研究背景

本文研究聚焦于英国家庭在电力市场危机背景下的每日能源使用情况。第四次工业革命和智能电表技术的普及，为能源生产、分配和消费模式带来了重大变革。在能源市场的数字化进程中，智能电表（ESM）作为重要的工具，不仅自动收集能源消耗数据，还通过实时电价等动态电价机制影响消费者行为，从而实现节能减排目标。然而，尽管ESM在英国的推广取得了一定成效，但受制于各地区政策支持和消费者接受度的差异，全面覆盖仍面临挑战。本文旨在结合智能电表和社会技术背景数据，分析影响英国家庭能源使用的关键因素，并为危机时期的能源需求管理提供政策建议。

研究内容

本研究利用英国智能能源研究实验室（SERL）观测数据，结合线性混合效应模型，探讨家庭人口组成、行为习惯、天气条件、建筑类型和能源设备对每日能源消耗的影响。研究内容包括：
  1. 使用来自5000多户家庭的智能电表数据，分析每日及小时能源消耗的变化趋势；
  2. 结合能源性能证书（EPC）数据和气象数据，研究建筑能源效率、天气对家庭能源需求的作用；
  3. 运用统计模型对行为因素、社会经济地位和节能行为的交互影响进行建模；
  4. 针对数据缺失问题，采用多种插补技术，确保模型的可靠性和精确性；
  5. 通过数据分层分析，揭示英国不同地区能源使用模式的异同，为区域化政策制定提供参考。

图1 各种能源消耗与家庭特征的相关系数矩阵热图

研究结论

研究发现，影响家庭每日能源使用的主要因素包括：家庭成员数量和年龄结构、室内供暖温度设定、节能行为、建筑类型以及外部天气条件。具体结论如下：
  1. 家庭规模越大，供暖温度设定越高，能源消耗越多；
  2. 老旧建筑和较冷地区的家庭能源使用较高，而通过节能行为降低供暖温度的家庭表现出更低的能源消耗；
  3. 外部因素如天气变化和房屋结构对能源使用模式产生显著影响；
  4. 行为因素与社会经济地位对能源使用的影响呈复杂的交互关系；
  5. 地区间的能源消耗差异提示，能源政策需要因地制宜，综合考虑人口、气候和建筑特性。

图2 社会经济地位与日常能源使用之间的关系

论文信息

文章链接

该研究成果发表于《Energy Economics》，论文第一作者为全讯600cc大白菜教师常雷。

论文网址：

https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0140988324006418