龐建軍 夏振超 張雪蓮
(廣州供電局有限公司蘿崗供電局,廣東 廣州 510400)
電量預(yù)測[1-3]是供電企業(yè)開展電力營銷[4-5]的基礎(chǔ)性工作?,F(xiàn)有的電量預(yù)測模型,往往僅考察歷史電量數(shù)據(jù)自身的特點(diǎn),而對數(shù)據(jù)形成背后的影響因素缺乏深入的分析,這樣預(yù)測得到的結(jié)果可信度其實(shí)有待商榷。
電量變化受多種因素影響,若能計算出各影響因素對電量變化的具體影響程度,則可以對電量預(yù)測結(jié)果進(jìn)行修正,并可以挖掘出影響電量變化的關(guān)鍵因素,從而明確電力營銷工作重點(diǎn)。
影響電量變化的因素有很多,可分為外部因素和內(nèi)部因素。外部因素中的某些因素,如人口、氣候、經(jīng)濟(jì)等都有一定的數(shù)據(jù)記錄,可進(jìn)行相關(guān)性分析,而另外一些因素,如能源政策、環(huán)保標(biāo)準(zhǔn)、科學(xué)技術(shù)水平等通常是通過語言來表述,沒有量化數(shù)據(jù),難以直接分析其對電量的影響。不過,這些因素的影響往往可以通過某些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的變化反映出來,因此可以通過對經(jīng)濟(jì)指標(biāo)與電量做相關(guān)性分析,間接地反映這些因素對于電量的綜合影響。
每個行業(yè)的電量可以看做是影響電量變化的內(nèi)部因素。一個地區(qū)的總電量是由若干個不同行業(yè)的電量組成的,不同行業(yè)的發(fā)展情況不同,電量變化規(guī)律也不相同,通過對行業(yè)電量和總電量進(jìn)行相關(guān)性分析,就可以知道哪些行業(yè)是影響總電量變化的重要因素[6]。
本文擬引入相關(guān)性分析[7]方法,利用簡單相關(guān)系數(shù)[8]和復(fù)相關(guān)系數(shù)來考察電量與單因素及多因素之間的相關(guān)程度,從而找出影響電量變化的關(guān)鍵因素,為做好電力營銷工作提供重要依據(jù)。
研究各種不確定因素(如人口、氣候、經(jīng)濟(jì)等)對電量預(yù)測的影響程度,需要對它們進(jìn)行相關(guān)性分析。常用的相關(guān)性分析方法是計算變量之間的相關(guān)系數(shù)。相關(guān)系數(shù)可分為線性相關(guān)系數(shù)和非線性相關(guān)系數(shù)[7-8]。線性相關(guān)系數(shù)又分為簡單相關(guān)系數(shù)和復(fù)相關(guān)系數(shù)。本文只研究線性相關(guān)系數(shù)。
簡單相關(guān)系數(shù)(簡稱相關(guān)系數(shù))是反映兩變量間線性相關(guān)關(guān)系的統(tǒng)計指標(biāo)。設(shè)n 維向量X 與Y,則X、Y 的相關(guān)系數(shù)為:
相關(guān)系數(shù)ρXY取值在-1 到1 之間,ρXY=0 時,稱X,Y 不相關(guān);ρXY>0,表示正相關(guān);ρXY<0,表示負(fù)相關(guān)。ρXY的絕對值越大,表示變量X、Y 的線性相關(guān)程度越高;ρXY的絕對值越小,則變量X、Y 的線性相關(guān)程度越低。|ρXY|=1 時,稱X,Y 完全相關(guān),此時,X,Y 之間具有線性函數(shù)關(guān)系。|ρXY|>0.8 時稱為高度相關(guān),當(dāng)|ρXY|<0.3 時稱為低度相關(guān),其余為中度相關(guān)。
復(fù)相關(guān)系數(shù)是反映一個變量與其他多個變量之間線性相關(guān)程度的指標(biāo)。復(fù)相關(guān)系數(shù)無法直接求出,需要先求出多元線性回歸方程。
設(shè)n 維向量Y 與其他m 個n 維向量X1,X2,…,Xm,則Y 與X1,X2,…,Xm之間的復(fù)相關(guān)系數(shù)計算過程如下:
(1)求Y 與X1,X2,…,Xm的多元線性回歸方程,得:
(2)Y 與X1,X2,…,Xm的復(fù)相關(guān)系數(shù)為:
可發(fā)現(xiàn),簡單相關(guān)系數(shù)其實(shí)就是復(fù)相關(guān)系數(shù)m=1 時的一個特例,計算簡單相關(guān)系數(shù)的時候也可以先求出X 與Y 的一元線性回歸方程。由于多個變量的變化趨勢很難保持一致,復(fù)相關(guān)系數(shù)的正負(fù)就失去了意義,因此一般只看復(fù)相關(guān)系數(shù)的絕對值,|ρ|越大,表明變量Y 與X1,X2,…,Xm之間的線性相關(guān)程度越密切。
由上文的分析可知,影響電量變化的因素有外部因素和內(nèi)部因素,可量化因素和不可量化因素。行業(yè)電量就是影響總電量變化的內(nèi)部因素,尤其是一些支柱行業(yè)、朝陽行業(yè)具有重要的分析價值。行業(yè)電量中的相關(guān)性分析,應(yīng)當(dāng)篩選出可進(jìn)行分析的和具有分析價值的影響因素,并設(shè)計合適的相關(guān)性分析方法,從而全面考察電量與各影響因素之間的關(guān)系。
供電企業(yè)統(tǒng)計的電量數(shù)據(jù)一般是按照電價類別和國家標(biāo)準(zhǔn)《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》來對用電行業(yè)進(jìn)行分類。按照電價標(biāo)準(zhǔn)的不同可以將用電用戶分為大宗工業(yè)用戶、非工業(yè)普通工業(yè)用戶、商業(yè)用戶、居民用戶、農(nóng)業(yè)用戶、稻田排灌用戶?!秶窠?jīng)濟(jì)行業(yè)分類》將用電行業(yè)分為若干門類、大類、中類和小類,共有4 個層次,分類的細(xì)致程度逐層加深。實(shí)際應(yīng)用時可根據(jù)需要進(jìn)行靈活合理的分類。
2.2.1 影響因素的篩選
外部因素中可進(jìn)行分析的有經(jīng)濟(jì)、人口、氣象數(shù)據(jù),其中經(jīng)濟(jì)指標(biāo)有GDP、工業(yè)增加值、進(jìn)出口總額等,人口指標(biāo)有戶籍人口、常住人口、流動人口等,氣象指標(biāo)有年平均氣溫、月平均氣溫、月最高(低)氣溫等。內(nèi)部因素中可進(jìn)行分析的為各行業(yè)的歷史電量值。
具有分析價值的影響因素有:常住人口、月平均氣溫、GDP、工業(yè)增加值、進(jìn)出口總額、地區(qū)支柱行業(yè)的電量值。
2.2.2 行業(yè)電量的相關(guān)性分析方法設(shè)計
(1)單因素相關(guān)性分析
計算總電量與單個因素之間的簡單相關(guān)系數(shù),驗(yàn)證兩變量的線性相關(guān)程度。
(2)多因素相關(guān)性分析
計算總電量與多個因素之間的復(fù)相關(guān)系數(shù),驗(yàn)證總電量與多因素之間的線性相關(guān)程度。
以某供電局(以下以L 局代替)為例,進(jìn)行相關(guān)性分析。由于人口和氣象數(shù)據(jù)缺乏,外部因素只選取了GDP、工業(yè)增加值和進(jìn)出口總額。而內(nèi)部因素選取了大工業(yè)用戶中的汽車、電子、食品藥品、金屬加工、輕工日化五個支柱行業(yè)。
(1)單因素相關(guān)性分析
分別計算L 局總供電量與當(dāng)?shù)谿DP、工業(yè)增加值和進(jìn)出口總額的相關(guān)系數(shù),結(jié)果如表1 所示。為了更直觀的反映總共電量與各因素之間的相關(guān)程度,也求出了各組的一元線性回歸方程。其中L 局季度供電量與當(dāng)?shù)谿DP 的散點(diǎn)圖及一元回歸曲線如圖1 所示。
表1 單因素相關(guān)性分析結(jié)果
圖1 L 局季度供電量與當(dāng)?shù)谿DP 的散點(diǎn)圖及一元回歸曲線
由表1 可見,L 局總供電量與三項經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間都呈正相關(guān)的關(guān)系,且簡單相關(guān)系數(shù)值都在0.8 以上,說明L 局總供電量與三項經(jīng)濟(jì)指標(biāo)分別具有較高的線性相關(guān)程度。由圖1 可見,原始數(shù)據(jù)的散點(diǎn)散落在一元回歸曲線附近,直觀的顯示出L 局總共電量與當(dāng)?shù)谿DP 較高的線性相關(guān)程度。
(2)多因素相關(guān)性分析
分別計算L 局總供電量與GDP、工業(yè)增加值、進(jìn)出口總額之間、L局總供電量與五大行業(yè)供電量之間、L 局大工業(yè)供電量與五大行業(yè)供電量之間的多元線性回歸方程和復(fù)相關(guān)系數(shù),計算結(jié)果如表2 所示。
表2 多因素相關(guān)性分析計算結(jié)果
由表2 可見,3 組多因素相關(guān)性分析得到的復(fù)相關(guān)系數(shù)都在0.8以上,屬于高度相關(guān)。L 局總供電量與五大行業(yè)供電量之間、L 局大工業(yè)供電量與五大行業(yè)供電量之間的復(fù)相關(guān)系數(shù)都達(dá)到了0.95 以上,表明這五個行業(yè)作為支柱行業(yè),對于L 局總供電量和L 局大工業(yè)供電量的帶動作用都是很明顯的,應(yīng)作為做點(diǎn)關(guān)注對象。
綜上,該算例中選取的影響因素都是與L 局總供電量相關(guān)程度很高的因素,應(yīng)作為電力營銷工作關(guān)注的重點(diǎn)。參照這些影響因素的變化趨勢,可以對電量變化趨勢進(jìn)行一定的估計。甚至在政府經(jīng)濟(jì)相關(guān)部門對GDP、工業(yè)增加值、進(jìn)出口總額等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作出預(yù)測的基礎(chǔ)上,結(jié)合表2 中的多元線性回歸方程,可直接預(yù)測出L 局的總供電量。
(1)分析了影響電量變化的因素,將其分為外部因素和內(nèi)部因素,可量化因素和不可量化因素;
(2)引入了相關(guān)性分析方法,通過計算電量與各種影響因素之間的簡單相關(guān)系數(shù)和復(fù)相關(guān)系數(shù),確定電量與各種影響因素之間的線性相關(guān)程度;
(3)介紹了電力行業(yè)分類依據(jù),制定了行業(yè)電量中的相關(guān)性分析方法。算例表明,該方法簡單實(shí)用,可以為明確電力營銷重點(diǎn)提供理論支持;
(4)利用相關(guān)性分析得到的線性回歸方程,結(jié)合影響因素的預(yù)測值,可以進(jìn)行電量預(yù)測,為電力營銷人員提供參考。
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