The long term forecasting of the electrical consumption of Latvia

Maģistra darbā apskatīti elektroenerģijas patēriņu raksturojošie rādītāji, veikta datu analīze, pētīti un analizēti elektroenerģijas patēriņu ietekmējošie faktori Latvijā, apskatītas pasaulē un Latvijā pielietojamās ilgtermiņa prognozēšanas metodes, analizētas konkrētas prognozes Latvijā. Veikta ekspertu aptauja, kā rezultātā iegūts ekspertu vidējais prognozētais elektroenerģijas patēriņš atskaites gados. Ar nelineārās daudzfaktoru eksponenciālās regresijas modeli aprēķināta Latvijas elektroenerģijas patēriņa prognoze līdz 2020.gadam. Kombinējot ekspertu vērtējumus ar daudzfaktoru regresijas modeli, radīta kombinētā ekspertstatistiskās prognozēšanas metode, ar kuru veikta atkārtota elektroenerģijas patēriņa prognoze. Gala rezultāti liecina, ka elektroenerģijas patēriņš Latvijā pieaugs proporcionāli valsts tautsaimniecības kopējai attīstībai, tāpēc nepieciešams savlaicīgi veikt pasākumus pieaugošā patēriņa nodrošināšanai ar ģenerējošām jaudām.The Master’s work describes characteristic indicators of the electrical consumption, analyses data, studies and analyses outreaching factors of the electrical consumption of Latvia, considers used long term forecasting methods in the world and in Latvia, analyses specific forecasts in Latvia. Besides author performed the expert’s questionnaire and acquired mean values of the forecasting electrical consumption in reporting years. By using nonlinear multiple exponential regression model author calculated the forecast of the electrical consumption of Latvia until the year 2020. By merging expert’s offered values with results of the multiple regression model author created the combined expert-statistical forecasting method. By using this method author calculated another forecast of electrical consumption. Final results provide the increase of the electrical consumption of Latvia in proportion with the common growth of the national economy. For that reason Latvia have to take measures to increase the national power generation