城镇化率在电力需求预测中的应用分析

　　摘要：分析城镇化发展对电力消费的影响，以贵州省城镇化率与全社会用电量历史数据为例，从历史数据选取、数据处理等方面分析其相关性，提出一种全社会用电量预测模型，采用SPSSAU软件对数据进行线性回归分析，计算得出全社会用电量预测值，并对比分析预测值与实际值，得出该模型具有一定的预判能力。

　　关键词：城镇化率;电力消费;负荷预测;电网规划

　　0 引言

　　城镇化是指随着一个国家或地区社会生产力的发展、科学技术的进步以及产业结构的调整，其社会由以农业为主的传统乡村型社会向以工业(第二产业)和服务业(第三产业)等非农产业为主的现代城市型社会逐渐转变的历史过程，也是城市最大内需潜力和发展动能所在。改革开放以来,中国城镇化率从1978年的17.26%增长到2019年的60.06%,年均提高1.46个百分点，预计到2030年,中国城镇化率将达到70.12%[1]。城镇化率的提高意味着国家产业结构逐渐优化、经济社会发展态势向好。目前，中国正处于城镇化深入发展的关键时期，加快产业结构转型升级、保持经济持续健康发展是国家重点发展战略[2]。

　　电力论文范例：电力设计企业向工程公司转型的组织机构研究

　　从历史进程来看，电力需求与经济、社会的发展有着密切联系，1978—2019年,中国全社会用电量从2498亿kWh增长到72255亿kWh,年均增长8.78%。但目前该方面的研究较少，文献[3]中采用LMDI分解法分析了陕西省居民生活用电量增长动因，研究得出增长因素中城镇化进程占13.84%。文献[4]中提出基于三个产业的电力-经济生产函数法，利用专家分析法预测未来经济和居民用电数据，再利用生产函数法预测三个产业的未来电量，从而得到全社会未来用电量。

　　文献[5]提出了基于经济电力发展轨迹相似性的对标城市选取方法，通过用电量及经济指标对比来选取对标相似市，从而得出目标城市的电力需求指标。文献[6]中采用主成分分析法分析了与我国用电量与各影响因素的关系，研究得出城镇化率对我国用电量具有相近的正向影响，但没有研究其影响程度。因此，本文以贵州省2000—2015年城镇化率与全社会用电量数据为基础，研究城镇化率与电力消费之间的相关性，提出一种电力需求预测方法，为电网规划设计中电力需求预测提供参考与研判依据。

　　1 城镇化发展对电力消费的影响

　　1.1城镇化建设运维促进电力需求增长

　　城镇化高质量发展需从“衣食住行”等方面满足新增城镇人口的生活需求。因此，政府将加大房产建设、园林绿化、交通运输和医疗卫生等方面的城镇基础配套设施的建设力度。大规模的城镇基础设施建设、运行和维护,会带动建材、钢铁等高耗能产业的快速发展。对高耗能产品的需求实际是对大量能源的需求[7]。这些基础设施的建设、运行和维护都释放了很大的电力需求空间。

　　1.2能源消费结构改变促进电力需求增长

　　目前,中国城镇人口年均消耗能源约为农村人口的3.5倍。城镇化率的提高意味着更多中国农村人口移居城镇或者农村逐渐城镇化,以往使用木材、煤炭等能源消费方式将由使用电力替代。因此，电力在终端能源消费中的比重随着城镇化的提高而逐步增加。

　　1.3电气化发展促进电力需求增长

　　一方面，当前中国电气化进程总体处于电气化中期中级阶段，面对全球能源紧张的局势，“清洁低碳+电气化”是全球能源转型的最佳选择，中国将加大工业、建筑、交通领域电能替代和能效提升力度，推进电气化发展;另一方面随着城镇化进程推进,农村剩余劳动力的就业问题将被解决,农村劳动力收入提高,意味着其购买力的提高。城镇平均电气化水平较高,商品供应也更充足。两方面的因素都会刺激家用电器需求增加,家用电器拥有量和使用量的提高,意味着更高的人均电力消费[8]。如果其中大部分家电由国内生产,又会带动制造业的电力需求增加。

　　2 城镇化发展与电力需求的相关性

　　2.1相关性分析方法概述

　　相关性分析是研究2个或2个以上处于同等地位的随机变量间的相关关系的统计分析方法，它是描述2个变量间线性关系程度与方向的统计量[9]。

　　2.2相关性分析过程

　　2.2.1数据选取

　　自1978年中国改革开放以来，贵州省经济社会发展取得巨大成就，经济实力大幅度提升，GDP增速排名连续九年位居全国前列，城镇化率和电力消费长期保持快速增长。贵州省2020年工作报告中指出，要坚定不移推进新型城镇化，完善新型城镇化格局。因此，本文以贵州省经济社会发展历史数据为基础，研究贵州省城镇化率与电力消费相关性，探求城镇化率与全社会用电量之间的相关性。

　　3 城镇化率在电网规划中的应用

　　在电网规划中，对全社会电力需求预测是 基础且关键的环节，其中全社会用电量作为关键预测指标，其预测结果的精准性将直接影响后续的电网规划工作，由以上分析结果可知，全社会用电量与城镇化率有较强相关性，因此，可将城镇化率作为电力需求预测的一项指标，作为电网规划中电力需求预测方法。

　　4 结语

　　通过对贵州省全社会用电量与城镇化率的实际历史数据的相关性分析，认为全社会用电量与城镇化率之间存在显著相关性。使用该模型对贵州省2016—2019年全社会用电量进行预测，与实际值和其他方法综合预测值对比结果显示该模型具有一定的预判能力。在电网规划设计中，可将该模型应用于中长期电力需求预测中，提高电力需求预测的准确性。

　　参考文献

　　[1]孙东琪，陈明星，陈玉福，等.2015—2030年中国新型城镇化发展及其资金需求预测[J].地理学报，2016(6).

　　[2]国家发展和改革委员会.国家新型城镇化规划(2014—2020年)[Z].北京：国家发展和改革委员会，2016.

　　[3]李永毅，石蓉，郎锐，等.基于对数平均迪氏指数分解法的陕西省居民用电影响因素分析[J].电网与清洁能源，2019，35(6)：40-45.

　　[4]胡怡霜，丁一.考虑电力经济相关性的全社会电量预测算法[J].分布式能源，2018，3(5)：16-21.

　　[5]苏寒，柏一舟，张勇，等.基于经济—电力发展轨迹相似性的对标城市选取方法研究[J].电气时代，2020(9)：75-78.

　　[6]何伟军，孔阳，崔勇，等.基于主成分分析法的我国用电量的影响因素分析[J].数学的实践与认识，2018，48(1)：67-74.

　　[7]郁聪.从我国城镇化发展看能源发展战略内容的完善[J].中国能源，2001(10)：6-9.

　　[8]何晓萍，刘希颖，林艳苹.中国城市化进程中的电力需求预测[J].经济研究，2009，44(1)：118-130

　　作者：罗文雲1，王浩2，何向刚1，刘文霞1，钟以林1