考慮遠(yuǎn)景約束的中長期用電量預(yù)測方法研究

覃 暉，羅 超，包忠強(qiáng)，黃麗娟，李 悝，陳凌云

（1. 廣西電網(wǎng)有限責(zé)任公司，南寧 530023；2. 中國電力工程顧問集團(tuán) 中南電力設(shè)計(jì)院有限公司，武漢 430071）

0 引言

中長期用電量預(yù)測是我國現(xiàn)有電力規(guī)劃體系的重要環(huán)節(jié)，其時(shí)間跨度一般為5 至10 年，為后續(xù)電源、電網(wǎng)規(guī)劃工作提供邊界條件。隨著我國經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和電力工業(yè)的進(jìn)步，全國以及各省區(qū)用電量均呈快速增長態(tài)勢，用電量增長既受人口政策、產(chǎn)業(yè)政策、宏觀發(fā)展形勢等經(jīng)濟(jì)社會(huì)因素影響，也受節(jié)能減排、電能替代推廣、電力體制改革等政策性因素的影響，其內(nèi)在機(jī)制越來越復(fù)雜，對中長期用電量預(yù)測方法的適用性提出了較高的要求。

目前，用電量預(yù)測方法主要有傳統(tǒng)預(yù)測法、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型預(yù)測法以及人工智能預(yù)測法等。其中，傳統(tǒng)預(yù)測方法從用電量與經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)之間關(guān)系出發(fā)，建立具有特定變化趨勢的指標(biāo)體系（如產(chǎn)值單耗［1］、人均用電量［2］等），再結(jié)合宏觀經(jīng)濟(jì)形勢進(jìn)行外推來預(yù)測用電量，是當(dāng)前電力規(guī)劃體系中的經(jīng)典方法。計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法將歷史用電量視作離散時(shí)間序列，利用ARIMA模型［3］、多元回歸［4］等工具對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合與外推。隨著人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)［5—6］、灰色模型［7］、支持向量機(jī)［8］逐步被用于電力需求預(yù)測領(lǐng)域，其通過建立用電量與影響因素之間的非線性關(guān)系進(jìn)行預(yù)測，提升了模型的靈活性?？傮w來看，上述用電量預(yù)測方法均是完全依據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合建模和趨勢外推，所建模型僅反映了用電量的歷史變化規(guī)律，但其未來增長趨勢受宏觀政策、內(nèi)外部環(huán)境等多方面因素影響可能偏離歷史規(guī)律，增長趨勢與我國中長期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展和能源電力發(fā)展的總體戰(zhàn)略規(guī)劃息息相關(guān)，預(yù)測模型不僅要能體現(xiàn)用電量增長的歷史規(guī)律，也要能反映國家長期發(fā)展戰(zhàn)略對用電量的影響，若僅按用電量歷史數(shù)據(jù)趨勢外推，易陷入“短視”而影響預(yù)測結(jié)果的可信度。

本文首先進(jìn)行實(shí)證分析，揭示了現(xiàn)有預(yù)測思路的固有問題，在此基礎(chǔ)上提出一種考慮遠(yuǎn)景發(fā)展情景約束的中長期用電量預(yù)測方法。該方法從國家中長期發(fā)展戰(zhàn)略入手，分析整體能源消費(fèi)的變化趨勢，然后比照發(fā)達(dá)國家能源消費(fèi)的相關(guān)指標(biāo)，研判遠(yuǎn)景年份用電量大小，再將遠(yuǎn)景年份用電量水平研判結(jié)果與歷史用電量樣本相結(jié)合，建立基于Logistic函數(shù)的中長期用電量預(yù)測模型。該模型不僅能較好地?cái)M合用電量歷史樣本數(shù)據(jù)，同時(shí)也符合對遠(yuǎn)景年份用電量增長趨勢的研判。將該方法用于全國和廣西“十四五”用電量預(yù)測，驗(yàn)證了所提方法的合理性。

1 預(yù)測思路分析

1.1 常規(guī)預(yù)測思路及其局限性

現(xiàn)有用電量預(yù)測方法常采用如圖1 所示的思路，即以用電量歷史實(shí)績?yōu)闃颖窘⑾鄳?yīng)的指標(biāo)（產(chǎn)值單耗、人均電量、彈性系數(shù)等）或模型（時(shí)間序列、多變量回歸、灰色模型等），假定未來用電量增長會(huì)延續(xù)所建指標(biāo)和模型所揭示的增長規(guī)律，通過趨勢外推實(shí)現(xiàn)對未來年份用電量的預(yù)測。

圖1 常規(guī)用電量預(yù)測思路示意Fig.1 Schematic of normal electricity consumption forecasting

上述預(yù)測思路存在的主要問題是僅依據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行趨勢外推預(yù)測，對未來用電量增長趨勢的判斷易受當(dāng)前發(fā)展慣性的影響，用于鄰近兩年用電量預(yù)測時(shí)可取得較為準(zhǔn)確的預(yù)測結(jié)果，但用于更遠(yuǎn)年份用電量預(yù)測時(shí)，因沒有考慮中長期宏觀政策因素對未來用電量增長趨勢的影響而難以把握用電量增長的內(nèi)在規(guī)律性，陷入純粹依賴歷史數(shù)據(jù)造成的“短視”陷阱，進(jìn)而得到與實(shí)際情況偏差較大的預(yù)測結(jié)果。

以下以國內(nèi)外實(shí)際用電量數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行預(yù)測建模，揭示常規(guī)預(yù)測思路的固有缺陷。

案例1：以我國2000—2014年全社會(huì)用電量為樣本［9］建立灰色模型，預(yù)測2015—2020年用電量，結(jié)果如圖2所示?？梢钥闯?，所建模型與歷史數(shù)據(jù)吻合較好，但對2015—2020年用電量的預(yù)測結(jié)果明顯較實(shí)際值偏高，出現(xiàn)這種整體性非隨機(jī)偏差表明，“十三五”期間我國用電量增長內(nèi)在規(guī)律較以往出現(xiàn)了改變，增速受宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整影響而出現(xiàn)明顯放緩，所建立的預(yù)測模型仍沿襲歷史增長趨勢，難以反映這種變化。因此，僅依據(jù)歷史規(guī)律外推可能遇到未來增長規(guī)律出現(xiàn)突變的情況，影響了預(yù)測模型的適應(yīng)性。

圖2 全國用電量預(yù)測Fig.2 National electricity consumption forecasting

案例2：分別以法國1960—1981年和1960—1983年用電量為樣本［10］，建立Logistic模型預(yù)測后續(xù)年份用電量，如圖3所示?？梢钥闯?，兩次預(yù)測所建模型均對歷史數(shù)據(jù)有較好的吻合度，但對未來用電量的預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)偏差，采用1960—1981年數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測較真實(shí)值偏大，采用1960—1983年數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測較真實(shí)值偏小。這說明完全從歷史數(shù)據(jù)出發(fā)建立預(yù)測模型，會(huì)因樣本數(shù)據(jù)選擇差異而導(dǎo)致預(yù)測結(jié)果出現(xiàn)完全不同的偏差，難以反映未來用電量真實(shí)的增長趨勢，降低了可信度。

圖3 法國用電量預(yù)測Fig.3 Electicity consumption forecasting in France

案例3：廣西以往電力規(guī)劃實(shí)踐中多采用產(chǎn)值單耗、人均電量、彈性系數(shù)等方法進(jìn)行用電量預(yù)測［11］，整理和統(tǒng)計(jì)廣西自“十五”以來歷次電力五年規(guī)劃中用電量預(yù)測結(jié)果與實(shí)際值的偏差，如圖4 所示?！笆晃濉逼陂g，受GDP高速增長影響，用電量實(shí)際增幅大大超過規(guī)劃預(yù)測值。受此影響，后續(xù)對用電量增長形勢研判均偏樂觀，“十二五”“十三五”受經(jīng)濟(jì)增長放緩以及高耗能行業(yè)優(yōu)化調(diào)整影響，廣西用電量增長出現(xiàn)明顯放緩且未達(dá)到預(yù)期水平。這說明依照現(xiàn)有預(yù)測思路對未來用電量增長趨勢進(jìn)行研判受歷史發(fā)展慣性的影響較大，缺乏對中長期整體發(fā)展趨勢的把握，易陷入“短視”陷阱。

圖4 廣西歷次用電量預(yù)測結(jié)果統(tǒng)計(jì)Fig.4 Statistic alanalysis of prediction error in Guangxi

1.2 改進(jìn)的預(yù)測思路

在我國現(xiàn)有體制和發(fā)展模式下，雖然某時(shí)期內(nèi)用電量增長存在波動(dòng)，但在“兩步走”目標(biāo)指引和穩(wěn)定制度保障下，我國中長期用電量增長仍有其內(nèi)在規(guī)律可循。隨著碳達(dá)峰、碳中和戰(zhàn)略的實(shí)施，未來我國能源、電力需求增長形勢將發(fā)生顯著改變。因此，需要首先研判我國遠(yuǎn)景用電量的大致水平，再結(jié)合用電量歷史數(shù)據(jù)建立預(yù)測模型。

本文提出如圖5所示的改進(jìn)預(yù)測思路。在獲取用電量歷史數(shù)據(jù)的同時(shí)，通過經(jīng)濟(jì)發(fā)展、能源消費(fèi)等方面的政策分析對遠(yuǎn)景年份用電量水平進(jìn)行綜合研判；然后建立既能較為準(zhǔn)確反映用電量歷史變化特性又能符合遠(yuǎn)景年份用電量水平研判結(jié)果的預(yù)測模型；最后利用該模型得到中間年份用電量預(yù)測值，達(dá)到中長期用電量預(yù)測的目的。

圖5 改進(jìn)預(yù)測思路示意圖Fig.5 Schematic diagram of improved prediction method

改進(jìn)的預(yù)測思路主要包含以下3個(gè)步驟：

（1）遠(yuǎn)景用電量水平研判。結(jié)合我國長期發(fā)展目標(biāo)，選取遠(yuǎn)景關(guān)鍵年份作為水平年，然后模擬德爾菲法［9］，廣泛收集各主流研究機(jī)構(gòu)和知名專家對遠(yuǎn)景水平年經(jīng)濟(jì)增長、能源消費(fèi)、電氣化水平等方面的專家預(yù)測成果，再對標(biāo)發(fā)達(dá)國家相關(guān)的能效水平，對遠(yuǎn)景水平年用電量進(jìn)行綜合量化研判。

（2）用電量增長過程擬合。未來我國用電量將逐步進(jìn)入飽和增長階段，選取具有飽和特性的曲線來擬合用電量增長趨勢，使其既能較為準(zhǔn)確擬合歷史數(shù)據(jù)，也符合遠(yuǎn)景水平年用電量研判結(jié)果，實(shí)現(xiàn)對模型的人工干預(yù)。

（3）目標(biāo)年份用電量預(yù)測。利用模型計(jì)算中間目標(biāo)年份的電量值，作為預(yù)測值。

2 遠(yuǎn)景用電量水平研判

2.1 遠(yuǎn)景能源消費(fèi)總量預(yù)測

“十九大”報(bào)告提出“兩步走”發(fā)展戰(zhàn)略，即在2020年全面建成小康社會(huì)基礎(chǔ)上，到2035年實(shí)現(xiàn)社會(huì)主義現(xiàn)代化，2050年以后各項(xiàng)發(fā)展指標(biāo)均向發(fā)達(dá)國家看齊。同時(shí)，在2060 年實(shí)現(xiàn)碳中和目標(biāo)指引下，未來我國能源消費(fèi)側(cè)電能替代步伐將加快，終端電能消費(fèi)占比將迅速提升，驅(qū)動(dòng)用電量快速增長。綜合來看，到2060年時(shí)我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)形態(tài)和能源電力消費(fèi)情況具有顯著特征，便于進(jìn)行對標(biāo)分析，故選取2060年作為遠(yuǎn)景水平年［12—13］。

表1匯集了目前國內(nèi)外主要的能源研究機(jī)構(gòu)和知名專家對我國2030—2060年能源消費(fèi)總量的預(yù)測成果。整體來看，2020年以前相關(guān)研究未考慮碳中和戰(zhàn)略影響，基本認(rèn)為我國能源消費(fèi)總量至2050年緩慢達(dá)峰至58億tce。2020年以后發(fā)布的研究成果充分考慮了碳達(dá)峰、碳中和戰(zhàn)略對節(jié)能降耗推動(dòng)，預(yù)測能源消費(fèi)總量于2030年達(dá)到峰值，之后緩慢下降，至2060年左右基本穩(wěn)定，大致處在48億～55億tce水平。

表1 我國遠(yuǎn)景能源消費(fèi)總量的預(yù)測結(jié)果Table 1 Long-term forecasting of energy consumption in China tce

本文考慮2060 年我國能源消費(fèi)總量在上述區(qū)間取平均值53 億tce（發(fā)電煤耗法），同時(shí)按文獻(xiàn)［14］所確定的80%非化石能源消費(fèi)占比折算電熱當(dāng)量法對應(yīng)的能源消費(fèi)總量，取煤耗系數(shù)、電熱當(dāng)量系數(shù)分別為0.304 6、1.229 kg/kWh［8］，計(jì)算得到電熱當(dāng)量法對應(yīng)的能源消費(fèi)總量約為28.3億tce，以之作為研判2060年用電量水平的基礎(chǔ)。

2.2 能效指標(biāo)分析

進(jìn)一步，記遠(yuǎn)景水平年全社會(huì)用電量為C，引入Kaya恒等式變換如下

式中：k為電力與標(biāo)準(zhǔn)煤的折算系數(shù)，其值一般取為1.229×10-4tce/kWh［8］；Ec為與C對應(yīng)的轉(zhuǎn)換為標(biāo)準(zhǔn)計(jì)量的全社會(huì)電能消費(fèi)量；E為能源消費(fèi)總量；Ef為終端能源消費(fèi)量；Ef,c為終端電能消費(fèi)量；η1、η2、η3均為能效系數(shù)，其定義如下所示

式中：η1為終端能源消費(fèi)占能源消費(fèi)總量的比例，即總體能源生產(chǎn)消費(fèi)環(huán)節(jié)的轉(zhuǎn)換效率，其值越高表明能源系統(tǒng)運(yùn)行效率越高；η2為終端能源消費(fèi)中電能的占比，即總體電氣化水平，此系數(shù)與社會(huì)總體發(fā)展水平和工業(yè)化程度密切相關(guān)；η3為終端電能消費(fèi)總量占全社會(huì)電能消費(fèi)總量的比例，及電力生產(chǎn)消費(fèi)環(huán)節(jié)總體轉(zhuǎn)換效率，其值越大表明電能傳輸和系統(tǒng)運(yùn)行損耗小，電力系統(tǒng)整體運(yùn)行效率較高。

通過國際能源署（IEA）數(shù)據(jù)庫收集我國和其他主要發(fā)達(dá)國家2000—2020年能源、電力消費(fèi)歷史數(shù)據(jù)，得到各國歷年η1、η2、η3指標(biāo)歷史變化趨勢，如圖6—圖8所示。

圖6 各國η1 指標(biāo)歷史變化趨勢Fig.6 Historical data of index η1 in main countries

圖7 各國η2 指標(biāo)歷史變化趨勢Fig.7 Historical data of index η2 in main countries

圖8 各國η3 指標(biāo)歷史變化趨勢Fig.8 Historical data of index η3 in main countries

由圖6可知，2000—2020年各國η1指標(biāo)均基本維持平穩(wěn)，大致在0.7～0.8，表明在現(xiàn)有能源技術(shù)水平下各國總體能源生產(chǎn)消費(fèi)環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)換效率維持穩(wěn)定。2020 年我國η1指標(biāo)為0.772，美國、德國、英國等主要發(fā)達(dá)國家分別為0.793、0.813、0.805，中國與之存在一定差距。自2007年前后德國、英國等國家開始大力發(fā)展新能源發(fā)電，使得一次能源供給中非化石能源占比上升，一定程度上提升了能源轉(zhuǎn)化效率，η1指標(biāo)出現(xiàn)小幅上升趨勢。

由圖7可知，1990—2020年各國η2指標(biāo)均呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢，這表明自20世紀(jì)90年代以來全球范圍內(nèi)科技革命和技術(shù)升級使終端用電規(guī)模持續(xù)增長，用電水平持續(xù)提升，電能替代范圍不斷擴(kuò)大，導(dǎo)致各國電氣化水平均持續(xù)上升，當(dāng)前基本達(dá)到30%左右水平。中國η2指標(biāo)呈現(xiàn)快速上升趨勢，至2020年達(dá)到26.3%，增長快于各主要發(fā)達(dá)國家，但與日本0.312、法國0.282等國家仍存在差距?？紤]到未來能源和環(huán)境問題不斷凸顯，新能源電力將逐步取代傳統(tǒng)化石能源份額，預(yù)計(jì)未來各國電氣化水平還將持續(xù)提升。

由圖8可知，1990—2020年各國η3指標(biāo)均基本維持穩(wěn)定，大致在0.92～0.96，這表明當(dāng)前電力行業(yè)發(fā)輸變電技術(shù)水平?jīng)]有革命性變革條件下，各國發(fā)-輸-變-配電等各環(huán)節(jié)損耗水平基本維持穩(wěn)定。2020年我國η3指標(biāo)為0.951，與主要發(fā)達(dá)國家平均水平基本相當(dāng)，與日本0.958、德國0.954存在一定差距。預(yù)計(jì)至2060年，η3指標(biāo)基本維持穩(wěn)定。

2.3 遠(yuǎn)景用電量水平研判

碳達(dá)峰、碳中和戰(zhàn)略背景下，我國未來能源發(fā)展主要方向是在供給側(cè)用新能源替代化石能源、消費(fèi)側(cè)推廣電能替代。因此，未來我國能源體系的顯著特征是電氣化程度快速提升。

本文依據(jù)電氣化水平提升程度不同，分別擬定如下3種情景。

（1）低情景：我國電能替代維持現(xiàn)有步伐繼續(xù)推進(jìn)，2015—2020 年我國η2指標(biāo)（電能占終端能源消費(fèi)占比）由0.214 提升至0.267［9］，年均提升約1.04%，依此測算2060 年我國η2指標(biāo)約達(dá)到0.67。隨著非化石能源占比不斷提升，我國能源體系整體轉(zhuǎn)換效率將提升，η1指標(biāo)將變大。考慮低情景下，我國至2060年僅增大至0.80，與德國當(dāng)前值基本相當(dāng)。考慮未來在無重大技術(shù)創(chuàng)新條件下，我國發(fā)、輸、變、配電等各環(huán)節(jié)損耗保持均當(dāng)前水平，2060年η3指標(biāo)可取為0.95。

（2）高情景：受碳達(dá)峰、碳中和戰(zhàn)略影響，我國電能替代步伐加快，電氣化加速驅(qū)動(dòng)用電量快速增長。2015—2019 年我國終端能源消費(fèi)中用作工業(yè)原材料占比約在10%左右?？紤]至2060年，除工業(yè)原材料以外的終端能源消費(fèi)均被電能所替代，則η2可按0.9取值。以電為主的能源體系將顯著提升整體能源轉(zhuǎn)換效率，η1指標(biāo)將增大，其上限為電力工業(yè)整體轉(zhuǎn)換效率0.95，考慮高情景下，2060 年η1指標(biāo)可取為0.94?？紤]各情景下，2060 年我國電網(wǎng)運(yùn)營水平差異不大，η3指標(biāo)取為0.95。

（3）中情景：我國電能替代速度適中，處在高、低情景之間，η1、η2指標(biāo)取為高、中情景對應(yīng)指標(biāo)的平均值，分別取為0.88、0.75，η3指標(biāo)取為0.95。中情景下，電能占終端能源消費(fèi)比重提升速度將快于現(xiàn)狀，但沒有高情景激進(jìn)。

表2 所示為全國2060 年用電量研判結(jié)果。2060年高、中、低情景下，全國用電量分別將達(dá)到約20.5、16.7、13.0 萬億kWh，2020—2060 年間平均增速將分別達(dá)到2.5%、2.0%、1.4%。假設(shè)2030年前后全國人口達(dá)到14.5 億峰值，之后緩慢下降，至2060年達(dá)到約13.5億人［17］，據(jù)此測算人均用電量分別達(dá)到約15 200、12 300、9 600 kWh/人，高情景下人均用電量達(dá)到美國當(dāng)前水平，低情景下超過德國、日本當(dāng)前水平。

表2 遠(yuǎn)景2060年全國用電量水平研判Table 2 Forecasting of electricity consumption in China during 2060

3 Logistic模型

我國未來“兩步走”發(fā)展階段電力需求預(yù)計(jì)將逐步飽和，選用帶有飽和特性的曲線模型對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，使之既能較為準(zhǔn)確地反映歷史增長趨勢，又能符合對遠(yuǎn)景用電量的研判，提高中間年份用電量預(yù)測的合理性。Logistic 模型具有典型的飽和增長特性，已被廣泛用于人口和負(fù)荷預(yù)測領(lǐng)域，取得了較好的效果［19—20］。因此，本文采用Logistic模型對用電量增長過程進(jìn)行建模。

Logistic模型如下所示

式中：歷史樣本數(shù)為N；P(ti)為樣本集中ti年實(shí)際用電量。

然后，利用式（9）所示的最小二乘模型對參數(shù)K、P0、r進(jìn)行辨識

上述優(yōu)化問題在常規(guī)最小二乘模型基礎(chǔ)上引入了附加約束條件P(2050)=C，即要求遠(yuǎn)景水平年2050 年模型計(jì)算值P(2050)與研判值C相等，使辨識得到的曲線模型既能較為準(zhǔn)確地?cái)M合歷史數(shù)據(jù)，又能與遠(yuǎn)景發(fā)展情景研判結(jié)果相符合。式（9）所示的非線性優(yōu)化模型采用內(nèi)點(diǎn)法求解。

4 算例研究

4.1 算例一：全國用電量預(yù)測

為驗(yàn)證本文方法的正確性和有效性，首先采用1980—2015年全國全社會(huì)用電量作為歷史樣本，分別利用灰色模型、不考慮遠(yuǎn)景約束Logistic曲線模型、考慮遠(yuǎn)景中情景約束Logistic曲線函數(shù)進(jìn)行擬合建模，然后對2016—2020 年用電量進(jìn)行預(yù)測，具體如圖9 所示。可以看出，2016—2020年受經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整影響，全國用電量增長出現(xiàn)明顯放緩，若仍單純從歷史數(shù)據(jù)出發(fā)，采用灰色模型以及不考慮遠(yuǎn)景約束的Logistic曲線進(jìn)行趨勢外推，預(yù)測電量水平明顯較真實(shí)值偏大，與實(shí)際用電量曲線偏離較遠(yuǎn)。而采用考慮遠(yuǎn)景中情景約束的Logistic曲線得到的預(yù)測結(jié)果明顯更接近真實(shí)值，這說明在原有模型中增加遠(yuǎn)景約束條件，實(shí)現(xiàn)了對模型參數(shù)辨識的人工干預(yù)，使所建模型更符合實(shí)際。

圖9 全國2016—2020年用電量預(yù)測結(jié)果Fig.9 General paradigm of conventional electricity forecasting methods

進(jìn)一步，利用本文方法分別對2.3 節(jié)所述的高、中、低情景對應(yīng)約束的基礎(chǔ)上建立Logistic 曲線模型，預(yù)測2025、2030年全國用電量，辨識得到的曲線如圖10 所示，各情景下2025、2030 年全國用電量預(yù)測結(jié)果如表3所示。

表3 2025、2030年全國用電量預(yù)測結(jié)果Table 3 Electricity consumption prediction in China during 2025 and 2030

全國用電量2025年為9.34萬億～10.44萬億kWh，2030 年為10.68 萬億～12.99 萬億kWh。其中，高情景下電能替代范圍快速擴(kuò)大，2025、2030年全國用電量分別達(dá)到約10.43萬億kWh、12.99萬億kWh，“十四五”、“十五五”用電量年均增速分別達(dá)到6.8%、4.5%；中情景下電能替代范圍穩(wěn)步擴(kuò)大，2025、2030年全國用電量分別達(dá)到10.0 萬億kWh、12.0 萬億kWh，“十四五”、“十五五”用電量年均增速分別達(dá)到5.9%、3.7%；低情景下電能替代步伐維持現(xiàn)有速度，2025、2030年全國用電量分別達(dá)到9.34萬億kWh、10.68萬億kWh，“十四五”、“十五五”用電量年均增速分別達(dá)到4.5%、2.7%。從圖10所示的各情景對應(yīng)的曲線形態(tài)可知，我國用電量基本在2020—2030年之間會(huì)越過增長拐點(diǎn)，增速出現(xiàn)放緩，至2040年以后進(jìn)入飽和增長階段。

圖10 全國用電量Logistic曲線擬合結(jié)果Fig.10 Fitting results of national electricity consumption Logistic curve

4.2 算例二：廣西用電量預(yù)測

以廣西為預(yù)測對象，收集廣西1995—2020年全社會(huì)用電量作為歷史數(shù)據(jù)［21］，以此為基礎(chǔ)，預(yù)測2025、2030年全社會(huì)用電量。首先對廣西遠(yuǎn)景水平年的用電量水平進(jìn)行綜合研判，近年來廣西常住人口占全國人口比例一般在3.5%范圍波動(dòng)，考慮至2060年廣西經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展致使人口集聚度增加，該比例增至4.0%，屆時(shí)我國基本實(shí)現(xiàn)共同富裕，廣西人均能源消費(fèi)量約達(dá)到全國水平的90%，據(jù)此測算廣西2060 年能源消費(fèi)總量約為1.02 億tce?？紤]廣西2060年能效指標(biāo)η1、η2、η3基本與全國水平同步，據(jù)此測算高、中、低情景下2060 年廣西用電量分別達(dá)到約7 423億kWh、6 031億kWh、4 703億kWh，對應(yīng)的人均用電量分別達(dá)到全國水平的80%～90%，較當(dāng)前74%的水平有顯著提升。

在上述遠(yuǎn)景情景研判基礎(chǔ)上，利用本文方法分別建立高、中、低情景對應(yīng)的Logistic 曲線模型，預(yù)測2025、2030 年廣西用電量水平，如圖11 和表4所示。

圖11 廣西用電量Logistic曲線擬合結(jié)果Fig.11 Fitting results of Guangxi electricity consumption Logistic curve

表4 2025、2030年廣西用電量預(yù)測結(jié)果Table 4 Forecast of electricity consumption in Guangxi during 2025 and 2030

廣西用電量2025年為2630億～2840億kWh，2030年為3 260 億～3 780 億kWh。其中，預(yù)測高情景下廣西2025、2030年用電量分別達(dá)到2839億kWh、3786億kWh，“十四五”、“十五五”用電量年均增速分別達(dá)到7.0%、5.9%；中情景下2025、2030年分別達(dá)到2 758億kWh、3 563 億kWh，“十四五”、“十五五”用電量年均增速分別達(dá)到6.4%、4.6%；低情景下2025、2030 年用電量分別達(dá)到2 635 億kWh、3 259 億kWh，“十四五”、“十五五”用電量年均增速分別達(dá)到5.4%、2.8%。

作為對照，采用不考慮遠(yuǎn)景約束的Logistic 曲線模型進(jìn)行預(yù)測，其增長軌跡2025 年以后即越過拐點(diǎn)而進(jìn)入飽和增長階段，至2060年用電量水平僅為3 945 億kWh，對應(yīng)人均用電量僅為7 700kWh/人水平，遠(yuǎn)低于全國水平?？梢钥闯?，“十三五”末期廣西用電量增長有階段性放緩趨勢，若僅依據(jù)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，會(huì)拉低后續(xù)年份曲線位置，使得預(yù)測結(jié)果偏保守。

5 結(jié)束語

本文首先結(jié)合實(shí)例分析了常規(guī)電力需求預(yù)測思路存在的不足，在已有預(yù)測模型基礎(chǔ)上，構(gòu)建了考慮遠(yuǎn)景約束的用電量預(yù)測新思路。通過分析遠(yuǎn)景能源消費(fèi)情景預(yù)測遠(yuǎn)景電力消費(fèi)水平，并以之作為遠(yuǎn)景情形約束添加到預(yù)測參數(shù)辨識模型中，使得到的預(yù)測模型既能準(zhǔn)確擬合歷史用電量數(shù)據(jù)，又能一定程度上反映未來發(fā)展趨勢，克服了常規(guī)預(yù)測思路單純依據(jù)歷史數(shù)據(jù)的不足。將本文方法應(yīng)用至全國和廣西中長期用電量預(yù)測，驗(yàn)證了本文方法的的合理性和可行性。D