根據(jù)時(shí)差相關(guān)系數(shù)的大小，選出先于基準(zhǔn)指標(biāo)變動(dòng)的先行指標(biāo)、一致指標(biāo)和滯后指標(biāo)，同時(shí)可以確定先行、滯后的期數(shù)。

時(shí)差相關(guān)分析法的數(shù)學(xué)原理可以用公式表示為：設(shè)Y={Y1，...,Yn}為基準(zhǔn)指標(biāo)，X={X1，...,Xn}為可選擇的指標(biāo)，r為時(shí)差相關(guān)系數(shù)，r的計(jì)算公式

式中：X、Y分別為X、Y的平均值；l=0，±1，±2，...，±L，表示超前、滯后期；L是最大延遲數(shù)；n為樣本點(diǎn)個(gè)數(shù)。

1.3.2 分析過程

將國家電網(wǎng)公司經(jīng)營區(qū)域全社會(huì)用電量作為基準(zhǔn)指標(biāo)，屬于篩選范圍的影響因素作為分析指標(biāo)進(jìn)行時(shí)差相關(guān)性分析。

每個(gè)指標(biāo)都有當(dāng)月值、累計(jì)值、當(dāng)月增速、累計(jì)增速4個(gè)值，為了充分反映先行指標(biāo)的敏感性和有效性，將針對全社會(huì)用電量與其他指標(biāo)的當(dāng)月增速進(jìn)行相關(guān)性分析。最大延遲數(shù)取L=5。時(shí)差相關(guān)性分析結(jié)果如表1所示。表中各列為不同時(shí)差對應(yīng)的相關(guān)系數(shù)，例如：T-3列為第T月用電量與第T-3月指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)。

考慮到當(dāng)月增速存在著一些季節(jié)性波動(dòng)現(xiàn)象，例如：一、二月份當(dāng)月增速波動(dòng)較大，為了消除這種異常波動(dòng)，可以將用電量和其他指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)先進(jìn)行移動(dòng)平滑（滾動(dòng)計(jì)算前2個(gè)月和當(dāng)月平均值），再計(jì)算時(shí)差相關(guān)系數(shù)，計(jì)算結(jié)果如表2所示。

將原始數(shù)據(jù)平滑處理后，相關(guān)系數(shù)有顯著提高。可以認(rèn)為相關(guān)系數(shù)大于0.7的指標(biāo)與用電量有較強(qiáng)的相關(guān)性，將這些指標(biāo)按最大相關(guān)系數(shù)從大到小的排列順序是：鋼材產(chǎn)量、電解鋁產(chǎn)量、10種有色金屬產(chǎn)量、商品房新開工面積、粗鋼產(chǎn)量、電解鋁價(jià)格、房地產(chǎn)開發(fā)投資、汽車產(chǎn)量、化肥產(chǎn)量。

1.4 轉(zhuǎn)折點(diǎn)判別法

對經(jīng)濟(jì)指標(biāo)轉(zhuǎn)折點(diǎn)（波峰或波谷）的預(yù)測，對把握經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的未來走勢具有特別重要的意義。先行指標(biāo)應(yīng)該與基準(zhǔn)指標(biāo)具有相似的波形，并且具有比基準(zhǔn)指標(biāo)提前達(dá)到波峰或波谷的特點(diǎn)，這樣才能利用先行指標(biāo)的走勢對基準(zhǔn)指標(biāo)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)進(jìn)行預(yù)警。

用轉(zhuǎn)折點(diǎn)判別法來尋找先行指標(biāo)的基本原理是：分析比較基準(zhǔn)指標(biāo)和分析指標(biāo)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)和出現(xiàn)轉(zhuǎn)折點(diǎn)的時(shí)間，優(yōu)先選擇轉(zhuǎn)折點(diǎn)重合率高和時(shí)差大的指標(biāo)作為先行指標(biāo)。

用轉(zhuǎn)折點(diǎn)判別法確定用電量先行指標(biāo)的步驟如下：

（1）對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。首先將用電量當(dāng)月增速和進(jìn)入篩選范圍的指標(biāo)當(dāng)月增速進(jìn)行移動(dòng)平滑，消除季節(jié)性異常波動(dòng)的影響。

表1 用電量（當(dāng)月增速）與其他指標(biāo)的時(shí)差相關(guān)系數(shù)

表2 用電量（當(dāng)月增速）與其他指標(biāo)的時(shí)差相關(guān)系數(shù)（平滑后）

（2）確定轉(zhuǎn)折點(diǎn)判別準(zhǔn)則。設(shè)定轉(zhuǎn)折點(diǎn)判別準(zhǔn)則如下：增速在7個(gè)月內(nèi)（含當(dāng)月及前后3個(gè)月）為局部最大，且當(dāng)月增速比7個(gè)月內(nèi)平均增速高2%以上；或增速在7個(gè)月內(nèi)（含當(dāng)月及前后3個(gè)月）為局部最小，且當(dāng)月增速比7個(gè)月內(nèi)平均增速低2%以上。

（3）分析確定用電量和其他指標(biāo)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。按照以上轉(zhuǎn)折點(diǎn)判別準(zhǔn)則進(jìn)行分析，2005年1月—2009年12月，全社會(huì)用電量有6個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，3個(gè)波峰，3個(gè)波谷。

采用相同的判別準(zhǔn)則，分析高耗能行業(yè)用電量和其他指標(biāo)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，并與全社會(huì)用電量的轉(zhuǎn)折點(diǎn)進(jìn)行對比，得到表3。

（4）比較轉(zhuǎn)折點(diǎn)有效率和時(shí)差，確定先行指標(biāo)排序。每個(gè)指標(biāo)的轉(zhuǎn)折點(diǎn)個(gè)數(shù)不同，其中值得關(guān)注的是與全社會(huì)轉(zhuǎn)折點(diǎn)一致的轉(zhuǎn)折點(diǎn)（稱為一致轉(zhuǎn)折點(diǎn)）個(gè)數(shù)。例如：在考察的時(shí)間周期內(nèi)，鋼材產(chǎn)量共有7個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，其中6個(gè)與全社會(huì)用電量趨勢一致。由于全社會(huì)用電量有6個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，如果其他指標(biāo)一致轉(zhuǎn)折點(diǎn)個(gè)數(shù)少于5個(gè)，不能接受其為判斷用電量轉(zhuǎn)折點(diǎn)的先行指標(biāo)。

表3 全社會(huì)用電量與其他指標(biāo)轉(zhuǎn)折點(diǎn)對比分析表

計(jì)算其他指標(biāo)與全社會(huì)用電量達(dá)到轉(zhuǎn)折點(diǎn)的時(shí)差，與全社會(huì)用電同步或滯后于全社會(huì)用電量的指標(biāo)不接受為先行指標(biāo)。

大部分影響因素要比全社會(huì)用電量波動(dòng)劇烈，造成影響因素的轉(zhuǎn)折點(diǎn)個(gè)數(shù)一般多于全社會(huì)用電量的轉(zhuǎn)折點(diǎn)個(gè)數(shù)，如果選擇過于敏感的指標(biāo)作為先行指標(biāo)，可能造成誤判。通過計(jì)算轉(zhuǎn)折點(diǎn)判斷的有效率來評價(jià)該指標(biāo)是否過于敏感。

有效率越高，表明用該指標(biāo)來判斷的準(zhǔn)確率越高。如果有效率在50%以上，表明當(dāng)影響因素出現(xiàn)波峰或波谷時(shí)，全社會(huì)用電量也出現(xiàn)波峰或波谷的概率在50%以上。

采用轉(zhuǎn)折點(diǎn)判別法選擇先行指標(biāo)，優(yōu)先考慮有效轉(zhuǎn)折點(diǎn)個(gè)數(shù)大于等于5、時(shí)差大于0、有效率在50%以上的指標(biāo)，這些指標(biāo)包括：粗鋼產(chǎn)量、鋼材產(chǎn)量、汽車產(chǎn)量、化肥產(chǎn)量、電解鋁價(jià)格、房地產(chǎn)開發(fā)投資、商品房銷售面積、商品房新開工面積。

值得注意的是，按照轉(zhuǎn)折點(diǎn)判別法，高耗能行業(yè)用電量本身就是全社會(huì)用電量的先行指標(biāo)。

1.5 異常點(diǎn)判別法

對用電量進(jìn)行預(yù)警，很重要的一個(gè)目的是要對用電量的異常增長或異常下滑提前預(yù)報(bào)。用電量增長的異常點(diǎn)并不一定是用電量增長的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，這就要求用電量先行指標(biāo)不僅要反映用電量的轉(zhuǎn)折變化，還要能夠?qū)τ秒娏康漠惓Ｗ兓龀鎏崆胺从?。圖1說明了轉(zhuǎn)折點(diǎn)與異常點(diǎn)的區(qū)別。

圖1 轉(zhuǎn)折點(diǎn)與異常點(diǎn)的區(qū)別

用異常點(diǎn)判別法來尋找先行指標(biāo)的基本原理是：分析比較基準(zhǔn)指標(biāo)和分析指標(biāo)的異常點(diǎn)和出現(xiàn)異常點(diǎn)的時(shí)間，優(yōu)先選擇變化早的指標(biāo)作為先行指標(biāo)。

用異常點(diǎn)判別法確定用電量先行指標(biāo)的步驟如下：

（1）對基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理。首先將用電量當(dāng)月增速和進(jìn)入篩選范圍的指標(biāo)當(dāng)月增速進(jìn)行移動(dòng)平滑，消除季節(jié)性異常波動(dòng)的影響。

（2）確定異常點(diǎn)判別準(zhǔn)則。設(shè)定異常點(diǎn)判別準(zhǔn)則如下：以指標(biāo)增速連續(xù)3月增長或下降，累計(jì)變化幅度超過5%為閥值，超過閥值為異常變化。

（3）分析確定用電量和其他指標(biāo)的異常點(diǎn)和出現(xiàn)時(shí)間。按照以上異常點(diǎn)判別準(zhǔn)則進(jìn)行分析，從2005年1月至2009年12月，全社會(huì)用電量只有2個(gè)異常變化點(diǎn)，一個(gè)是2008年4月以后，受金融危機(jī)影響，全社會(huì)用電量異常下降；另一個(gè)是2009年1月，全社會(huì)用電量觸底以后又出現(xiàn)了異常增長。分析其他指標(biāo)在這2個(gè)異常點(diǎn)的變化情況，可以得到表4。

從表4中可以看出，在金融危機(jī)發(fā)生時(shí)，大部分指標(biāo)都發(fā)生了異常變化，且變化早于全社會(huì)用電量。但是當(dāng)全社會(huì)用電觸底反彈時(shí)，只有4個(gè)指標(biāo)出現(xiàn)了提前反映。

在2個(gè)異常點(diǎn)均領(lǐng)先于用電量變化的指標(biāo)有：粗鋼產(chǎn)量、鋼材產(chǎn)量、商品房銷售面積、商品房新開工面積。在一個(gè)異常點(diǎn)領(lǐng)先、另一個(gè)異常點(diǎn)同步的指標(biāo)有：固定資產(chǎn)投資、汽車產(chǎn)量、化肥產(chǎn)量、水泥產(chǎn)量。

表4 指標(biāo)異常點(diǎn)分析表

1.6 綜合分析

在前面3種方法的基礎(chǔ)上，采用綜合評分法對先行指標(biāo)進(jìn)行綜合比選。假設(shè)：

（1）在時(shí)差分析法中，指標(biāo)與用電量相關(guān)系數(shù)在0.7以上，且指標(biāo)變化領(lǐng)先于用電量的得2分；相關(guān)系數(shù)在0.7以上，且指標(biāo)變化同步于用電量的得1分。

（2）在轉(zhuǎn)折點(diǎn)判別法中，判斷用電量轉(zhuǎn)折點(diǎn)有效率在50%以上，且領(lǐng)先于用電量的指標(biāo)得2分。

（3）在異常點(diǎn)判別法中，在2個(gè)異常點(diǎn)均領(lǐng)先于用電量變化的指標(biāo)得2分；在一個(gè)異常點(diǎn)領(lǐng)先、另一個(gè)異常點(diǎn)同步的指標(biāo)得1分。

計(jì)算每個(gè)指標(biāo)的綜合得分，得到表5。

選取綜合得分在3分以上的指標(biāo)作為用電量的先行指標(biāo)，這些指標(biāo)按得分排序如下：鋼材產(chǎn)量、商品房新開工面積、粗鋼產(chǎn)量、汽車產(chǎn)量、化肥產(chǎn)量、商品房銷售面積、電解鋁價(jià)格、房地產(chǎn)開發(fā)投資。

2 預(yù)警指標(biāo)的選取

在完成先行指標(biāo)的分析篩選之后，要確定預(yù)警指標(biāo)?？梢詮南刃兄笜?biāo)中選擇單一指標(biāo)作為預(yù)警指標(biāo)，也可以選取多個(gè)指標(biāo)形成一組預(yù)警指標(biāo)，還可以在多個(gè)先行指標(biāo)的基礎(chǔ)上定義一個(gè)預(yù)警綜合指數(shù)，用綜合指數(shù)來進(jìn)行預(yù)警。

表5 先行指標(biāo)綜合評分表

2.1 單一先行指標(biāo)

確定預(yù)警指標(biāo)最簡單的方法就是從先行指標(biāo)中選擇單一指標(biāo)，該指標(biāo)應(yīng)該是提前反映用電量走勢的“最佳”指標(biāo)。根據(jù)前面對先行指標(biāo)的分析，綜合來看，如果要選擇單一指標(biāo)作為預(yù)警指標(biāo)，最合適的應(yīng)該是鋼材產(chǎn)量。

首先，鋼鐵行業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)重要的基礎(chǔ)行業(yè)，具有關(guān)聯(lián)行業(yè)多、對經(jīng)濟(jì)影響大的特點(diǎn)，鋼材產(chǎn)量是反映鋼鐵行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的綜合性指標(biāo)，也是與用電量相關(guān)度最高的指標(biāo)；其次，根據(jù)時(shí)差分析法分析結(jié)果，鋼材產(chǎn)量變化領(lǐng)先于用電量2個(gè)月，與用電量的相關(guān)系數(shù)超過0.9，用鋼材產(chǎn)量反映用電量的轉(zhuǎn)折變化有效率超過80%，并且在用電量2次出現(xiàn)異常變化時(shí)，鋼材產(chǎn)量均有提前反映。因此，從實(shí)證分析的角度看，選擇鋼材產(chǎn)量作為用電量的預(yù)警指標(biāo)是合理的。

2005—2009年，鋼材產(chǎn)量當(dāng)月增速與用電量當(dāng)月增速的走勢對比見圖2。從圖2中可以看出，鋼材產(chǎn)量變化趨勢與用電量變化趨勢基本相同，而且鋼材產(chǎn)量變化略為領(lǐng)先于用電量變化。

2.2 多個(gè)先行指標(biāo)

采用單一先行指標(biāo)對用電量進(jìn)行預(yù)警，具有簡單、實(shí)用的特點(diǎn)，但是容易受到預(yù)警指標(biāo)異常波動(dòng)的影響，預(yù)警的有效性和可靠性需要改進(jìn)。改進(jìn)方法是采用多個(gè)先行指標(biāo)構(gòu)成預(yù)警指標(biāo)體系，通過多個(gè)指標(biāo)的互相補(bǔ)充、互相印證，達(dá)到提高用電量預(yù)警準(zhǔn)確性和可靠性的目的。

圖2 鋼材產(chǎn)量與全社會(huì)用電量增速對比圖

根據(jù)前面對先行指標(biāo)的綜合分析，綜合得分較高的指標(biāo)有：鋼材產(chǎn)量、商品房新開工面積、粗鋼產(chǎn)量、汽車產(chǎn)量、化肥產(chǎn)量、商品房銷售面積、電解鋁價(jià)格、房地產(chǎn)開發(fā)投資。其中，鋼材產(chǎn)量和粗鋼產(chǎn)量、商品房新開工面積和銷售面積屬于同類指標(biāo)，且變化趨勢高度一致。為了避免重復(fù)，應(yīng)該剔除粗鋼產(chǎn)量和商品房銷售面積，這樣可得到由6個(gè)先行指標(biāo)構(gòu)成的預(yù)警指標(biāo)體系，如表6所示。

表6 預(yù)警指標(biāo)體系

2.3 綜合指數(shù)

為了提高預(yù)警的可靠性，除了采用多個(gè)指標(biāo)構(gòu)成預(yù)警指標(biāo)體系，還可以構(gòu)造包含多個(gè)先行指標(biāo)的綜合指數(shù)作為預(yù)警指標(biāo)，這樣既可以保留多個(gè)指標(biāo)的信息，又具有簡單、明確的優(yōu)點(diǎn)，避免了多個(gè)指標(biāo)可能發(fā)出矛盾信息的問題。

綜合指數(shù)可以取多個(gè)先行指標(biāo)當(dāng)月同比增速的加權(quán)平均值，權(quán)重根據(jù)先行指標(biāo)的綜合評分來確定。

（鋼材產(chǎn)量當(dāng)月增速×6+汽車產(chǎn)量當(dāng)月增速×5+化肥產(chǎn)量當(dāng)月增速×5+電解鋁價(jià)格當(dāng)月增速×3+房地產(chǎn)投資當(dāng)月增速×3+商品房新開工面積×6）/28

表7是一個(gè)計(jì)算綜合指數(shù)的例子。

采用上述方法計(jì)算綜合指數(shù)，繪出2005—2009年綜合指數(shù)與用電量當(dāng)月增速的走勢對比圖，見圖3。從圖3中可以看出，鋼材產(chǎn)量變化趨勢與用電量變化趨勢基本吻合，而且綜合指數(shù)變化略為領(lǐng)先于用電量變化。

表7 綜合指標(biāo)計(jì)算實(shí)例

圖3 綜合指數(shù)與全社會(huì)用電量增速對比圖

3 結(jié)束語

本文采用時(shí)差相關(guān)分析法、轉(zhuǎn)折點(diǎn)判別法和異常點(diǎn)判別法，對用電量的重要影響因素進(jìn)行了分析比選，得到用電量的先行指標(biāo)包括：鋼材產(chǎn)量、商品房新開工面積、粗鋼產(chǎn)量、汽車產(chǎn)量、化肥產(chǎn)量、商品房銷售面積、電解鋁價(jià)格和房地產(chǎn)開發(fā)投資額。提出了用電量預(yù)警指標(biāo)的三種構(gòu)造方法，初步實(shí)證分析表明，預(yù)警指標(biāo)領(lǐng)先于用電量發(fā)生變化，這為進(jìn)一步構(gòu)建用電量預(yù)警模型奠定了基礎(chǔ)。

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［1］李本建.監(jiān)測預(yù)警指標(biāo)體系和指標(biāo)預(yù)測模型研究[J].航空系統(tǒng)工程,1995(2)：29-33.

［2］黃繼鴻,雷戰(zhàn)波,凌超.經(jīng)濟(jì)預(yù)警方法研究綜述[J].系統(tǒng)工程,2003(2)：65-70.

［3］何問陶,劉朝陽.我國宏觀經(jīng)濟(jì)先行指標(biāo)體系及對經(jīng)濟(jì)預(yù)測實(shí)證研究[J].南方金融,2007(4)：14-17.

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Research on early warring index system of social electricity consumption

ZHANG Wei,FAN Yu?hong,ZHOU Xiao?bing
（Central China Electric Power Research Institute,Wuhan 430077,China）

First,the meaning of consumption early warring of social electricity is analyzed in this paper.And then the choosing principle and range of leading index is proposed.By method of time difference correlative analysis,turning point analysis and ex?ceptional point analysis,the leading index of social electricity con?sumption is selected.Finally,this paper gives the way to construct the early warring index,which builds the foundation of modeling early warring of social electricity consumption.

social electricity consumption；early warring；index system；leading index

分析了開展全社會(huì)用電預(yù)警的意義，提出了選取先行指標(biāo)的原則和篩選范圍，針對國家電網(wǎng)公司經(jīng)營區(qū)域全社會(huì)用電量，采用時(shí)差相關(guān)分析、轉(zhuǎn)折點(diǎn)分析、異常點(diǎn)分析3種方法進(jìn)行了實(shí)證分析，得到了全社會(huì)用電量的先行指標(biāo)，并且提出了預(yù)警指標(biāo)的構(gòu)造方法，為建立用電量預(yù)警模型奠定了基礎(chǔ)。

全社會(huì)用電；預(yù)警；指標(biāo)體系；先行指標(biāo)

1009-1831（2012）02-0007-06

2011-10-25；修回日期：2011-12-09

張維（1966），男，河北保定人，碩士，高級經(jīng)濟(jì)師，主要從事能源經(jīng)濟(jì)、電力規(guī)劃、電力市場方面的研究工作；范玉宏（1978），男，湖北鐘祥人，博士，高級工程師，主要從事電力市場、能源經(jīng)濟(jì)方面的研究工作；周小兵（1974），女，湖北武漢人，碩士，高級工程師，主要從事能源經(jīng)濟(jì)、電力規(guī)劃、電力市場方面的研究工作。

F407.61

A