CC BY
27
Разработка методики формирования интегральных прогнозов потребления электроэнергии в Китайской Народной Республике на основе комплекса
моделей
Науменко Дмитрий Олегович Г лавный специалист ЗАО «ПРОГНОЗ» naumenko @рго gnoz.ru
Аннотация
В статье рассмотрена задача построения методики интегральных прогнозов потребления электроэнергии. В качестве основы для разработанной автором методики использован комплекс моделей. Представлены модельные и интегральные прогнозы, проведен их ретроспективный анализ. Даны выводы о качестве прогнозов, а также рекомендации по использованию методики. Расчетный материал представлен в табличной и графической форме.
Ключевые слова
Потребление электроэнергии, интегральные прогнозы, методика, ретроспективный анализ, Китайская Народная Республика.
Введение
В настоящее время Китай является мировым лидером по потреблению энергоресурсов, обойдя по этому показателю США в 2010 году. Быстрый рост крупнейшей экономики мира с населением в 1.341 млрд. человек, увеличением ВВП в среднем около 10% в год за последние 10 лет, с 2000 по 2010 г. [8], а также растущее быстрыми темпами потребление энергоресурсов в Китае, выдвигают на первый план необходимость разработки стратегии национальной энергетической безопасности.
Сектор электроэнергетики является ключевым компонентом всей энергетической системы в целом, поскольку электроэнергия составляет весомую
долю в затратах практически всех отраслей экономики. В связи с этим недостаток электроэнергии в стране является ограничителем экономического роста [5].
Прогнозные оценки динамики электропотребления в КНР приобретают особую актуальность, так как являются необходимым элементом планов по долгосрочному развитию всей энергетической системы.
Повышение качества прогнозирования может быть реализовано за счет применения интегральных прогнозов, построенных на основе комплексов моделей, рассматривающих процесс электропотребления с использованием различных подходов. Следует отметить, что необходимость разработки модельных комплексов неоднократно подчеркивалась многими авторами [1, 4, 6].
Проблема построения интегральных прогнозов в научной литературе изучена достаточно хорошо [9], однако применительно к долгосрочному прогнозированию потребления электроэнергии в КНР данный вопрос остается малоизученным, публикаций в отечественной литературе автором не найдено.
Цель данного исследования - разработка методики формирования интегральных прогнозов потребления электроэнергии в Китайской Народной Республике на основе комплекса моделей.
Для достижения поставленной цели потребовалось решение следующих задач: разработка комплекса моделей, построение хранилища данных
статистической информации на основе аналитического комплекса «Прогноз-5» [7], интеграция комплекса моделей с хранилищем данных с последующим сценарным расчетом прогнозов долгосрочного электропотребления КНР, разработка методики формирования интегральных прогнозов с последующим расчетом и анализом результатов.
Для решения данных задач был использован разработанный автором комплекс моделей долгосрочного прогнозирования потребления электроэнергии в КНР, аналитический комплекс «Прогноз-5» для обработки результатов исследования, официальные данные Национального бюро статистики КНР, размещенные на открытом Интернет-ресурсе бюро [8] за период с 1990 по 2010 гг., отечественные и зарубежные литературные источники. Анализ качества
прогнозов и верификация результатов проводились с использованием метода средней абсолютной процентной ошибки прогнозирования (МАРЕ) [3]. Расчет интегральных прогнозов проводился с использованием методики среднего арифметического взвешенного [2,9].
Результаты разработки
На основе комплекса моделей (рис. 1.) получены прогнозы долгосрочного потребления электроэнергии в КНР для различных сценарных условий развития экономики с последующим формированием интегральных прогнозов.
Управляемые и экзогенные параметры: ___
1. Управляемые параметры:
Аналоговая политика ^бюджетная политика ^инвестиционная
политика ^денежно-кредитная политика >политика занятости
2. Экзогенные параметры
>объемы иностранных инвестиций
МОДЕЛЬ
ЭЛЕКТРОЕМКОСТИ
ЭКОНОМИКИ
Параметры мировой экономики, налоговая, бюджетная, инвестиционная, денежно-кредитная политики, политика занятости
Инвестиционная,
промышленная
политики
Электроемкость _ секторов, среднедушевое потребление электроэнергии
Добавленная стоимость, — доходы домохозяйств
МОДЕЛЬ ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ СЕКТОРОВ экономики
Численность і населения
Валовой внутренний — продукт
Валовой | внутренний продукт
МОДЕЛЬ
РЕГИОНАЛЬНОГО
ЭЛЕКТРОПОТРЕБЛЕНИЯ
Результаты:
Общее потребление
электроэнергии в экономике
ВВП и добавленные
стоимости
Инвестиции
Занятость
Гос.расходы и гос.доходы Доходы домохозяйств Индексы цен
Электропотребление секторов экономики Электропотребление сельских и городских домохозяйств Среднедушевые располагаемые доходы Коэффициент урбанизации
Потребление электроэнергии провинциями и регионами Валовой региональный продукт
Численность населения провинций
Рис. 1. Укрупненная схема взаимосвязи комплекса моделей
Комплекс моделей позволяет получать прогнозы потребления электроэнергии по каждой модели, сценарию и варианту расчету. Множество моделей (модель электроемкости экономики, модель электропотребления секторов экономики, модель регионального электропотребления), сценариев (сценарий 1, сценарий 2, сценарий 3) и вариантов расчета (изолированный, комплексный) позволяет получить 18 модельных прогнозов на каждый год (табл. 1).
При изолированном варианте расчета каждая модель используется без учета взаимосвязей с другими моделями. Комплексный вариант расчета предполагает, что часть экзогенных параметров становятся моделируемыми, значения которых передаются из одной модели в другую.
Сценарий 1 соответствует плановым показателям, отраженным в 5-летних государственных планах, публикуемых официальным информационным агентством правительства КНР [10]. Сценарий 2 (3) отличается отклонениями входящих переменных относительно сценария 1 в лучшую (худшую) сторону.
Таблица 1.
Прогнозы электропотребления для различных моделей и сценариев развития экономики с использованием изолированного и комплексного
метода расчета, 100 ГВч.
Модель Вариант расчета Сценарий 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактические данные 34541,4 37028,4 41879,1
Модель электроемкости экономики Изолированный Сценарий 1 33747,4 36774,6 39611,1 42094,5 44398,9 46544,7
Сценарий 2 33982,7 36766,2 39445,2 41913,8 44309,8 45991,0
Сценарий 3 33501,1 36756,4 40882,3 43494,0 45823,1 47823,8
Комплексный Сценарий 1 36449,9 40228,8 44661,7 49107,3 53355,6 57914,3
Сценарий 2 36606,6 40523,8 45097,9 49729,9 54283,5 59293,3
Сценарий 3 36294,6 39860,5 44135,8 48492,2 52547,8 56821,7
Модель электропотребления секторов экономики Изолированный Сценарий 1 36786,3 40006,5 45100,0 49451,0 53305,7 57375,5
Сценарий 2 36870,4 40201,7 45391,9 49982,2 54094,2 58555,3
Сценарий 3 36698,6 39888,7 44854,2 49061,0 52655,1 56221,0
Комплексный Сценарий 1 36449,9 40228,8 44661,7 49107,3 53355,6 57914,3
Сценарий 2 36606,6 40523,8 45097,9 49729,9 54283,5 59293,3
Сценарий 3 36294,6 39860,5 44135,8 48492,2 52547,8 56821,7
Модель регионального электропотребления Изолированный Сценарий 1 37083,0 40535,4 46553,0 50381,8 54402,5 58569,4
Сценарий 2 37083,0 40535,4 46553,0 50711,6 55142,8 59803,9
Сценарий 3 37083,0 40535,4 46553,0 50052,1 53668,9 57356,6
Комплексный Сценарий 1 36217,9 40876,4 45823,0 51009,8 56472,4 62131,5
Сценарий 2 36444,2 41179,1 46159,7 51705,3 57646,0 63902,9
Сценарий 3 36032,9 40408,5 45207,3 49773,9 54463,2 59199,2
На рисунке 2 приведены данные таблицы 1 в графической форме:
10 ООО - — — — — — -
o-l--------------1-------------1--------------1--------------1--------------1-------------1
2008 2009 2010 2011 2012 2013
Изолированные модел вные расчеты Комплексные модельные расчеты ^^^Фактические данные
Рис. 2. Прогнозы электропотребления для различных моделей и сценариев развития экономики с использованием изолированного и комплексного метода расчета, кВч.
Таблица 2.
Прогнозы темпов прироста электропотребления для различных моделей и сценариев развития экономики с использованием изолированного и комплексного
метода расчета, %.
Модель Вариант расчета Сценарий 2009 2010 2011 2012 2013 Средний прирост Общий прирост
Фактические данные 7,20 13,10
Модель электроемкости экономики Изолированный Сценарий 1 8,97 7,71 6,27 5,47 4,83 6,65 37,92
Сценарий 2 8,19 7,29 6,26 5,72 3,79 6,25 35,34
Сценарий 3 9,72 11,22 6,39 5,35 4,37 7,41 42,75
Комплексный Сценарий 1 10,37 11,02 9,95 8,65 8,54 9,71 58,89
Сценарий 2 10,70 11,29 10,27 9,16 9,23 10,13 61,97
Сценарий 3 9,82 10,73 9,87 8,36 8,13 9,38 56,56
Модель электропотребления секторов экономики Изолированный Сценарий 1 8,75 12,73 9,65 7,79 7,63 9,31 55,97
Сценарий 2 9,04 12,91 10,11 8,23 8,25 9,71 58,81
Сценарий 3 8,69 12,45 9,38 7,33 6,77 8,92 53,20
Комплексный Сценарий 1 10,37 11,02 9,95 8,65 8,54 9,71 58,89
Сценарий 2 10,70 11,29 10,27 9,16 9,23 10,13 61,97
Сценарий 3 9,82 10,73 9,87 8,36 8,13 9,38 56,56
Модель регионального электропотребления Изолированный Сценарий 1 9,31 14,85 8,22 7,98 7,66 9,60 57,94
Сценарий 2 9,31 14,85 8,93 8,74 8,45 10,06 61,27
Сценарий 3 9,31 14,85 7,52 7,23 6,87 9,15 54,67
Комплексный Сценарий 1 12,86 12,10 11,32 10,71 10,02 11,40 71,55
Сценарий 2 12,99 12,09 12,01 11,49 10,85 11,89 75,34
Сценарий 3 12,14 11,88 10,10 9,42 8,70 10,45 64,29
Таким образом, на основании произведенных прогнозных расчетов потребление электроэнергии в КНР будет расти в среднем от 6.25 до 11.89% в год, и общий рост составит от 35.3 до 75.3% за пятилетний период с 2008 по 2013 гг.
Интегральный прогноз представляет собой объединение множества прогнозов потребления электроэнергии, полученных в рамках каждой модели комплекса, в один. Интегральные прогнозы позволяют повысить точность суждений о будущем состоянии объекта или процесса за счет коррекции ошибок, которые возникают при неверных предположениях, смещенных оценках или ошибках в данных [9].
Автором предложена следующая методика расчета интегральных прогнозов потребления электроэнергии, учитывающая различные модели, сценарии и варианты расчета:
3 5 2
УИ = -^~-X X X ^ и • а • Ь ■ ск (1)
п • т • I г =1 j=1 к=1 ,
где i = (1..3) - индекс модели; j = (1.^) - индекс сценария; к = (1..2) - индекс варианта расчета; п = (1..3) - количество моделей, участвующих в расчете; т = (1.^) - количество сценариев, участвующих в расчете;
1 = (1..2) - количество вариантов расчета, участвующих в расчете; а; = [0..1] - вес модели;
Ь = [0..1] - вес сценария;
ск = [0..1] - вес варианта расчета;
Хук [^ - прогнозная величина электропотребления модели ^ по сценарию j, методом к в момент времени ^ 100 ГВт/ч;
Y М - интегральный прогноз электропотребления в момент времени ^ 100 ГВт/ч.
Коэффициенты а и с можно рассматривать как некую степень доверия эксперта данной модели или варианту расчета, а смысл коэффициента Ь можно
трактовать в терминах вероятности наступления того или иного сценария, участвующего в расчете. В связи с этим на коэффициенты а, Ь и с налагаются ограничения целостности на знак и сумму, равную единице:
£ а =1, а! > 0; £ Ь = 1, bJ > 0; £ с = 1, Ск > 0 (2)
г ] к
При вычислении интегральных прогнозов эксперт последовательно должен выбрать модели, сценарии и варианты расчета. Далее устанавливаются коэффициенты а!, Ь] и ск, которые автоматически зануляются, если вышеперечисленные факторы не участвуют в расчете. При выборе только одного элемента из каждого среди вышеперечисленных параметров (модели, сценария, варианта расчета) соответствующие веса (а^ Ь] и ск) задаются автоматически. Предварительная нормировка весов позволяет соблюсти ограничения целостности коэффициентов.
Для задания управляемых параметров автором была применена методика простого среднего, т.е. ненулевые коэффициенты а^ Ь] и ск задавались равными весами (табл. 3). Несмотря на свою простоту данная методика зарекомендовала себя как надежный способ для повышения качества долгосрочных прогнозов электропотребления. Модели №1 соответствует модель электроемкости экономики, модели №2 соответствует модель электропотребления секторов экономики, модели №3 соответствует модель регионального электропотребления.
Таблица 3.
Таблица параметров формулы для расчета интегральных прогнозов
Вариант расчета Интегральный прогноз Параметры интегральных прогнозов
а1 а2 а3 Ь1 Ь2 Ь3 с1 с2 п т 1
Изолированный Среднее по сценариям для модели №1 1 0 0 1/3 1/3 1/3 1 0 1 3 1
Среднее по сценариям для модели №2 0 1 0 1/3 1/3 1/3 1 0 1 3 1
Среднее по сценариям для модели №3 0 0 1 1/3 1/3 1/3 1 0 1 3 1
Среднее по моделям по сценарию 1 1/3 1/3 1/3 1 0 0 1 0 3 1 1
Среднее по моделям по сценарию 2 1/3 1/3 1/3 0 1 0 1 0 3 1 1
Среднее по моделям по сценарию 3 1/3 1/3 1/3 0 0 1 1 0 3 1 1
Среднее по моделям и сценариям 1/3 1/3 1/3 1/3 1/3 1/3 1 0 3 3 1
Комплексный Среднее по сценариям для модели №1 1 0 0 1/3 1/3 1/3 0 1 1 3 1
Среднее по сценариям для модели №2 0 1 0 1/3 1/3 1/3 0 1 1 3 1
Среднее по сценариям для модели №3 0 0 1 1/3 1/3 1/3 0 1 1 3 1
Среднее по моделям по сценарию 1 1/3 1/3 1/3 1 0 0 0 1 3 1 1
Среднее по моделям по сценарию 2 1/3 1/3 1/3 0 1 0 0 1 3 1 1
Среднее по моделям по сценарию 3 1/3 1/3 1/3 0 0 1 0 1 3 1 1
Среднее по моделям и сценариям 1/3 1/3 1/3 1/3 1/3 1/3 0 1 3 3 1
Смешанный Среднее по сценариям для модели №1 1 0 0 1/3 1/3 1/3 1/2 1/2 1 3 2
Среднее по сценариям для модели №2 0 1 0 1/3 1/3 1/3 1/2 1/2 1 3 2
Среднее по сценариям для модели №3 0 0 1 1/3 1/3 1/3 1/2 1/2 1 3 2
Среднее по моделям по сценарию 1 1/3 1/3 1/3 1 0 0 1/2 1/2 3 1 2
Среднее по моделям по сценарию 2 1/3 1/3 1/3 0 1 0 1/2 1/2 3 1 2
Среднее по моделям по сценарию 3 1/3 1/3 1/3 0 0 1 1/2 1/2 3 1 2
Среднее по моделям и сценариям 1/3 1/3 1/3 1/3 1/3 1/3 1/2 1/2 3 3 2
В таблице 4 приведены интегральные прогнозы долгосрочного потребления электроэнергии в КНР с использованием предложенной автором методики, учитывающей различные модели, сценарии и варианты расчета.
Таблица 4.
Интегральные прогнозы долгосрочного потребления электроэнергии в КНР с учетом различных моделей, сценариев и вариантов расчета, 100 ГВч.
Вариант расчета Интегральный прогноз 2008 2009 2010 2011 2012 2013
Фактические данные 34541,4 37028,4 41879,1
Изолированный Среднее по сценариям для модели №1 33743,7 36765,7 39979,5 42500,8 44843,9 46786,5
Среднее по сценариям для модели №2 36785,1 40032,3 45115,4 49498,1 53351,7 57383,9
Среднее по сценариям для модели №3 37083,0 40535,4 46553,0 50381,8 54404,7 58576,7
Среднее по моделям по сценарию 1 35872,2 39105,5 43754,7 47309,1 50702,4 54163,2
Среднее по моделям по сценарию 2 35978,7 39167,8 43796,7 47535,9 51182,3 54783,4
Среднее по моделям по сценарию 3 35760,9 39060,2 44096,5 47535,7 50715,7 53800,5
Среднее по моделям и сценариям 35870,6 39111,1 43882,6 47460,2 50866,8 54249,0
Комплексный Среднее по сценариям для модели №1 36450,4 40204,4 44631,8 49109,8 53395,6 58009,8
Среднее по сценариям для модели №2 36450,4 40204,4 44631,8 49109,8 53395,6 58009,8
Среднее по сценариям для модели №3 36231,7 40821,3 45730,0 50829,7 56193,9 61744,5
Среднее по моделям по сценарию 1 36372,6 40444,7 45048,8 49741,5 54394,6 59320,0
Среднее по моделям по сценарию 2 36552,5 40742,2 45451,8 50388,4 55404,3 60829,9
Среднее по моделям по сценарию 3 36207,4 40043,2 44493,0 48919,5 53186,2 57614,2
Среднее по моделям и сценариям 36377,5 40410,0 44997,9 49683,1 54328,4 59254,7
Смешанный Среднее по сценариям для модели №1 35097,1 38485,1 42305,7 45805,3 49119,8 52398,1
Среднее по сценариям для модели №2 36617,7 40118,3 44873,6 49304,0 53373,7 57696,8
Среднее по сценариям для модели №3 36657,3 40678,4 46141,5 50605,8 55299,3 60160,6
Среднее по моделям по сценарию 1 36122,4 39775,1 44401,8 48525,3 52548,5 56741,6
Среднее по моделям по сценарию 2 36265,6 39955,0 44624,3 48962,1 53293,3 57806,6
Среднее по моделям по сценарию 3 35984,1 39551,7 44294,7 48227,6 51951,0 55707,3
Среднее по моделям и сценариям 36124,0 39760,6 44440,3 48571,7 52597,6 56751,9
На рисунке 3 приведены данные таблицы 4 в графической форме:
2008 2009 2010 2011 2012 2013
Интегрально* прогнозы -О-Фактические данные
Рис. 3. Интегральные прогнозы долгосрочного потребления электроэнергии в КНР с учетом различных моделей, сценариев и вариантов расчета, 100 ГВч.
Таблица 5.
Интегральные прогнозы темпов прироста долгосрочного потребления электроэнергии в КНР с учетом различных моделей, сценариев и вариантов
расчета, %.
Вариант расчета Интегральный прогноз 2009 2010 2011 2012 2013 Средний прирост Общий прирост
Фактические данные 7,20 13,10
Изолированный Среднее по сценариям для модели №1 8,96 8,74 6,31 5,51 4,33 6,77 38,65
Среднее по сценариям для модели №2 8,83 12,70 9,71 7,79 7,56 9,32 56,00
Среднее по сценариям для модели №3 9,31 14,85 8,22 7,98 7,67 9,61 57,96
Среднее по моделям по сценарию 1 9,01 11,89 8,12 7,17 6,83 8,60 50,99
Среднее по моделям по сценарию 2 8,86 11,82 8,54 7,67 7,04 8,79 52,27
Среднее по моделям по сценарию 3 9,23 12,89 7,80 6,69 6,08 8,54 50,45
Среднее по моделям и сценариям 9,03 12,20 8,15 7,18 6,65 8,64 51,24
Комплексный Среднее по сценариям для модели №1 10,30 11,01 10,03 8,73 8,64 9,74 59,15
Среднее по сценариям для модели №2 10,30 11,01 10,03 8,73 8,64 9,74 59,15
Среднее по сценариям для модели №3 12,67 12,02 11,15 10,55 9,88 11,25 70,42
Среднее по моделям по сценарию 1 11,20 11,38 10,42 9,35 9,05 10,28 63,09
Среднее по моделям по сценарию 2 11,46 11,56 10,86 9,95 9,79 10,73 66,42
Среднее по моделям по сценарию 3 10,59 11,11 9,95 8,72 8,33 9,74 59,12
Среднее по моделям и сценариям 11,09 11,35 10,41 9,35 9,07 10,25 б2,89
Смешанный Среднее по сценариям для модели №1 9,б5 9,93 8,27 7,24 б,б7 8,35 49,29
Среднее по сценариям для модели №2 9,5б 11,85 9,87 8,25 8,10 9,53 57,57
Среднее по сценариям для модели №3 10,97 13,43 9,б8 9,27 8,79 10,43 б4,12
Среднее по моделям по сценарию 1 10,11 11,бЗ 9,29 8,29 7,98 9,4б 57,08
Среднее по моделям по сценарию 2 10,17 11,б9 9,72 8,85 8,47 9,78 59,40
Среднее по моделям по сценарию 3 9,91 11,99 8,88 7,72 7,23 9,15 54,81
Среднее по моделям и сценариям 10,07 11,77 9,30 8,29 7,90 9,4б 57,10
Таким образом, на основании произведенных интегральных прогнозных расчетов потребление электроэнергии в КНР будет расти в среднем от 6.77 до 11.25% в год, и общий рост составит от 38.7 до 70.4% за пятилетний период с 2008 по 2013 гг.
Сравнительный анализ достоверности модельных и интегральных прогнозов
Сравнительный анализ достоверности модельных и интегральных прогнозов проводился на основании ex-post анализа за период с 2008 по 2010 гг., так как комплекс моделей был внедрен в виде подсистемы моделирования и прогнозирования потребления электроэнергии в Институте исследования экономики при Государственной электроэнергетической корпорации Китая в конце 2008 года.
Модельные прогнозы
Анализ достоверности модельных прогнозов, проведенный с использованием методики средней абсолютной ошибки прогноза (MAPE), показал, что 3 модельных прогноза, полученные в рамках модели электроемкости экономики при изолированном варианте расчета для сценария 1, сценария 2 и сценария 3 (2.80%, 2.71% и 2.04% соответственно), можно отнести к очень хорошим прогнозам [3].
Прогнозами хорошего качества [3] можно назвать все остальные модельные прогнозы, так как при расчете сценарных прогнозов в рамках модели электроемкости экономики, модели электропотребления секторов экономики и
модели регионального электропотребления полученная средняя абсолютная процентная ошибка находится в диапазоне 6.04 - 9.33%.
Таблица 5.
Средние относительные ошибки модельных прогнозов для различных моделей и сценариев развития экономики с использованием изолированного и комплексного
метода расчета, %.
Модель Вариант расчета Сценарий 2008 2009 2010 Средняя проц. ошибка прогноза, % Место
Модель электроемкости экономики Изолированный Сценарий 1 -2,30 -0,69 -5,42 -2,80 3
Сценарий 2 -1,62 -0,71 -5,81 -2,71 2
Сценарий 3 -3,01 -0,73 -2,38 -2,04 1
Комплексный Сценарий 1 5,53 8,64 6,64 6,94 5
Сценарий 2 5,98 9,44 7,69 7,70 9
Сценарий 3 5,08 7,65 5,39 6,04 4
Модель электропотребления секторов экономики Изолированный Сценарий 1 6,50 8,04 7,69 7,41 8
Сценарий 2 6,74 8,57 8,39 7,90 10
Сценарий 3 6,25 7,72 7,10 7,02 6
Комплексный Сценарий 1 5,53 8,64 6,64 6,94 5
Сценарий 2 5,98 9,44 7,69 7,70 9
Сценарий 3 5,08 7,65 5,39 6,04 4
Модель регионального электропотребления Изолированный Сценарий 1 7,36 9,47 11,16 9,33 13
Сценарий 2 7,36 9,47 11,16 9,33 13
Сценарий 3 7,36 9,47 11,16 9,33 13
Комплексный Сценарий 1 4,85 10,39 9,42 8,22 11
Сценарий 2 5,51 11,21 10,22 8,98 12
Сценарий 3 4,32 9,13 7,95 7,13 7
На рисунке 4 приведены данные таблицы 5 в графической форме:
■7,5 J------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
■ 1 12 13 14 |4 15 |5 В6 Ж7 ШВ 19 Ш9 110 111 И12 113 И13 ■ 13
Рис. 4. Средние относительные ошибки модельных прогнозов электропотребления для различных моделей и развития экономики с использованием изолированного и комплексного варианта расчета, %.
Интегральные прогнозы
Анализ достоверности интегральных прогнозов, проведенный с использованием методики средней абсолютной ошибки прогноза (МАРЕ), показал, что 6 интегральных прогнозов, полученных в рамках усреднения результатов модели электроемкости экономики при изолированном варианте расчета (2.52%), за счет усреднения каждого из сценариев по всем моделям при изолированном варианте расчета (4.65%, 4.84%, 4.77%), усреднения результатов первой модели по сценариям и вариантам расчета (2.19%), и усреднения всех моделей и сценариев при изолированном варианте расчета (4.75%), можно отнести к очень хорошим прогнозам [3].
Прогнозами хорошего качества [3] можно назвать все остальные интегральные прогнозы, так как полученная средняя абсолютная процентная ошибка находится в диапазоне 5.59 - 9.33%.
Таблица 6.
Средние относительные ошибки интегральных прогнозов, %.
Вариант расчета Интегральный прогноз 2008 2009 2010 Средняя проц. ошибка прогноза, % Место
Изолированный Среднее по сценариям для модели №1 -2,31 -0,71 -4,54 -2,52 2
Среднее по сценариям для модели №2 6,50 8,11 7,73 7,45 17
Среднее по сценариям для модели №3 7,36 9,47 11,16 9,33 21
Среднее по моделям по сценарию 1 3,85 5,61 4,48 4,65 3
Среднее по моделям по сценарию 2 4,16 5,78 4,58 4,84 6
Среднее по моделям по сценарию 3 3,53 5,49 5,29 4,77 5
Среднее по моделям и сценариям 3,85 5,62 4,78 4,75 4
Комплексный Среднее по сценариям для модели №1 5,53 8,58 6,57 6,89 12
Среднее по сценариям для модели №2 5,53 8,58 6,57 6,89 13
Среднее по сценариям для модели №3 4,89 10,24 9,20 8,11 18
Среднее по моделям по сценарию 1 5,30 9,23 7,57 7,37 16
Среднее по моделям по сценарию 2 5,82 10,03 8,53 8,13 19
Среднее по моделям по сценарию 3 4,82 8,14 6,24 6,40 10
Среднее по моделям и сценариям 5,32 9,13 7,45 7,30 15
Смешанный Среднее по сценариям для модели №1 1,61 3,93 1,02 2,19 1
Среднее по сценариям для модели №2 6,01 8,34 7,15 7,17 14
Среднее по сценариям для модели №3 6,13 9,86 10,18 8,72 20
Среднее по моделям по сценарию 1 4,58 7,42 6,02 6,01 8
Среднее по моделям по сценарию 2 4,99 7,90 6,55 6,48 11
Среднее по моделям по сценарию 3 4,18 6,81 5,77 5,59 7
Среднее по моделям и сценариям 4,58 7,38 6,12 6,03 9
На рисунке 5 приведены данные таблицы 6 в графической форме:
■5,0
-7,5 -1-
■ 1 ■ 2 ИЗ 14 ■ 5 Вб ■ 7 ■ 8 9 В10 ВЦ В12 В13 В14 В15 В16 В17 В18 В19 В 20 В21
Рис. 5. Средние относительные ошибки интегральных прогнозов
электропотребления, %.
Для повышения точности расчетов с учетом средних относительных ошибок проведенных интегральных прогнозов автор рекомендует использовать следующие правила:
1. Придавать наибольший вес модели электроемкости экономики, и наименьший вес модели регионального электропотребления (а1 > а2 > а3);
2. Устанавливать больший вес для изолированного варианта расчета моделей в рамках всего комплекса (с1 > с2);
3. Сценарии рассматривать как равноправные (Ь1 ~ Ь2 ~ Ь3).
На рис. 6 представлен график средних относительных ошибок прогноза для лучших 10 модельных и интегральных расчетов электропотребления.
Из графика следует, что 10 лучших интегральных прогнозов имеют меньшую среднюю относительную ошибку (меньше на 0.74%), а значит повышают точность вычислений.
Рис. 6. Средние относительные ошибки лучших 10 модельных и интегральных прогнозов, %.
Заключение
Интегральные прогнозы, по сравнению с модельными, являются более достоверными при использовании комплекса моделей, отражающего разные аспекты процесса потребления электроэнергии.
Описанная методика формирования интегральных прогнозов потребления электроэнергии в КНР на основе комплекса моделей позволяет учитывать сценарии развития экономики.
Использование данной методики с расчетом интегральных прогнозов рекомендуется для поддержки принятия решений на государственном уровне в сфере электроэнергетики.
Список литературы
1. Анисимов А.Н. Эконометрический анализ развития КНР / АН СССР. - М.: Наука, 1991. - 104 с.
2. Айвазян С.А., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика: основы моделирования и первичная обработка данных. - М.: Финансы и статистика, 1983. - 472 с.
3. Качественные свойства различных по1ходов к прогнозированию социальноэкономических показателей РФ / М. Турунцева, Т. Киблицкая - М.: ИЭПП, 2010. - 148 с.
4. Малахов В.А. Подходы к прогнозированию спроса на электроэнергию в России // Проблемы прогнозирования. - 2009. - № 2.
5. Методология разработки перспектив развития электроэнергетики http://www.eriras.ru/institute-publications/13/19
(дата обращения: 31.08.2011).
6. Методы и модели прогнозных взаимосвязей энергетики и экономики / Ю.Д. Кононов, Е.В. Гальперова, Д.Ю. Кононов и др. - Новосибирск: Наука, 2009. -178 с.
7. Свидетельство Российского агентства по патентам и товарным знакам № 2005610980 от 22.04.2005 об официальной регистрации программы для ЭВМ «Аналитический комплекс “Прогноз-5” (АК “Прогноз-5”)».
8. http://www.stats.gov.cn/english/statisticaldata/index.htm
9. Lilian M. de Menezes, Derek W. Bunn, W. Taylor. Review of Guidelines for the Use of Combined Forecasts. 2000. European Journal of Operational Research, №120, pp. 190-204.
10. http://www.xinhuanet.com/
