刊名: 教学与研究
Teaching and Research
主办: 中国人民大学
周期: 月刊
出版地:北京市
语种: 中文;
开本: 大16开
ISSN: 0257-2826
CN: 11-1454/G4
邮发代号: 2-256
历史沿革:
现用刊名:教学与研究
创刊时间:1953
该刊被以下数据库收录:
CSSCI 中文社会科学引文索引(2012—2013)来源期刊(含扩展版)
核心期刊:
中文核心期刊(2011)
中文核心期刊(2008)
中文核心期刊(2004)
中文核心期刊(2000)
中文核心期刊(1996)
中文核心期刊(1992)
鄂西北地区煤炭需求模型构建研究
【作者】 沈 锋
【机构】 (湖北省十堰市第五中学)
【正文】摘 要:本文针对鄂西北地区煤炭需求量问题建立了数学模型,并采用灰色预测的方法对煤炭的需求量做出预测,为相关企业的经济行为提供一定的参考价值,同时也能为决策部门提供部分依据。
关键词:灰色预测;煤炭需求;低碳发展
1 、引言
2014年10月27日,湖北省人民政府下发《人民政府办公厅关于印发湖北省2014—2015年节能减排低碳发展实施方案的通知》,就湖北省2014—2015年节能减排低碳发展实施方案做出部署。通知指出:加强节能减排,推进低碳发展,是生态文明建设的重要内容。为全面完成“十二五”节能减排降碳目标,促进全省经济发展竞进提质、升级增效,根据《国务院办公厅关于印发2014—2015年节能减排低碳发展行动方案的通知》(国办发〔2014〕23号)精神,结合我省实际,制定了本实施方案。其工作目标是:2014年,全省单位GDP能耗、单位GDP二氧化碳排放量、化学需氧量、二氧化硫、氨氮、氮氧化物排放量分别下降3%、34%、15%、1%、2%、3%以上。2015年,单位GDP能耗、单位GDP二氧化碳排放量全面完成“十二五”目标,化学需氧量、二氧化硫、氨氮、氮氧化物排放量完成国家下达的“十二五”及年度总量控制目标。鄂西北地区对煤炭需求依赖较大,仅火力发电厂就有襄阳电厂、长源电力、湖北鄂州电厂、湖北黄石电厂、湖北青山电厂、湖北麻城电厂、黄石西塞山电厂、武钢自备电厂。火电厂作为煤炭消费大客户,其煤炭需求量决定了本地区煤炭需求总量大小,本文重点考虑火电厂对煤炭的需求量。
煤炭作为传统的能源,在我国国民经济中起到非常重要的地位,对煤炭使用量的控制对于节能减排低碳发展目标的实现起到非常重要的作用,本文就鄂西北地区煤炭需求建立模型,直接对煤炭的需求量做出预测,为相关企业的经济行为提供参考,同时也给决策部门提供部分依据。
煤炭需求预测方法众多,诸如类比法、外推法和因果分析法、弹性系数法、人均能量消耗法、单位产值能耗法、技术分析法、部门分析法、经济计量模型法和能源投入产出分析法等。 由于煤炭的需求总量及其增长受经济发展、能源结构、产业结构、居民收入水平、气候等诸多因素的影响,其中一些因素是确定的,而一些因素则不确定,可以把它看作一个灰色系统。灰色预测法能够避免相关数据不足的弱点,也可以避免由于个人经验、知识和偏好以及宏观政策等因素的影响而造成的主观臆断,能比较好地把握系统的自我演变规律。
2 、灰色预测模型
灰色系统理论[1]是华中科技大学控制科学与工程系教授、博士生导师邓聚龙于1982年提出的。它是用来解决信息不完备系统的数学方法,把控制论的观点和方法延伸到复杂的大系统中,将自动控制与运筹学的数学方法相结合,研究广泛存在于客观世界中具有灰色性的问题。灰色预测模型[2]称为GM模型,GM(1,n)表示一阶的,n个变量的微分方程型预测模型。
3 、煤炭需求量模型的建立与求解
根据鄂西北地区各地级市的经济的状况、能源消费结构的特点以及煤炭消费的变化,选取以下4个变量:煤炭消费年增长率、GDP增长率、煤炭在火电发电消费总量的比例以及其他行业消费总量的比例,建立本地区煤炭消费需求灰色预测模型GM(1,4)。 对上述变量分别引入参数。 运用前述的灰色预测技术原理,经计算得到模型中的各个系数,进而得到本地区煤炭消费需求灰色预测模型GM(1,4),即
特别地,当时,是一阶、一个变量的微分方程型模型。我们以十堰地区近五年的煤炭消费量数据建立煤炭需求灰色预测模型。既然只有一个变量,我们省略下角标。
表1 十堰近五年煤炭需求总量(单位:万吨)
4、 结论
采用灰色系统理论进行建模,能够克服相关数据不足的缺陷和避免人为因素的影响。本文建立的预测模型的仿真结果与实际值接近,预测误差较小,模型精度好。该方法是切实可行并有效的,对我国煤炭工业的发展规划有重要参考价值。
参考文献:
[1]邓聚龙. 灰色预测与决策[M]. 武汉:华中理工大学出版社,1986
[2]傅立. 灰色系统理论及其应用[M]. 北京:科学技术文献出版社,1992
[3]黄声享,尹晖,蒋征. 变形监测数据处理[M]. 武汉:武汉大学出版社,2003
[4]张鑫,韦钢,周敏等. 灰色理论在城市年用电量预测中的应用[J]. 上海电力学院学报,2002,18(2): 9-12
[5]李雁,岑慧贤. 等维灰数递补动态模型在生活垃圾产生量预测中的应用[J]. 环境污染与防治,2001,23(1): 42-44
[6]孙其国. 基于灰色系统的滑坡预测[J]. 金属矿山,2002,312(6): 15-16
[7]张雅君,刘全胜. 城市需水量灰色预测的探讨[J]. 中国给水排水,2002,18(3): 79-81
关键词:灰色预测;煤炭需求;低碳发展
1 、引言
2014年10月27日,湖北省人民政府下发《人民政府办公厅关于印发湖北省2014—2015年节能减排低碳发展实施方案的通知》,就湖北省2014—2015年节能减排低碳发展实施方案做出部署。通知指出:加强节能减排,推进低碳发展,是生态文明建设的重要内容。为全面完成“十二五”节能减排降碳目标,促进全省经济发展竞进提质、升级增效,根据《国务院办公厅关于印发2014—2015年节能减排低碳发展行动方案的通知》(国办发〔2014〕23号)精神,结合我省实际,制定了本实施方案。其工作目标是:2014年,全省单位GDP能耗、单位GDP二氧化碳排放量、化学需氧量、二氧化硫、氨氮、氮氧化物排放量分别下降3%、34%、15%、1%、2%、3%以上。2015年,单位GDP能耗、单位GDP二氧化碳排放量全面完成“十二五”目标,化学需氧量、二氧化硫、氨氮、氮氧化物排放量完成国家下达的“十二五”及年度总量控制目标。鄂西北地区对煤炭需求依赖较大,仅火力发电厂就有襄阳电厂、长源电力、湖北鄂州电厂、湖北黄石电厂、湖北青山电厂、湖北麻城电厂、黄石西塞山电厂、武钢自备电厂。火电厂作为煤炭消费大客户,其煤炭需求量决定了本地区煤炭需求总量大小,本文重点考虑火电厂对煤炭的需求量。
煤炭作为传统的能源,在我国国民经济中起到非常重要的地位,对煤炭使用量的控制对于节能减排低碳发展目标的实现起到非常重要的作用,本文就鄂西北地区煤炭需求建立模型,直接对煤炭的需求量做出预测,为相关企业的经济行为提供参考,同时也给决策部门提供部分依据。
煤炭需求预测方法众多,诸如类比法、外推法和因果分析法、弹性系数法、人均能量消耗法、单位产值能耗法、技术分析法、部门分析法、经济计量模型法和能源投入产出分析法等。 由于煤炭的需求总量及其增长受经济发展、能源结构、产业结构、居民收入水平、气候等诸多因素的影响,其中一些因素是确定的,而一些因素则不确定,可以把它看作一个灰色系统。灰色预测法能够避免相关数据不足的弱点,也可以避免由于个人经验、知识和偏好以及宏观政策等因素的影响而造成的主观臆断,能比较好地把握系统的自我演变规律。
2 、灰色预测模型
灰色系统理论[1]是华中科技大学控制科学与工程系教授、博士生导师邓聚龙于1982年提出的。它是用来解决信息不完备系统的数学方法,把控制论的观点和方法延伸到复杂的大系统中,将自动控制与运筹学的数学方法相结合,研究广泛存在于客观世界中具有灰色性的问题。灰色预测模型[2]称为GM模型,GM(1,n)表示一阶的,n个变量的微分方程型预测模型。
3 、煤炭需求量模型的建立与求解
根据鄂西北地区各地级市的经济的状况、能源消费结构的特点以及煤炭消费的变化,选取以下4个变量:煤炭消费年增长率、GDP增长率、煤炭在火电发电消费总量的比例以及其他行业消费总量的比例,建立本地区煤炭消费需求灰色预测模型GM(1,4)。 对上述变量分别引入参数。 运用前述的灰色预测技术原理,经计算得到模型中的各个系数,进而得到本地区煤炭消费需求灰色预测模型GM(1,4),即
特别地,当时,是一阶、一个变量的微分方程型模型。我们以十堰地区近五年的煤炭消费量数据建立煤炭需求灰色预测模型。既然只有一个变量,我们省略下角标。
表1 十堰近五年煤炭需求总量(单位:万吨)
4、 结论
采用灰色系统理论进行建模,能够克服相关数据不足的缺陷和避免人为因素的影响。本文建立的预测模型的仿真结果与实际值接近,预测误差较小,模型精度好。该方法是切实可行并有效的,对我国煤炭工业的发展规划有重要参考价值。
参考文献:
[1]邓聚龙. 灰色预测与决策[M]. 武汉:华中理工大学出版社,1986
[2]傅立. 灰色系统理论及其应用[M]. 北京:科学技术文献出版社,1992
[3]黄声享,尹晖,蒋征. 变形监测数据处理[M]. 武汉:武汉大学出版社,2003
[4]张鑫,韦钢,周敏等. 灰色理论在城市年用电量预测中的应用[J]. 上海电力学院学报,2002,18(2): 9-12
[5]李雁,岑慧贤. 等维灰数递补动态模型在生活垃圾产生量预测中的应用[J]. 环境污染与防治,2001,23(1): 42-44
[6]孙其国. 基于灰色系统的滑坡预测[J]. 金属矿山,2002,312(6): 15-16
[7]张雅君,刘全胜. 城市需水量灰色预测的探讨[J]. 中国给水排水,2002,18(3): 79-81