“十二五”时期我国能源供需状况的预测

介绍时间序列分析的原理、ARMA模型的建模步骤,然后以1991-2011年我国能源生产和消费总量的数据为基础,利用Eviews软件,采用时间序列分析中的方程法剔除确定性趋势使不平稳序列变为平稳序列,最后建立ARMA模型,通过模型的定阶、估计、诊断,分别预测出"十二五"期间我国能源的生产和消费总量,在此基础上提出应对我国能源问题的对策。     

能源消费需求预测的Elman模型及应用

为提高能源消费需求预测精度,介绍了Elman网络的基本原理,提出了基于Elman网络的能源消费时间序列预测建模方法,以我国1996年至2011年能源消费对Elman网络预测模型训练获得最佳参数后,对2012年至2014年能源消费进行预测,预测相对误差在-0.61%~0.31%之间,结果表明,能源消费需求预测的Elman模型有较高的预测精度,能较好的反映能源消费的非线性特性与规律。     

福建电力在终端能源消费中比重超过20%

福建省近年来电力和石油的消费增长加快 ,而终端能源消费中煤炭增长较慢 ,至 1999年 ,终端能源消费中 ,煤炭消费比重已下降到 5 0 %以下 ,为 4 6 .2 % ,石油消费比重为2 5 .6 % ,电力消费比重为 2 1.6 % ,其他能源消费仅占 6 .7%。终端能源优质化取得了明显的效果。预计到 2 0 0 5年终端能源消费中电力比重可到 2 5 .7%。福建省电力在终端能源中的比重比全国平均数约高出一倍。福建省终端能源消费的主要品种是煤炭、电力和石油 ,其他能源所占比重很低。从 1995～ 1999年终端能源消费情况分析 ,终端能源消费总量从 15 79万t标煤增长到 1874万…     

内蒙古制造业能源消费的组合预测模型

以内蒙古制造业能源消费为研究对象,首先利用2001～2009年内蒙古制造业能源消费数据,采用时间序列模型和灰色预测模型分别建立了内蒙古制造业能源消费的单项预测模型,并对各单项预测模型的优缺点进行了比较分析;然后采用标准差法进行权重分配,建立了内蒙古制造业能源消费的组合预测模型;最后,运用组合预测模型对内蒙古"十二五"期间的制造业能源消费量进行了预测。结果表明,组合预测模型的预测精度高于任一个单一预测模型,该模型可作为内蒙古未来制造业能源消费量预测的有效工具。     

北京电力能源消费与人口因素的协整性研究

通过对北京市电力能源消费和常住人口时间序列数据的平稳性检验,得出二者都属于非平稳序列和二阶单整序列。经过协整性检验和Granger因果关系检验,得出北京市电力能源消费和常住人口数据之间存在协整性关系,得出了城市常住人口数据对于北京市电力能源消费具有单向因果关系的结论,进而可应用人口增长率预测能源电力未来需求。     

基于市场的中长期电力消费需求预测

中长期电力消费需求与市场发展密切相关,目前的电力需求预测方法对市场的关注度远远不够。文中从市场着眼,建立基于宏观经济、产业结构和终端能源结构等市场因素的电力消费需求预测模型。将经济增长构成要素分为投资、消费、出口3个方面,运用向量自回归（VAR）模型表征电力消费的时间序列与经济指标时间序列的关系。采用灰色理论常见模型GM（1,1）的精确形式DGM（1,1）模型对分产业用电量进行预测。根据马尔可夫预测无后效性的特点,建立最优化模型求取预测年份的终端能源概率。采用残差均方根来反映预测模型对历史数据的拟合程度,确定各预测方法权重,进行组合预测。文中以某省电力消费数据为实例,预测该省中长期电力需求,并通过校验证明了方法的准确性     

福建省碳减排路径及能源新发展机制探讨

"碳达峰""碳中和"的整体愿景,给福建省能源发展提出了新的挑战。文章结合福建省"十四五"规划以及未来福建省经济社会发展目标、近中期重大项目推进情况,在摸清能源消费及碳排放现状及趋势的基础上,对福建省碳汇能力、非化石能源资源禀赋进行了摸排,并相应开展碳减排空间研究;最后根据上述碳减排研究成果,从促进碳减排、协助能源系统稳步转型的角度,提出福建省未来能源产业、电源、电网、交易等能源发展机制及路径建议。     

基于GM的能源消费量坡度优化预测模型

针对非等间距灰色系统预测中存在误差较大的问题,结合序列本身的特点和GM(1,1)模型的建模过程,提出了对非等间距序列坡度优化的方法并对其分析,进行局部插值使原模型得到改进,从而提高了模型的拟合和预测精度,拓宽了应用范围。模型中对能源的消费趋势进行预测,找出了能源消费量和GDP之间的内在联系,为科学地分析能源结构提供了依据,对世界稳定、可持续发展有着重要的意义。     

福建省能源供需形势分析

福建省是一个能源资源相对不足，缺油少煤的省份，水力资源虽较丰富，但开发潜力有限，新能源资源前景看好。解放以来，福建省主要进行以煤炭和水电为主的常规能源开发，已初步建立起“以煤炭为基础，以电力为中心’的能源工业体系，1995年能源消费总量达2250万吨标准煤。但仍存在着能源结构不合理，优质能源严重短缺，能源自给率逐年下降，能源工业滞后于经济发展等问题。福建省国民经济要实现两个转变，继续保持高速增长，必须在我省建立起多元结构的能源系统，贯穿能源生产、消费的每一环节，积极推广高效、清洁的能源技术。今后一段时间…     

基于时间序列ARMA模型的广东省能源需求预测

广东省能源消耗量大,自给率低,能源供需矛盾已成为影响经济发展的重要因素,准确预测未来能源需求对于制定合理的经济发展战略和能源安全战略有着重要的借鉴意义。采用1979-2006年广东省能源消费总量数据,并根据建模要求对数据进行处理,在此基础上利用时间序列相关理论及ARMA模型对广东省未来能源需求量进行了相关预测,并得出能源需求的模型。从检验结果来看,此模型误差率低,预测效果好。     

基于碳排放控制的福建省中长期煤电发展规模研究

高效、清洁、安全、低碳利用,是我国能源发展的必然趋势。煤炭作为能源消费中碳排放的主要来源,其消费水平与碳排放目标控制息息相关。该文在对标全国能源消费和碳排放水平的基础上,测算得出了福建省中长期的能源消费总量和碳排放控制目标;进而结合福建省能源结构现状分析,研究得出低碳约束下的中长期煤电发展定位和发展规模。研究结果对全省煤电中长期规划安排、优化电源结构具有重要指导作用。     

福建省能源生产、消费及问题分析

根据翔实的能源统计数据,分析福建省能源生产、供应和消费状况及特点,分析研究能源消费面临的主要问题,并提出若干对策建议。     

区域能源-经济协同趋势预测模型研究——以武汉市为例

以宏观视角研究区域能源问题,需要思考能源系统与经济系统之间复杂的作用关系。从协同学基本原理出发,通过理论假设与数学推导,在优化传统时间序列模型的基础上,构建了区域能源-经济协同趋势预测模型。利用该模型对武汉市进行实证分析,并与指数平滑曲线的预测结果进行对比。结果表明,区域能源-经济协同趋势模型具有更加精确的预测效果,对区域能源系统与经济系统的协同发展、低碳城市的建设具有更加明确的政策指导意义。     

海峡两岸经济增长及能源消费研究

对五十年代后尤其是改革开放以来海峡两岸福建、台湾的经济增长、能源消费总量、能源消费结构的变化进行了研究。研究认为两岸在经济增长和能源消费方面存在相似之处,而台湾省经济发展起步较早,其经济发展和能源消费增长轨迹和结构变化可为福建省未来能源消费的发展预测提供参考。     

家庭能源消费研究述评

介绍了家庭能源三种主要消费分析方法的发展及共同的模型基础--投入产出模型,并就家庭能耗影响因素和国别差异进行了分析,指出家庭能源消耗可能是我国能耗消费的增长点.在建立完整和系统的家庭能源消费分析模型方面,将家庭能源消费与生产活动相联系还需进一步探讨.     

能源需求组合预测模型的构建和应用研究

随着中国经济的快速发展,能源消费不断提高。利用能源消费量的历史数据,建立了我国能源消费系统的ARMA模型和灰色预测模型的组合模型,通过组合模型和ARMA模型、灰色预测模型的具体比较分析,证明组合模型更为易行、有效,可以作为我国及地区未来能源消费量预测的有效工具。     

用组合预测模型对我国能源需求量的研究

随着中国经济的快速发展,能源消费不断提高。利用能源消费量的历吏数据,建立了我国能源消费系统的ARMA模型和灰色预测模型的组合模型。通过组合模型和ARMA模型、灰色预测模型的具体比较分析,证明组合模型更为易行、有效,可以作为我国及地区未来能源消费量预测的有效工具。     

福建省清洁能源消纳空间及机制探讨

积极开发并消纳清洁能源是贯彻能源生产和消费革命战略,建设清洁低碳、安全高效现代能源体系的关键环节。福建省是传统能源缺乏省份,但拥有较丰富的水、风、潮汐能源,还布局多座核能、LNG发电厂,构建较全面的清洁能源体系。未来还将规划建设更多的清洁能源项目,以实现福建省能源绿色发展的战略目标。随着清洁能源的大规模开发,对传统电力系统运行机制将带来一系列挑战,如何结合福建省能源资源的具体情况,探讨适宜的清洁能源消纳机制,是新时期亟待解决的关键问题。     

基于Shapley值的云南省能源消费综合预测方法研究

对未来的能源消费进行准确的预测,既能为能源政策及规划的制定提供科学的依据,也是能源发展战略目标制定的基础性工作.通过指数平滑模型和系统动力学模型分别对云南省能源消费进行预测,进一步运用合作博弈中的Shapley值方法,通过分配总误差来确定综合预测模型中各预测模型的权重,以此构建综合预测模型,并对云南省能源消费总量进行预测.预测结果表明,该综合预测模型的预测精度高于选定的各项预测模型,对能源消费的预测是可行、有效的.     

基于Shapley值的中国能源消费组合预测模型研究

通过指数平滑模型、系统动力学模型、GM(1,1)模型分别对中国能源消费总量进行预测,进一步运用合作博弈中的Shapley值方法,通过分配总误差来确定组合预测模型中各预测模型的权重,以此构建组合预测模型,并对中国能源消费总量进行预测.预测结果表明,该组合预测模型的预测精度高于其他各分项预测模型,对能源消费的预测是可行、有效的.