基于LMDI方法的北京市对外交通运输能耗分解研究

基于2005-2012年北京市对外交通运输各运输方式的客、货运周转量及对应能源消耗量的统计数据，利用LMDI方法建立了能耗变化模型。根据ASIF分类方法，选择影响能耗变化的3个主要因素：交通活动水平、交通方式结构和能源强度，定量地计算各因素对能耗变化的影响力和贡献率。研究发现，能源强度抑制能耗的增加，其他2个因素均促进能耗的增加。为了减缓能源消耗的增长速度，需要依托能源技术进一步降低能源强度，并将客货运量向运量大、能耗低的铁路吸引。     

基于LMDI-CS-LSSVM的区域中长期电力需求预测

中长期用电需求预测对地区电网规划与运行具有重要意义,准确地对其进行预测有助于配电网利用效率的提高。中长期用电需求与地区宏观经济形势息息相关,本文选用LMDI分解模型对用电增长量进行了分解,根据影响因素分解为生产效应、结构效应及强度效应,然后选用布谷鸟搜索优化的最小二乘支持向量机对各效应数据进行拟合及预测,再加总得到预测用电需求量。最后,本文以冀北地区为例对模型进行测算,通过与不同预测方法比较证明了基于LMDI电量分解的CS-LSSVM模型在中长期电力需求预测方面有较高的准确度。     

中国工业能耗变动原因分析

通过对数平均D氏分解法(LMDI)将1997年和2002年中国工业能源消费及煤炭消费、石油消费分别分解为产量效应、结构效应和强度效应.研究结果表明,1997～2002年中国工业能耗的增长主要是高耗能重化工业投入产出规模的扩大引起的,工业结构的调整也对其起到了一定的促进作用,而工业各部门实际能源强度的降低则大大减缓了能耗总量的增长幅度.根据测算结果,笔者提出重化工业不应该是中国工业发展的方向.     

基于脱钩理论的安徽省工业碳排放与经济增长研究

依据1999~2012年安徽省工业经济与能源消耗的相关数据,利用脱钩理论测算了安徽省工业碳排放与经济增长的脱钩指数,并借助LMDI分解模型对安徽省工业碳排放变化指数进行了分解,结果显示:1999~2012年安徽省工业碳排放与能耗持续增长,且碳排放增加速度明显高于能耗增长速度;1999~2012年安徽省工业碳排放脱钩经历了弱脱钩→扩张复钩(增长连结)→弱脱钩的变化,且能源效率因子对脱钩起促进作用,能源结构因子对脱钩起抑制作用;在碳排放强度变化指数的分解中,能源强度变化是抑制碳排放增加的关键因素,能源结构与工业结构变化对减排效应不明显。该研究旨在为安徽省进一步发展低碳经济、实现工业转型提供理论依据。