羅莉莉,邱澤晶,陳煥新,付 威,萬長瑛
(1.華中科技大學(xué) 能源與動力工程學(xué)院,武漢 430074;2.南瑞(武漢)電氣設(shè)備與工程能效測評中心,武漢 430074;3.國網(wǎng)湖北節(jié)能服務(wù)有限公司,武漢 430074)
基于SVR模型的湖北省“十三五”期間電能需求預(yù)測
羅莉莉1,邱澤晶2,陳煥新1,付 威3,萬長瑛2
(1.華中科技大學(xué) 能源與動力工程學(xué)院,武漢 430074;2.南瑞(武漢)電氣設(shè)備與工程能效測評中心,武漢 430074;3.國網(wǎng)湖北節(jié)能服務(wù)有限公司,武漢 430074)
電能替代是在終端能源消費環(huán)節(jié),使用電能替代散燒煤、燃油的能源消費方式。據(jù)文獻[1]—文獻[3]研究表明,電能具有清潔、安全、便捷等優(yōu)勢。2016年5月,國家發(fā)展和改革委員會在落實《國務(wù)院關(guān)于印發(fā)大氣污染防治行動計劃的通知》(國發(fā)[2013]37號)、《能源發(fā)展戰(zhàn)略行動計劃(2014—2020年)》(國辦發(fā)[2014]31號)的基礎(chǔ)上,印發(fā)《關(guān)于推進電能替代的指導(dǎo)意見》,明確了實施電能替代對推動能源消費革命、落實國家能源戰(zhàn)略、促進能源清潔化發(fā)展的重大意義。國家電網(wǎng)公司于2013年8月發(fā)布《國家電網(wǎng)公司電能替代實施方案》,積極倡導(dǎo)電能替代理念,提出“以電代煤,以電代油、電從遠方來”的行動方針。湖北省政府現(xiàn)已頒布電能替代相關(guān)政策43個,包括環(huán)保類政策23個,規(guī)劃類政策10個,補貼類政策10個,電價類政策3個。湖北省電能替代工作的開展,將促進湖北省用電量的消耗。
本文將結(jié)合電能消耗的影響因素對湖北省“十三五”期間電能消耗量進行預(yù)測,掌握湖北省電能消費規(guī)律,分析電能未來的消費趨勢。對電能消費需求的預(yù)測,可以明確電能在能源市場的消費空間,從而明確湖北省電能替代工作開展的空間,為電能替代工作指明方向。
目前,已有多人對能源需求預(yù)測進行了研究。主要用到的方法有灰色系統(tǒng)模型、時間序列、回歸預(yù)測、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、支持向量回歸機(SVR)等[4—8]。其中,文獻[6]采用支持向量回歸機對我國能源需求進行預(yù)測,結(jié)果表明,在我國能源系統(tǒng)小樣本、非線性及高維模式識別中,SVR有較大的性能優(yōu)勢。故本文將使用SVR對湖北省電能需求進行預(yù)測。
隨著湖北省經(jīng)濟發(fā)展,湖北省能源消耗量不斷增加。據(jù)《湖北省統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù)表明,2000年—2014年,能源總消耗量由7 137.37萬tce,增加到16 034.28萬tce,增長近125%[9],可見湖北省能源消費增長速度十分迅速。2000—2014年,煤炭消費量由6 050.62萬t,增加到11 887.83萬t,增長96%;折算成標(biāo)準(zhǔn)煤計算,煤炭的消費量占能源總消費量的60%左右。2010—2014年,電能消費量由503.2億kWh,增加到1 656.54億kWh,增加近230%。
由以上數(shù)據(jù)分析可知,隨著經(jīng)濟的發(fā)展,湖北省能源消耗總量及電能消耗量增長迅速。但湖北省能源使用還是以煤炭為主,通過換算,電能消耗僅占能源消耗總量的13%,這對減輕湖北省環(huán)境污染、加速經(jīng)濟轉(zhuǎn)型都是不利的,湖北省能源消費改革及電能替代工作仍面臨著較大困難。
支持向量機(support vector machine,SVM)是基于結(jié)構(gòu)風(fēng)險最小化準(zhǔn)則并實現(xiàn)置信范圍和經(jīng)驗風(fēng)險最小化的監(jiān)督學(xué)習(xí)方法,廣泛用于統(tǒng)計分類(SVC)和回歸(SVR)分析中。本文采用支持向量回歸機對電能需求量進行預(yù)測,主要的做法是將電能需求的影響因素作為SVR模型多輸入,將電能需求量作為SVR模型的單輸出。支持向量機算法結(jié)構(gòu)如圖1所示。
圖1 支持向量機算法結(jié)構(gòu)
圖1中為輸入向量,為核函數(shù),為權(quán)值,y為輸出。
表1 電能需求各影響因素數(shù)值
3.1 電能需求影響因素分析
電能消耗系統(tǒng)是一個比較復(fù)雜的系統(tǒng),電能需求受到GDP總量、各產(chǎn)業(yè)GDP占比、單位GDP能耗、人口、城鎮(zhèn)人口比例、平均每戶人數(shù)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、農(nóng)村居民家庭可支配收入等因素的影響[11—13]。據(jù)《湖北省統(tǒng)計年鑒》數(shù)據(jù),電能需求各影響因素數(shù)值見表1。各影響因素的解釋如下。
(1)GDP:GDP反映地方經(jīng)濟水平,經(jīng)濟的發(fā)展離不開能源的支撐,經(jīng)濟發(fā)展越快,電能的使用越多;其中第一、第二產(chǎn)業(yè)GDP占比份額較多,且通過這2個產(chǎn)業(yè)占比即可算出第三產(chǎn)業(yè)占比,故GDP的數(shù)值選擇GDP總量、第一產(chǎn)業(yè)GDP占比及第二產(chǎn)業(yè)GDP占比3個因素。單位GDP能耗表明經(jīng)濟與能源消耗之間的關(guān)系,是影響因素之一。
(2)人口:人口的多少影響電能需求總量的大小,人口越多對電能的需求量就越大。
(3)城鎮(zhèn)人口比例:標(biāo)志著湖北省城鎮(zhèn)化的進程,電能消耗中有大部分來自于城市用電,城鎮(zhèn)人口相對于農(nóng)村人口對電力的依賴更多。
(4)城鎮(zhèn)平均每戶人數(shù):側(cè)面反映城市用電中居民對電能的貢獻率。
(5)城鎮(zhèn)及農(nóng)村居民可支配收入:收入的多少反映著人們消費能力大小,消費能力越大,能源消耗的能力越強。
(6)電氣技術(shù)水平:電氣化技術(shù)的快速發(fā)展可以促進電力設(shè)備的發(fā)展,進而增加用電需求。
3.2 模型驗證
依據(jù)文獻[6]的研究,SVR適用于能源需求預(yù)測,但SVR模型是否適用于湖北省電能需求量的預(yù)測需要進行考證。本文將2000—2014年的數(shù)據(jù)分成2部分,首先將2000—2009年的數(shù)據(jù)作為建模數(shù)據(jù);2000—2009的影響因素作為輸入,電能消耗量作為輸出,建立電能消耗量預(yù)測模型。然后將2010—2014年的數(shù)據(jù)作為驗證數(shù)據(jù);將2010—2014年的影響因素作為輸入,通過建立的模型,預(yù)測出2010—2014年電能消耗量,與2010—2014年實際電能消耗量進行對比,驗證模型的準(zhǔn)確性,同時采用多元線性回歸及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法與本文使用SVR進行對比。湖北省2000—2014年電能消耗情況見表2。
表2 2000—2014年湖北省電能消耗情況億kWh
用MATLAB軟件編程,采用SVR模型,SVR模型中核函數(shù)和權(quán)值采用文獻[14]中交叉驗證方法確定。通過上述方法,得到的結(jié)果如表3。
表3 SVR、多元線性回歸、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型預(yù)測誤差
由表3的數(shù)據(jù)可以看出,預(yù)測數(shù)據(jù)中的平均誤差只有0.024,說明SVR模型的預(yù)測結(jié)果較好,可以適用于湖北省電能需求預(yù)測。
3.3“十三五”期間電能消耗量預(yù)測
由3.2節(jié)的研究可知,SVR可以應(yīng)用于湖北省電能需求預(yù)測,現(xiàn)對湖北省2016—2020年電能需求量進行預(yù)測。在對湖北省“十三五”期間電能消耗預(yù)測之前,需要確定其影響因素的數(shù)據(jù)。觀察影響因素的數(shù)據(jù),大都是隨著時間的增長而增長,數(shù)據(jù)類型較為簡單。本文采用灰色系統(tǒng)及時間序列的方法對影響因素進行預(yù)測,2016—2020年的影響因素預(yù)測結(jié)果見表4。
表4 2016—2020年電能消耗量影響因素預(yù)測結(jié)果
將2016—2020年的影響因素數(shù)據(jù)作為SVR模型輸入,得到的電能需求量如表5所示。
表5“十三五”期間電能消耗總量預(yù)測
由表5中的預(yù)測結(jié)果可知,湖北省電能需求在持續(xù)增長,2016年電能需求消耗量為1 985.297億kWh,到2020年電能需求消耗量為2 435.588億kWh,“十三五”期間湖北省電能需求量穩(wěn)步上升。
湖北省目前電能消耗量只占能源消耗總量的13%左右,而發(fā)達國家電能占比約為30%,和發(fā)達國家相比具有明顯差距。“十三五”期間,湖北省電能消耗量將穩(wěn)步上升,但對湖北省電能替代工作來說,電能消耗量總體上升幅度偏小。相比于發(fā)達國家電能占比情況,湖北省電能消費有較大空間,電能替代工作有著較好的發(fā)展前景。隨著電能替代工作的逐步開展,“十三五”期間湖北省對電能的需求也將進一步增強。此外,本文雖然結(jié)合了電能消費影響因素對電能消耗量進行預(yù)測,但預(yù)測時沒有考慮電能替代大環(huán)境背景的支持影響。D
[1] 尹航.節(jié)能減排環(huán)境下電能替代其他能源評價方法研究[D].北京:華北電力大學(xué),2013.
[2] 曹東莉,袁越,李志祥.電能替代應(yīng)用及效益評價[J].電網(wǎng)與清潔能源,2011(4):30-34.
[3] 梁曉麗,盧文冰,周海明.能源轉(zhuǎn)型中的電能替代[J].智能電網(wǎng),2015(12):1 192-1 196.
[4] 朱煜明,陳瑋,劉平利.基于時間序列方法集的某省成品油供需預(yù)測[J].工業(yè)工程,2012(1):66-70.
[5] 徐軍委,劉志華.基于灰色系統(tǒng)理論的我國能源結(jié)構(gòu)預(yù)測及優(yōu)化研究[J].工業(yè)安全與環(huán)保,2013(5):59-61.
[6] 孫涵,楊普容,成金華.基于Matlab支持向量回歸機的能源需求預(yù)測模型[J].系統(tǒng)工程理論與實踐,2011(10):2 001-2 007.
[7] 周彩蘭,劉敏.BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在石油產(chǎn)量預(yù)測中的應(yīng)用[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報,2009(3):125-129.
[8] Suganthi L,Anand A,Samuel.Energy models for demand forecasting-Areview[J].RenewableandSustainableEnergy Reviews,2012,16(2):1 223-1 240.
[9] 湖北省統(tǒng)計局.湖北省統(tǒng)計年鑒[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2015.
[10] Vapnik V N.The Nature of Statistical Learning Theory[M].Springer,1995.
[11] 陳婷婷.陜西省終端能源消費中電力消費發(fā)展預(yù)測研究[D].北京:華北電力大學(xué),2015.
[12] 張燁.電能在北京市終端能源消費的競爭力評價研究[D].北京:華北電力大學(xué)(北京),2009.
[13] 宋杰鯤.基于支持向量回歸機的中國碳排放預(yù)測模型[J].中國石油大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2012(1): 182-187.
ForecastofelectricpowerdemandinHubeiprovincebasedonSVRmodel duringtheperiodof 2016—2010
LUO Li?li1,QIU Ze?jing2,CHEN Huan?xin1,FU Wei3,WAN Chang?ying2
(1.School of Energy and Power Engineering,Huazhong University of Science&Technology,Wuhan 430074, China;2.Nanrui(Wuhan)Electrical Equipment and Engineering Energy Efficiency Evaluation Center,Wuhan 430074,China;3.State Grid Hubei Energy Conservation Service Co.,Ltd.,Wuhan 430074,China)
在政府大力推行電能替代的背景下,湖北省“十三五”期間對電量的需求量將會增加。結(jié)合電能消耗影響因素,應(yīng)用SVR模型對湖北省“十三五”期間電能消耗量進行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果表明,“十三五期間”,湖北省電能消耗量將穩(wěn)步上升,電能替代工作有較大發(fā)展空間。
電能需求;影響因素;電能替代;負荷預(yù)測
Under the background that the government vigorously promotes power replacement,the electricity demand of Hubei province during the period of 2016-2020 will increase,which this essay fore?casts based on SVR model combined with power consumption impact factors.Forecast results show that,during the period of 2016-2020,the electricity consumption in Hubei province will increase steadily and thepowerreplacementworkhasalargerdevelopmentspace.
power demand;impact factors;substitution of elec?tricenergy;loadforecast
TM714;TK018
B
1009-1831(2017)03-0031-04
10.3969/j.issn.1009-1831.2017.03.007
2017-04-01