能源需求管理策略

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1、能源需求治理策略 一、引言 能源是人類社會進展不可缺少的物質基礎，任何一個GJ或 地區(qū)的社會經(jīng)濟進展都離不開能源的支持。自進入工業(yè)化時期以 來，能源在任何GJ的社會與經(jīng)濟生活中都起著無可替代的重要 作用，為了滿足不斷增長的能源需求，世界各國大量開采煤、石 油、天然氣等化石燃料，但仍然供不應求，多次出現(xiàn)全球性或區(qū) 域性的能源緊缺，甚而導致嚴峻的能源危機，而與年俱增的能源 消費對環(huán)境造成的破壞也越來越嚴峻。因此，清楚了解能源供需 形勢，做好影響能源需求因素分析、搞好能源需求預測為能源規(guī) 劃及政策的制定提供科學依據(jù)，對于保證我國國民經(jīng)濟健康、穩(wěn) 定、持續(xù)進展具有重要的理論和現(xiàn)實

2、意義。 二、能源需求分析方法的進展 20世紀70年代爆發(fā)的“石油危機”使得各國學者更加關注 能源問題的研究，并將各種建模方法引入到能源系統(tǒng)的研究當中。 這其中對能源需求的研究又較多，并得出了一些比較有用的建模 方法。這些方法大致可以歸結為九種，具體包括： （1）部門分析法，該方法是為了直接預測在一定經(jīng)濟進展 速度以及一定技術進步條件下的能源需求量。根據(jù)實際情況把國民經(jīng)濟依部門劃分，利用能源消費量與經(jīng)濟進展速度之間的關系， 使用單位產值能源消費量來綜合反映各部門能源消費的技術水 平和治理水平。模型把國民經(jīng)濟現(xiàn)狀作為分析和計算的出發(fā)點， 直接應用基期年份的產值水平與能源消費量等

3、參數(shù)在假定了各 部門的產值增長速度與單位產值能耗變化率后，就可預測出各部 門能源消費需求量、總能源需求量和增長趨勢。部門劃分越細， 預測的準確率就越高，反之，預測的準確率就越低。 （2）傳統(tǒng)時間序列趨勢法，從能源消費量的過去和現(xiàn)在的 統(tǒng)計數(shù)據(jù)中，按其發(fā)生時間的先后次序排成一個序列，找出能源 消費量隨時間變動的規(guī)律，以能源消費量作為時間的函數(shù)，使時 間外延時，能源消費量的預測值可以從函數(shù)關系式解出。該方法 的基本思想是能源消費量在將來隨時間的變化規(guī)律同過去的能 源消費量的變化規(guī)律是一致的。適用于GJ、地區(qū)或企業(yè)從事短 期或中期的能源消費預測。當遇到歷史數(shù)據(jù)起伏較大，或者對未

4、 來趨勢需要研究誤差或探討轉折點時，就必須同其他預測方法相 結合。 （3）能源消費彈性系數(shù)法，一個GJ和地區(qū)的能源消費彈 性系數(shù)可以宏觀地反映本國或本地區(qū)國民經(jīng)濟進展與能源消費 的統(tǒng)計規(guī)律。在某一特定的歷史進展階段，能源消費彈性系數(shù)有 一個大體上比較穩(wěn)定的數(shù)值范圍。根據(jù)歷史上能源消費與經(jīng)濟增 長的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，計算出能源消費彈性系數(shù)，然后利用這個值來預 測今后年份的能源需求量，該預測法的基本思想是假設一國或地 區(qū)在未來預測年份的經(jīng)濟進展趨勢與過去的經(jīng)濟進展趨勢相比 無明顯的改變。 （4）投入產出法，能源投入產出分析是研究能源部門與整 個國民經(jīng)濟的聯(lián)系。它從國民經(jīng)濟是一個有機整

5、體出發(fā)，同時從 能源生產消耗和分配使用兩個側面來全面反映能源產品在國民 經(jīng)濟各部門間的運動過程。它不僅能反映能源產品的價值形成過 程，也能反映能源產品的使用價值運動過程。 （5）RRS能源因素分析法，是由20世紀80年代初歐洲 Rhys提出了一種簡單有用的因素分析法，接著德國學者Reitler、 Rudolph和Schefer在其方法的基礎上加以完善，把影響工業(yè) 能源消費的因素分解為四個部分，即工業(yè)總產值增長因素、能源 利用效率因素、以及其他因素。 （6）BP人工神經(jīng)XX絡模型法，神經(jīng)XX絡是一種由若干 互連處理單元組成的并行計算系統(tǒng)。而前饋神經(jīng)XX絡則是神經(jīng) XX絡體系

6、結構中的一種，它是指一層中的所有權重直接指向下 一個XX絡層的結點，權重不循環(huán)回來作為前一層的輸入；前饋 神經(jīng)XX絡通常使用BP（BckPropgtion）算法作為訓練方法。BP 算法是通過從輸出層開始修改權重，然后反向移動到XX絡的隱 層，來進行反向學習。 （7）情景分析法，是從未來社會進展的目標情景設想出發(fā)， 來構想未來的能源需求，這種構想可以不局限于目前已有的條件 限制，同意人們首先考慮未來希望達成的目標，然后再來分析達 成這一目標所要采取的措施和可行性。 （8）灰色模型法，在操縱論中,將已知信息的系統(tǒng)稱為白色 系統(tǒng)，未知信息的系統(tǒng)稱為黑色系統(tǒng)，而系統(tǒng)中既含有已知又含

7、 有未知或不完全的信息系統(tǒng)稱為灰色系統(tǒng)。1982年鄧聚龍教授 創(chuàng)立了灰色系統(tǒng)理論，開發(fā)了操縱論新的研究方法。概括來講， 灰色系統(tǒng)理論是以“部分信息已知，部分信息未知”的“小樣本”、 “貧信息”不確定性系統(tǒng)為研究對象，主要通過對“部分”已知 信息的生成、開發(fā)，提取有價值的信息，對系統(tǒng)運行行為、演化 規(guī)律的正確描述和有效監(jiān)控。 （9）混沌時間序列法，是由FrmerD.J提出的，Tkens用 數(shù)學為之奠定了堅實基礎的重構相空間方法?；煦缋碚撘韵到y(tǒng)中 出現(xiàn)的內在隨機現(xiàn)象為研究對象，分析隨機現(xiàn)象形成的過程和內 在機制，它是關于系統(tǒng)從有序間或變?yōu)闊o序狀態(tài)的一種演化理論。 簡單地說，混

8、沌就是事物進展過程中的不確定性或者說是一個確 定性系統(tǒng)中產生的近似隨機性，這種隨機性不是外因加于系統(tǒng)的， 而是系統(tǒng)的內稟隨機性。 三、能源需求分析方法評述 根據(jù)上述能源需求分析方法的研究角度不同，大致可將其分 為兩類：第一類是能源需求的預測分析方法，主要基于能源系統(tǒng) 本身對能源需求進行研究，其中包括傳統(tǒng)時間序列趨勢法、BP 人工神經(jīng)XX絡模型法、灰色模型法和混沌時間序列法。第二類 是能源需求的因素分析方法，主要基于整個社會經(jīng)濟系統(tǒng)對能源 需求進行研究，其中包括部門分析法、能源消費彈性系數(shù)法、投 入產出法、RRS能源因素分析法和情景分析法。 在以往的能源需求研究中，這些方法

9、雖然對能源需求預測和 影響因素分析做出了一定的貢獻；但是在建模思想和建模方法上 也存在著不足和缺點。對于能源需求的預測分析方法來說，無論 較傳統(tǒng)的時間序列趨勢法，還是較新的BP人工神經(jīng)XX絡模型 法、灰色模型法和混沌時間序列法，雖然在建模方法本身有了新 的進展，但是這些單一方法對能源需求預測精度提高的效果卻都 不明顯。究其原因是因為傳統(tǒng)的單一方程模型往往只能描述社會 經(jīng)濟現(xiàn)象的某一方面，而經(jīng)濟現(xiàn)象本身卻比較復雜，因此，這樣 進行描述和預測的結果往往由于缺乏對經(jīng)濟信息的全面充分利 用而導致產生較大的誤差。所以，僅對能源需求預測分析在方法 上進行改進和創(chuàng)新是遠遠不夠的，還必須從

10、建模思想上有所突破 才行。對于能源需求的因素分析方法來說，部門分析法、能源消 費彈性系數(shù)法、投入產出法和RRS能源因素分析法是根據(jù)歷史 數(shù)據(jù)對能源需求的經(jīng)濟關系進行研究來分析能源需求的影響因 素及預測；而情景分析法則是從未來社會進展的目標情景設想出 發(fā)，來構想未來的能源需求，這種構想可以不局限于目前已有的 條件限制，同意人們首先考慮未來希望達成的目標，然后再來分 析達成這一目標所要采取的措施和可行性；其分析思路和前幾種 方法正好相反。但是，這些方法共同特點往往是以某種經(jīng)濟理論 或對經(jīng)濟行為的認識來確立模型的理論關系形式，而依據(jù)經(jīng)濟理 論或對經(jīng)濟行為的認識來確立模型，在建模本

11、身上存在著主觀性， 因此，最后也就不可幸免會造成由于認識上的不夠全面和不夠深 入而導致建模的不準確進而導致分析結果上產生偏差。所以要對 能源需求的因素分析在建模思想和建模方法上都應有所改進才 行。 四、能源需求分析方法探討 對于能源需求預測分析方法中存在的問題來說，建議用組合 預測模型來解決，該方法利用兩個模型之間的數(shù)學邏輯關系進行 推導，具有較強的邏輯性和客觀性，在預測效果上也有較高的準 確性，這改變了傳統(tǒng)單一模型由于對信息利用不充分所產生的較 大誤差。對于能源需求因素分析方法中存在的問題來說，建議采 納協(xié)整與誤差修正模型來解決，該方法從經(jīng)濟變量數(shù)據(jù)中所顯示 的關系出發(fā)，來確定模型中包含的變量和變量之間的理論關系， 并以此來建立模型。而經(jīng)濟變量數(shù)據(jù)中所顯示的關系是客觀的， 因此，所建立的能源需求模型和進行的因素分析也就具有更好的 合理性和更高的科學性。另外，協(xié)整與誤差修正模型還可以解決 由非平穩(wěn)變量引起的“偽回歸”的影響，以及分辨出變量之間的 長期均衡關系、短期波動以及長期均衡對短期波動的影響，并在 此基礎上進行相應的長期行為分析和短期行為分析。