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    山東省電力需求預(yù)測的協(xié)整模型構(gòu)建研究

    2014-01-16 05:57:08于松青
    電子設(shè)計工程 2014年6期
    關(guān)鍵詞:需求量協(xié)整預(yù)測值

    于松青 , 林 盛

    (1.天津大學(xué) 管理與經(jīng)濟學(xué)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(yù)測是電力工業(yè)進行生產(chǎn)與建設(shè)的基礎(chǔ),是電力系統(tǒng)進行規(guī)劃與設(shè)計的基礎(chǔ),它將決定著電力工業(yè)的發(fā)展水平、發(fā)展速度、技術(shù)方向與能源結(jié)構(gòu)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(wǎng)結(jié)構(gòu)的情況。因此,考慮影響電力需求的因素,并建立有效的預(yù)測模型,從而提高電力需求量的預(yù)測精度,將具有重要的理論意義與應(yīng)用價值。

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

    1 相關(guān)文獻綜述

    20世紀80年代以來,電力需求預(yù)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(yù)測和決策的研究,在研究過程中,已經(jīng)發(fā)展了多種預(yù)測方法,如時間序列分析法、灰色預(yù)測法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和組合模型等,目前比較常用的是協(xié)整檢驗?zāi)P汀?/p>

    Asafu-Adjaye[1](2000)運用誤差修正模型和協(xié)整檢驗?zāi)P吞接懥藖喼?個發(fā)展中國家電力需求與GDP之間的因果關(guān)系,研究表明在短期內(nèi)泰國和菲律賓存在電力需求與GDP之間的雙向因果關(guān)系,印度存在電力需求到GDP的單向因果關(guān)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(guān)系,印度的電力需求和價格均是GDP的原因。Thoma[2](2004)根據(jù)美國1973-2000年的月度數(shù)據(jù),按照不同部門分別實證檢驗了電力需求與經(jīng)濟產(chǎn)出之間的因果關(guān)系,結(jié)果顯示經(jīng)濟發(fā)展對總電力需求的變化有明顯的Granger因果關(guān)系。李濟英[3](2004)構(gòu)建了電力需求與經(jīng)濟發(fā)展之間的協(xié)整檢驗?zāi)P汀:螘云?、劉希穎、林艷蘋[4](2009)考察了電力需求預(yù)測與城市化進程的關(guān)系,分別運用面板數(shù)據(jù)非線性模型與協(xié)整模型對我國電力需求做了比較研究和預(yù)測,兩個模型的計算結(jié)果基本一致,數(shù)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(guān)。劉暢、高鐵梅[5](2011)利用月度數(shù)據(jù),構(gòu)建了誤差修正模型,研究了影響電力需求的長期經(jīng)濟因素與短期動態(tài)調(diào)整效應(yīng),研究發(fā)現(xiàn)工業(yè)經(jīng)濟增長、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)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(yù)測。李新英[7](2012)運用格蘭杰因果關(guān)系和誤差修正模型研究了新疆地區(qū)電力需求與國內(nèi)生產(chǎn)總值以及3次產(chǎn)業(yè)增長之間的關(guān)系及其影響程度,并在此基礎(chǔ)上對新疆未來一段時間的電力需求量進行了預(yù)測。

    2 變量選取和數(shù)據(jù)處理

    由需求理論可知,經(jīng)濟增長是電力需求的主要影響因素,經(jīng)濟增長可以采用山東省的國內(nèi)生產(chǎn)總值來衡量。此外,人口數(shù)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(nèi)生產(chǎn)總值GDP和總?cè)丝跀?shù)量TP。為了消除數(shù)據(jù)的異方差性和波動性,所選變量均取對數(shù),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(shù)據(jù),同時對2010-2011年的電力需求進行預(yù)測。所選數(shù)據(jù)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(yù)測

    1)協(xié)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(jié)果如表1所示。

    表1 變量平穩(wěn)性檢驗結(jié)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(jù)EG兩步法檢驗變量間是否存在協(xié)整關(guān)系,檢驗結(jié)果如表2所示。

    表2 變量協(xié)整檢驗結(jié)果Tab.2 Test result of variables cointegration

    從表2檢驗結(jié)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(xié)整關(guān)系,并且協(xié)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(nèi)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(jié)果都是有效的。因此,電力需求、國內(nèi)生產(chǎn)總值和總?cè)丝跀?shù)量之間存在如公式(1)所示的長期均衡關(guān)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(jīng)濟增長是電力需求的主要影響因素,當國內(nèi)生產(chǎn)總值增長1%時,電力需求會相應(yīng)增長0.746%,這說明山東省的電力消耗增長速度低于國內(nèi)生產(chǎn)總值的增長速度。人口數(shù)量也是電力需求的重要影響因素,當人口數(shù)量增長1%時,電力需求會相應(yīng)增長0.599%,這說明電力需求很大程度上依賴于人口數(shù)量。

    2)電力需求估計預(yù)測

    根據(jù)上述公式1的長期均衡模型,可以預(yù)測2010-2011年山東省電力需求量。預(yù)測結(jié)果如表3所示。

    表3 2010-2011年預(yù)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(yù)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(yù)測效果比較好。

    作出預(yù)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(yù)測值和實際值基本在一條線上,這表明構(gòu)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(yù)測。

    4 電力需求的誤差修正模型

    根據(jù)電力需求量和相關(guān)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(yù)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(guān)系,電力需求量短期波動是根據(jù)國內(nèi)生產(chǎn)總值和總?cè)丝跀?shù)量的長期均衡關(guān)系的失衡程度來進行調(diào)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(nèi),國內(nèi)生產(chǎn)總值增加1%將使電力需求量增加0.782 510%,影響較大;總?cè)丝跀?shù)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(shù)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(diào)整力度拉回到均衡狀態(tài),這一調(diào)整力度是比較大的。由此可知,誤差修正模型可以預(yù)測短期的電力需求量。

    利用模型2可以得到2010-2011年的預(yù)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(yù)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(yù)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(yù)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(nèi),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(yù)測效果是比較好的,可以用于短期預(yù)測。

    5 結(jié) 論

    文中在分析電力需求影響因素的基礎(chǔ)上,利用協(xié)整理論和誤差修正模型對電力需求量進行建模,發(fā)現(xiàn)電力需求量與國內(nèi)生產(chǎn)總值、人口數(shù)量存在協(xié)整關(guān)系,國內(nèi)生產(chǎn)總值和人口數(shù)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(yù)測的,并且具有很高的預(yù)測精確度。

    在上述實證研究的基礎(chǔ)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(yù)警體系;2)調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟結(jié)構(gòu),改變經(jīng)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(shù)量增長;4)提高科學(xué)技術(shù)水平,改善工業(yè)用電效率;5)大力發(fā)展環(huán)保產(chǎn)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(jīng)濟互動關(guān)系分析[J].經(jīng)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(yù)測[J].經(jīng)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(xué),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(xué),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.

    [7]李新英.基于ECM模型的新疆電力需求預(yù)測[J].新疆財經(jīng),2012(1):61-66.LI Xin-ying.The forecast of electricity demand for the Xinjiang Uygur Autonomous Region based on the ECM model[J].Xinjiang Finance,2012(1):61-66.

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