情景分析预测方法改进电动汽车充电技术

情景分析预测法，也称前景描述法或脚本法，是在推测的基础上，对可能的未来情景加以描述，同时将一些有关联的单独预测收集起来形成一个总体的综合预测。情景分析预测法可以用于分析环境和形成决策、提高组织的战略适应能力、提高团队的总体能力以及实现资源的优化配置等方面。它通过确定主题、构造主题所处的环境、辨识关键的因素、假想可能的趋势和发展、对发展和趋势的影响检测等几个步骤实现对目标的预测。

利用情景分析预测法进行电动汽车保有量预测时，通常选取对电动汽车保有量具有影响的一些关键因素，如人口数量、人均GDP、工业生产总值、道路货运量、道路客运量、公路里程、电动汽车动力电池使用寿命、动力电池的价格、消费者的购买能力、电动汽车性价比、国家和地区的政策引导等。随后利用线性规划和影响因子对其进行综合均衡，在此基础上进行分区预测，并通过对预测数据进行检验与校核，从而提高预测数据的准确性。

情景分析预测法又分为弹性系数法、千人保有量法和比例法。

（1）弹性系数法

弹性系数法是指通过对一个发展变化规律明显的因素进行预测，然后使用弹性系数对另一个因素变化做出预测的间接预测方法。通常根据人均国内生产总值（GDP）与电动汽车保有量的增长率比例来对电动汽车保有量进行预测。计算方式如下：

电动汽车保有量增长率=GDP年均增长率×弹性系数

电动汽车保有量=（1+电动汽车保有量增长率）×前一年电动汽车保有量

GDP一定程度上影响着电动汽车的销量，因此采用这种方式具有一定的参考价值。但是由于电动汽车保有量增长率与GDP年均增长率之间的弹性系数比较不好确定，而且这种方法是通过一个因素的预测值来预测另一个因素，只有在社会经济稳定发展的情况下才能得到良好的预测值。

（2）千人保有量法(www.xing528.com)

千人保有量法是根据各地人口、经济和人均GDP等多个影响因素并结合预测地区的经济发展情况来进行综合考虑。首先确定人均GDP与电动汽车千人保有量之间的对应关系，然后根据区域的经济情况来估算电动汽车千人保有量，最后根据人口数量的变化规律来推测电动汽车的保有量。可以通过参考一些水平相当的城市来预测本地电动汽车的发展状况。其中，人均GDP值越高，其千人汽车保有量值越大。计算方式如下：

千人保有量=人均GDP值×β（根据用户对电动汽车的购买状况确定）

电动汽车保有量=千人保有量×人口数量

千人保有量法类似于弹性系数法，都是通过一个因素的变化情况来确定另一个因素的变化规律，但是二者也有一些不同。例如在预测电动汽车保有量时，弹性系数法是通过确定GDP变化情况和与电动汽车保有量之间的弹性系数来确定电动汽车保有量，考虑的因素较少，过程也较为简单。而千人保有量法通过变化情况并不能直接得到电动汽车保有量，而是先通过变化来预测千人保有量，再根据预测人口变化状况来间接确定电动汽车保有量。虽然考虑的因素较多，但大多是预测量，所以精度不会很高，但是其预测的角度不同，可以作为一种参考。

（3）比例法

比例法是依据地区国内生产总值水平、地域大小、地区常住居民人口等所占全国范围的比例来进行当地电动汽车保有量占全国保有量水平的预测。并依据往年所占比例，参考其发展趋势对保有量所占水平进行校核，从而得到电动汽车保有量预测的结果。

情景分析预测法可以针对未来变化不大的情况下给出比较精确的分析结果，但是对于那些存在不确定性的情景来说，模拟出来的结果可能不太现实。在进行情景分析时，数据的时效性、分析师和决策者开发现实情景的能力都是主要的难点，这些难点对结果的分析具有修正作用。如果使用情景分析预测法对电动汽车保有量进行预测并且将其作为决策工具，其缺陷是所用的情景可能缺乏充分的基础，数据可能具有随机性，同时可能无法发现那些不切实际的结果。