剥离“线损电量”的工业用电量统计方法研究——解析工业用电与增加值增速偏离之谜
Research on the Statistical Method of the Industrial Electricity Consumption Excluding Line Loss —Resolving Puzzle of the Deviation Relationship between the Growth Rate of Electricity Consumption of Industry and the Industrial Value-Added
DOI: 10.12677/JLCE.2018.73008, PDF,   
作者: 卢金滇*:国网安徽省电力公司,安徽 合肥;张成美:安徽省统计局,安徽 合肥;陈 煜:安徽省电力公司电力经济技术研究院,安徽 合肥;邢胜男:北京经世万方信息技术有限公司,北京
关键词: 工业用电量增速工业增加值增速线损电量统计回归分析The Growth Rate of Industrial Electricity Consumption the Growth Rate of Industrial Value-Added Line Loss Calculation Method Regression Analysis
摘要: 本文通过分析“线路损失电量”的“内涵”,发现在降(升)温负荷出现明显变化的月份,线路损失电量会因服务业和居民部门“供售电量抄表不同期”出现剧烈波动,导致工业用电与工业增加值增速发生偏离。为更好地发挥工业用电量作为经济“晴雨表”的作用,本文利用定性和定量分析相结合方法,分析了气温对“线损电量”和工业用电量的影响。研究结果表明:1) 温度负荷与“线损电量”之间存在显著的相关性;2) 剥离“线损电量”的工业用电量增速与工业增加值增速变化一致;3) 提出了将工业用电量分离为“经济电量”和“温度电量”的核算方法。
Abstract: Based on the analysis of the intension meaning of line loss, this paper finds that the line loss will appear violent fluctuations with the temperature severe change, because of the supply and sale of electricity meter reading cycle of resident sector and territory industry difference. In order to make full use of the economic barometer of the consumption of electricity of industry, the combination of qualitative and quantitative analysis is employed in this paper. Moreover, the impact of temperature on the electricity of line loss and the industry is calculated. The results of this paper are as follows: 1) there is a notable positive correlation between temperature load and line loss; 2) the deviation relationship between the growth rate of electricity consumption of industry and the industrial value-added almost entirely disappears, when the line loss is eliminated from the elec-tricity consumption of industry; 3) a new statistical method is established in this paper, i.e. sepa-rating the industrial electricity consumption into “economic power” part and “temperature power” part.
文章引用:卢金滇, 张成美, 陈煜, 邢胜男. 剥离“线损电量”的工业用电量统计方法研究——解析工业用电与增加值增速偏离之谜[J]. 低碳经济, 2018, 7(3): 67-76. https://doi.org/10.12677/JLCE.2018.73008

参考文献

[1] 谭显东, 孙祥栋. 用电量“晴雨表”失灵了? [N]. 国家电网报, 2016-01-05005.
[2] Lin, B.Q. and Liu, C. (2016) Why Is Electricity Consumption Inconsistent with Economic Growth in China? Energy Policy, 88, 310-316. [Google Scholar] [CrossRef
[3] 肖宏伟. 用电量与经济增长“短期背离”的原因分析[J]. 宏观经济管理, 2015(6): 27-29.
[4] 肖宏伟, 李继峰, 国家信息中心. 用电量与经济增长缘何“短期背离” [N]. 中国能源报, 2015-06-15005.
[5] 林卫斌, 苏剑, 施发启. 经济增长、能耗强度与电力消费——用电量与GDP增长率背离的原因探析[J]. 经济科学, 2010(5): 15-22.
[6] 林卫斌. 经济增长与电力消费: 为什么用电量与GDP增长率会背离[J]. 学术交流, 2010(12): 88-91.
[7] 高卫东, 宋斌. 月度实际线损率定量计算方法[J]. 电力系统自动化, 2012, 36(2): 86-90.
[8] 朱征峰, 俞军, 唐晓岚. 电网月度统计线损率波动的原因分析及对策[J]. 浙江电力, 2013, 32(4): 28-29.
[9] 向永明, 彭懿. 关于城区供电局统计线损率波动问题的分析[J]. 重庆电力高等专科学校学报, 2010, 15(3): 25-28.
[10] 冯凯, 应展烽, 张旭东, 童璇, 吴军基. 单铝层导线输电网电热协调潮流模型及其解法[J]. 电力系统自动化, 2016, 40(18): 61-67.
[11] 高沁, 卫志农, 孙国强, 孙永辉, 陈洪涛, 赵建明. 计及线路电阻随温度变化影响的电力系统最优潮流[J]. 电力系统自动化, 2015(16): 76-80.
[12] 陈红, 池照. 消除线损电量对工业用电量影响的研究[J]. 统计科学与实践, 2014(3): 36-38.
[13] 李静巍. 基于线损管理系统的日线损统计及分析研究[D]: [硕士学位论文]. 长春: 吉林大学, 2015.
[14] 彭宇文, 刘克文. 基于改进核心向量机的配电网理论线损计算方法[J]. 中国电机工程学报, 2012, 31(34): 120-126.
[15] 吴蔚. 基于数据挖掘与关联规则的月度统计线损计算[D]: [硕士学位论文]. 燕山: 燕山大学, 2016.
[16] 张彩庆, 曹萌萌. 家庭收入、日常消费支出与用电量的关联关系[J]. 能源技术经济, 2012, 24(7): 44-48.