近日，复旦大学吴力波团队与杜克大学团队合作，基于气候变化和收入增长情景，对中国居民的电力消费增长趋势进行了预测，相关研究成果以《Climate change and residential electricity consumption in the Yangtze River Delta, China》为题发表在《美国科学院院报》（PNAS）杂志。复旦大学吴力波教授和美国杜克大学William Pizer教授为论文的共同通讯作者。

研究表明，气温为20摄氏度时，居民用电量最低；气温为32摄氏度时，居民用电量达到峰值，居民日用电量相比于20摄氏度时将增加170%。在全球地表温度升高1度的前提下，中国的居民人均每年电力消费将增长9.2%，用电最高负荷将增加36.1%。该研究成果对未来电网规划具有重要意义。

研究还发现，除了气候变化的影响外，到2040年，收入上升也将使得中国家庭平均用电量翻一番。吴力波教授认为，这一研究结果凸显了居民部门电力增长需求的重要性，这将为支持中国的低碳发展战略提供有力的依据。

该研究主要分析了2014年至2016年上海浦东地区80万居民用户的日用电数据，以及其对温度变化的敏感性。虽然目前居民用电量仅占上海市总用电量的四分之一，但居民用电量对温度的变化非常敏感，特别是在极端炎热 (8月1日左右)和极端寒冷 (2月1日左右)情况下，居民用电量会迅速这段时间内达到用电负荷峰值。

研究发现，在气温超过25摄氏度的情况下，气温每上升1摄氏度，居民日用电量就会显著增加14.5%；在13-25摄氏度这一舒适范围内，居民对温度的变化无显著反应；当气温下降到13摄氏度以下时，用电量会随着每下降1摄氏度适度增加。研究团队还发现，对于高收入人群来说，冬季的用电需求反应更高；而上海所有收入群体对炎热夏季的反应是相似的。研究团队将这些关于消费者行为的数据与各种气候模型模拟相结合，以预测中国的未来能源消费情况。

作者之一，美国杜克大学William Pizer教授谈到:“这种研究方法在美国也是最先进的，在中国以前没有被应用过。”

该结果可以应用于气候和经济条件相似的长江三角洲其他城市地区，包括江苏、浙江、安徽等省份，长三角地区共计包括了约五分之一的中国城市人口和四分之一的中国经济产出(GDP)。Pizer 教授表示，如果考虑未来收入的增长，更多省份和城市将成为“上海”，那么我们的研究结果可能最终会更广泛地适用。

该研究得到了国网上海市电力公司以及国家863基金项目的大力支持。

据了解，国网上海市电力公司与复旦大学于2015年签署战略合作协议，共建电力大数据联合实验室。联合实验室获得了上海市大数据垂直领域创新实验室。该项研究成果也是联合实验室建设的重大成果。William Pizer教授同时也是电力大数据联合实验室学术委员会委员。

原文链接：https://www.pnas.org/content/suppl/2018/12/19/1804667115.DCSupplemental