“双碳”“双区”背景下电力需求预测方法研究实践

马燕如 王宝 贾健雄 杨敏 叶钰童

第一作者简介：马燕如（1990-），女，硕士，工程师。研究方向为能源经济。

DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2024.16.003

摘  要：为全面、准确分析新时期发展背景下城市未来用电特征，要结合新形势、新特点，考虑多种新要素，在以往所用方式、方法的基础上进行优化、调整，建立适合“双碳”“双区”发展目标的电力需求预测新体系。该文首先对“双碳”“双区”对城市电力需求预测影响进行分析，并提出碳强度约束下电能占终端能源比重法、细分产业法和新型负荷修正法3种电力需求预测方法，综合预测分析全社会用电量，了解城市中长期电力需求的具体特征，掌握用电总量趋势、用电结构趋势和最高负荷及负荷特性趋势，为城市发展规划顶层设计、控制电力负荷和提高电力投资效益提供参考。

关键词：双碳；双区；电力需求预测；用电特征；最高负荷

中图分类号：F426      文献标志码：A          文章编号：2095-2945（2024）16-0012-04

Abstract： In order to comprehensively and accurately analyze the characteristics of urban future power consumption in the context of development in the new era， it is necessary to combine the new situation and new characteristics， consider a variety of new elements， and optimize and adjust on the basis of the previous methods and methods， so as to establish a new electrical power demand prediction system suitable for the development goal of double carbon and double zones. This paper first analyzes the influence of double carbon and double zones on urban electrical power demand prediction， and puts forward three methods of electrical power demand prediction： the proportion of electric energy to terminal energy under the constraint of carbon intensity， the subdivided industry method， and the new load correction method. This paper makes a comprehensive forecast and analysis of social electricity consumption， proposes to understand the specific characteristics of urban medium-and long-term electrical power demand， and grasp the trend of total electricity consumption， power consumption structure， maximum load and load characteristics. This provides a reference for the top-level design of urban development planning， controlling power load and improving the efficiency of power investment.

Keywords： double carbon; double zone; electrical power demand prediction; power consumption characteristics; maximum load

“双碳”“双区”背景下，城市各区域加大了建设力度，搭建了多元发展平台，充分发挥“双区叠加”优势，积极参与粤港澳大湾区建设。为促进“双碳”目标达成，应了解该背景下城市能源电力使用需求和行业发展新特点，结合电力需求历史特征，运用多种需求预测方法，构建新型预测体系，对“双碳”背景下、“双区”驱动下社会长期用电量和电力使用分布情况进行预测，分析多项要素对电力使用量的影响，应选择适宜方法，保证预测结果的准确性，这对后续电力行业发展合理规划有着现实意义。

1  “双碳”“双区”对城市电力需求预测影响分析

1.1  “双碳”促使产业结构优化升级，影响电力负荷特性

“雙碳”目标的提出改变了城市产业结构，新兴产业发展速度不断加快，高耗能产业逐渐转型，将低碳环保作为产业发展理念。而新业态的出现也使得社会用电量和用电结构发生改变，比如新基建的电力需求较大，城市总体用电量提升，增强了用电负荷；为促进“双碳”目标达成，在调整能源结构时，电能占比有所提高，这是促进各行业电气化发展的必然趋势。在碳排放的约束下，行业发展中能耗管理水平得到提升，电力资源得到了充分利用，基于上述发展特点，城市电力需求增长趋势会形成新特征；重视新能源的开发利用，实现电力系统的优化建设，是促进“双碳”目标达成的关键，要求电力行业发展期间应注重对电力系统的灵活设计，分析用电需求后，加强需求侧管理，为新能源产业迅速发展创造良好条件，基于这一发展形势电力负荷特性发生较大改变[1]。

1.2  “双区”推动城市经济产业发展，影响未来用电、用能特性

“双区”驱动下城市经济发展、产业建设及发展定位等都呈现新特点，产生了新变化，双区城市之间的发展更为密切，实现了全面融合与协调建设，不同区域之间的合作持续深入，各行各业都向着高端化发展，服务水平得到升级，这就导致城市用电结构发生改变，负荷特性也呈现新特点；“双区”驱动下城市发展实现了科技创新，加大了创新型城市建设，建立了具有国际性特点的科技创新中心，在发展建设期间各项新技术得到了快速发展，如分布式能源、需求侧响应和能源综合利用等，改变了城市整体能源的使用特点，社会发展过程中的电力需求也会受到较大影响。

2  “双碳”“双区”背景下未来电量预测方法

2.1  基于碳强度控制目标，分析电能在终端能源中的占比

“十四五”发展规划中碳强度控制为重要内容，制定了碳强度和碳排放总量控制制度，本文基于这一发展背景，结合社会用电需求和电气化发展要求，以控制碳强度为目标，运用“自上而下”预测方法，分析电能占终端能源的比重，具体步骤如图1所示。首先，要对城市电力需求历史特征进行分析，确定“碳达峰”的预期时间，对城市能源消费情况进行预测分析；第二，以区域碳强度控制要求为指导，结合城市能源发展规划方向，制定阶段性目標；第三，对不同发展路径下能源的消耗情况和能源组成结构进行判断和分析；第四，预测不同发展路径下电能占总能源消耗量的比重；最后，将用电量与损耗量相加，预测新时期发展背景下全社会用电量。

为促进“双碳”目标达成，城市未来发展中应根据区域实际情况，因地制宜地开发资源能源，减少煤炭油品的用量，加大天然气的使用量，构建符合当前时代发展的新型电力系统，使城市中的一些重要产业和发展领域，用电能或者清洁能源替代煤炭资源[2]。拟定基本情境、高电能替代和低电能替代3种发展情境，分析不同转型路径下电能占终端能源消费比重，预测结果如图2所示，在能源消费总量相同的情况下，碳强度下降越快，清洁能源和电能在用能结构中的占比越高，城市整体的电气化水平也有所提升。

图1  用电需求预测流程图

图2  不同转型路径下电能占终端能源消费比重预测

2.2  分析不同产业的电力需求

该预测方法是对不同产业的电力需求进行分析，先要进行产业细分，主要分为第一产业用电，以工业和建筑业为主的第二产业用电，以交通运输、仓储物流、零售批发、信息传输、住宿餐饮和其他服务业为主的第三产业及居民用电，对于“双碳”“双区”背景下的重要发展领域也要全面分析，构建分部门电力需求预测模型（图3）。在研究该种预测方法时，应用产值单耗法对以往的需求预测方法进行改进修正。不同产业发展中电力需求的增加量预测分析，应联系社会发展实际，结合行业差异特点，进行趋势外推，还要分析不同影响因素指标，借助专门工具计量分析相关指标与影响因素之间的关系，从而确定电力发展对社会经济发展建设的影响[3]。通常会利用系统动力学知识建立预测模型，实现对城市未来发展电力需求的准确预测。

运用上述方法进行预测分析，城市中长期发展中，第一产业产值单耗会逐渐下降；第二产业中先进制造业和高技术制造业得到良好发展，资源能源的用量得到了控制，各种高碳能源用量逐渐减少，前期下降速度较快，2035年后下降幅度变缓；第三产业中的交通运输、批发零售、住宿餐饮等行业的电气化率逐渐提升，而且在现代通信技术快速发展的影响下，信息传输和信息技术服务业也得到了进一步发展，整个第三产业“十四五”阶段和中长期发展过程中用电单耗逐渐增加，在后续技术持续优化和完善后单耗量会逐渐下降。

图3  不同产业电力需求预测模型

2.3  重点分析对电量增加影响大的产业项目，进行用电负荷趋势性判断

“双碳”“双区”背景下，电力需求预测中还应着重分析对用电量增长幅度影响较大的产业，采用新型负荷修正法，进行用电负荷趋势性判断[4]。新基建是当前时代背景下的重要项目，发展建设中涉及较多新型负荷，如5G 基站、大数据中心、新能源汽车和轨道交通等。“双区”驱动下，城市5G基站数量持续增加，主要以信号全覆盖为原则，基站点增多后功率消耗加大，与4G 基站相比，能耗增加了3～5倍，新增用电量预测值为1.2～2.1 TWh；大数据中心机架数量持续增加，通过对数据中心运行和使用中电能消耗情况分析，“十四五”期间数据中心建设中新增用电量预测值为3.6～5.9 TWh；新能源汽车数量大幅度提升，电能消耗量增加；轨道交通方面，高铁数量和城市轨道铁路数量增加，电耗率加大。其中电动汽车用电需求在晚高峰时段的用电负荷较大，需要加强用电管理；而数据中心的用电量大，电量增量效应最高，具体如图4所示。

对于城市发展建设中新能源汽车建设和大数据中心规划，主要在“十四五”阶段，所以预测结果与近中期实际情况更为贴近，远期规划还不够清晰。要想对新基建项目远景规划的电力需求和用电负荷变化趋势进行预测分析，则应联系国家有关规划内容，分析新基建项目建设中涉及到的各项数据参数和发展特点，对电力需求变化趋势进行分析判断，而最终的全社会用电量预测结果则为参考数据。

3  研究实践结果分析

3.1  最高负荷利用小时数趋势预测

预测城市近中期最高负荷利用小时数与产业用电结构有关，第二产业用电量越大，最高负荷利用小时数越高，第三产业和居民用电量越大，该数值越小。“双碳”“双区”背景下，城市第二产业发展中用电量持续下降，而第三产业用电逐渐提升，最高负荷利用小时数下降。中远期需求侧各类手段削峰填谷效果更为凸显。需求侧管理手段的有效实施，提高了削峰填谷效果，最高负荷利用小时数增大，其与电动汽车有序充电、实施峰谷电价机制等措施有关[5]。本文首先对各项措施实施后用电负荷曲线分析，从未来发展的角度出发，进行曲线修正，可以获得考虑多方面因素后的最高用电负荷值，以此分析负荷变化趋势。典型日负荷曲线变化趋势如图5所示。

3.2  城市“十四五”及中长期电力需求特征

3.2.1  用电总量趋势

“双碳”目标背景下，在2030年之前实现碳达峰是主要目標，基于这一发展形势，城市电气化率明显提升，新基建项目逐渐增多，全社会用电量也会处于一直增长的状态，前中期增速较快，后中间增速变缓[6]。2035年碳中和目标实现过程中，社会经济结构得到调整优化，绿色节能理念渗透到各行各业，电能使用效率增加，可实现在减少用电量的同时促进产业和经济高质量发展，该阶段电力需求增长饱和，增长速率可降低到1%之内。

3.2.2用电结构趋势

“双碳”“双区”背景下，城市产业结构优化革新，以高产值、低能耗为目标，传统行业实现了转型，并向着其他城市转移，高能耗产业发展受到了一定限制，产业规模持续缩小，在这种发展形势下，城市第二产业用量会有所控制，呈现持续下降趋势，而新兴产业的发展前景良好，在先进技术的支持下，第三产业用电量持续增加，居民用电占比也逐渐升高，其中新基建用电量在全社会用电总量增量中的比重较大，且处于持续提升状态，城市用电结构发生改变。

3.2.3需求侧管理措效果分析

从需求侧的角度出发，实施相关管理措施，可达到削峰填谷的目的，实现对最高用电负荷的有效控制，减少电力系统运行成本和投资效益。在“双碳”“双区”背景下，城市未来发展建设中应注重顶层设计，全面分析和响应需求侧，结合用电需求完善各项政策机制，同时也要加大对各种用电量控制技术的研究力度，尽量减小用电需求，提高用电效应。还要对一些用电量较大的领域，实施具有针对性的需求侧管理方法，并大力发展新能源技术，对电动汽车充放电行为进行有序管理，建立贴近新时期发展需求的商业模式，从而实现对电力资源的优化配置，能够结合发展需要对电网进行合理调度，保障运行稳定。

4  结论

基于“双碳”“双区”背景，分析电力需求预测影响，结合城市发展建设特征，运用适宜的电力需求预测方法，充分考虑对多方面影响因素的基础上进行电力需求的准确预测，为各区域发展建设提供新思路。通过新方法和新体系的应用，可分析预测不同产业发展中的用电量，还可对全社会的用电量和最高负荷进行分析，将其作为城市未来发展规划设计的主要依据，完善政策机制，发展关键技术，实现对电力使用的合理调节和用电负荷的智能控制，对城市用电行为进行科学管理，在减少碳排放的同时推动区域可持续发展。

参考文献：

[1] 徐普.需求预测应用方法研究——以电力需求预测为例[J].科技资讯，2023，21（9）：252-256.

[2] 李冰洁，胡晓燕，袁晓昀，等.基于城市聚类的电力需求预测方法设计及应用[J].电工技术，2022（12）：155-157.

[3] 苏振宇，林军.考虑气象因素的月度电力需求预测方法[J].数理统计与管理，2023，42（2）：315-325.

[4] 张舒，廖兴炜，程远林.基于特性分析的LSTM神经网络短期电力需求预测方法研究[J].电力大数据，2021，24（5）：9-17.

[5] 谭显东，刘俊，徐志成，等.“双碳”目标下“十四五”电力供需形势[J].中国电力，2021，54（5）：1-6.

[6] 王宝，马静，叶斌，等.基于经济与气象维度影响因素的省级电网年度电力需求预测方法[J].电力需求侧管理，2020，22（2）：51-55，61.