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建立算法优化后的中国国家能源年度消费总量Logistic模型,并以2003年至2010年中国国家能源消费年度统计数据为基础,对中国未来20年的能源消费情况进行研究和预测,2015年、2020年、2030年分别为38.46亿吨标准煤、41.13亿吨标准煤和42.50亿吨标准煤,能源消费弹性系数呈逐年下降趋势,指出我国能源消费发展趋势,提出我国能源政策建议。 相似文献
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中国能源消费的分解分析 总被引：24，自引：8，他引：24
经济发展对能源消耗的不断增加同能源储量不断减少之间的矛盾日趋严重,能源危机时威胁着世界经济的发展.我国正处于全面工业化时期,经济快速发展,能源使用效率低,近几年不少地区出现的不同程度的"三荒"(电荒、煤荒和油荒)正是这一矛盾的体现.为了深入了解我国经济发展和能源使用效率对能源消耗的影响,本文运用分解模型把能源消耗总量的变化分解为经济增长效应和能源强度效应.计算结果显示:1978年～2003年间能源效率年均增长率为4.76%,能源消耗总量没有随GDP的增长而同比增长,经济发展与能源消耗之间实现了一定程度的相对脱钩;研究期间中国经济发展的增长效应共使能源消耗量增加约22.8×108t标准煤,而能源消耗强度降低所带来的减量效应共使能源消耗量减少约11.7×108t标准煤.若要在实现2020年国内生产总值(GDP)在2000年的基础上翻两番的目标的同时,使能源消耗总量保持在2000年水平,2000年～2020年间能源使用效率年增长率需达到7.2%,这是十分困难,但经过努力实现这一期间能源效率年均增长5%,从而把2020年的能源消耗总量控制在20×108t标准煤以内是有可能的.特别值得注意的是2001年～2003年的能源消耗增长速度超过了同期的GDP增长速度,能源使用效率随经济的发展不但没有提高,反而在下降. 相似文献
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利用Logistic函数作为GMDH两水平自回归算法的传递函数构建了新模型:Log-GMDH模型。运用我国1979～1999年的历史能源消费总量数据,将Log-GMDH模型在检测集(2000～2010年)上的预测结果与自回归移动平均(ARMA)模型和BP神经网络模型进行了比较,表明Log-GMDH模型有更准确和更稳定的预测效果。对我国未来30年(2011～2040年)的能源消费总量进行预测时,发现Log-GMDH模型更适合于反映我国新形势下可持续发展的能源战略。运用Log-GMDH模型的预测结果得到:我国未来能源消费先将有较大幅度的增长,到2030年总量将达62.55亿吨标准煤,之后能源消费将逐步得到较好的控制,预计将于2040年实现"零增长",届时全国能源消费总量约为65.70亿吨标准煤。 相似文献
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能源是社会经济发展的重要基础资源,解决好能源的可持续发展战略问题,是实现中国社会经济可持续发展的重要环节。基于1980—2016年GDP及万元GDP能源消费量数据,运用马尔科夫区制转移向量自回归(MS-VAR)模型,研究能源消费及其变化对经济增长的影响。研究表明,经济增长与能源消费之间的关系存在显著的两区制性质,发展趋势存在明显的非对称性。具体体现在周期阶段的转换概率不同以及周期阶段的持续期不同。尤其是2010—2016年间,随着中国经济的增速逐步放缓,产业结构和能源结构不断发生变化,经济增长与能源消费出现了逐步脱钩的趋势,经济增长对能源消费的依赖显著减弱。 相似文献
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利用陕西省统计年鉴数据,对陕西省2001—2011年的能源消费与碳排放情况进行分析,结果表明:陕西省一次能源消费从2001年的3 033.15万t标准煤增长到2011年的9 760.10万t标准煤,年均增长12.40%;碳排放量由2001年的2 463.30万t增长到2011年的10 567.49万t,年均增长15.68%,其中由煤炭引起的碳排放量占74.67%;碳排放强度总体呈下降趋势。针对陕西省能源消费和碳排放的现状,提出应该大力发展低碳经济、努力改变高耗能的经济发展方式等建议,积极促进陕西省产业结构调整与升级。 相似文献
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中国城市化和工业化对能源消费的影响研究 总被引：1，自引：0，他引：1
中国是世界上第二大能源消费国。随着中国的城市化和工业化,中国的能源消费将会进一步增加。以能源消费为因变量,以城市化、工业化和能源价格为自变量,建立多元线性回归模型,估算中国城市化和工业化对能源消费的影响。研究结果表明,GDP,工业增加值占GDP比重,城镇人口比重都会增加中国的能源消费;第三产业比重则会降低中国能源消费;另外由于技术进步和节能政策的作用,中国能源消费还存在着一个负的时间趋势。采用回归方程以中国十二五规划中城市化和工业化的部分目标为依据,对中国2015年的能源消费进行了预测,预测结果表明十二五期间中国能源消费将维持6%左右的增长速度。在此基础上,从产业结构,能源价格和节能技术等方面对中国的节能政策进行分析。 相似文献
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本文针对中国能源消费的结构特征,依据经济学原理,推导出一个中国能源消费总量（万吨标准煤）演化模型;利用中国统计年鉴提供的统计数据,借助计量经济学软件对这一演化模型的各个参数进行优化估计,证实这一演化模型可以近似拟合中国能源消费的实际情况;据此演化模型,预测了2008—2050年中国能源消费总量（万吨标准煤）演化路径：当前中国能源消费正处于快速增长阶段,正接近加速增长与减速增长的相变点（300608万吨标准煤）．持续高速增长40年后开始接近其饱和值（601216万标准煤吨）。 相似文献
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基于LMDI的江苏省能源消费总量增长效应分析 总被引：8，自引：1，他引：7
2002年以来,随着江苏省经济的快速发展,能源消费总量增长速度逐步加快,而省内能源供给远远小于需求,能源保障势必影响江苏省经济的可持续发展。因此,为全面分析江苏省能源消费增长的影响因素,本文从六大行业的能源消费入手,采用LMDI模型把江苏省1996年-2008年能源消费总量的增长的效应分解为生产效应、结构效应和强度效应。效应分解与分析结果表明:生产效应是促进能源消费增长的最主要因素,而强度效应对能源消费增长的抑制作用是江苏省近年来能源消费增长放缓的主要原因,结构调整带来的结构效应对能源消费增长的抑制作用还未显现出来;另一方面,工业尤其是高耗能行业生产效应的增长是江苏省能源消费强度增长的主要因素。因此,要降低江苏省能源消费强度,实现经济的可持续发展,应完善相应的法律和政策,调整产业结构、转变经济增长方式,提高能源利用效率,发展新能源和可再生能源。 相似文献
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随着中国经济的快速发展,物流业需求快速增长,规模不断扩大,也带来了能源消耗的增长.研究中国物流业能源消费水平以及能源需求,有利于物流业节能工作的开展,缓解能源压力.本文选取了影响物流业能源需求的11个主要因素,基于径向基神经网络对2001-2012年间中国物流业能源需求相关数据进行模拟与仿真,在此基础上对2016年和2020年物流业能源需求量进行了预测,并分析了11个影响因素的重要性和测算了物流业的能源效率.研究结果表明:①2001-2012年间中国物流业能源消耗总量在不断增加,随着物流业的进一步发展,到2020年物流业能源消费总量将达到51261.92万t标准煤;②在解决物流业能源需求预测问题时,RBF神经网络比GM(1,1)预测模型,BP神经网络方法有更高的预测精度;③通过RBF神经网络变量重要性分析发现固定资产投资对物流业能源消费量的影响程度最大;④目前物流业能源效率明显低于全国能源效率,为节约能源,提高能源利用效率,物流业需要转变能源利用方式和发展模式. 相似文献
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为检验中国的可再生能源产业是否能够延续过去的快速发展势头并实现《“十四五”可再生能源发展规划》中的既定目标,采用平均弱化缓冲算子对风电、太阳能发电等非水可再生能源原始数据进行缓冲预处理,消除产业政策带来的冲击扰动,并在此基础上对可再生能源消费总量和发电量、风力和太阳能发电量等预测对象采用GM(1,1)模型建模预测。预测结果显示,上述预测对象均不能保证按期实现“十四五”规划中既定的发展目标。为确保按期实现“十四五”规划目标,一要增强市场消纳能力,提升可再生能源利用水平;二要完善市场化发展机制,实现可再生能源市场驱动发展;三要继续加强节能减排工作,控制能源消费总量增速。 相似文献
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基于系统动力学的山西省能源消费可持续发展研究 总被引：5，自引：2，他引：3
能源是国民经济发展的物质基础,现代社会发展对能源消费依赖程度日益提高。能源消费系统作为复杂系统,与经济、人口、环境等外在因素紧密相连,认识和把握能源消费规律及其变化趋势成为提高能源安全的基本前提和必要条件。本文选取能源大省山西作为研究对象。山西省既是能源生产大省,也是能源消费大省,高耗能的产业结构、初级能源为主的品种构成,导致山西的经济发展是以消耗大量的能源为代价的。论文运用系统工程的思想,对山西省能源消费系统及其相关子系统进行分析,构建系统动力学模型,采用5种不同发展模式分别对模型中节能技术、洗煤率、SO2排放系数等关键因子进行调控,实现对2010年-2020年间GDP增长率、单位GDP能耗和SO2排放总量的中长期预测。对比5种发展模式的预测结果及变化趋势,并结合山西省的实际情况,认为模式5能够较好实现能源消费与经济增长协调发展,是相对最优调控方案。该方案给出的政策建议包括:加强现有装备技术改造,进一步关停落后产能,加强资源循环利用,削减污染物前端排放,加快发展太阳能、沼气等新能源等。 相似文献
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基于Logistic模型,利用1965—2010年度世界一次能源消费历史统计数据,数值优化并建立世界能源年度消费总量和中国、美国、日本、巴西、法国等国家能源年度消费总量函数,绘制至2120年的相应能源年度消费总量预测曲线。模拟数据表明,在当前能源资源禀赋下,中国、美国、日本、巴西、法国和世界的能源年度消费总量极值分别为3200mtoe、2910mtoe、570mtoe、306mtoe、295mtoe、19300mtoe。面对我国当前和未来中长期的能源消费紧迫形势,结合世界和主要能源消费国家的能源消费发展趋势,针对我国的能源消费特点和具体国情,提出我国未来能源发展的政策建议。 相似文献
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近年来,随着江西工业化、城镇化的速度加快,江西的能源消费总量增长速度高于全国的平均水平,照此发展必将给江西的节能减排带来压力.本文对江西能源消费总量、能源消费品种的数据进行了分析,指出改善我省能源消费品种单一,结构不合理的途径之一便是大力发展低碳能源. 相似文献
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本文研究了碳排放目标下我国能源结构的优化问题。论文运用碳夹点方法识别能源消费瓶颈,并通过能源替代确定满足碳排放约束的清洁能源量,最后以我国政府承诺的2020年碳减排目标为例,基于对2020年我国能源消费及碳排放量的预测,对我国整体能源结构优化进行实证分析。研究结果表明,2020年我国预测碳排放量高于碳减排目标,在清洁能源达到2 466.8万TJ~3 496.2万TJ时,能够实现2020年比2005年单位GDP减排40%~45%的碳排放目标。研究发现,碳排放约束下能源结构优化必须在一定的激励和约束措施下才能实现,且关键在于降低高碳能源的比重。能源结构的优化需依据能源的碳排放因子,按照由低向高的顺序通过清洁能源对高碳能源的替代来实现。清洁能源消费比重的提升是实现2020年碳减排目标的关键。中国经济步入以中高速增长为标志的"新常态"将有利于2020年能源消费总量的控制以及清洁能源消费比重的增加。 相似文献
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分析2005—2014年京津冀区域生产总值(GDP)、一次能源消费总量及一次能源消费结构的演变趋势,在此基础上,首先运用情景预测模型预测2020年京津冀区域GDP与一次能源消费总量,其次运用马尔可夫链模型预测2020年京津冀区域一次能源消费结构,并分情景对2020年京津冀区域一次能源消费结构进行调整预测,然后联立经济增速、一次能源消费总量、一次能源消费结构3个经济指标组合形成27种不同情景,计算各情景下一次能源消费结构调整促使京津冀碳强度下降的幅度及其对实现京津冀碳强度目标的贡献潜力。研究结果表明:各类情景下一次能源消费结构调整均不同程度地促进了京津冀碳强度下降,且对实现京津冀碳强度目标具有不同程度的贡献潜力。实现京津冀碳强度目标,不能仅仅依靠调整其一次能源消费结构,相关政府部门需制定出台相关节能减排政策,积极采取一系列切实可行的措施,诸如淘汰落后产能、调整不合理产业结构、引入先进碳减排技术、提高能源综合利用效率等。 相似文献
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基于中国1966-2020年相关样本数据,运用向量自回归模型(VAR)和脉冲响应分析,创新性地探讨了三大产业结构的转型升级和传统化石能源及可再生能源消费之间的动态演化关系,并结合格兰杰因果关系检验进行了因果关系探讨。研究表明：石油能源消费与产业结构的转型和升级互为格兰杰原因,并且当石油能源的消费为解释变量时,其对产业结构转型升级的水平冲击波动在前期基本一致。产业结构升级对可再生能源消费水平波动的反应与其对传统化石能源的反应基本相反。当产业结构的转型和升级为解释变量时,石油能源消费对其产生的冲击基本为交替波动状态。基于此,建议在循环经济发展背景和“双碳”目标下,重视石油能源消费在经济产业结构优化发展中的关键作用,以及不同能源对产业结构优化的作用机制。 相似文献
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计算山东1990—2009年的碳排放量,并采用LMDI对其进行因素分析.结果表明,近20年,CO2排放总量和人均排放量不断上升,万元GDP碳排放呈下降趋势;煤炭消费是碳排放主要来源,第二产业CO2排放量比重最大.经济增长是碳排放增加的主要因素;能源消费强度影响碳排放增速的变化,其本身又受到产业结构和各产业能耗强度的影响.能源消费结构的微优化,对碳排放的影响还很小,但已显现出它对碳排放减少的作用. 相似文献