电力行业市场分析.docx

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1、电力行业市场分析人工智能高速增长,能源电力成为瓶颈A1与能源的交融,电力需求新增长点360集团周鸿祎:人工智能发展的最大制约是能源问题。3月29日,由中国中小企业协会、中国互联网协会、360集团共同主办的“新技术、新服务、新格局2023数字安全发展与高峰论坛”中,360集团董事长周鸿祎在战略发布会上提出“人工智能发展的最大制约是能源问题”。“人工智能”与“能源电力”,这两个看似天差地别的两种元素,首次以如此紧密的方式出现在大众的视野中,也同时提醒着市场最为朴素的道理:能源是经济发展的重要前提和保障。图1:360发布会提出“人工智能发展的最大制约是能源问题”人工智能发展的最大制约是能源问题数据中

2、心快速增长,电力需求与日俱增。之所以将人工智能的发展与能源相联系起来,背后的根本在于:一方面人工智能所依赖的数据中心近些年一直保持高速增长;另外一方面在于数据中心核心成本便是电力成本。根据国新办举行的2023年工业和信息化发展情况新闻发布会,截至2023年,全国在用数据中心机架总规模超过650万标准机架,算力总规模近五年年均增速超过了25%。由于数据中心电力成本占总成本的60%70%,过去十年,中国数据中心用电量年均增速超过10%,2023年数据中心用电量占全社会用电量比重也达到了2.85%,而与之对应的是我国全社会用电量的十年复合增速仅有5.7%,数据中心用电量增速远超全社会用电增速。根据预

3、测,到2025年我国数据中心的用电量将达到3640亿千瓦时,预计占全社会用电量的比重也将达到3.6%。人工智能突破式快速发展,背后能耗水平提升容易被忽视。2023年以来,以ChatGPT为代表的新一代人工智能迎来跨越式发展,人工智能的热潮席卷而来,但是其背后的超高功耗也同样不容忽视。以世界上最为先进的FrOntier超级计算机为例,直至U2023年6月,其运算容量才首度超过人脑,但其耗能约是人脑的100万倍。那么也就意味着,即使考虑到未来超级计算机的功耗优化,若人工智能在未来的渗透率快速普及,百万倍的功耗差距也势必会带来用电需求几何倍数级别的增长。ChatGPT的跨时代现象,印证新一轮科技革命

4、已经到来。OPenA1于2023年11月30日正式发布ChatGPT,不到一周的时间就聚集了超过100万用户,推出仅2个月其月活用户就达到1亿,成为历史上增长最快的消费者应用程序。然而,由于用户接近狂热的使用热情,4月5日ChatGPT官网停止PIUS付费项目的购买,在升级界面OPenA1表示“因需求量太大暂停了升级服务。OpenAI停止付费项目的购买背后,也说明一方面自身的算力或已经达到了上限,另外一方面也体现出用户侧极高的热情,表明新一轮以人工智能引领的科技革命已经来临。高耗能不止旧经济,人工智能耗电量不可小觑。根据流量检测网站最新统计数据,今年3月ChatGPT吸引了全球近16亿次用户访

5、问,环比增长55.29%,是1月访问量(6.7亿次)的2.4倍,单个用户平均访问时长约5分钟。访问量激增同时,势必带来算力需求和能耗成倍数增长。此处假设每个提问者咨询5个问题,则ChatGPT3月份总咨询次数将达到80亿次,单日咨询次数为2.58亿次。由于每个响应词在A1OOGPU上需要约0.35秒,若假设每个提问者提问长度约30个响应词/次,那么ChatGPT单日需要处理77.42亿响应词咨询量,使用1张AIOoGPU需要运行75.27万小时,则对应到单日需要3.14万张A100GPo而英伟达DGXA100服务器包含8个A100GPU,最大功率为6.5kw,经测算ChatGPT平均单日耗电量

6、将达到61.16万千瓦时,年耗电量达到2.2亿千瓦时。考虑到ChatGPT用户及访问量在可预期的未来仍将爆发式增长,因此预计实际年耗电量将不止于此。以我国城乡居民用电量与我国人口进行简单拆分,2023年我国人均生活用电量为946.77千瓦时,因此此时尚不具备完全体形态的ChatGPT已经相当于7.86万户3口之家的耗电需求总量。表2:ChatGPT耗电翻算|单位指标单月访问亿次1620单次问题数个5101551015单个问题长度响应词30A100GPU单个响应词耗费时间秒0.35英伟达DGXA1OO功率千瓦6.5日耗电万千瓦时61.16122.31183.4776.44152.89229.33

7、年耗电亿千瓦时2.234.466.702.795.588.37已知经济预期增速,何解2023年电力供需?为何经济增长与用电需求背离?2023年已知经济增速预期,电力需求如何刻画?人工智能的快速发展所带来的用电需求增量,也仅仅只是众多经济元素影响的一种,随着经济结构的持续优化,经济增长与用电增长相关性的波动以及后续演变成为市场关注的要点之一。实际上,2023年以来,受疫情影响经济需求整体表现羸弱,但用电需求显著优于经济增速的表现。在此之前,我国也在相邻年份发生过用电增速与GDP增速显著偏离的情况,比如20132015年GDP增速缓慢下行、而用电需求增速急转直下。本篇报告,我们希望探究:究竟是哪些

8、因素造成了用电需求增速和GDP经济增速的剪刀差?在政府工作报告预期2023年GDP同比增长5%的情况下,如何客观刻画全年用电需求的表现?此外,从2023年冬季、到2023年春季、再到2023年夏季,局部地区供需紧张的情况连续出现,2023年的电力供需形势如何?各电源装机和电量结构会呈现怎样的变化?2023年高峰时期是否还会出现缺电问题?薛定谓的电力弹性系数电力弹性系数,通常来说是指一段时间内电力消费增速与国民生产总值增速的比值,反映电力消费增长与经济发展相对关系,数值上而言:电力弹性系数=用电量的增速GDP增速。以2003年以来的表现来看,我国电力弹性系数历经2003-2008年和201020

9、15年两轮下降周期,进入“十三五”后明显回升,并在近3年持续保持高于1的水平。从拆分出来的各子项数据情况可以看出:多数时间二产是需求的决定性因子:二产电力弹性系数起到了核心支撑作用,多数年份二产弹性系数贡献的高低直接决定了当年电力弹性系数的表现;部分时间居民弹性接力定价:部分年份虽然二产弹性系数贡献较为一般,但总体电力弹性仍有较强表现,比如2023年和2023年,居民弹性贡献起到了非常显著的作用;长期增长规律有迹可循:三产弹性系数贡献呈现稳中有升的趋势。二产用电波动系影响系数变化主因二产表现优异是电力需求增长的充分不必要条件。除了电力弹性系数的归因分拆以外,根据各产业的用电量增速和各产业GDP

10、增速计算得到的各产业电力弹性系数,也能得到二产影响为主的结论:二产电力弹性系数与整体电力弹性系数之间的相关系数为0.88,若是将受到疫情影响较大的2023-2023年从中剔除,相关系数更是高达0.98。不过在历史上,二产电力弹性系数也不乏出现急跌急涨的情况,比如20132015年快速下降并降至负值,2016年起开始修复并在2018年达到124。2013-2015年,受到整体经济下行压力加大的影响,二产用电量增速和二产GDP增速均有明显下滑,同期工业产能利用率也呈现波动下降的趋势。但是相对而言,在固定资产投资仍起到一定支撑GDP增长作用的情况下,二产用电量增速的降低幅度远远大于二产GDP增速,最

11、终反映为二产电力弹性系数和整体电力弹性系数的快速下降。2016-2018年,经历供给侧改革的深化推进,落后产能淘汰、产品价格回升,工业产能利用率同步出现明显提升,二产用电增速开始底部回升,与此同时,同一时期经济结构坚定转型且注重产业结构优化,GDP中资本形成贡献占比明显低于20132014年,二产固定资产投资占比持续下滑,映射为更加稳定的二产GDP增速,二产电力弹性系数和整体电力弹性系数的快速提升。-GDP中资本形成总额占比二产固定资产投资占比近年来,受益于新能源产业链的拉动,与产业结构变化、技术升级所带来的细分赛道高景气,部分高耗能行业对用电需求的拉动作用依然较为明显,若考虑2023年经济稳

12、步复苏的宏观大环境,预计全年二产用电需求仍有较好的表现。此外,工业领域电气化水平的提升,以及工业电锅炉、建材电窑炉、冶金电炉等传统电能替代技术的应用和推进,都将在中期持续成为二产用电的重要边际增量贡献。三产与居民,弹性系数的看涨期权三产与居民成为弹性系数中枢抬升的中坚力量。除了电力弹性系数的决定性因素二产表现以外,近年来随着产业结构的转型、气候变化的影响以及电气化水平的提高,三产和居民用电的优异表现也成为了推高电力弹性系数的不可忽视因素。从第三产业的角度来看,“十三五”以来三产电力弹性系数波动提升,而从电量增长角度来看,三产用电在整体用电量增长中的贡献也呈现了非常明显的波动向上趋势。三产下属具

13、体细分行业中,信息化产业和电动车成为增长主要抓手。针对三产下属的具体行业而言,考虑疫情以来的三年整体情况,信息化相关产业用电贡献和增速均处于较高水平,此前虽然增速较高,但因为规模较低导致用电贡献度偏低的充换电服务业,也凭借着较低的用电占比(2023年约0.41%)贡献了2.12%的增长贡献率。考虑到信息化产业的持续高速发展,以及电动车渗透率的稳步提升,中长期来看预计其仍将是带动三产乃至全社会用电增长的重要推手。表3:近年表现亮眼的三产细分行业行业全行业要体三年累计用电贡献率三年复合用电增速5.59%信息传输、软件和信息技术服务业3.75%13.01%其中:电信、广播电视和卫星传输服务1.71%

14、12.39%互联网和相关服务1.61%15.74%批发和零售业6.51%9.22%其中:充换电服务业2.12%64.16%从居民电力消费来看,我们所构建的居民用电弹性系数贡献2014年以来在波动提升,并且在2023年、2023年都成为了支撑电力弹性系数表现的核心乃至最重要的因素。细究原因,首先疫情影响下居家时间拉长无疑是避不开的话题,其推动居民用电增速和占比显著提升。2023年,我国居民用电占比达到14.58%,显著r于2018-2019年14.15%和14.19%的水平,用电增速也从2019年的5.7%持续快速提升至双位数增长。原因之二,在于天气因素的影响与居民电气化水平的提升。随着居民生活

15、水平的提高、农网建设的推进,居民生活电力消费也在快速激增。2023年,我国农业和居民部门电气化水平达到39.8%,较2016年提升13.8个百分点,人均居民用电量较2015年增长约80%。电气化水平提升后,尤其是空调设备的普及,也使得气温对居民用电的影响更为明显。以居民用电弹性系数贡献显著提升的2023年和2023年为例,除了疫情影响下的居家时长偏多以外,2023年和2023年冬季12月的偏低气温,以及2023年夏季历史同期最高的气温带来的更多的制冷或制热用电需求。考虑到未来电气化水平渗透率的进一步拔高,居民电力消费能力预计还将保持较高增速与用电贡献度。50%45%40%35%30%25%20%图22:农业与居民电气化水平39.8%37.7%.35.2%.32.8%.k111120162017201820192023202320232023E2024E2025E综合近年来电力弹性系数与各产业用电情况的变化,考虑2023年经济复苏带动高耗能行业开工率提升,以及工业电能替代与居民电气化水平提升所带来的增量,我们预计2023年电力弹性系数仍将大概率处于高于1的状态。木已成舟的2023年电力供需层层递进、抽丝剥茧,如何测算2023年电力供需、负荷平衡?

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