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2019-06-26 10:16:12 中国产业信息网  点击量: 评论 (0)
一、全社会用电量情况2019年前2月,全社会用电量1.11万亿千瓦时,同比+4.86%。单月全社会用电量情况数据来源:公开资料整理分地区来看,前2...
一、全社会用电量情况
 
2019年前2月,全社会用电量1.11万亿千瓦时,同比+4.86%。
 
单月全社会用电量情况
 
2019年中国全社会用电量分析及预测
 
数据来源:公开资料整理
 
分地区来看,前2月全社会用电量累计增速排名前五的省份有西藏、内蒙、湖北、安徽、新疆,倒数前五的省份有青海、云南、福建、吉林、黑龙江。
 
不同地区2019年前2月全社会用电量累计同比增速
 
2019年中国全社会用电量分析及预测
 
数据来源:公开资料整理
 
二、全社会用电量预测
 
由于电力需求涉及全社会各行各业,因而通常用电量增速与GDP增速呈现较强的相关性。自“十二五”以来,中国经济处于“三期叠加”阶段,GDP增速放缓至7%以下的水平,经济增长步入“新常态”。另一方面,2016年至今,在新旧动能转换的形势下,用电量增速逐步提升,与经济增长“脱钩”。
 
用电量增速与经济增速“脱钩”
 
2019年中国全社会用电量分析及预测
 
数据来源:公开资料整理
 
在此情况下,我们通过两种方法,即新旧行业拆分(我们的视角)、用电量类别拆分(传统视角),对全社会用电量进行预测。
 
方法一:新旧行业拆分(我们的视角)
 
我们将全社会用电量拆分为电能替代、新兴行业、传统行业三部分,并分别对其用电量进行预测。
 
(一)电能替代
 
电能替代是在终端能源消费环节,使用电能替代散烧煤、燃油等非清洁能源消费方式。根据2016年5月国家发改委等多部委联合印发的《关于推进电能替代的指导意见》,电能替代领域包括居民采暖、生产制造、交通运输、电力供应与消费。《电力发展“十三五”规划》提出,到2020年,电能替代新增用电量约4500亿千瓦时,实现能源终端消费环节电能替代散烧煤、燃油总量约1.3亿吨标煤。
 
电能替代贡献的用电量增长与经济增长无关,是用电量增速与经济增速脱钩的主要原因之一。根据电能替代历史数据,我们预计2018~2020年的电能替代电量分别为1300、1200、1100亿千瓦时,对应增速分别为1.0%、-7.7%、-8.3%。
 
电能替代情况
 
2019年中国全社会用电量分析及预测
 
数据来源:公开资料整理
 
(二)新兴行业
 
近年来,随着新旧动能的转换,新兴产业对于用电量增长的贡献引发市场关注。我们选取数据中心和比特币,作为代表性的新兴行业,对其用电量进行测算。
 
数据中心
 
互联网产业的快速发展,带动我国数据中心耗电量高速增长。2012-2016年耗电量年均复合增速约13.6%,远高于同期全社会耗电量增速。
 
我国数据中心耗电量及增速
 
2019年中国全社会用电量分析及预测
 
数据来源:公开资料整理
 
数据中心具有可持续的发展驱动力。目前,数据中心正处于第二阶段向第三阶段转型的过渡阶段。数据中心企业一方面致力于数据中心的升级,开发新的业务类型,另一方面也在提高数据中心储存信息和处理信息的能力,构建既有稳定性又有高工作效率的数据中心结构。
 
数据中心的发展阶段
 
2019年中国全社会用电量分析及预测
 
数据来源:公开资料整理
 
据预测,在移动互联网、互联网+、云计算、大数据、物联网等新兴领域的蓬勃发展和带动下,预测我国IDC市场2018~2020年仍将处于快速发展期,预计到2020年我国IDC市场业务总收入可达1500亿元。
 
2018-2020年我国IDC市场收入预测
 
2019年中国全社会用电量分析及预测
 
数据来源:公开资料整理
 
从性能来看,绿色节能仍将是一段时间的努力方向。电源方面,正从传统的不间断电源UPS向可靠性高、成本低的高压直流(HVDC)转变。目前HVDC已在BAT等大型互联网公司得到了广泛应用。行业内通常用PUE值来表征数据中心的服务器和所有其他部分能耗之间的比例,PUE值越高,配套设施能耗占比越高,服务器的能源经济性越差。截至2017年底,受上架率影响,全国在用超大型数据中心平均运行PUE1.63;大型数据中心平均1.54,最优水平达到1.2左右。在建超大型、大型数据中心平均设计PUE分别为1.41、1.48,预计未来几年仍将进一步降低。
 
考虑到几方面因素,1)国家对数据中心的布局进行积极引导,2)高PUE数据中心已受到政策限制,3)新建大型数据中心成为主流,绿色化越来越广泛,未来我国数据中心耗电量增速将出现下滑。我们预计2018-2020年数据中心耗电量为1447、1620、1782亿千瓦时,对应增速14%、12%、10%。
 
2018-2020年数据中心耗电量预测
 
2019年中国全社会用电量分析及预测
 
数据来源:公开资料整理
 
(三)传统行业
 
我们假定全社会用电量扣除电能替代及新兴行业的部分即传统行业的用电量,这部分用电量与GDP增速的关联度较大。传统行业的用电量增速通过GDP增速与传统行业的电力消费弹性系数进行预测。
 
由于缺乏传统行业电力消费弹性系数的直接数据,我们通过分析“新经济”之前的电力消费弹性系数做出假设。我们统计了2005年至今我国电力消费弹性系数,其中“十一五”、“十二五”我国电力消费弹性系数均值分别为0.94、0.69。我们认为扣除天气、新经济等因素,传统行业的电力消费弹性系数低于此值,假设其位于0.70~0.90的区间。
 
我国电力消费弹性系数
 
2019年中国全社会用电量分析及预测
 
数据来源:公开资料整理
 
考虑到产业升级、节能降耗等因素,我们假设2018~2020年传统行业的GDP增速分别为6.6%、6.3%、6.2%,传统行业的电力消费弹性系数分别为1.18(考虑天气等异常因素)、0.80、0.75,对应2018~2020年的传统行业用电量增速分别为8.0%、5.1%、4.7%。
 
(四)预测结果
 
综上所述,根据我们对用电量因素的拆分,预计2018~2020年全社会用电量分别为6.81、7.16、7.50万亿千瓦时,对应增速分别为8.0%、5.1%、4.5%。
 
全社会用电量预测(方法一)
 
2019年中国全社会用电量分析及预测
 
数据来源:公开资料整理
 
方法二:用电量类别拆分(传统视角)
 
在方法二中,我们按照传统的用电量类别(即第一产业、第二产业、第三产业、居民生活)分别预测,进而测算全社会用电量增速。
 
测算说明:(1)三大产业用电量增速按照对应GDP增速及电力弹性系数测算;(2)三大产业的电力弹性系数根据历史数据推测。由于2018年受异常因素(温度等)影响,假设的电力弹性系数偏高;考虑到节能减排等技术推广,2019、2020年各产业的电力弹性系数有所下降。2019、2020年的用电量测算不考虑极端天气等因素影响。(3)考虑到消费升级、城镇化进程、电能替代等驱动因素,我们预计2018~2020年居民生活用电增速分别为11.5%、8.0%、7.5%。
 
各产业GDP增速及电力消费弹性系数假设
 
 

2019年中国全社会用电量分析及预测

 
数据来源:公开资料整理
 
根据上述测算假设,我们以用电量传统分类的视角对全社会用电量进行预测,预计2018~2020年全社会用电量分别为6.79、7.16、7.51万亿千瓦时,对应增速分别为8.1%、5.2%、4.7%。
 
全社会用电量预测(方法二)
 
 

2019年中国全社会用电量分析及预测

 
数据来源:公开资料整理
 
方法一与方法二的预测结果基本相符,综上所述,预计2018~2020年全社会用电量分别为6.81、7.16、7.50万亿千瓦时,对应增速分别为8.0%、5.1%、4.5%。
 
我们在全社会用电量预测的基础上推算全国全口径发电量,再根据其他电源形式的装机容量和利用小时数情况,进而测算火电发电量和机组利用率。需要说明的是,火电机组含燃煤、燃气、生物质和余温余压余气机组。详细测算如下:
 
各电源形式装机容量预测
 
2019年中国全社会用电量分析及预测
 
数据来源:公开资料整理
 
全口径发电量预测
 
2019年中国全社会用电量分析及预测
 
数据来源:公开资料整理
 
利用小时数预测表(小时)
 
2019年中国全社会用电量分析及预测
 
数据来源:公开资料整理
 
原标题:2019年中国全社会用电量分析及预测
 
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责任编辑:叶雨田

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