罗文雲，王 浩，何向刚，刘文霞，钟以林

(1.贵州电网公司电网规划研究中心，贵州 贵阳 550003；2.贵州电网有限责任公司贵阳供电局，贵州 贵阳 550001)

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]。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2 498亿kWh增长到72 255亿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]。x、y分别代表城镇化率与全社会用电量，它们的相关系数用R表示，其计算公式如下：

式中：σ2xy为协方差，用于度量x与y的相关性，为随机变量x的方差，为随机变量y的方差，。

R＞0表示正相关；R＜0表示负相关。R的绝对值越接近1，表示变量x，y之间的相关程度越大；R的绝对值越接近0，表示x，y之间越没有线性相关；0＜R＜1表示x，y有相关关系，但是非线性相关；|R|≥0.8为高度相关；0.5≤|R|＜0.8视为中度相关；0.3≤|R|＜0.5视为低度相关；|R|＜0.3视为不相关。

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。

2.2.2 数据处理

由于全社会用电量与城镇化率数据单位不同，数值相差太大，故先通过公式(2)将两者分别标幺值化至[0,1]区间进行比较。

式中：xi表示全社会用电量和城镇化率的有名值；X*i表示全社会用电量和城镇化率的标幺值。

取表1中历史数据进行分析，用处理后的数据绘制城镇化率与全社会用电量的标幺值曲线对比图，如图1所示。

表1 贵州省经济社会发展历史数据

图1 城镇化率-全社会用电量标幺值曲线

从图1可以看出，城镇化率与全社会用电量变化趋势相同，城镇化率升高的同时，全社会用电量也相应升高；从图1中可以初步判定城镇化率与全社会用电量有较强的相关性，因此可以通过相关系数计算进一步确定两者之间的相关性指标。

2.2.3 数据分析

本文采用SPSSAU软件分析表1中贵州省2000—2015年城镇化率与全社会用电量两者之间的相关性[9]，将城镇化率作为自变量，全社会用电量作为因变量进行线性回归分析，其分析结果如表2所示。

表2 城镇化率-全社会用电量线性回归分析结果表

从表2可以看出，模型R2值为0.969，意味着城镇化率可以解释全社会用电量的96.9%变化原因，为高度相关。对模型进行F检验时发现模型通过F检验(F=436.855，p=0.000＜0.05)，也即说明城镇化率一定会对全社会用电量产生影响关系。

最终具体分析可知：城镇化率的回归系数值为 5008.540(t=20.901，p=0.000＜0.01)，城镇化率对全社会用电量产生显著的正向影响关系[10-13]，其一次曲线散点拟合图如图2所示。

图2 城镇化率-全社会用电量一次方程拟合曲线

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。其预测模型如下：

式中：Y为全社会用电量，亿kWh；X为城镇化率，%。

为校验该模型的可行性，选取贵州省2016—2019年城镇化率，采用式3对全社会用电量进行预测，并与贵州省2016—2019年全社会用电量实际值和《贵州省“十三五”电力工业发展规划》研究中采用分部门单耗法、电力弹性系数法、人均用电量法和大用户法得出的综合预测值进行对比分析，其结果如表3所示。

表3 贵州省2016—2019年全社会用电量实际值与预测值表

通过表3可以看出，采用公式2预测模型计算出的全社会用电量预测值相较于《贵州省“十三五”电力工业发展规划》研究成果中的综合预测值、产值单耗法预测值、弹性系数法预测值和人均用电法预测值更与实际值相符，该模型具有一定的预判能力，可为电网规划中电力需求预测提供参考。

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。