报告核心观点 - 美国电力需求负荷开始增长，公用事业综合资源计划预计负荷将从2023年至2035年增长20%，且持续向上修订预测。改进负荷预测可减轻可负担性和可靠性风险，创造考虑所有投资选项的机会。新大型负荷具有独特特征，应纳入现代预测过程。预测员可应用多种最佳实践提高预测，监管机构在预测中发挥关键作用，可采取多种措施确保预测准确、及时、透明，并在预测不确定性下做出合理投资决策 [10][11][12] 各部分总结 执行摘要 - 美国电力需求负荷在停滞多年后开始增长，覆盖48%客户销售量的公用事业综合资源计划预计2023 - 2035年负荷增长20%，相关预测是数十亿美元投资计划的基础 [10][11] - 改进负荷预测可减轻可负担性和可靠性风险，创造考虑所有投资选项的机会。新大型负荷如数据中心等具有独特特征，应纳入预测过程 [12][13] - 预测员可采用基于场景或随机负荷预测方法、结合终端需求与计量经济学预测、确保预测在规划中一致应用等最佳实践提高预测 [17][18][19] - 新大型负荷加剧了预测挑战，监管机构在预测中发挥建立指南、审查批准、决定投资成本回收等关键作用，并可采取多种措施确保预测与目标一致 [20][21][22] - 即使采用最佳实践，预测仍有不确定性，监管机构可优先考虑“最少遗憾”投资、运用关税设计分配风险以减轻不确定性 [23] 负载正在增长，预测的增长速度更快 - 2022 - 2024年，电网规划者将五年峰值负荷预测从23吉瓦增加到128吉瓦，截至2024年12月，代表48%电力销售的公用事业综合资源计划预计2023 - 2035年负荷增长20% [25] - 从住宅到公司的电力用户推动负荷增长，输电系统中负荷增长驱动力包括新制造、工业和数据中心设施等，配电网中电动汽车充电和电气化供暖成为新需求，预测方法需进步 [28] - 数据中心和先进制造业是美国东南部等地短期内负荷增长的主要驱动力，给公用事业和电网运营商带来预测挑战 [29] - 负荷预测包括每日运营到长期规划等多种类型，本报告主要关注长期预测，其是公用事业规划基础，影响基础设施投资决策和电力服务质量 [31][32] - 准确、频繁且负责任的负荷预测是减轻大型负荷增加风险的第一道防线，当前投资虽多，但预测流程需更新，改善大负荷预测可扩大公用事业和监管机构的选项集 [35][36] 监管部门必须寻求减轻低估和高估的风险 - 历史上，公用事业公司系统地高估电力需求，2006 - 2023年，5年预测平均高估8%，10年预测平均高估17%，2012 - 2023年平均预测值比实际值高出23% [41] - 导致过度预测的系统因素包括低估能源效率提高、过度预测与传统公用事业激励措施一致、预测不足可能导致资源充足性挑战 [45][46] - 预测不足代表可靠性和政策优先事项风险，在重组市场中容量不足会增加客户账单；过度预测的主要风险是客户可负担性问题，还可能使关注点从维护转向系统扩张 [47] 负载特性对预测至关重要 - 新负荷具有独特特性和时间，影响未来资源投资选项，负荷增长影响电网各层次，单个负荷影响取决于负载形状、预测不确定性、灵活性潜力和飞行风险等特性 [52][53][54] 老、新、复苏——对大型电力负荷终端用途的深入探讨 数据中心 - 数据中心因大型语言模型和加密货币挖矿兴起而耗能增加，地理增长不均，预计到2030年在弗吉尼亚州电力负荷占比将从2023年的25.6%增至46% [61] - 多租户数据中心灵活性低，个别科技公司运营的数据中心灵活性潜力大，加密货币挖矿运营灵活但存在争议，且能源消耗不确定性大 [61][62] - 数据中心数据增长预测不确定性高，面临过剩资产和违约合同风险，一系列针对数据中心的关税可缓解不确定性和风险 [63][64] - 数据中心选址位置不确定，但一些公司会寻求与发电设施共设，许多州为其提供税收减免，国家间沟通等可增加负载增长预测的确定性 [64][65] 工业负荷与制造业 - 制造业回流美国，由清洁能源转型新行业推动，工业设施有提供负荷灵活性和电网稳定服务的机会 [68] - 工业负荷通常具有“经典”负荷形状，随着工人班次变动，工业电气化技术为负荷灵活性提供机会，工业客户需求预测不确定性低 [69][70] 负荷预测最佳实践 - 采用基于场景或随机负荷预测方法，将负荷预测以区间沟通，分配合理概率给每种情景，确定不确定性来源，纳入异常政策和经济状况情景，考虑未来气候数据，采用长期时间范围规划预测 [70][71][72] - 将终端使用预测与计量经济学预测相结合，开发关键末端用途的8760负荷分布，对采用、操作和灵活性单独预测，整合新数据，跟踪终端用途本地采用情况，寻求客户反馈，对比第三方预测标准 [72][73][74] - 确保在不同规划过程中一致使用负荷预测，或解释差异原因 [75] 案例研究：预测大量负载的兴起实践 弗吉尼亚州多明尼克能源公司诉讼程序 - 采用计量经济学方法预测未来15年销售、能源和峰值需求，销售预测按客户类别生成月度值，能源预测从销售模型得出，峰值负荷预测考虑多种因素并对数据中心等进行调整 [79] - 数据中心预测识别最大或增长最快的客户，用统计方法预测每个客户负载，合并为整体预测，有“高负载”“低负载”“中等负载”情景 [80] 杜克能源在北卡罗来纳州的诉讼程序 - 长期负荷预测始于穆迪提供的经济预测，使用统计调整后的终端使用模型，后期修改考虑电动汽车等增长，从能源预测推导高峰需求预测 [85] - 开发综合系统及运营规划框架提升负荷预测能力，在2023年CPIRP中手动应用经济发展调整，考虑特定高级阶段经济发展项目，北卡罗来纳州公用事业委员会对其负荷预测实践提出额外要求 [86][87][88] 乔治亚电力 - 每三年进行全面综合资源规划程序，短期预测采用计量经济学手段，长期预测采用终端使用模型，结合短期和长期模型生成最终预测 [89] - 预测快速负荷增长主要来自数据中心和清洁制造业，2023年IRP更新对预测进行重大调整，干预方提出加强负荷承诺要求、使用更广泛预测范围建模、提高透明度等建议，乔治亚州公共服务委员会批准预测但附带条件，并要求提交季度大型负荷更新 [90][91][92] 监管机构可采取的行动以提高预测能力 - 监管机构在预测中扮演建立指南、审查批准、决定投资成本回收的关键角色，可关注彻底、最新、验证通过三个目标支持更有用的预测实践 [94][95][96] 确保负荷预测精确反映新负荷驱动器的独特特征 - 提高佣金并加强对新负荷及其特性的理解和认识，如参加会议、启动调查程序等 [100] - 修订规划指南以纳入大型负荷的新兴预测实践，要求负荷预测包括大型负荷特征，防止双重计算 [100][102] - 与州和地方政府以及其他州协调，了解可能影响大型负载的激励结构和立法，鼓励公用事业公司调查潜在负荷选址情况 [103][104] 最新：提高更新负荷预测和更新负荷预测过程的频率 - 需要更频繁地报告长期负荷预测，可提供在线访问的仪表盘方便相关方了解预测更新情况 [106] - 迭代预测流程，适应新出现的实践和终端用途，学习其他州先进经验 [107] 验证通过：将负荷预测数据和流程对其他利益相关者可见，并创造问责制的机会 - 鼓励公用事业公司利用透明的外部数据和预测工具，使独立实体负责编制负载预测，更新内部或采用外部工具 [109][110] - 制定预测和实际值，从过去的预测中学习，进行“回溯测试”，跟踪大型负荷在管道各阶段的情况，区域传输组织内负荷预报员发布负荷来源贡献 [111][112] - 探索预测准确性的货币激励或惩罚，如设立费用、要求合同协议、增加公用事业保守预测兴趣等 [112] 在预测不确定性下做出投资决策 - 即使采用最佳实践，预测仍有不确定性，监管机构可优先考虑“最少遗憾”的资本投资，运用关税设计或其他合同承诺分配风险减轻不确定性，但仍需更多研究 [23]