鋼鐵企業(yè)用電量預(yù)測(cè)模型研究

李艷青

(安陽(yáng)鋼鐵股份有限公司)

0 引言

隨著國(guó)家電力體制市場(chǎng)化改革工作的推進(jìn)，各地區(qū)電力市場(chǎng)實(shí)行電力直接交易政策。電力用戶與發(fā)電企業(yè)可通過(guò)雙邊協(xié)商和集中撮合兩種方式進(jìn)行直接交易。鋼鐵企業(yè)作為電力大用戶，在這種交易模式下，用電量的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)成為了企業(yè)適應(yīng)電力直接交易規(guī)則的重要支持手段。針對(duì)鋼鐵企業(yè)能源中心的運(yùn)行數(shù)據(jù)與生產(chǎn)過(guò)程數(shù)據(jù)，研究了鋼鐵企業(yè)用電負(fù)荷的變化趨勢(shì)與特性，從而對(duì)鋼鐵企業(yè)用電情況進(jìn)行了簡(jiǎn)要分析，依照統(tǒng)計(jì)學(xué)原理建立了多元線性回歸、季節(jié)趨勢(shì)預(yù)測(cè)、指數(shù)平滑多種用電量預(yù)測(cè)模型，為鋼鐵企業(yè)用電量預(yù)測(cè)提供了堅(jiān)實(shí)有力的技術(shù)支撐。

1 用電量預(yù)測(cè)系統(tǒng)建模

根據(jù)鋼鐵企業(yè)的用電負(fù)荷特點(diǎn)，分析了影響用電量的不同類型因素，如連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)設(shè)備與間歇性運(yùn)轉(zhuǎn)設(shè)備的產(chǎn)量因素；采暖季與非采暖季鋼鐵企業(yè)生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變的因素；企業(yè)用電量以一年為統(tǒng)計(jì)周期，具有穩(wěn)定性、規(guī)則性特點(diǎn)的因素。按影響因素抽取樣本數(shù)據(jù)得到相應(yīng)的預(yù)測(cè)系統(tǒng)模型。某鋼鐵企業(yè)用電量預(yù)測(cè)系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)如圖1所示。

預(yù)測(cè)系統(tǒng)模型結(jié)構(gòu)

1.1 多元線性回歸分析電量模型

此次研究的企業(yè)屬于鋼鐵生產(chǎn)全流程聯(lián)合企業(yè)，生產(chǎn)工藝流程為焦化、燒結(jié)—煉鐵—煉鋼—軋鋼，各工藝產(chǎn)量均可以影響用電量的變化。按照抓主要因素的原則，根據(jù)不同工藝流程的運(yùn)行方式，選擇鐵產(chǎn)量作為連續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)設(shè)備產(chǎn)量的代表；選擇軋材產(chǎn)量作為間歇性運(yùn)轉(zhuǎn)設(shè)備產(chǎn)量的代表。在此基礎(chǔ)上采集數(shù)據(jù)，構(gòu)成數(shù)據(jù)模型。采集到的鋼鐵廠產(chǎn)量、用電量數(shù)據(jù)見(jiàn)表1，鐵、軋材產(chǎn)量與用電量的變化關(guān)系如圖2所示。

從表1和圖1可以看出，在不考慮檢修、定修等因素的情況下，總用電量與鐵產(chǎn)量、軋材產(chǎn)量呈線性關(guān)系，因此建立了三元線性回歸模型。設(shè)定Yi表示總用電量，X1i表示鐵產(chǎn)量，X2i表示軋材產(chǎn)量，根據(jù)經(jīng)驗(yàn)設(shè)定常數(shù)C ，即鐵、軋材產(chǎn)量均為零時(shí)，非生產(chǎn)設(shè)施的用電量，模型表達(dá)式為：

表1 鐵、軋材產(chǎn)量、用電量數(shù)據(jù)

運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)Eviews軟件，采用最小二乘法對(duì)表1中的數(shù)據(jù)進(jìn)行線性回歸，可得模型表達(dá)式：

模型計(jì)算結(jié)果說(shuō)明，在其他因素不變的情況下，鐵產(chǎn)量每增加1 萬(wàn)噸，其用電量增加276.32 萬(wàn)千瓦時(shí)；在其他因素不變的情況下，鋼材產(chǎn)量每增加1 萬(wàn)噸，其用電量增加101.93 萬(wàn)千瓦時(shí)。

1.2 季節(jié)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型

由于鋼鐵企業(yè)的產(chǎn)品結(jié)構(gòu)會(huì)隨著市場(chǎng)需求的變化而調(diào)整，所以鋼鐵企業(yè)的生產(chǎn)模式也會(huì)和銷售市場(chǎng)一樣具有季節(jié)性。以此為基礎(chǔ)采集數(shù)據(jù)，采集2016年—2019年各月的用電量，具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表2。將數(shù)據(jù)以季度為周期制季度用電量變化趨勢(shì)，如圖3如示。

從圖3可以看出，用電量按照季度這一周期做規(guī)律性變化。那么，假定企業(yè)生產(chǎn)設(shè)備無(wú)新增，各工序產(chǎn)量同期接近相同的情況下，預(yù)測(cè)單季度用電量可以認(rèn)定為事務(wù)變化不大的趨勢(shì)預(yù)測(cè)，即“過(guò)去這樣，將來(lái)也這樣”。

表2 2016年—2019年各月用電量

圖3 季度用電量變化趨勢(shì)

依據(jù)這一特征，可以采用時(shí)間序列預(yù)測(cè)法中的時(shí)序平均數(shù)法進(jìn)行預(yù)測(cè)。即把采集數(shù)據(jù)作觀察值，求出算術(shù)平均數(shù)，作為下期預(yù)測(cè)值。為把近期和遠(yuǎn)期數(shù)據(jù)等同化、平均化，設(shè)定單月用電量為aix（i=16，17，18，19；x=1，2，…11，12），以季度為單元用電量為Sj（j=1，2，3，4），年用電量Yi表達(dá)式為：

所以年用電量預(yù)測(cè)模型為：

1.3 指數(shù)平滑預(yù)測(cè)模型

指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法是生產(chǎn)預(yù)測(cè)中常見(jiàn)的一種預(yù)測(cè)方法。其特點(diǎn)是兼容了全期平均與移動(dòng)平均的優(yōu)點(diǎn)，只需少量數(shù)據(jù)資料，就可以預(yù)測(cè)所需結(jié)果。采集近幾年企業(yè)的全年用電量數(shù)據(jù)，具體見(jiàn)表3。

表3 2013年—2019年企業(yè)全年用電量數(shù)據(jù)

從圖3可以看出， 2013年以來(lái)，企業(yè)年用電量較為穩(wěn)定，并未呈現(xiàn)出明顯增長(zhǎng)趨勢(shì)。因此，使用指數(shù)平滑法中的一次指數(shù)平滑法構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，即：

其中， 為實(shí)際值， 為預(yù)測(cè)值，系數(shù)α的取值范圍為0<α<1，實(shí)際運(yùn)用中，α的大小表明修正幅度。Α值越大修正幅度越大，反則越小。所以在時(shí)間序列波動(dòng)不大的情況下α取值一般在0.15～0.2之間。本次預(yù)測(cè)選取α在時(shí)間序列波動(dòng)不大的區(qū)間范圍內(nèi)的最大值與最小值，求得預(yù)測(cè)值與實(shí)際值差的平方和最小，即為α的最優(yōu)取值。

因此，α分別取0.2、0.15，利用式（7）進(jìn)行試算，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 試算結(jié)果

當(dāng)α=0.2時(shí)，差值平方和為22.22；當(dāng)α=0.15時(shí)，差值平方和為23.46。所以當(dāng)α=0.2時(shí)2020年用電量預(yù)測(cè)值為347 000 萬(wàn)千瓦時(shí)，為最佳值。

2 模型驗(yàn)證

2.1 多元線性回歸分析電量模型驗(yàn)證

選擇2020年各季度中間月份的實(shí)際數(shù)據(jù)為代表，根據(jù)式（3）計(jì)算預(yù)測(cè)用電量，將實(shí)際用電量與預(yù)測(cè)用電量進(jìn)行比較，以電力直接交易規(guī)則中的偏差考核辦法（±5%）為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)文中的多元線性回歸分析電量模型進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 多元線性回歸分析電量模型驗(yàn)證結(jié)果

從表5可以看出，所選各月的模型預(yù)測(cè)電量與實(shí)際用電量偏差均控制在±5%之內(nèi)，符合標(biāo)準(zhǔn)，所以該模型可以作為企業(yè)用電量預(yù)測(cè)的參考依據(jù)。

2.2 季節(jié)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型與指數(shù)平滑預(yù)測(cè)模型驗(yàn)證

根據(jù)式（4）、式（5）、式（6）計(jì)算出各季度的預(yù)測(cè)電量，將2020年各季度的實(shí)際用電量與預(yù)測(cè)用電量進(jìn)行比較，以電力直接交易規(guī)則中的偏差考核辦法（±5%）為標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)文中季節(jié)趨勢(shì)模型進(jìn)行驗(yàn)證，驗(yàn)證結(jié)果見(jiàn)表6。

從表6可以看出，所選各季度模型預(yù)測(cè)電量與實(shí)際用電量偏差并未全部控制在±5%之內(nèi)，所以該模型僅適合作為企業(yè)用電量趨勢(shì)預(yù)測(cè)，精準(zhǔn)預(yù)測(cè)還受生產(chǎn)模式變更的影響，具有一定局限性。

表6 季節(jié)趨勢(shì)模型驗(yàn)證

同樣將2020年全年實(shí)際用電量351 000 萬(wàn)千瓦時(shí)與文中1.3中的預(yù)測(cè)用電量347 000 萬(wàn)千瓦時(shí)進(jìn)行比較，差值4 000 萬(wàn)千瓦時(shí)，月平均偏差在1.1%左右，符合標(biāo)準(zhǔn)。因此，指數(shù)平滑預(yù)測(cè)模型可以作為預(yù)測(cè)企業(yè)全年用電量的參考依據(jù)。

3 結(jié)語(yǔ)

在預(yù)測(cè)鋼鐵企業(yè)用電量的過(guò)程中，不同的預(yù)測(cè)模型有各自的特點(diǎn)。文中所列舉的三種模型，其中多元線性回歸模型易于分析各工序產(chǎn)量因素對(duì)總用電量的影響；季節(jié)趨勢(shì)預(yù)測(cè)模型則更傾向于研究企業(yè)用電量在一定時(shí)期內(nèi)的發(fā)展變化趨勢(shì)與規(guī)律，再根據(jù)所發(fā)現(xiàn)的規(guī)律對(duì)未來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)；指數(shù)平滑模型綜合全期平均和移動(dòng)平均，更適合企業(yè)用電量的中、短期預(yù)測(cè)。