廠商光伏組件的生產(chǎn)計劃淺析

【摘要】由于國內(nèi)市場開發(fā)滯后和多晶硅生產(chǎn)廠家增長迅速，會造成生產(chǎn)和銷售不匹配所導(dǎo)致的過剩問題或供不應(yīng)求的問題。為了解決這個問題，我們用回歸分析法來預(yù)測未來幾年太陽光伏公司需要生產(chǎn)的組件數(shù)量，以使達(dá)到生產(chǎn)和銷售之間關(guān)系的最優(yōu)化。

【關(guān)鍵詞】回歸分析；回歸方程；光伏組件

引言

在嚴(yán)峻的能源和生態(tài)環(huán)境形勢壓力下，世界光伏產(chǎn)業(yè)和市場自20世紀(jì)90年代后半期進(jìn)入了快速發(fā)展的時期[1]。其中全球太陽組件產(chǎn)量年均復(fù)合增長率為47%[2]，這已經(jīng)成為世界上發(fā)展最快的產(chǎn)業(yè)之一。就我國而言，近年來太陽能光伏組件生產(chǎn)量和市場銷售量分別以年均15%和20%的速度增長[3]。并且，2011年我國多金硅產(chǎn)量占全球約37%的份額[4]，這個比重是相當(dāng)大的。但是由于國內(nèi)市場開發(fā)滯后和多晶硅生產(chǎn)廠家增長迅速，造成了生產(chǎn)和應(yīng)用不匹配，從而導(dǎo)致我國太陽能光伏組件出現(xiàn)生產(chǎn)過剩的問題[5]。為了避免生產(chǎn)和銷售不匹配所導(dǎo)致的過剩問題或供不應(yīng)求，我們需要預(yù)先對將要生產(chǎn)的組件數(shù)量做一個相應(yīng)的預(yù)測。

模型建立

要預(yù)測廠家未來幾年的生產(chǎn)量，需要事先了解近幾年廠家的生產(chǎn)量。要得到供貨量與生產(chǎn)量之間的關(guān)系，我們需要了解廠商出貨量，因此，我們先來分析下未來幾年出貨量的情況。

1、出貨量的預(yù)測及控制

1.1數(shù)據(jù)采集

我們選取以中國光伏集團(tuán)東營光伏太陽能有限公司為例來分析生產(chǎn)量和供貨量之間的關(guān)系。2007年至2011年該公司光伏組件的出貨量，見表1[6]。

表1 中國光伏集團(tuán)東營光伏太陽能有限公司

年份20072008200920102011

第X年12345

出貨量（MWP）1149.8150158191

1.2回歸分析

1）通過matlab作出散點圖，如圖1所示。

從圖上我們發(fā)現(xiàn)隨著年份的增加，出貨量y也以一定的比例增加，且這些點近似在一條直線上，又不完全在一條直線上。引起這些點與直線偏離的原因是因為生產(chǎn)過程中存在一些不可控因素，而這些因素也影響著生產(chǎn)量y。

2）建立年份與出貨量的關(guān)系方程

設(shè)X表示第X年，y表示出貨量，通過對圖1的觀察，可設(shè)出貨量的預(yù)測值，其中，給定觀測值：

則

回歸模型參數(shù)計算如表2所示：

第x年、出貨量y的均值分別為各均值平方和為的標(biāo)準(zhǔn)差分別為，，；

根據(jù)公式可得的最小二乘估計為， ；

代入回歸方程得：

1.3出貨量的預(yù)測

由第x年與出貨量y間回歸方程就可以預(yù)測2012年至2014年的出貨量。根據(jù)1.1的假設(shè)，我們可以知道

當(dāng)x=6時，即2012年，出貨量y=232.422（MWP），這說明2012年公司應(yīng)生產(chǎn)組件232.422MWP。

當(dāng)x=7時，即2013年，出貨量y=279.242（MWP），這說明2013年公司應(yīng)生產(chǎn)組件279.242MWP。

當(dāng)x=8時，即2014年，出貨量y=326.062（MWP），這說明2014年公司應(yīng)生產(chǎn)組件326.062MWP。

2.生產(chǎn)量的預(yù)測及控制

2.1數(shù)據(jù)采集

有了出貨量，我們就可以對廠家的生產(chǎn)量進(jìn)行分析和預(yù)測，為了了解光伏組件廠家的生產(chǎn)、出貨情況，我們選取中國光伏集團(tuán)東營光伏太陽能有限公司2008年至2011年光伏組件的生產(chǎn)量、出貨量，見表3[6]。

表3 中國光伏集團(tuán)東營光伏太陽能有限公司

年份2008200920102011

出貨量（MWP）49.8150158191

生產(chǎn)量（MWP）6080165.3205

2.2回歸分析

1）通過matlab作出散點圖，如圖2所示。

從圖上我們發(fā)現(xiàn)隨著供貨量x的增加，生產(chǎn)量z也以一定的比例增加，且這些點近似在一條直線上，又不完全在一條直線上。引起這些點與直線偏離的原因是因為生產(chǎn)過程中存在一些不可控因素，而這些因素也影響著生產(chǎn)量z。

2）建立出貨量與生產(chǎn)量的關(guān)系方程

假設(shè)z表示年生產(chǎn)量，x表示年出貨量，通過對圖2的觀察，可設(shè)生產(chǎn)量的預(yù)測值，其中，給定觀測值：

則

回歸模型參數(shù)計算如表4所示：

供貨量x、生產(chǎn)量z的均值分別為，

；各均值平方和，

；x、z的標(biāo)準(zhǔn)差分別，

，；

代入相應(yīng)公式可得a0、a1的最小二乘估計為，

；

帶入回歸方程得：

2.3線性回歸模型的檢驗

供貨量x與生產(chǎn)量z間的數(shù)量關(guān)系式求得后，要對數(shù)量關(guān)系式的可信度進(jìn)行統(tǒng)計檢驗。

假設(shè)

我們通常利用數(shù)據(jù)的總偏差平方和來衡量數(shù)據(jù)波動的大小，所以先計算個偏差平方和。

回歸平方和，主要反映了由變量xi的變化引起的zi的波動：

殘差平方和，主要反映了除去E（z）與xi之間的線性關(guān)系以外一切因素引起的zi的波動：

總離差平方和：

檢驗統(tǒng)計量：

如果我們選取置信水平，

查F檢驗的臨界值表，得臨界值

因為

故拒絕H0

即認(rèn)為回歸方程

在水平下有顯著意義。因此，我們完全可用這個公式來對未來公司的生產(chǎn)總量提前作出預(yù)測。

2.4生產(chǎn)量的預(yù)測

由1.4預(yù)測的2012年至2014年的出貨量我們就可以利用出貨量和生產(chǎn)量間的回歸方程來預(yù)測2012年至2014年的生產(chǎn)量。于是，

2012年：出貨量y=232.422（MWP），即x=232.422時，生產(chǎn)量 z=239.38（MWP）

2013年：出貨量y=279.242（MWP），即x=279.242時，生產(chǎn)量 z=282.93（MWP）

2014年：出貨量y=326.062（MWP），即x=326.062時，生產(chǎn)量 z=326.47（MWP）結(jié)果如下表：

表5 2012年至2014年中國光伏集團(tuán)東營光伏太陽能有限公司

年份201220132014

生產(chǎn)量（MWP）239.38282.93326.47

結(jié)論

通過查詢該公司2012年至2014年的生產(chǎn)能力，與我們預(yù)測出的生產(chǎn)量接近，因此我們可以說預(yù)測結(jié)果是可靠的。