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统计分析在火电企业生产经营中的应用

时间:2011-10-29作者:来源:中国论文库
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  摘要:随着电力体制改革的深入,发电企业特别是火电企业在节能调度市场环境下的市场竞争越来越激烈。  为适应市场,做好电量预测和电煤采购价格的规律分析,对企业合

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  摘要:随着电力体制改革的深入,发电企业特别是火电企业在节能调度营销论文" target="_blank">市场环境下的市场竞争越来越激烈。

  为适应市场,做好电量预测和电煤采购价格的规律分析,对企业合理安排生产经营目标具有积极意义。本文讨论各经济指标与重庆市全社会用电量的相关性,建立重庆市全社会用电量回归模型,并与其他回归模型对比;研究全社会用电量与统调电网用电量之间的关系并建立数学模型,形成发电量预测方法。从电煤的量价两个角度讨论重庆地区电煤价格的变化趋势,为当地火电企业电煤采购提供参考。

  关键词:统计分析;火电企业;电量;电煤

  0前言

  重庆市作为我国西部开发最重要的战略部署、重要的工业基地和经济发展中心,自1 9 9 2年以来除亚洲金融危机外GDP一直保持两位数以上较快增长,按可比价格年均增长11.6%,2008年GDP总量达到5099.66亿元,人均GDP18025元(按常住人口核算)。伴随经济快速发展,用电量水平也持续稳步增长。2008年全社会用电量为485.56亿kW?h,人均用电量达到17172kW.h,年均增长8.07%。

  特别是重庆地区成为国家战略后方,在国家城乡统筹建设示范基地和在两江新区利好政策的刺激下,在2020年前重庆市仍将保持国民经济快速增长的态势,作为重要基础产业的电力工业必须与之保持良好的匹配发展。就发电而言,火电企业作为电力市场主体中主要的市场成员,在节能调度的大环境下和日益高涨的电煤价格情况下,需要通过充分应用统计分析的相关方法,来加强电力和电煤两个市场的预测,找出相关规律,指导企业的生产经营和计划安排。

  1统计分析在重庆地区电量预测中的应用1.1重庆全社会用电量的预测全社会用电量是一个多因素的宏观数据,是受当地的经济发展总量水平、经济发展的结构变化、节约环保新技术的使用、宏观经济调控政策等,以及诸如气候状况等非经济性因素共同作用的一个结果。它不仅取决于当期上述变量,诸如固定资产投资(包括投资总量和投资的结构)也将在未来影响全社会用电量的总量水平及其构成。

  除非具有全局性的重大变化,宏观经济渐变而具有惯性,宏观经济数据之间的关联也同样渐变而具有惯性,这就使通过数学模型的建立来进行预测全社会用电量具有实际操作意义。

  常用电量需求预测方法有:电力弹性系数法、万元GDP电耗法、人均用电量法、横向比较法、投入产出法、分部门预测法等。对重庆市主要经济指标和全社会用电量相关分析,G D P总量及其构成对全社会用电量具有较高相关度。以已知区域历史各年用电量,以及该地区国内生产总值GDP,拟合用电量与GDP之间的回归公式。对比发现:线性回归比指数回归、对数回归、幂函数回归具有更高的拟合度,预测准确率也高于电力弹性系数法和万元GDP电耗法。  1.1.1回归模型样本选取采用重庆市1991—2008年共17年历史资料作为样本系列,内容包括GDP(分产业构成)、人均GDP、能源消费弹性系数、电力消费弹性系数、规模以上工业增加值、万元GDP电耗、万元工业增加值电耗、全社会用电量等,其中剔除了2006年引起国内关注的百年不遇干旱对当年全社会用电量的不合格数据,基础数据见表1。

  1.1.2重庆市全社会用电量与其他经济指标的相关性对比全社会用电量与经济发展总量及其构成、固定资产完成情况、常住人口数量、万元GDP电耗、万元工业增加值电耗等因素有关,本文采用EVIEW6.0对表1中数据就用电量的相关性进行分析,按照相关性从高到低依次排序如表2所示。

  全社会用电量在一个侧面表明社会经济的活跃程度。

  上述相关系数或可阐明:

  (1)重庆GDP构成中,第三产业占据相当比重,对期间G D P增长的贡献率较高,且第三产业与居民生活用电一并与迎峰度夏气候有正相关性,使对全社会用电量的相关系数最高。《重庆市2008年统计年鉴》表明第三产业、第二产业、第一产业对GDP多年平均贡献率分别为40.5%、51.9(工业43.4%)和7.6%,对GDP增长拉动分别为4.8、6.1(工业5.3)和0.7,与全国平均有较大差异。

  (2)重庆近期城市化改造加速,建筑行业高增长和在经济总量中不低的比重,在一定程度上表征了区域社会经济活跃程度,使其具有全社会用电量较高的相关性。反之,尽管第二产业包括工业在G D P中的具有最大的体量,相关性次于建筑业,期间第二产业年均增长率16.3%(工业16.6%、建筑业15.1%)。以2008年为例,当年固定资产投资中第三产业比重达到62.3%,同比增速为24.9%。

  尽管第三产业、建筑业与用电量具有较高的相关系数,但在重庆地区选取GDP作为变量对全社会用电量预测,表2重庆市全社会用电量与其他经济指标相关系数对比相对而言显然具有更大的实践意义,因为这已经具有了较高的线性关系。一个模型涉及参数过多,尽管拟合优度更高,但那只能是一个看上去很美的模型,因为在实际操作中由于参数预测太多、或者采用衍生参数,反而会给整个模型的预测带来更大误差——系统的误差是由逐个环节的误差累计决定,环节越多误差越大。

  1.1.3重庆市全社会用电量回归模型建立考虑到重庆市各历史时期产业结构和用电水平的差异,就2000-2008年经济增长进行回归,且同样剔除2006年相关数据。本文一并采用指数、幂函数、对数模型进行回归,其中采用一元线性回归模型:Yi=a+bXi,i=1,2,……,n。其中a和b为回归系数。这里,Xi和Yi(i=1,2,……,n)均是重庆市已有G D P和全社会用电量历史数据。转贴于中国论文库 http://www.lwkoo.com

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