（技术经济及管理专业论文）中国电力需求周期波动特征及影响因素研究.pdf

摘要 电力需求周期波动研究，首先是基于对整个社会及分产业电力需求周期波动的 准确描述，进而，对电力需求周期性波动的主要影响因素进行深入分析。改革开放 以来中国整个社会电力需求周期波动的主要特点是 “ 大起大落” ，且波动周期持续 时间较长;而分产业电力需求周期波动的特征却各不相同。中国电力需求周期波动 影响因素很多，对影响因素的分析从定量和定性两个角度来考虑。 另外，对近十年来中国电力需求的短周期波动进行了专门论述。采用状态空间 模型技术对整个社会电力需求增长率进行了趋势分解，以得出其中所隐含的短周期 成分，并剖析了周期波动的动因。 关键词:电力需求周期，趋势分解，状态空间模型，波动动因 ab s tr ac t s t u d y t h e fl u c t u a t i o n o f e l e c t r i c i t y d e m a n d c y c l e i n c h i n a , f i r s t l y , t h e fl u c t u a t i o n o f e l e c t r i c i t y d e m a n d c y c l e o f t h e w h o l e s o c i e t y a n d a l l i n d u s t r i e s m u s t b e d e s c r i b e d a c c u r a t e l y , a n d o n t h e b a s i s o f t h i s , a n a l y z e d e e p l y t h e m a i n i n fl u e n c i n g f a c t o r s o n t h e c y c l i c fl u c t u a t i o n o f e l e c t r i c i t y d e m a n d . s i n c e t h e r e f o r m a n d o p e n i n g u p i n c h i n a , t h e p r i m a r y c h a r a c t e r i s t i c s o f t h e e l e c t r i c i t y d e m a n d fl u c t u a t i o n i n t h e w h o l e s o c i e t y a r e fl u c t u a t i n g a c u t e l y , a n d t h e l o n g e r d u r a t i o n o f t h e fl u c t u a t i o n ; w h i l e t h e p r i m a r y c h a r a c t e r i s t i c s i n a l l i n d u s t r i e s a r e d i f f e r e n t r e s p e c t i v e l y . t h e r e a r e m o r e c a u s e s f o r t h e e l e c t r i c i t y d e ma n d fl u c t u a t i o n o f t h e w h o l e s o c i e t y , t h e p a p e r a n a l y z e s t h e r e a s o n s f o r t h e c y c l i c fl u c t u a t i o n f r o m t h e f o l l o w i n g s i d e s : q u a n t i t a t i v e l y a n d q u a l i t a t i v e l y . i n a d d i t i o n , d i s c u s s t h e e l e c t r i c i t y d e m a n d i n c r e a s i n g r a t e fl u c t u a t i o n o f t h e w h o l e s o c i e t y i n t h e p a s t t e n y e a r s s p e c i a l l y , a n d d e c o m p o s e t h e s e a s o n a l d a t u m o f t h e i n c r e a s i n g r a t e o f t h e e l e c t r i c i t y d e m a n d t o o b t a i n t h e t r e n d a n d c y c l e c o m p o n e n t s a p p l y i n g s t a t e s p a c e mo d e l me t h o d . t h u s w e c a n g e t t h e s h o r t c y c l e s h i d d e n , a n d m a k e a f u rt h e r c a u s e a n a l y s i s . l i a n g y a l i ( t e c h n o l o g i c a l e c o n o m i c s 而分产业电力需求周期波动的特征却各不相同。中国电力需求周期波动 影响因素很多，对影响因素的分析从定量和定性两个角度来考虑。 另外，对近十年来中国电力需求的短周期波动进行了专门论述。采用状态空间 模型技术对整个社会电力需求增长率进行了趋势分解，以得出其中所隐含的短周期 成分，并剖析了周期波动的动因。 关键词:电力需求周期，趋势分解，状态空间模型，波动动因 ab s tr ac t s t u d y t h e fl u c t u a t i o n o f e l e c t r i c i t y d e m a n d c y c l e i n c h i n a , f i r s t l y , t h e fl u c t u a t i o n o f e l e c t r i c i t y d e m a n d c y c l e o f t h e w h o l e s o c i e t y a n d a l l i n d u s t r i e s m u s t b e d e s c r i b e d a c c u r a t e l y , a n d o n t h e b a s i s o f t h i s , a n a l y z e d e e p l y t h e m a i n i n fl u e n c i n g f a c t o r s o n t h e c y c l i c fl u c t u a t i o n o f e l e c t r i c i t y d e m a n d . s i n c e t h e r e f o r m a n d o p e n i n g u p i n c h i n a , t h e p r i m a r y c h a r a c t e r i s t i c s o f t h e e l e c t r i c i t y d e m a n d fl u c t u a t i o n i n t h e w h o l e s o c i e t y a r e fl u c t u a t i n g a c u t e l y , a n d t h e l o n g e r d u r a t i o n o f t h e fl u c t u a t i o n ; w h i l e t h e p r i m a r y c h a r a c t e r i s t i c s i n a l l i n d u s t r i e s a r e d i f f e r e n t r e s p e c t i v e l y . t h e r e a r e m o r e c a u s e s f o r t h e e l e c t r i c i t y d e ma n d fl u c t u a t i o n o f t h e w h o l e s o c i e t y , t h e p a p e r a n a l y z e s t h e r e a s o n s f o r t h e c y c l i c fl u c t u a t i o n f r o m t h e f o l l o w i n g s i d e s : q u a n t i t a t i v e l y a n d q u a l i t a t i v e l y . i n a d d i t i o n , d i s c u s s t h e e l e c t r i c i t y d e m a n d i n c r e a s i n g r a t e fl u c t u a t i o n o f t h e w h o l e s o c i e t y i n t h e p a s t t e n y e a r s s p e c i a l l y , a n d d e c o m p o s e t h e s e a s o n a l d a t u m o f t h e i n c r e a s i n g r a t e o f t h e e l e c t r i c i t y d e m a n d t o o b t a i n t h e t r e n d a n d c y c l e c o m p o n e n t s a p p l y i n g s t a t e s p a c e mo d e l me t h o d . t h u s w e c a n g e t t h e s h o r t c y c l e s h i d d e n , a n d m a k e a f u rt h e r c a u s e a n a l y s i s . l i a n g y a l i ( t e c h n o l o g i c a l e c o n o m i c s 学校可以 采用影印、 缩印或其它复制手 段复制并保存学位论文; 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y l n 维量测向量; w t : 状态噪声; v 。 量测噪声; e : 状态噪声的协方差阵: r : 量测方差; t :时刻;t =1 2 ，二，n :表示时刻取 t =1 到 t =n a 采用系统动力学中的状态空间模型技术，对电力需求与g d p 增长率时间序列进 行趋势分解， 在此以电力需求增长率的分解为例建立趋势分解的状态空间基本模 型。 ( 1 )电力需求趋势分解的状态空间基本模型 1 )基本模型引入 按照状态空间建模技术 7 7 - 4 0 1 ，电力需求趋势分解的状态空间基本模型可描述 为: ( 5 . 3 ) 式 ( 5 . 3 )中，第一个方程为状态方程，第二个方程为量测方程。e 城二 。 ， e w , w , 一 q . e v , 一 。 ，e v , ， 一 r o 假定 状 态噪 声与 量 测噪 声 互不 相关。 其中: 状态:是指观测量中趋势项【 t j、循环项【 c , 、季节项【 s t 和不规则项 1 , 的构 成。 状态方程:是指当时刻变化后，由前一时刻的状态推算现在时刻的状态。 量测方程:是指由现在时刻的状态，预测估计现在时刻的观测值。 该模型的基本思想是: 2 ) 模型分解思想 由已知的观测值 y t 可以推算出:状态方程和量测方程的结构关系，即4), a 的解。由状态方程可以预测出未来时刻的状态，再由未来时刻的状态，可以预测 出未来时刻的观测值。当实际观测值被测量后，可以比较实际观测值与预测观测 4 1 华北电力人学硕十学位论文 值的误差。若误差不违反模型规定的统计假设条件，则模型可以继续使用;否则， 根据新的观测值，作出新的模型。 3 )基本模型的分解 式 ( 5 . 2 )是我们希望得到的分解形式。结合状态空间模型及噪声的有关特性 式 ( 5 . 3 )可以分解为组合形式: a 凡! - 1 + w l, 鸣x z ,- 1 十 礼 电x 3 , d + w 3 , ( 5 . 4 ) 残叽飞 + 鲡xa.-l气 00电 0九。 内00 戈几心 y , 气 鸿 叭 戈,- , + w 叭x 2 u - 1 + 几 呜x3 ,- 1 + w 3 , 十 v i 7 ( 4 x l f- 3 十 w, ) + a ( oi x 2u -a + w a ) f a 3 ( 4 x 3 ,- 1 + w . ) v 人 人 ( 5 . 5 ) 其中 : 匹队叭 岭 戈心心 x，- 减人人 a- 00呜 ( 5 . 6 ) 组合模型( 5 . 4 ) , ( 5 . 5 ) 中，下标 1 , 2 , 3 分别对应电力需求增长率的趋势项、 周期项及季节项。 式( 5 . 5 ) 中， 鸿 俩戈一 代 ) 为式( 5 . 2 ) 中的 趋势项不 ， 人 ( 叭 凡 、 斗 万气 ) 为 式( 5 . 2 ) 中的 周期项c , , a 3 ( 0 3x 3,-, + w 3, ) 为 式( 5 . 2 ) 中 的 季节 项s , , v 为式( 5 . 2 ) 中的 不 规则项i , .人、 a 2 , a 3 , 4 1 , (p 2 , 4 y , x l, , x 2, , x 3 , ,城 ， 、叽、叱 ， 的 结构 形 式参见文献【 1 9 0 ( 2 )组合模型中的待估参数及其确定原则 采用状态空间分解技术对电力需求增长率序列进行分解，为保证分解的趋势 项、周期项和季节项平稳，各状态向量必须满足一定的约束条件。在具体分解过程 中，首先必须确定组合模型中的 k , p , d 值，k , p , d 分别表示趋势项、周期项和 季节项方程的阶数。按照状态空间技术建模，k , p , d 的取值必须遵循一定的原则， 使分解结果的拟和性最好，尽可能满足分析要求。具体如下: 1 )趋势项约束条件 电 力需求增长率 序列的 趋势项t , 应满足k 阶差分方程的约束条件: v i t e , e , - n ( 4 , 时)( 5 . 7 ) 式中，v 为差分算子，v t = t , 劣_ : 。 2 )周期项约束条件 电力需求增长率序列的周期项c ， 应是平稳的，且满足某一 a r m a ( a u t o r e g r e s s i v e m o v i n g a v e r a g e ) 模型， 为 参数估计方 便， 一 般采用充分高的p 阶自 回归 模型进行拟和: c , -,c ,- 1 + a 2 c ,- 1 + l + a , c ,- , + n , n , - n ( l) , 讨)( 5 . 8 ) 华北电力大学硕士学位论文 式中，a , 为自回归模型中的系数， p 为自 回归模型阶数。 3 )季节项约束条件 电力需求增长率序列的季节项应满足如下差分方程约束: ( + 叉 b )0 s , = ., , c , - n ( o ,o ; ) ( 5 . 9 ) 式中，b 为后移算子，b s , 戏、 ; l 为季节项长度。 4 ) k , p , d 的确定原则 在电 力需求增长率时间 序列中，一般取k = 1 , 2 o p 一 1 , 2 , 3 ; 若季节变化较规则， 季节周期的幅值无明显变化，则取 1阶季节模型 ( d = 1 ) ，若观测序列季节周期的 幅值有明显变化，则取2 阶季节模型 ( d- 2 ) a 当已 知k , p , d 时， 人、a 2 , a , , 4 d 2 , 4 +, , x u , x 2, , x , ， 的 表达形式是 己知的，但有些具体参数仍是未知的。在状态方程中，假设电力需求增长率序列的 趋势项是一个具有固定漂移的随机游动，而周期项则满足可能产生周期项的2 阶齐 次差分方程。量测方程和转移方程中的残差序列均是互不相关的白噪声序列。在具 体估计中可利用 k a l m a n 滤波方法进行具体的参数估计。 5 . 2 . 3 电力需 求与g d p 增长率的状态空间分 解计算实例 以上是以电力需求增长率分解为例进行的分析，下面分别给出电力需求与 g d p 增长率状态空间分解的参数估计结果及分解结果。 ( 1 )参数 k , p , d 的确定 采用e v i e w s 统计软 件对电 力需求增长率时间 序列进行分析， 发 现其趋势项t , 满 足2 阶差分方程， 周期项c , 满足2 阶a r m a 模型， 季节项满足1 阶差分方程， 因此， 在式( 5 . 5 ) , ( 5 . 6 ) 中取k 一 2 , p二 2 , d 一 1 e ( 2 )组合模型中量测方程的确定 按照上面所取的k , p , d 值，电力需求增长率时间序列的量测方程具体为 y , = t , + c , + s , + v , v , - n ( 0 , o ; ) ( 5 . 1 0 ) 其矩阵形式为 y , - l 0 1 0 1 0 ( 5 . 1 1 ) 式( 5 . 1 1 ) 为式( 5 . 3 ) 中量测方程的完整表达式。其中 华北电力大学硕士学位论文 式中，a , 为自回归模型中的系数， p 为自 回归模型阶数。 3 )季节项约束条件 电力需求增长率序列的季节项应满足如下差分方程约束: ( + 叉 b )0 s , = ., , c , - n ( o ,o ; ) ( 5 . 9 ) 式中，b 为后移算子，b s , 戏、 ; l 为季节项长度。 4 ) k , p , d 的确定原则 在电 力需求增长率时间 序列中，一般取k = 1 , 2 o p 一 1 , 2 , 3 ; 若季节变化较规则， 季节周期的幅值无明显变化，则取 1阶季节模型 ( d = 1 ) ，若观测序列季节周期的 幅值有明显变化，则取2 阶季节模型 ( d- 2 ) a 当已 知k , p , d 时， 人、a 2 , a , , 4 d 2 , 4 +, , x u , x 2, , x , ， 的 表达形式是 己知的，但有些具体参数仍是未知的。在状态方程中，假设电力需求增长率序列的 趋势项是一个具有固定漂移的随机游动，而周期项则满足可能产生周期项的2 阶齐 次差分方程。量测方程和转移方程中的残差序列均是互不相关的白噪声序列。在具 体估计中可利用 k a l m a n 滤波方法进行具体的参数估计。 5 . 2 . 3 电力需 求与g d p 增长率的状态空间分 解计算实例 以上是以电力需求增长率分解为例进行的分析，下面分别给出电力需求与 g d p 增长率状态空间分解的参数估计结果及分解结果。 ( 1 )参数 k , p , d 的确定 采用e v i e w s 统计软 件对电 力需求增长率时间 序列进行分析， 发 现其趋势项t , 满 足2 阶差分方程， 周期项c , 满足2 阶a r m a 模型， 季节项满足1 阶差分方程， 因此， 在式( 5 . 5 ) , ( 5 . 6 ) 中取k 一 2 , p二 2 , d 一 1 e ( 2 )组合模型中量测方程的确定 按照上面所取的k , p , d 值，电力需求增长率时间序列的量测方程具体为 y , = t , + c , + s , + v , v , - n ( 0 , o ; ) ( 5 . 1 0 ) 其矩阵形式为 y , - l 0 1 0 1 0 ( 5 . 1 1 ) 式( 5 . 1 1 ) 为式( 5 . 3 ) 中量测方程的完整表达式。其中 华北电力大学硕十学位论文 t , = 2 t , - t ,- 2 + - , e , - n ( 0 , o r,2 ) c , = a , c ,_ i + a 2 c ,- z + +l r 71t - n ( 0 ,心) s , - - s ,_, - s ,_ 2 - s ,_ , + , , - n ( 0 ,心) ( 3 )组合模型中状态方程的确定 式( 5 . 3 ) 中状态方程的完整表达式为 ，.卫. 气0枯0红00 护.胜!.1.几1.l + ，.1.胜ies.j 毛爪兔吼如爪毛 0000-l00 界布ctct-ls，知stu - 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 a , a 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 -1 -1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 ( 5 . 1 2 ) 这 样未 知 参 数向 量b 一 a a 2 , o r, ,a , i 气，a tt t 即 为 需 要 估 计的 未 知 参数， 其中， a , 和 a 2 为电力需求增长率分解的周期项系数; 久 为量测方程中不规则项分布的标准差; o r, , o , , a s 分别为 量测方 程中 趋势 项、 周期 项和季节项分布的 标准差。 ( 4 )组合模型的参数估计 对于电力需求与g d p 增长率时间序列的分解，采用e v i e w s 统计软件进行方程计算及 参数估计，模型参数的估计结果见表5 . 1 和表5 . 2 。 表 5 . 1 电力需求模型参数的最大似然估计结果 参数估计值标准差t 统计量 1 . 0 9 6 6 1 8 - 0 . 7 41 4 81 0 .1 4 51 6 77 . 5 5 4 1 6 0 * 0 . 0 0 5 4 71一 1 3 5 . 5 2 7 7 * 二don 3卜b 0 . 1 4 7 8 1 2 0. 1 63 5 6 0 0 . 0 0 41 1 8. 8 9 3 6 2 * . 8 1 1 8 2 * 0 . 1 2 9 7 1 9 0 . 1 3 5 2 7 2 0 . 0 0 2 3 7 7 0 . 0 0 8 0 1 51 6 . 1 8 4 1 7 * 0 . 0 01 5 5 78 6 . 8 8 2 9 0 * 气久氏久气吸 l o g l i k e l i h o o d v a l u e a k a i k e i n f o c r i t e r i o n s c h w a r z c r i t e r i o n h a n n a n - q u i n n c r i t e r i o n - 7 1 1 . 7 0 5 7 3 5 . 8 8 5 2 8 3 6 . 1 3 8 6 1 3 5 . 9 7 6 8 8 注:星号 “ * ”表示参数估计在1 % 的水平下显著。 华北 电力大学硕士学位论文 表5 . 2 g d p 模型参数的最大似然估计结果 参数估计值标准差t 统计量 0. 6 0 67 0 90 . 0 2 4 0 7 92 5 . 1 9 6 1 7 * - 0. 80 2 4 7 80 . 1 0 3 2 2 5- 7 . 7 7 4 0 7 2 * - 0. 41 2 8 510 . 0 3 3 5 6 2一 1 2 . 3 0 1 1 0 * 0 . 0 9 8 8 910 . 01 0 6 4 39 . 2 9 2 0 6 4 * 0 . 1 7 8 0 6 7 0. 05 8 5 71 0 . 05 6 4 6 73 . 1 5 3 4 8 6 * 0. 0 87 7 510. 6 6 7 4 6 7 al气久气气气 l o g l i k e l i h o o d v a l u e a k a i k e i n f o c r i t e r i o n s c h w a r z c r i t e r i o n h a n n a n - q u i n n c r i t e r i o n 一 1 6 7 . 4 0 9 8 8 . 6 7 0 4 9 2 8 . 9 2 3 8 2 4 8. 7 62 0 8 9 注:星号 “ * ”表示参数估计在1 % 的水平下显著。 c 5 )分解结果 .e 沐材丫 1 、 ，:一;， 山 声 人扩、 . 内一元似干一 认一 瓜 一 心味 v 厂 一 丫 外 一少一 - : : 图5 . 2 近十年电力需求增长率序列的状态空间分解 u 助 一，半 之 ，叨写 以竺畔吟甲 一 a .a 谧叻04000408 ! - + - - .v a ni - 9g , f a st 二 ; 二 i 3 h ldt5jd p i* k * 图5 . 3 近十年g d p 增长率序列的状态空间分解 应用给出的状态空间趋势分解方法可估计相应的趋势分解模型，得到电力需求 华北 电力大学硕士学位论文 与 g d p增长率中包含的趋势项和周期项。图5 . 2 , 5 . 3分别为电力需求与 g d p增长 率序列的 状态空间 模型分 解结果， 包括趋势项、 周期 项和季节项， 丫 、 不 、 s , 、 c , 丫、厂、st、叮分别为电力需求和 g d p增长率及其趋势项、季节项和周期项;图 5 . 4 为电力需求与 g d p 增长率分解的趋势项比较图;图 5 . 5 为电力需求与 g d p 增长 率分解的周期项比较图。在此侧重研究电力需求与g d p 增长率中周期项和趋势项间 的关系，因此略去分解得到的季节项和不规则项图。 : :;: 、 、_2 _一 _，/ e .乍一一，一一，一一曰一， ， ， r 一一，一，一一，一一，一4 2 94 9 5 9 6 9 7 9 8 9 9 0 0 01 02 0 3 - 一 。 ， 增 长 率 趋 势 成 分 ( 左 )电 力 需 求 增 长 率 趋 势 成 分 ( 右 月 图5 . 4近十年电力需求与g d p 增长率序列分解的趋势项 礴 ! l i ii 八八八八 八。 vu汀号 夕 丫号 图5 . 5 近十年电力需求与g d p 增长率序列分解的周期项 ( 6 )电力需求与 g d p 增长率序列分解的周期阶段划分 犷 人 二 _ _ 、 一 _片 刀 口 一口一 岁一冬 图5 . 6近十年电力需求增长率周期成分扩张与收缩阶段划分图 华北电力大学硕十学位论文 图 5 . 6 , 5 . 7分别为电力需求和 g d p增长率周期成分扩张与收缩阶段划分图， 图中阴影部分表示了电力需求增长趋势下降的阶段，根据周期波动的定义:将连续 两个( 或大于两个) 季度的正增长视为 “ 扩张”的开始，将连续两个( 或大于两个) 季 度的负增长视为“ 收缩”的结束，1 9 9 4 - 2 0 0 3 年电力需求与g d p 短周期划分分别见 表 5 . 3 、表5 . 4 ，通过计算得出电力需求波动的平均周期为6 . 2 季度，g d p 波动的平 均周期为 4 . 9 季度。 一 : 八 类 一 、介 孙 、 、 、 ? 付 一 ni 甘妙号 子之 幼4奋5日 已日 ，. 日， .0 0 o l . 环 成 分 - 一 : 。 标 准 垫 02 03 图5 . 7 近十年g d p 增长率周期成分扩张与收缩阶段划分图 表5 . 3 1 9 9 4 2 0 0 3 年电力需求短周期划分汇总表 序号时期长度( 单位:季度) 1 1 9 9 4 . i - 1 9 9 5 . i v8 2 1 9 9 6 . i - 1 9 9 7 . i i i7 31 9 9 7 . i v - 1 9 9 9 . 1 6 41 9 9 9 . 1 1 - 2 0 0 0 . 1 1 16 52 0 0 0 . i v - 2 0 0 1 . i v 5 6 2 0 0 2 . 1 - 2 0 0 3 . 15 72 0 0 3 . 1 1 - 平均周期长度6 . 2 表 5 . 4 1 9 9 4 -2 0 0 3 年g d p 短周期划分汇总表 序号时期长度( 单位:季度) 11 9 9 4 . 1 - 1 9 9 5 . 1 5 21 9 9 5 . 1 1 - 1 9 9 6 a 4 3 1 9 9 6 . i i - 1 9 9 6 . i v3 4 1 9 9 7 . 1 - 1 9 9 8 . 1 16 51 9 9 8 . 1 1 1 一1 9 9 9 . i v 6 62 0 0 0 . 1 - 2 0 0 0 . 1 v4 7 2 0 0 1 . 1 - 2 0 0 2 , 15 82 0 0 2 . 1 1 - 2 0 0 3 . 1 1 1 6 平均周期长度4 . 9 华北电力大学硕士学位论文 5 . 3近十年电力需求与g d p 短周期波动比较分析 5 . 3 . 1近十年电力需求与g d p 周期项之间关系的定量分析 根据图5 . 4电力需求与g d p 增长率序列分解的趋势项比较图，通过相关性计算 可发现二者的趋势项之间相关性不强 “ 一 州 ; 根据图5 . 5 电力需求与g d p 增长率序列 分解的周期项比较图，通过相关性计算发现二者周期项间的相关性系数为 0 . 7 6 9 , 利用 e v i e w s 统计软件形成的散点图和相关系数图分别见图5 . 8 和图5 . 9 。 其中，图 5 . 9中滚动时窗为2 年，即8 季度，滚动相关系数是计算相继 8季度内两序列的相 关系数。 1.0080.604020.00.2 - 耳氏招哥事聊山口0 电力需求增长率循环项 图5 . 8 近十年电力需求与g d p 增长率周期项的散点图和回归拟合直线 滚动相关系数 匕 厂 到 年份 10080.6040200 1 9 洲 1 9 9 51 9 .汤 1 9 9 71 9 5 旧1 9 为 2 ! x 刃 之 刃. 刀 幻 2 万 刃 图5 . 9 近十年电力需求与g d p 增长率周期项的滚动相关系数图 5 . 3 . 2近十年电力需求与g d p 周期项之间关系的定性分析 通过上面分析可以发现，经济波动并非电力需求波动的唯一因素，在经济波动 较为平稳的时期，电力需求波动却较为激烈，这主要受经济结构大幅变动的影响， 如 1 9 9 5 - 1 9 9 6年，经济周期成分较为平稳，而电力需求波动仍维持原有的波动态 势，波动幅度没有明显减缓，这主要是受经济体制转轨的影响，在这2 年内，经济 结构调整幅度较大，g d p增长率周期成分变化较小，而电力需求却产生了较大的波 动。9 6 年经济 “ 软着陆”的实现，是中国第 9 轮经济周期由繁荣转入衰退期的关键 一年，该年经济增长率回落到一位数以内;而电力需求在 9 5 - 9 6年却没有如经济 华北电力大学硕士学位论文 5 . 3近十年电力需求与g d p 短周期波动比较分析 5 . 3 . 1近十年电力需求与g d p 周期项之间关系的定量分析 根据图5 . 4电力需求与g d p 增长率序列分解的趋势项比较图，通过相关性计算 可发现二者的趋势项之间相关性不强 “ 一 州 ; 根据图5 . 5 电力需求与g d p 增长率序列 分解的周期项比较图，通过相关性计算发现二者周期项间的相关性系数为 0 . 7 6 9 , 利用 e v i e w s 统计软件形成的散点图和相关系数图分别见图5 . 8 和图5 . 9 。 其中，图 5 . 9中滚动时窗为2 年，即8 季度，滚动相关系数是计算相继 8季度内两序列的相 关系数。 1.0080.604020.00.2 - 耳氏招哥事聊山口0 电力需求增长率循环项 图5 . 8 近十年电力需求与g d p 增长率周期项的散点图和回归拟合直线 滚动相关系数 匕 厂 到 年份 10080.6040200 1 9 洲 1 9 9 51 9 .汤 1 9 9 71 9 5 旧1 9 为 2 ! x 刃 之 刃. 刀 幻 2 万 刃 图5 . 9 近十年电力需求与g d p 增长率周期项的滚动相关系数图 5 . 3 . 2近十年电力需求与g d p 周期项之间关系的定性分析 通过上面分析可以发现，经济波动并非电力需求波动的唯一因素，在经济波动 较为平稳的时期，电力需求波动却较为激烈，这主要受经济结构大幅变动的影响， 如 1 9 9 5 - 1 9 9 6年，经济周期成分较为平稳，而电力需求波动仍维持原有的波动态 势，波动幅度没有明显减缓，这主要是受经济体制转轨的影响，在这2 年内，经济 结构调整幅度较大，g d p增长率周期成分变化较小，而电力需求却产生了较大的波 动。9 6 年经济 “ 软着陆”的实现，是中国第 9 轮经济周期由繁荣转入衰退期的关键 一年，该年经济增长率回落到一位数以内;而电力需求在 9 5 - 9 6年却没有如经济 华北电力大学硕士学位论文 增长那样实现 “ 软着陆” ，下降速度快、幅度大，呈现较强的波动态势，关键是工 业增长速度有较大回落，从 9 4年的 1 8 . 9 %迅速下降到 9 5年的 1 4 y，从而使电力 需求增长大幅回落。 2 0 0 0 年，电力需求增长出现一个峰值 “ 拐点” ， g d p 增长也出现一个小 “ 拐点， 由于经济结构中重工业开始回头，出现较大的增长 ( 经济增长率由 8 %左右一跃上 升9 . 8 %，接近两位数增长) ，拉动电力需求产生较大幅度的增长。 综上，可以看出，经济发展内在周期规律是电力需求周期波动的一个主要影响 因素，而经济结构调整对电力需求波动产生的影响更为显著。 5 . 4小结 本章应用状态空间模型技术对近十年电力需求与经济增长时间序列数据进行 趋势分解，得到了各自 增长率序列中隐含的周期波动成分;在此基础上，深入研究 了近十年中国电力需求短周期波动的主要影响因素，实证分析结果表明:电力需求 周期与经济周期、经济结构之间存在显著的相关关系;最后，重点分析了电力需求 与经济短周期波动之间的关系，分析结果表明，电力需求波动短周期较经济短周期 长，但波动幅度较经济周期大，而二者周期波动的扩张阶段持续时间都较收缩阶段 长，说明近十年电力需求与经济增长 “ 扩张力”都较为强劲。同时，由电力需求与 g d p增长率周期项之间的强相关关系可以看出，经济发展对电力消费的推动不是绝 对因素，而电力短缺将对经济发展产生极大影响。 运用状态空间方法对电力需求时间序列进行分解，所得趋势成分与原时间序列 数据拟合效果好，且周期成分较为平稳，是一种值得采用的方法。但这种方法需要 比常规方法更多的历史数据作支持，历史数据过少则影响分析结果的精确性，而我 国在电力方面的统计数据很难满足对较长期的电力需求变化特征进行精确分析。 华北电力大学硕士学位论文 增长那样实现 “ 软着陆” ，下降速度快、幅度大，呈现较强的波动态势，关键是工 业增长速度有较大回落，从 9 4年的 1 8 . 9 %迅速下降到 9 5年的 1 4 y，从而使电力 需求增长大幅回落。 2 0 0 0 年，电力需求增长出现一个峰值 “ 拐点” ， g d p 增长也出现一个小 “ 拐点， 由于经济结构中重工业开始回头，出现较大的增长 ( 经济增长率由 8 %左右一跃上 升9 . 8 %，接近两位数增长) ，拉动电力需求产生较大幅度的增长。 综上，可以看出，经济发展内在周期规律是电力需求周期波动的一个主要影响 因素，而经济结构调整对电力需求波动产生的影响更为显著。 5 . 4小结 本章应用状态空间模型技术对近十年电力需求与经济增长时间序列数据进行 趋势分解，得到了各自 增长率序列中隐含的周期波动成分;在此基础上，深入研究 了近十年中国电力需求短周期波动的主要影响因素，实证分析结果表明:电力需求 周期与经济周期、经济结构之间存在显著的相关关系;最后，重点分析了电力需求 与经济短周期波动之间的关系，分析结果表明，电力需求波动短周期较经济短周期 长，但波动幅度较经济周期大，而二者周期波动的扩张阶段持续时间都较收缩阶段 长，说明近十年电力需求与经济增长 “ 扩张力”都较为强劲。同时，由电力需求与 g d p增长率周期项之间的强相关关系可以看出，经济发展对电力消费的推动不是绝 对因素，而电力短缺将对经济发展产生极大影响。 运用状态空间方法对电力需求时间序列进行分解，所得趋势成分与原时间序列 数据拟合效果好，且周期成分较为平稳，是一种值得采用的方法。但这种方法需要 比常规方法更多的历史数据作支持，历史数据过少则影响分析结果的精确性，而我 国在电力方面的统计数据很难满足对较长期的电力需求变化特征进行精确分析。 华北电力大学硕十学位论文 第六章结论 经济周期波动是经济发展过程中客观存在的经济现象，而电力需求波动是随经 济周期波动、经济结构调整、经济政策变化等而产生的一种引致性周期波动，是电 力需求增长过程中的客观规律。本文对中国电力需求周期波动的特征及动因，从不 同方面进行了详细、深入的研究，并得出一定的结论。按照文中结论，提出中国电 力需求周期运行的监控和预测思路如下:首先，准确把握电力需求周期各个阶段持 续时间的长短、转折点出现的具体时间以及扩张与收缩的力度;然后在综合分析电 力需求增长的主要影响因素基础上，采用文中所建模型，对未来电力需求发展趋势 进行科学预测，从而为电力中长期及短期规划工作提供可参考依据。 6 . 1结论 ( 1 )进行准确、有效的电力需求预测是制定电力规划的关键。在研究电力需 求周期波动理论的基础上，运用计量经济学中的回归方法与系统动力学中的状态空 间方法，对中国电力需求周期进行建模与实证分析，计算出具体的电力需求周期， 并分析了相应的周期波动特征。 ( 2 )改革开放以来我国电力需求的周期波动非常明显。论文应用周期理论及 状态空间方法中的h - p 滤波分解法，对改革开放以来中国电力需求波动周期进行测 定，在此基础上研究了电力需求周期波动的总体概况及分产业特征，并与经济周期 进行了比较，认为电力需求周期波动与经济周期波动基本保持同步，即电力需求周 期与经济周期峰谷位出现的年份相同、或者仅相差一年左右。但是，电力需求周期 波动幅度及平均波动长度都较经济周期大。 ( 3 )电力需求波动周期与其影响因素之间存在着一定的相关关系。电力需求 增长率与实际g d p 增长率、产业结构变动、国家经济与能源政策等之间存在一定的 相关关系。从电力需求波动曲线 “ 拐点”的具体分析中，可以看出:产业结构调整 和经济周期波动是电力需求周期波动的主要动因。 ( 4 )各产业及居民生活电力需求对全社会电力需求波动贡献的差异较大。对 电力需求周期波动动因进行系统分析时，着重从电力需求构成角度，对各产业及居 民生活电力需求周期波动特征，以及各组成部分与全社会电力需求周期波动之间的 关系进行了深入研究，认为 1