（管理科学与工程专业论文）基于灰色神经网络组合模型的能源需求预测.pdf

中文摘要 能源是人类生存、经济发展、社会进步和现代文明不可缺少的重要物质基础。 随着社会经济的发展，能源需求也在不断增长。因此对能源需求的研究具有重要 的理论意义和现实意义。本文采用系统分析、灰色系统理论和人工智能理论方法 对我国能源需求进行了建模与分析。 l 、采取定性和定量相结合的方法分析了经济增长、产业结构、能源消费结 构、人口、居民消费水平、技术进步和能源价格等对能源需求的影响。根据中国 能源消费总量和国内生产总值1 9 7 8 2 0 0 5 年的时间序列，利用协整分析与 g r a n g e r 检验，验证了中国能源消费与经济增长之间存在着协整关系；用多元统 计方法，分析了影响因素之问的相关性以及对能源需求的影响程度，为能源需求 的定量预测提供了依据。 2 、构建了新的串联型灰色神经网络能源需求预测模型。针对能源需求k 期 预测数据较少的问题，利用1 9 7 8 2 0 0 0 年的能源需求总量时间序列构建了三个灰 色微分方程。结合灰色理论和人工神经网络理论预测算法的优缺点，将灰色微分 方程的预测值和影响能源需求的主要因素同时作为神经网络的输入，学习灰色模 型预测结果的长期趋势，并考虑影响因素对能源需求的非线性作用，实现预测值 与观察值的最佳拟合。 3 、用1 9 7 8 2 0 0 5 年的数据进行建模和检验。结果表明，改进的串联型灰色 神经网络模型预测结果的平均相对误差为1 1 9 ，比传统的灰色人工神经网络并 联和串联组合模型预测结果相对误差分别小1 1 5 和1 0 8 。利用改进的串联型 灰色神经网络模型对2 0 1 0 年、2 0 2 0 年的能源需求总量进行了预测，结果分别为 2 4 9 9 4 0 万吨标准煤和4 0 1 8 4 0 万吨标准煤，对制定能源政策具有一定的参考价值。 关键词：能源需求预测灰色预测人工神经网络组合预测模型 a b s t r a c t e n e r g yi sa ni m p o r t a n tm a t e r i a lr e s o u r c eo fe x i s t e n c e ，e c o n o m yd e v e l o p m e n t ， s o c i a lp r o g r e s sa n dm o d e m c i v i l i z a t i o n a l o n gw i t hr a p i dd e v e l o p m e n to fe c o n o m y a n ds o c i e t y , t h ee n e r g yd e m a n dg r o w sc o n t i n u o u s l y t h e r e f o r e e n e r g yd e m a n d f o r e c a s t i n gh a si m p o r t a n tt h e o r e t i ca n dr e a l i s t i cs i g n i f i c a n c e t h i sp a p e ra d o p t st h e m e t h o d so fs y s t e m a t i ca n a l y s i s ，g r e ys y s t e mt h e o r ya n da r t i f i c i a li n t e l l i g e n c et h e o r yt o c o n s t r u c tc h i n a se n e r g yd e m a n dm o d e l f i r s t l y , q u a l i t a t i v e a n dq u a n t i t a t i v e a n a l y s e s a r e a p p l i e dt oa n a l y z et h e r e l a t i o n s h i pb e t w e e nt h ee n e r g yd e m a n da n dt h ei n f l u e n c i n gf a c t o r s c o i n t e g r a t i o n a n dg r a n g e rc a u s a l i t yt e s ta r e a p p l i e dt ot h et i m es e r i e so ft h et o t a le n e r g y c o n s u m p t i o na n dg d pd u r i n g1 9 7 8 - 2 0 0 5 w ef i n dt h e r ei sc o i n t e g r a t i o nr e l a t i o n s h i p b e t w e e nc h i n a se n e r g yc o n s u m p t i o na n de c o n o m i cg r o w t h a n dt h e nt h em u l t i p l e s t a t i s t i c a la n a l y s e sa r ea p p l i e dt oe s t i m a t et h e r e l a t i o n s h i pa m o n gt h ef a c t o r sa n dt h e i r i m p a c to ne n e r g yd e m a n d s e c o n d l y , t h i sp a p e ra d o p t sa ni m p r o v e ds e r i e sg r e yn e u r a ln e t w o r km o d e lt o f o r e c a s tt h ee n e r g yd e m a n d a c c o r d i n gt ot h ea d v a n t a g e sa n d d i s a d v a n t a g e so ft h e a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r ka n dg r e yt h e o r y , t h ef o r e c a s t i n gr e s u l t so f g r e yd i f f e r e n t i a l e q u a t i o na r ei n p u a e dt ot h en e u r a ln e t w o r kw i t ht h em a i ni n f l u e n c i n gf a c t o ro fe n e r g y d e m a n d t h u st h en e wm o d e ln o to n l yc o n s i d e r st h en o n 1 i n e a rr e l a t i o n s h i pb e t w e e n t h ei n f l u e n c i n gf a c t o r sa n de n e r g yd e m a n d ，m o r e o v e ri t c a ns t u d yt h el o n g - t e r m f o r e c a s t i n ga b i l i t yo fg r e ym o d e l t h i r d l y , w eu s et h ed a t af r o m19 7 8t o2 0 0 5t ob u i l da n dt e s tm o d e l a n dt h e nw e f i n dt h a ta v e r a g er e l a t i v ee r r o ro ff o r e c a s t i n gr e s u l t so ft h i s i m p r o v e ds e r i e sg r e y n e u r a ln e t w o r km o d e li s1 19 ，w h i c hi s1 15 s m a l l e rt h a nt h ep a r a l l e lc o m b i n e d m o d e l ，1 0 8 s m a l l e rt h a nt h et r a d i t i o n a ls e r i e sc o m b i n e dm o d e l ，t h er e s u l t so ft h i s i m p r o v e ds e r i e sg r e yn e u r a ln e t w o r km o d e lw h i c ha p p l i e dt of o r e c a s tt h ee n e r g y d e m a n di n2 010a n d2 0 2 0s h o wt h a tt h et o t a le n e r g yd e m a n dw i l lb e2 4 9 9 4b i l l i o n t o ns t a n d a r dc o a la n d4 0 18 4b i l l i o nt o ns t a n d a r dc o a l ，w h i c hh a v et h er e f e r e n c ev a l u e f o rm a k i n gt h ee n e r g yp o l i c y k e y w o r d s ：e n e r g yd e m a n df o r e c a s t i n g ，g r e ym o d e l ，a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k m o d e l ，c o m b i n e dm o d e l s 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作和取得的 研究成果，除了文中特别加以标注和致谢之处外，论文中不包含其他人已经发表 或撰写过的研究成果，也不包含为获得墨鲞盘堂或其他教育机构的学位或证 书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中 作了明确的说明并表示了谢意。 学位论文作者签名： 签字日期：功印年6 月比目 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解：苤鲞盘堂有关保留、使用学位论文的规定。 特授权岙盗盘堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检 索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校 向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘。 ( 保密的学位论文在解密后适用本授权说明) 学位论文作者签名： 张暗 导师签名： 飞泵卫 签字日期：2 洲7 年6 月i8 日签字日期：唧年 占月r 君日 第一章绪论 1 1 问题的提出及选题意义 1 1 1 问题的提出 第一章绪论弟一早珀下匕 本论文的研究工作来源于科技部软科学课题“新时期国家能源安全战略与可 持续发展战略研究”项目的子课题。 能源短缺是我国当前经济发展的重要问题。我国经济取得的成就是举世瞩目 的，但同时我国粗放的经济增长也造成了能源的高消耗和严重浪费。 “十五” 期问，我国一次能源消费总量年平均增k 率为1 0 1 5 。其中，原煤、石油、天然 气、水电和可再牛能源的年平均增长率分别为1 0 4 2 、7 7 3 、1 4 3 5 和1 0 3 9 。 虽然能源消费迅速增长，但我国能源供需矛盾依然紧张。据国家统计局和行业协 会统计，2 0 0 5 年我国煤炭全年需求达n 2 1 6 7 亿吨，电煤消耗总量 ：1 5 2 0 0 4 年增加 1 2 亿吨芹右，全国煤炭供应缺口约在8 0 0 0 万吨左右；2 0 0 5 年电力供应仍然偏紧， 最大电力缺口在2 5 0 0 万千瓦左右；原油供应也持续紧张，2 0 0 5 年国内的原油需求 量达n 3 2 5 亿吨，1 ：l 2 0 0 4 年增长6 左右，供需缺口约在1 4 亿吨，需依靠进口解 决，全年进口依存度超过4 3 ，比去年提高近2 个百分点。 2 0 0 2 年中国人均g d p 达到1 0 0 0 美元，按十六大提出的全面建设小康社会的目 标，至0 2 0 2 0 年中国将实现经济在2 0 0 0 年基础上翻两番，到那时我国人均g d p 将达 至0 3 0 0 0 美元左右。根据发达国家发展的历史经验，人均g d p 在1 0 0 0 美元至3 0 0 0 美元之问时，说明这个国家正处于工业化阶段的重工业化时期，能源需求很大。 为了保证既定目标的顺利实现，必须制定周密的能源战略。而能源战略的制定， 首先需要解决的就是如何预测未来能源需求的问题。从各级用能单位的角度来 看，能源资源的获得将成为其生存和发展的关键因素之一，所以有必要对自身用 能需求做出预测以帮助安排生产运行计划。虽然国内外学者提出了许多能源需求 预测方法，但是这些方法要么预测精度不够，要么需要大量人力物力适用范围较 小，所以有必要建立预测精度较高而且操作简便的能源需求预测方法。 1 1 2 选题意义 经验表明，我国经济高速增长的必要支撑条件之一是能源使用的迅速增长。 因此未来我国能源工业能否支撑我国经济的高速增长便成为国内外人们所关心 的问题。能源问题成为制约经济和社会发展的主要因素之一。据分析，由于能源 第一章绪论 不足所引起的国民经济损失，约为能源本身价值的2 0 6 0 倍。可见，能源在国民 经济发展过程中具有特殊和重要的地位。因此，做好未来能源战略、搞好能源需 求预测为能源规划及政策的制定提供科学依据，对于我国全面实现建设小康社会 战略目标和建设节约和谐社会的宏伟任务有着重要的现实意义。由于资料有限， 本文研究对象是我国能源需求总量，但建立的模型对各级用能单位的能源需求预 测同样适用。未来能源的竞争将是企业竞争的一个重要方面。因此对各级用能单 位而言，能源需求预测及预测精度的提高能够带来直接的经济效益。美国十六家 用能单位联合研究表明1 ，通过对电力需求预测可以帮助安排生产计划，而且预 测结果的平均绝对值相对误差每提高1 ，每年每一个兆瓦用电高峰就可以节约 1 4 3 美元。因此建立比以往方法精度更高的能源需求预测模型具有直接的经济意 义。 从理论上讲，能源需求预测是一个永恒的研究课题。因为能源需求系统是一 个非线性复杂系统，社会进步、经济发展、环境变化和宏观政策都将直接影响能 源系统的运行。相反，能源需求结构也直接影响经济结构、社会发展和环境变化。 国内外对能源需求预测已经开展了大量的工作，常用的能源需求预测方法有很 多，主要包括：情景分析法、运筹学规划优化技术、弹性系数法、静态或动态投 入产出法、线性时间序列法、非线性混沌时问序列方法、灰色理论、人工神经 网络方法、遗传算法，但从预测准确度考虑还没有普遍适用的方法被接受。传统 的线性预测方法有明确的经济意义，但难以准确刻画能源系统中的非线性关系； 新兴的非线性方法中，混沌时问序列方法只能做能源需求的短期预测，因为应用 混沌时问序列方法的前提是研究对象具有混沌特征，根据混沌系统的初始条件敏 感特征，其长期预测是不可行的。目前国际上在能源需求预测方面应用最多的方 法是人工神经网络理论。这是由于人工神经网络强大的非线性映射能力，非常适 合研究能源系统这样复杂的非线性系统。 国内外学者普遍认为，仅一种预测模型不能完全揭示出能源需求系统的复杂 特征，因此很难对能源需求做出准确预测。所以本文在分析各种能源需求预测方 法的基础上，选择灰色系统理论和人工神经网络理论为基础，在传统组合方法的 基础上，提出了一种新的串联型灰色神经网络组合模型，即同时将灰色模型的预 测结果和能源需求的影响因素作为神经网络的输入，这样既考虑到影响因素对能 源需求的影响又可以学习到灰色模型的长期预测能力，具有一定的创新意义。 1 2 国内外研究现状 目前，常用的能源需求预测方法可以分为传统预测方法和新兴预测方法两 第一章绪论 类。传统预测方法主要有以下几种：情景分析法、运筹学规划优化技术、弹性系 数法、静态或动态投入产出法、传统时问序列法等。最新兴起的非线性预测方法 有：非线性混沌时问序列方法、人工神经网络方法、遗传算法、灰色理论等。 这些方法既可以单独使用又可以结合使用。下面结合国内外常用的能源需求模型 对能源需求预测方法进行分类介绍。 1 、传统预测方法 ( 1 ) 情景分析法 情景分析法的基本思路是从未来社会发展的目标情景设想出发，来构想未来 的能源需求，这种构想可以不局限于目前已有的条件限制，允许人们首先考虑未 来希望达成的目标，然后再来分析达成这一日标所要采取的措施和可行性。 情景分析法中常用的方法又有部门分析法、投入产出法等。 m e d e e s 模型的主要研究方法就是部门分析法。m e d e e s 模型( 2 j 是法国 i e p e ( t h ei n s t i t u t eo f e n e r g yp o l i c ya n de c o n o m i c s ) 2 0 世纪8 0 年代开发的能源技术 经济模型m e d e e 模型的核心部分。它是建立在对一定时期内社会经济、人口、 经济、技术的一系列假设基础上，通过对能源需求变化的仿真来预测各部门的能 源需求的，模型中根据世界银行的分类把能源系统划分为工业、交通运输、居民 消费、服务业和农业5 个部f - j 。m e d e e 模型在世界上1 0 0 多个国家和地区得到了 应用。它是当今各国政府部门预测中长期能源需求的核心模型。 b r u n ol a p i l l o n n e t 王4 】应用m e d e e 模型分3 种情景预测美国1 9 8 5 - - - 2 0 0 0 年的能源 需求。傅月泉、吴俐1 9 9 4 年【5 1 在收集了江西省大量基期能源消费数据的基础上， 反复对情景变量的设置及经济发展、产业结构等宏观经济指标进行调整后，利用 m e d e e s 模型对江西省中长期能源需求进行预测，得出了比较可行的预测结果。 部门分析法和投入产出法常常在一个模型里结合使用。l e a p 模型( l o n g r a n g ee n e r g ya l t e r n a t i v e sp l a n n i n gm o d e l ) 1 6 的丰要研究方法就是部门分析法和实 物型投入产出法的结合。l e a p 模型是瑞典斯德哥尔摩环境研究所s e i f s t o c k h o lme n v i r o n m e n ti n s t i t u t e ) 开发的静态能源经济环境模型。以能源需 求、消费和环境影响为研究对象，通过数学模型来预测各部门的能源需求、消费 及环境影响，并对各种能源方案进行详细的经济效益分析。模型实现了对能源消 费系统的仿真，通常称为“终端能源消费模型”。 r a n j a nk u m a rb o s e 7 】等应用u ! a p 模型和环境数据库分析了影响印度德里交 通部门能源消费模式和排放标准的因素，并预测了总的能源需求和交通工具( 不 包括货车) 的尾气排放量。q i n g y uz h a n g ( 2 0 0 - ，, ，1 8 应用l e a p 模型预测了我国2 0 3 0 年在不同情景下的电力的需求量。并在分析我国实施不同能源政策时单位火电的 外部成本不同的基础上，预测在2 0 3 0 年实施假定的三个能源政策和两个环境政策 后外部成本将下降5 8 3 2 。迟春洁、于渤、张弛 9 1 2 0 0 4 年根据未来2 0 多年里中国 社会经济发展趋势，结合中国的发展现状，利用情景分析法设计了三种方案四种 情景，通过l e a p 模型计算得到了不同方案下各时期的能源需求量以及温事气体 第一章绪论 排放量。郭保雷，王彦佳【lo 】运用活动分析法借助于l e a p 模型，对1 9 9 9 年中国居 民能源消费情况进行了描述和分析，总结出中国居民生活能源消费的特点，并且 针对未来发展趋势，提出了对策建议。 ( 2 ) 运筹学规划方法 能源需求预测中常用到的运筹学规划方法有线性规划、混合整数规划、多目 标规划、非线性规划等方法。在规划系统模型中，常常需要对未来的经济活动水 平进行预测。m i d a s 模型和p r i m e s 模型的丰要研究方法就是线性规划和混合整 数规划方法。 m i d a s ( m u l t i _ n a t i o n a li n t e g r a t e dd e m a n da n ds u p p l y ) 模型和p r i m e s ( p r i c e i n d u c i n gm o d e lo f t h ee n e r g ys y s t e m ) 模型都是欧盟j o u l e 研究组2 0 世纪8 0 年代 末9 0 年代初开发的能源经济模型。m i d a s 模型主要用来研究长期的能源规划和 预测，通过综合的过程分析和计量经济学方程实现对能源系统的动态仿真； p r i m e s 模型的能源需求子模型丰要采用由顶向下的分析方法，从经济学模型出 发，分析能源价格、经济弹性等丰要经济指标与能源消费与生产之问的关系。 p a n t e l i sc a p r o s 等t 1 1 】运用p r i m e s 模型对欧盟1 9 9 5 - - 一2 0 3 0 年的主要能源指标、 主要能源需求及各部门的最终能源需求、能源和g d p 的关系、不同类型的发电站 的发电能力、热能发电和水力发电的燃料输入、各部门的二氧化碳排放量、能源 强度的改进、工业结构和技术的调整、家庭及第三产业结构和技术的调整、运输 部门结构和技术的调整、发电站的效率问题进行了定量分析。s a n n as y n 等【l2 】应 用p r j m e s 模型和r a i n s 模型比较2 0 1 0 年以前3 种不同情景下欧盟能源需求量的 差别，并分析不同情景下它们对碳排放及酸性污染物排放的影响。 ( 3 ) 静态或动态投入产出法 投入产出法是美国经济学家w 列昂捷夫首先提出的。它是研究和分析国民 经济各部门问产品生产与消耗之间的数量依存关系的方法。投入产出法的丰要内 容是编制棋盘式的投入产出表和建立相应的线性代数方程体系，构成一个模拟 现实的国民经济结构和社会产品再生产过程的经济数学模型；综合分析和确定 国民经济各部门问错综复杂的联系和再牛产的重要比例关系。 静态与动态投入产出法的主要区别在于：静态投入产出模型只说明本时期的 生产和消耗部门问的平衡关系和最终产品的去向；而动态投入产出模型则能较为 具体地分析积累和扩大再生产的关系。因为本时期的生产增长与以前若干时期的 投资情况有关；同样，以后若干时期的生产增长又对本时期积累和消费的比例提 出一定的要求。 但是投入产出法很少单独使用，它常常与情景分析法、线性规划、动态规划 等优化技术和计量经济学方法相结合。 c h r i s t o p hw e b e r 和a d r i a a np e r r e l s 1 3 】运用投入产出模型、情景分析法等研究 了生活模式的变化对能源需求及相应的气体排放的影响。h a r r yc w i l l t i n g 1 4 j 等运用投入产出模型研究了荷兰1 9 6 9 1 9 8 9 年间的能源强度变化趋势。v i c e n t a l c a n t a r a s t l r o s ad u a r t e 1 5 】运用一个投入产出结构化分解分析模型对欧盟国家的 第一章绪论 能源强度进行了比较。中国社会科学院数量经济与技术经济研究所【1 6 】构建系统动 力学和投入产出模型，采用分部门终端需求分析方法，进行了长期能源需求预 测。罗向龙，赵亮，尹洪超1 1 7 】利用投入产出法对某大型石化企业进行了生产结构 的系统分析，并利用此模型通过给定各产品的指标来预测各种原料和能源的需求 量。 ( 4 ) 弹性系数法 能源弹性系数法是根据已经掌握的今后一段时期内国民经济发展计划确定 的国内生产总值的年平均增长率，以及选用过去历史阶段的能源弹性系数的变化 规律的值，预测今后一段时期能源的需求量。 能源弹性系数法计算简单，容易理解。所以许多能源模型如l e a p 模型中都用 到了弹性系数法预测未来能源需求。刘彦民【18 j 在介绍了我国原油、成品油供需的 现状的基础上，对十五期间及之后1 0 年的供需状况采用弹性系数法进行了预测。 在分析我国各地区市场的基础上，对中石油成品油的竞争能力进行了评价。陈军 才【1 9 】利用能源弹性系数法、时间序歹0 法和部门分析法等多种方法对广东省2 0 1 0 年的能源需求进行了预测。 ( 5 ) 传统时间序列法 传统的时问序列法，是将预测目标的历史数据按照时间的顺序排列起来成为 时间序列，然后分析它随时间变化的趋势，外推预测目标的未来值。时问序列分 析方法包括确定性时问序列分析方法和随机性时间序列分析方法。 确定性时间序列分析就是设法消除序列中的随机性波动，拟合确定性趋势， 这种方法常用于许多经济时间序列的长期粗略预测，确定性趋势虽然控制了时间 序列的基本样式，但毕竟不是时间序列变动的全貌，因而其预测结果往往不准确。 随机时间序列包括平稳随机时问序列和非平稳随机时间序列。对于平稳性随 机过程的描述可建立多种形式的时序模型。如自回归模型( a r ) 、移动平均模 型( m a ) 以及自回归平均移动模型( a r m a ) 等。当随机过程是非平稳时间序 列时，大多数都表现有趋势性特征，要先消除趋势，将随机序列平稳化，再运用 平稳随机时问序列的方法去实现。 薛智韵，王晕【2 0 】分析得出我国石油需求序列是有确定趋势的非平稳时问序 列，选择最小二乘法分两步建立模型。并对模型预测精度和稳定性作了评价，最 后用该模型对我国2 0 0 6 - 2 0 2 0 年的石油需求进行了预测。 但如果对非平稳序列作平稳化处理，又会丢失原序列所包含的主要信息 2 。 因此，现在时问序列方法应用更多的是组合时问序列方法，即确定性加随机性时 间序列组合模型。时间序列组合模型用确定性模型描述序列中确定性趋势的变动 规律，用随机性模型来刻画序列中随机变动的一般规律，因而用这种模型来预测 某些类型的非平衡序列往往能取得令人满意的效果。 卢二坡【2 2 】利用确定性加随机性时间序列组合模型对我国能源需求进行预测， 并对模型预测精度和参数稳定性作了评价，结果表明本文采用的组合模型是一种 比较有效的预测方法；最后用该模型对我国2 0 0 4 2 0 2 0 年能源需求进行了预测。 第一章绪论 情景分析法、投入产出法、运筹学规划系统模型等目前较为流行的预测方法， 是政府部门在做能源规划时最常用的方法。但是这些方法进行能源需求预测时要 耗费大量的人力、物力和时问，才能保障其精确度，因此适用范同小。 弹性系数法、时间序列法、趋势分析法、回归分析法、指数平滑法等方法是 对能源需求进行粗略估计时常用的方法，这些方法计算简单，容易理解，而且其 参数具有明确的经济意义。但是由于它们都是线性预测方法，这些方法只能预测 当影响因素按过去的轨迹变化时的需求，无法考虑能源需求与其影响因素之问的 非线性关系，因此预测结果具有片面性。 2 、新兴的预测方法 能源系统是一个复杂的非线性系统，能源消费受经济、技术、自然条件、政 策、法律等众多因素的影响。随着经济特别是科学技术的发展，能源系统的规模 越来越大，相瓦联系也越来越复杂。随着未来能源发展中不确定性因素的增加， 对于这种非线性的复杂系统，采用常规的预测方法显然是不够的。 鉴于能源系统的复杂非线性和不确定性，众多学者开始研究能源系统的非线 性系统特征和不确定性，如自组织特征、分形特征、混沌特征和模糊性等，并在 此基础上引进非线性方法对能源需求进行预测。常用的非线性方法有：非线性 混沌时间序列方法、人工神经网络方法( a r t i f i c i a ln e u r a ln e t w o r k s ) 、遗传算法、灰 色理论等。这些方法可以弥补线性方法在预测复杂能源需求时的不足。 傅瑛、田立新( 2 0 0 1 年) 2 3 】利用混沌时问序列的方法对江苏能源消费量进行 了预测，并且把预测结果与指数平滑法作了对比，表明混沌时问序列方法得到的 预测值同绕实际值上下波动、绝对偏差较小，比指数平滑法的误差要好。但他们 是利用1 9 9 1 2 0 0 3 年数据建立的模型再去预测1 9 9 1 2 0 0 3 年的能源需求，没有看出 混沌时问序列的未来预测能力。而事实上，由于混沌时问序列假设研究对象是混 沌系统而混沌系统具有初始条件敏感特征，所以混沌时问序列方法认为长期预测 噢是不可能的。 h a l i mc e y l a n ( 2 0 0 5 年) 【2 4 】利用遗产算法能源需求模型( g a e d m ) 对土耳 其未来2 0 5 0 年的能源需求进行预测，预测结果表明，g a e d m 预测结果精度较 高，与政府能源与自然资源规划( m e n r ) 研究中心的预测结果相比，其预测误差 最小。但是遗传算法本身的参数还缺乏定量的标准，f i 前采用的都是经验数值， 而且不同的编码、不同的遗传技术都会影响到遗传参数的选取，因而会影响到算 法的通用性。 a l b e r tw l y a o ( 2 0 0 3 年) 2 5 】利用改进的灰色预测方法对高雄第一科技大学 的日用电量进行预测，平均预测误差只有4 8 8 ，比过去常用的方法的预测精度 提高了1 2 。文中分析了灰色预测方法的长期预测能力并指出基于灰色模型的智 能预测方法精度的提高对于高能耗单位节约运行成本具有重要的意义。 这些非线性方法在能源需求预测方面应用最多的是人工神经网络预测模型。 在e l s e v i e rs c i e n c e 数据中搜索人工神经网络在能源需求预测方面应用的文章，仅 2 0 0 0 2 0 0 6 年就有3 3 篇。这是因为人工神经网络具有强大的非线性映射能力，自 第一章绪论 提出以来就受到各国学者的关注。从国内外学者的研究成果来看，人工神经网络 在能源需求预测方面的应用取得了较为满意的结果。 j a v e e dn i z a m is s ( 1 9 9 5 年) t 2 6 j 构建了利用天气、全球太阳辐射和入口数的历 史数据预测沙特阿拉伯东部地区电力需求量的两层前向反馈神经网络模型。并利 用利用检验样本对模型的预测精度进行检验，检验结果表明构建的模型预测精度 较高，是有效的。b e n j a m i nf h o b b s ( 1 9 9 8 年) 【1 】指出人工神经网络方法能够降低 电力、天然气等能源的日需求量的预测误差。文中模型的平均绝对值相对误差为 6 4 ，比以前预测方法的平均误差降低了1 9 。而且还分析了提高预测精度的 经济意义。y e t i ss a z im u r a t ( 2 0 0 5 年) t ：7 1 禾i j 用b p 人工神经网络分析了g n p 、人口、 车辆的年平均增长速度等社会经济因素对交通用能的影响。c o s k u n h a m z a c e b i ( 2 0 0 6 年) 【2 州指出人工神经网络具有能够同时预测多个变量的未来值和 构建数据之间非线性关系的优点，文中利用人工神经网络方法对土耳其2 0 2 0 年的 电力需求量进行分部门预测，并把预测结果与官方预测结果进行了对比，发现模 型具有很高的预测精度。 以上学者所做的研究结果都表明了人工神经网络具有非常好的非线性映射 能力、泛化能力和容错能力，它非常适合解决像能源需求系统一样具有非线性、 时变性和不确定性的复杂系统的预测问题。但由于经济社会领域的数据有随时问 不断增大的趋势，所以能源需求影响因素的未来值将超过学习样本的最大值，而 导致长期预测精度不够。为了克服这一缺点，本文提出构建人工神经网络理论和 灰色系统理论的组合模型。因为灰色系统理论即使在研究对象历史数据较少的情 况下，也能利用灰色微分方程对事物的长期发展规律作出预测，因此适用于像我 国能源需求系统这样数据量较少的研究对象。人工神经网络理论和灰色系统理论 的组合预测模型，对我国能源需求系统的非线性、不确定性和历史数据较少的特 征具有很好的针对性，因此从理论上讲，是非常适合我国能源需求预测的模型。 1 3 论文主要内容与结构 论文主要包括以下内容： 第一章首先提出了能源需求预测的研究目的和意义，并在系统分析各种能源 需求预测方法的基础上，提出建立我国能源需求预测的灰色系统理论和人工神经 网络理论的组合预测模型。 第二章采取定性和定量相结合的方法分析了经济增长、产业结构、能源消费 结构、人口、居民消费水平、技术进步和能源价格等影响因素与能源需求之间的 关系。根据中国能源消费总量和国内生产总值1 9 7 8 2 0 0 5 年的时问序列，协整性 与g r a n g e r 因果关系检验结果表明，中国能源消费与经济增长之问存在着协整关 系。用多元统计学的方法分析了影响因素之间的相关性以及对能源需求的影响程 度。影响因素之间的多元相关分析结果显示，国内生产总值和居民消费水平有很 第一章绪论 强的正相关性( 相关系数为0 9 8 ) ，年中人口数和城市人口比重之问有较强的正 相关性( 相关系数为0 9 6 ) 。能源需求与各影响因素之间的多元回归分析结果显 示，在l 的显著水平下，g d p 、工业的比重、煤炭的比重、居民消费水平、年中 人口数是能源需求的显著影响因素，工业制成品的进出口差额、年中城镇人口比 重不是能源需求的显著影响因素。 第三章分别介绍了灰色理论的三种预测模型g m ( 1 ，1 ) 、w p g m ( 1 ，1 ) 、p g m ( i ，1 ) 和人工神经网络预测模型的基本算法和预测流程。灰色预测模型和人- r - 中经网络 的传统组合方法主要有并联型灰色神经网络和串联型灰色神经网络。在分析传统 组合方法的基础上，构建了一种新的改进的串联型灰色神经网络模型。即将灰色 模型的预测结果和影响能源需求的主要因素同时作为神经网络的输入，通过神经 网络训练过程中权值的不断修正去学习灰色模型预测结果的长期趋势，并考虑影 响因素对能源需求的非线性作用，实现预测值与观察值的最侍拟合。 第四章，用1 9 7 8 2 0 0 5 年的数据进行建模和检验，结果表明：改进的串联型 灰色神经网络模型预测结果的平均相对误差为1 1 9 、分别比传统的并联和串联 组合模型预测结果的平均相对误差小1 1 5 和1 0 8 ，分别比灰色单项模型和人 工神经网络单项模型预测结果的平均相对误差小7 8 8 和4 4 1 。用改进的串联 型灰色神经网络模型对我国2 0 1 0 年、2 0 2 0 年的能源需求量进行预测，预测结果分 别为2 4 9 9 4 0 万吨标准煤和4 0 1 8 4 0 万吨标准煤。科学的预测和判断2 0 2 0 年我国的能 源需求量，对于我国确定能源生产、技术创新等一系列问题的发展方向具有重要 的指导意义。 最后，对全文工作进行总结，提出了进一步的研究方向。 论文结构，见图卜1 。 第一章绪论 图1 1 论文结构 9 第二章我国能源需求影响因素分析 第二章我国能源需求影响因素分析 中国是世界最大的发展中国家，同时也是世界第二大能源消费国。在不断推 进的工业化和城市化进程中，能源问题愈来愈成为中国经济发展和社会进步的 “瓶颈”。正确认识中国能源需求状况，分析能源需求的影响因素及其现状、发 展趋势，是分析能源需求首先面对和必须解决的问题。本章用定性和定量相结合 的方法分析了经济增长、产业结构、能源消费结构、人口、居民消费水平、技术 进步和能源价格等影响因素与能源需求之间的关系；用多元统计学的方法分析了 影响因素之问的相关性以及对能源需求的影响程度。 2 1 能源及能源需求的基本概念 2 1 1 能源的概念及属性 能源是可被人类利用并由此获得能量的自然资源。它主要包括太阳能、风能、 水能、生物质能、地热能、海洋能、核能、化石燃料、天然气等。本文所指的能 源包括我国能源产品中原煤及其制品、原油及其制品、天然气、电力，其中电力 包括火电( 煤电和气电) 、水电、核电。 l 、经济属性 邓小平同志提出：“能源问题是经济的首要问题”。英国经济学家舒尔茨也 于1 9 6 4 年指出：“能源是无可替代的。现代牛活完全是架构在能源之上9 e 是和 空气、水和土地同等重要的要素。”经济发展对能源的高度依赖，决定了能源的 经济属性。分析能源与经济增长相关关系的常用指标能源消费弹性系数，反映了 能源消费增长率与经济增长率之间的比例关系。 表2 11 9 8 1 2 0 0 5 年主要发达国家的能源消费掸性系数 第二章我国能源需求影响冈索分析 从表2 1 可以看出，1 9 8 1 2 0 0 5 年期间，主要发达国家经济增长与能源消费增 长成明显的正相关关系，这表明以上国家这几年经济的高速度增长离不开能源消 费高增长的推动。 2 、政治属性 在经济全球化、政治格局多极化日益强烈的今天，各国之问经济与政治相互 依存更加明显，各国之间的各方面的竞争更加激烈，经济发展速度也迅速加快， 必然伴随的是对能源消费的快速增加，能源作为经济保持快速发展的物质基础， 对一国经济稳定发展起重要作用，因此，各国之问为了获得稳定的能源供应，展 开了激烈的竞争和合作，进而上升到政治层面，例如，美国攻打伊拉克，能源因 素是其中一个重要方面，再比如，中日俄为石油管道的铺设而展开了多方面的外 交行动，能源丰富的俄罗斯，能源也成为它外交上的一张王牌。 总之，能源现在不仅具有经济属性，它同时也具有了政治的属性。 3 、能源供需的矛盾性 由于矿产能源存量的有限性，决定了通过开发利用矿产能源可提供社会牛产 和生活所需物质资料的有限性。在当代，由于人口的迅速增长，社会经济的高速 发展，高新科技成果的大量获取，社会牛产力和人民生活消费水平的大幅度提高， 促使人类社会对能源需求量日益剧增。而同时可再生能源的技术开发还不成熟， 这就强化了对矿产能源的开发利用规模、强度、深度和广度，导致了某些矿产能 源的日益退化、减少甚至枯竭。而对矿产能源的不合理利用和开发，导致大量有 用的宝贵能源未被充分合理利用而转化成废弃物和废旧物资，造成资源的巨大浪 费和流失，使能源的供需矛盾更加尖锐突出。能源储存量和供给量的有限性与人 们对能源的消耗量和需求量的无限性所形成的能源供需矛盾，集中表现为当今世 界范闱内的能源短缺与危机。 4 、商品属性 能源是一种可以在市场经济条件下进行有偿配置转让的物质产品，亦即是一 种可以用特殊方式进行交换的产品。因此，能源也具有一般商品所具有的使用价 值和价值的双重属性。能源在人们开发利用之前，具有潜在使用价值：当人们对 其开发利用后，就具有了现实的使用价值。能源价值存在的基础是由能源对于人 类生产与牛活的效用性和稀缺性决定的；其价值实现的内涵与方式是由人们在开 发利用能源资源过程中一般人类劳动的凝结所决定的。能源在开发利用过程中凝 结了一般人类劳动。在市场经济中，其价值通过交换来实现。 2 1 2 能源需求的概念 从严格意义上来说，能源需求和能源消费是两个不同的概念。能源消费是指 第二章我国能源需求影响冈索分析 家庭或厂商对能源的利用或使用，包括：个人和家庭的生活能源消耗；工业、农 业、服务业、交通运输等的能源投入；各种能源形式问的转换以及能源损失。它 是属于统计学意义的，而不属于经济意义。而能源需求是指家庭或厂商对能源产 品愿意并能够以某种价格水平购买的数量，属于经济学范畴。当出现能源短缺时， 能源需求将会大于能源消费，当能源供给充分或者供过于求时，能源需求将等于 能源消费。然而，在实际能源需求研究中，要准确统计或者估计实际能源需求量 是相当困难的，所以往往在讨论己往发生的能源需求量时，经常采用的是能源消 费量，本文也将沿用这一惯例。 从能源需求总量来看，我国是世界第二大能源生产国和第二大能源消费国， 能源需求主要靠国内供应，能源自给率为9 4 。能源需求总量基本上随着经济的 增k 而增加。1 9 5 2 2 0 0 5 年，除个别年份外( 1 9 6 1 1 9 6 3 年、1 9 6 7 1 9 6 8 年、 1 9 9 7 1 9 9 9 年) ，一次能源消费总量总体上是逐年增长的( 见图2 1 ) 。从1 9 5 2 年 的4 8 7 1 万吨标准煤增加到2 0 0 5 年的2 2 3 亿吨标准煤，5 2 年问的年平均增长率 为7 3 7 2 9 】。从图2 1 中可以看出“十五”期问曲线更加陡峭，说明“十五”期 问能源需求增长速度加快，年均增长率达到1 0 1 5 。其中，煤炭需求量为2 1 6 7 亿吨，石油为3 2 5 亿吨，天然气为4 7 9 亿立方米，水电与可再生能源为1 4 1 亿 吨标准煤，“十五”期间年均增长率分别为1 0 4 2 、7 7 3 、1 4 3 5 、1 0 3 9 。 2 5 0 0 0 0 2 0 0 。0 0 制 堑1 5 0 0 0 0 配 ；旺 睡i 0 0 0 0 0 o u 电 o 誊擎挛$ 擎$ $ 旁$ 挛亭摹 年份 图2 一l1 9 5 2 2 0 0 5 年我国能源消费总最曲线 能源需求是要素需求，因为生产过程中的能源需求，并不是直接从能源本身 中获得效用和收入，而是因为能源能转换成生产过程所需要的光、热、动力等使 生产过程得以进行，因此能源需求是一种派生需求。所谓派生需求就是人们对生 产要素的需求根源于人们对产品本身的需求。为了生产供人们消费的产品，人们 才产生了对生产要素的需求，对生产要素的需求是由对产品的需求而派生山来 第二章我国能源需求影响i 夭| 素分析 的。产品的需求越多，对要素的需求也就越多。因此影响产品需求的因素都直接 或间接地影响着能源需求。确定能源需求的要素需求属性和派生需求属性，对于 分析能源需求影响因素具有重要的意义。 2 2 我国能源需求的影响因素分析 我国正处于工业化、城镇化、市场化、国际化的发展进程中，经济、社会发 展迅