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摘要：电力市场分析预测是商品经济时代的产物，也是市场经济发展的必然要求。市场经济条件下，买卖双方分离，直接导致了市场经济的不确定性，给市场发展带来了危机。电力企业在发展过程中也要时刻关注着电力市场，并且要准确的预测电力市场的消费需求变化趋势，以保证电力企业的健康发展。本文主要对春秋季的电力市场分析预测进行了具体的分析，希望可以给电力预测的相关工作提供参考。
关键词：电力市场；分析预测；研究
1 电力市场预测的概念和类型
1.1电力市场预测的概念
所谓电力市场预测，就是运用科学的方法，对影响电力市场供求变化的诸因素进行调查研究，分析和预见其发展趋势，掌握电力市场供求变化的规律，为电力市场营销决策提供可靠的依据。电力供求矛盾是电力市场中的基本矛盾，电力供给和电力需求实际上从来不会一致，但又必定要经常趋向于相互平衡[1]。电力供求矛盾的运动，有其一定的规律性。电力市场预测就是调查过去和现在的已知，研究已知中的真实情况，分析真实情况的演变规律，掌握这个规律以判断未来的发展趋势。电力市场预测的可靠程度，取决于人们对电力市场中客观规律的认识程度。各种电力预测方法是否科学，也主要看它是否反映了电力市场中客观规律的要求。
在电力市场营销中，电力市场需求量的预测，称作电力市场预测；电力市场占有率的预测，称作销售预测。电力市场需求量的预测和电力市场占有率的预测，关系如下:
S=Qi/Q
式中，S代表预测的电力市场占有率；Qi代表电力销售潜量；Q代表电力市场潜量。
1.2电力市场预测的意义
电力市场预测是商品经济发展的产物。在市场经济条件下，生产和消费都离不开市场。电力产品要通过电力市场卖给消费者，其电力产品价值要通过电力市场才能实现，电力消费者的需求要通过电力市场才能得到满足。因此，电力市场供求情况及其变化，对电力企业的生产及电力产品销售有着重大的影响。预测电力市场供求变化趋势，对于电力企业营销决策关系较大。随着社会主义市场经济体制的建立，充分发挥市场在优化资源配置中的作用。电力市场的运作中对电力市场预测的重要性，已逐步为人们所认识。
2、电力市场分析预测方法
2.1 经济模型法
2.1.1 计量经济法
一般情况下选择 GDP（或人均 GDP），然后根据实际情况同时选择第二产业或其他产业作为变量，也可单选。比如说工业比重大的城市可直接选择GDP 和第二产业作为变量进行预测，也可单选 GDP或第二产业作为变量。而像旅游等第三产业城市，可选 GDP 及第三产业作为变量。这种方法适用于中短期规划。
2.1.2 回归分析法
一般情况下一元线性回归方法用得比较多，不论哪种方法，均需进行相关检验或其他检验方法校核其拟合度。该方法一般适用于中短期预测。一元回归法不宜单独对时间进行回归。在日常计算中经常遇到这种情况，由于历史数据变化幅度较大，回归得出的第一年数值可能高于（低于）或基本与最后一年的历史数据接近，至少从感觉上不符合负荷预测人员对下年数据的判断。这时一种方法考虑整体平移，即先根据回归方程计算出历史数据最后一年预测值与实际值的差额，然后加到每一年预测值上，相当于预测的回归方程向上（或向下）平移了一个△值。另一种方法预测期终点值不变，起点值向上（或向下）移动一个△值，相当于斜率有所下降。
例如，表 1 为 2012 年对我国大部分地区的用电量情况和发电情况，以及 2013年同比增长的的数据分析。
2.1.3 灰色模型法
灰色预测法是利用灰色系统理论预测电力需求的方法。其特点是模型简单，数据量小，预测精度高，适用性强，可用于短期预测，也可用于中长期预测。 这种方法计算完全依赖于程序，对于相关计算方法无法配套的单位可能难以应用。
2.2 综合分析法
2.2.1 电力弹性系数法
电力弹性系数是一个宏观指标，可用做远期规划粗线条的负荷预测。通常分析多采用电力消费弹性系数。在经济稳定发展阶段，弹性系数一般情况下应小于 1，大于 1 则意味着 GDP 的边际电力成本大于其平均电力成本，经济的可持续发展可能受到影响。在经济结构发生重大调整时期，弹性系数也可能大于 1。如近年来以高能耗用电增长迅猛带动地区用电高速增长的地区，近期其电力弹性系数远大于 1，高的年份可能到 3[2]。运用该种方法所取的历史数据年份越短，受影响程度越大，越往后计算误差越大。由于电力弹性系数缺乏规律性，只宜对较长的一段时间进行预测，且所需历史资料的数据至少在 10 年以上。一般情况下可按剔除生活用电量的行业用电量弹性系数预测，也可按剔除生活用电量后的分产业弹性系数预测后累加。因为对于生活用电量比重较大的城市，由于生活用电量对 GDP 影响不大，这部分若不剔除，可能直接影响到电力弹性系数取值。
2.2.2 类比法
类比法在电力需求预测时不宜作为主要方法，但可以用类比法的预测结果对其他方法的预测结果进行校核。一般用于远期粗线条预测。类比法一般是取同等的时间段内，且具有可比性。比如说类比某个地区 GDP 水平来预测用电量，一方面与类比地区 GDP 相当，同时三产结构及各产业增加值的比重相差不远，特别是工业比重，且城镇化水平也基本相当。比如说两个城市比较，尽管GDP 水平基本相当，但一个城市工业比重 70%（重工业为主），一产比重 10%与一个二产比重 50%（轻重工业比重相当），一产比重 20%的城市类比，其人均用电量水平肯定相差比较大。预测结果偏离度将比较大。
2.3 分类预测法
2.3.1 部门预测法
比如说分产业产值单耗法，可根据历年 GDP、一二三产业增加值及用电量，计算出产业用电单耗，采用回归、递增率等方法预测各产业单耗变化趋势，运用“部门产品产值＝部门产品产量×单耗”计算出预测水平年各年单耗值[3]。
2.3.2 大用户综合分析法
按大用户各自预测的用电量及一般用户自然增长电量推测需求电量。这种方法适用于大用户个数相对较多、大用户用电量占整个地区用电量比重较大的地区。如娄底、株洲、湘潭、自治州等城市，而对于长沙不适用。
2.3.3 分地区预测法
用上述各种方法分地区进行预测，汇总得出全地区规划期内预测值。每个地区要求做，是分区预测结果的依据。
结语：
本文主要分析了电力市场分析预测的概念、意义、原理以及基本的预测方法，重点对电力市场分析预测方法在不同地区的使用进行了详细的介绍，希望可以促进电力市场分析预测的发展。
参考文献
[1]牟宏，王春义，薛万磊，汪湲，安鹏. 山东省中长期电力市场分析预测[J]. 山东电力技术，2013，02:13-19.
[2]肖莹. 孝感电网春季电力市场分析预测研究[J]. 电工文摘，2013，04:1-5.
论文作者:陈丰
论文发表刊物:《电力设备》2016年第6期
论文发表时间:2016/6/20
标签：电力论文; 市场论文; 用电量论文; 市场预测论文; 方法论文; 系数论文; 产业论文; 《电力设备》2016年第6期论文;