广西能源需求预测及对策建议

基于偏最小二乘法,对广西三大能源消费量及其影响因素的相互关系进行定量化研究,建立预测模型。结果表明,三大能源消费量共同的主要影响因素是经济增长和能源结构。2015年广西煤炭、石油和水电消费量的预测值分别为6973、2056和2294万吨标准煤,分别比2010年的实际消费量增加2709、741和774万吨。为达到＂十二万＂规划目标提供能源保障,需要通过价格和政策手段调整能源结构,大力发展可再生能源,促进技术进步提高能源效益。     

中国能源消费特征分析——基于完全因素分解模型的实证研究

采用完全因素分解模型,对1994～2009年中国产业部门和民生部门(居民生活消费)的能源消费特征进行了量化分析.将影响产业部门能源消费变化的因素分解为经济因素、结构因素和效率因素,将影响民生部门能源消费变化的因素分解为人口因素、经济因素和效用因素.实证研究结果表明,产业部门中经济因素是中国能源消费量持续增长的主要原因,效率因素缓解了能源消费量的增长趋势,结构因素没有实现减少能源消费的作用.民生部门的能源消费量正处在快速增长阶段,并且经济因素是民生部门能源消费量增加的主要原因.     

能源时序相空间重构及其混沌特征分析

对中国能源生产量与能源消费量实测值时间序列分别进行相空间重构，按照关联维数方法求算吸引子维数。通过计算，得出中国能源年生产量与消费量时序的相关维是正的分数值，能源生产时序饱和嵌入维数m^∞为10，关联维数为1．18，影响能源生产的因素约为2－10个。能源消费时序饱和嵌入维数m^∞为10，关联维数为1．13，影响能源消费的因素约为2－10个。通过对二阶柯尔莫尔哥洛夫熵K2的计算得出，我国能源生产量的可预测时间尺度是9年，能源消费量的可预测时间尺度是10年。     

基于完全因素分解模型的中国生产性能源消费量变动的实证研究

本文应用完全因素分解模型对中国1985年到2008年生产性能源消费量的变动进行分解。生产性能源消费指排除生活能源消费的用于各行业生产所投入的能源消费。能源消费量的变动分解为三种效应：由于整体经济的增长带来的经济规模效应、产业结构变动带来的结构效应和技术进步的效率效应。创新之处在于应用因素分解模型进行能源消费量变动的研究。 实证结果表明：24年来,实际GDP带来的经济规模效应是使得能源消费不断上升的最主要因素,效率效应的作用与经济规模效应相反,对于控制能源消费的增长起到了较大并且积极的作用,产业结构的调整对能源消费的控制并没有起到积极的作用。     

辽宁省能源消费的因素分解——基于完全分解模型

在描述辽宁省经济增长、经济结构、能源消费量和能源密度的基础上,运用无残差的完全分解模型进行量化分析,分解出经济增长、结构和能源密度等因素对能源消费变动的影响效果,得出相应的影响效果系数,并通过与全国平均水平比较,找出辽宁省能源消费变动的特征与分阶段各因素的具体影响效果,为辽宁等老工业基地制定能源政策,提高能源利用效率提供科学的依据.     

广西地区CO2排放量变化趋势及驱动因素分析

参考<广西统计年鉴>(1991～2010)中的社会经济指标和能源消费统计数据,采用能源消费耗总量及化石燃料系数估算法估算广西地区1991～2009年CO2排放量,归纳出CO2排放量变化趋势,并将因素分析法应用于Kaya恒等式定量分析广西的经济产出规模、人口规模、能源强度及能源结构等驱动因素对CO2排放的影响.1991～...     

基于环境约束的广东省能源消费与经济结构关系研究

在深入分析总结能源消费与经济结构变动的理论基础上,分析广东省工业能源消费量变动的重要影响因素,对广东省经济结构、能源消费变动进行定性和定量分析,找出其变动的趋势及特点;定量研究广东省经济发展与能源消费、环境污染的关系,建立基于经济结构与能源消费协调发展的广东省能源消费优化模型。从经济结构优化和能源可持续发展的角度提出广东省能源发展建议。     

中国生产性能源消费量变动的实证研究

应用完全因素分解模型对中国1985年到2008年生产性能源消费量的变动进行分解。能源消费量的变动分解为三种效应:由于整体经济的增长带来的经济规模效应、产业结构变动带来的结构效应和技术进步的效率效应。实证结果表明:24年来,实际GDP带来的经济规模效应是使得能源消费不断上升的最主要因素;效率效应的作用与经济规模效应相反,效率效应对于控制能源消费的增长起到了较大并且积极的作用;产业结构的调整对能源消费的控制并没有起到积极的作用。     

西部可持续能源开发利用模型

为了研究中国西部可持续的能源开发利用战略,建立了西部可持续能源开发利用模型。该模型以能源系统优化模型——MARKAL模型为内核,耦合了能源服务需求预测模块、水资源需求模块、污染物排放模块、经济分析模块和内生技术学习模块。应用该模型研究了2000—2050年间西部地区终端能源需求、一次能源供应、电力消费及构成、水资源需求以及污染物排放等。并分析了“能源东送”方案对西部能源系统的影响。结果显示,2050年中国西部终端能源消费量将达到12.43亿t,一次能源消费量将达到14.67亿t。预计“能源东送”方案实施后,一次能源消费、电力需求、水资源需求和污染物排放均会有较大幅度增加。     

中国需要大规模发展核电

一、核能是能大规模满足中国未来能源需求的重要能源中国争取在２１世纪中叶达到中等发达国家的水平 ,相当于目前西班牙、葡萄牙、希腊、韩国等国的水平 ,人均ＧＤＰ大体为１万美元上下 ,人均能源消费量大约为３吨标煤以上（１９９８年这些国家的人均ＧＤＰ和人均能源消费量见表１）。届时 ,中国人口预计达１６亿 ,能源总消费量将达到约５０亿吨标煤 ,是目前的３．５倍以上。表１人均ＧＤＰ１万美元左右国家的人均能源消费量（１９９８）国家西班牙葡萄牙希腊韩国斯洛文尼亚新西兰人均ＧＤＰ（按１９９０年美元）人均能源消费量（吨标煤）１…     

广西碳减排潜力及低碳发展策略

以广西2005—2014年的碳排放数据为基础,采用对数平均Divisia分解法对经济发展、能源结构和能源效率等碳排放因素进行分解,并分析了广西碳减排潜力.结果表明:广西人均碳排放不断增长,经济发展是主要驱动力,但能源结构和能源效率对人均碳排放具有抑制作用;广西碳减排潜力最大的是工业部门,重点是高耗能行业.最后针对广西经济发展的特点和目标提出了优先排序和分阶段实施碳减排的低碳发展策略,并从技术、管理、经济和能源结构以及制度等方面提出了减排措施.     

能源消费背景下河南省碳排放测算及碳达峰预测

区域碳减排对中国实现“双碳”目标起着重要作用，预测区域能源消费碳达峰时间及峰值大小对实现“双碳”目标具有重要意义.以河南省为例，运用IPCC法测算2000-2019年河南省能源消费碳排放量，基于STIRPAT扩展模型及岭回归法分析能源消费碳排放影响因素，并预测不同情景下2020-2040年全省达峰值及达峰时间.结果表明：(1)2000-2019年河南省能源消费CO₂排放量及人均CO₂排放量均呈倒“U”型趋势，碳排放强度呈现持续下降趋势.(2)正向影响因素对能源消费碳排放量作用程度大小依次为产业结构(1.900%)、城市化率(0.602%)、人均GDP(0.231%)和能源强度(0.079%),负向影响因子的作用程度大小依次为人口规模(-2.659%)和能源结构(-0.888%).(3)碳达峰值范围均在1.73～1.86亿t之间，达峰时间均出现在2029年.在节能情景下达峰值最低，约为1.73亿t;在无序情景下达峰值最高，约为1.86亿t.综合6种情景发现，人均GDP、城市化率和能源结构呈中低速增长，且人口规模、能源强度和产业结构呈中高速发展，...     

劳动力转移对农村家庭人均电力消费量的影响

劳动力转移是能源消费和碳排放增长最重要的影响因素之一,也是农村家庭人均电力消费量变化的核心影响因素。通过深度访谈,基于陕西省农村地区"劳动力转移与农村生活能源"的调查数据,结合农村实际状况考察了劳动力转移对农村家庭人均电力消费量的影响。研究发现劳动力转移对农村家庭人均电力消费量具有显著的影响作用,即农村家庭劳动力转移人数、农村家庭劳动力转移收入、农村家庭劳动力转移收入占比均显著提升了农村家庭人均电力消费量而农村家庭劳动力转移人数占比显著降低了农村家庭人均电力消费量。     

中国需要大规模发展核电

 核能是能大规模满足中国未来能源需求的重要能源中国争取在21世纪中叶达到中等发达国家的水平 ,相当于目前西班牙、葡萄牙、希腊、韩国等国的水平 ,人均GDP大体为1万美元上下 ,人均能源消费量大约为3吨标煤以上（1998年这些国家的人均GDP和人均能源消费量见表1）.届时 ,中国人口预计达16亿 ,能源总消费量将达到约50亿吨标煤 ,是目前的3.5倍以上。     

西方世界的石油消费量为何下降

进入八十年代以来,西方世界出现了石油消费量下降的趋势。经济合作和发展组织的24个成员国去年的石油消费量比1979年下降了7％,石油进口量下降了12.6％。预料今年的石油消费量将再下降4—6％。世界上耗油最多的美国,石油消费量去年比前年下降了8％,今年头5个月又比去年同期减少了7％以上。据美国《油气杂志》报道,美国今年的石油总进口量将下降到1975年以来的最低水平,每天为627万桶,比去年的673万桶下降6.9％。而去年已比前年下降了19.3％。以石油为主要能源的日本,去年的石油消费量比前年下降了10％。石油在能源结构中的比重已由1979年度的71.4％降为1980年度的66.1％。去年的石油进口量也从1979年的平均每天538万桶锐减为490万桶,下降9％。西德、英国、法国、意大利等国的石油消费量也都有不同程度的降低。据埃克森石油公司预测,西方主要工业国对石油的需求量将从     

用MARKAL-MACRO模型研究碳减排对中国能源系统的影响

建立了能源-环境-经济耦合的非线性动态规划模型——中国MARKAL-MACRO模型,并以此对中国未来能源发展与碳排放的基准方案以及碳减排对中国能源系统的可能影响进行研究。模拟结果表明:若从2030年开始减排,减排率为10％～46％时碳边际减排成本在45～254美元/t之间;实施碳减排将导致化石能源等影子价格的上升、各种能源服务需求的下降,还将引起终端以及一次能源消费结构的变化。最终能源消费量将由于燃料结构的优化和能源服务需求的减少而减少,一次能源在高减排率下煤的比重将大大下降,而低碳和无碳能源特别是核能的比重将大幅度上升。中国未来碳减排的空间是有限的。     

大气污染物和碳排放协同约束下的山西煤炭消费总量控制目标研究

针对我国煤炭消费总量控制仍未分解和落实到地方层面等问题,基于大气污染物和碳排放的协同约束分析,提出了山西省煤炭消费量控制目标。目标研究采用了数据回归分析建立大气污染物和煤炭消费之间的量化关系,通过模型对未来能源消费总量和结构进行预测,并基于此进行碳减排校验。结果表明,对山西省煤炭消费总量控制最严格的情景在2020年是SO_2排放控制,在2030年是碳排放控制,协同控制情景下山西省2020年和2030年煤炭消费量控制建议目标是3.327亿t和3.068亿t.据此目标提出了控制高耗能行业发展、提高清洁煤炭利用率和减少散煤使用等建议。     

信息熵和多因素灰色系统模型在碳排放的分析与预测

碳排放是引起气候变化的重要原因.针对影响碳排放的因素和预测问题,以2007-2016年广西碳排放10年的数据为样本,提出了利用信息熵与灰色系统理论分析能源结构、能源强度、人口数量及碳排放之间的相关性和相关程度,建立了多因素预测模型对碳排放量进行了预测.通过评价指标P=0.98和C=0.14,表明了预测模型具有良好的精度...     

基于EEMD与LSSVR的能源消费量多尺度预测——以广东省为例

由于能源消费内在的复杂性,传统的单尺度预测方法很难获得理想的预测效果.为提高能源消费量预测精度,提出了基于集合经验模态分解(EEMD)与最小二乘支持向量回归(LSSVR)的能源消费量多尺度预测模型.首先应用EEMD算法将能源消费量环比指数从高频到低频分解成若干结构更简单、变化更平稳、规律性更强、更易于预测的内在模态函数(IMF)和一个残差项;其次利用LSSVR对各IMF和残差项进行预测,并采用粒子群算法(PSO)选择最优的模型参数;然后将各分量的预测值直接加总求和重构出能源消费量环比指数的预测序列;最后通过逆环比化处理,获得原始能源消费量的最终预测值.利用该模型对1980-2013年广东省能源消费量进行实证分析,结果表明多尺度预测模型的确能够显著提高预测精度.     

碳中和目标下福建省电源结构的优化

电力清洁化是中国实现“双碳”目标的关键，其核心是电源结构如何优化重构。通过建立多目标优化模型，对比了2060年福建省在3种“最优”情景下的电力能源结构及其特点。结果表明：（1）福建省当前电源结构呈现火电占主导、水电占比逐步降低、核电占比升高、风光能初具规模、生物质能仍待发展的特征；（2）未来若全省形成以清洁能源为主、碳排放较低的能源结构，需将电力装机容量提升至25500万kW，并大幅增加清洁能源和储能设备的部署力度；（3）若以电源结构丰富、配置均衡为目标，需将电力装机容量提升至18000万kW，推动电源结构向多样化发展；（4）若形成以可控能源为主导、稳定性较好的能源结构，则需将装机容量提升至20550万kW，但碳捕获、利用与封存技术（CCUS）部署力度大、费用高。研究发现，CCUS普及率达到82%并每年获得超过2620万t的自然碳汇“配额”是全省构建以清洁能源为主的电源结构并实现电力行业碳中和的关键阈值。