第4章 能源需求预测
能源行业智能调度与管理优化方案

能源行业智能调度与管理优化方案第一章能源行业智能调度与管理概述 (2)1.1 能源行业智能调度的意义 (2)1.2 能源行业管理优化的必要性 (3)1.3 国内外能源行业智能调度与管理现状 (3)1.3.1 国外能源行业智能调度与管理现状 (3)1.3.2 国内能源行业智能调度与管理现状 (4)第二章智能调度与管理系统的构建 (4)2.1 系统架构设计 (4)2.1.1 设计原则 (4)2.1.2 系统架构 (4)2.2 关键技术选型 (5)2.2.1 数据库技术 (5)2.2.2 数据采集与处理技术 (5)2.2.3 人工智能技术 (5)2.2.4 网络通信技术 (5)2.3 系统集成与部署 (5)2.3.1 系统集成 (5)2.3.2 系统部署 (5)第三章数据采集与处理 (6)3.1 数据采集方法 (6)3.2 数据清洗与预处理 (6)3.3 数据存储与管理 (7)第四章能源需求预测与分析 (7)4.1 预测方法与模型 (7)4.1.1 经典预测方法 (7)4.1.2 机器学习预测模型 (7)4.1.3 深度学习预测模型 (7)4.2 能源需求分析 (8)4.2.1 能源需求影响因素 (8)4.2.2 能源需求季节性变化 (8)4.2.3 能源需求区域差异 (8)4.3 预测结果评估与应用 (8)4.3.1 预测结果评估指标 (8)4.3.2 预测结果应用 (8)第五章能源生产调度优化 (8)5.1 生产计划编制 (8)5.2 调度策略制定 (9)5.3 调度效果评估与优化 (9)第六章能源传输调度优化 (10)6.1 传输网络优化 (10)6.1.1 网络结构优化 (10)6.1.2 网络设备优化 (10)6.2 传输调度策略 (10)6.2.1 实时监测与数据采集 (10)6.2.2 智能调度策略 (10)6.3 调度效果评估与优化 (11)6.3.1 调度效果评估指标 (11)6.3.2 调度效果评估方法 (11)6.3.3 调度优化建议 (11)第七章能源消费调度优化 (11)7.1 消费需求预测 (11)7.1.1 预测方法 (11)7.1.2 预测精度与误差分析 (12)7.2 消费调度策略 (12)7.2.1 调度目标 (12)7.2.2 调度方法 (12)7.3 调度效果评估与优化 (13)7.3.1 评估指标 (13)7.3.2 优化方法 (13)第八章能源行业风险管理 (13)8.1 风险识别与评估 (13)8.2 风险预警与应对 (13)8.3 风险管理与调度优化 (14)第九章智能调度与管理系统的运行维护 (14)9.1 系统运行监控 (14)9.1.1 监控体系构建 (14)9.1.2 监控策略制定 (15)9.2 故障处理与优化 (15)9.2.1 故障分类与处理流程 (15)9.2.2 故障预防与优化 (15)9.3 系统升级与迭代 (15)9.3.1 升级策略 (15)9.3.2 迭代过程 (16)第十章能源行业智能调度与管理发展趋势 (16)10.1 新技术展望 (16)10.2 政策与法规影响 (16)10.3 行业发展前景与挑战 (16)第一章能源行业智能调度与管理概述1.1 能源行业智能调度的意义能源需求的不断增长和能源结构的优化调整,能源行业面临着日益复杂的调度与管理挑战。
能源行业能源管理与优化调度系统设计方案

能源行业能源管理与优化调度系统设计方案第一章能源管理与优化调度系统概述 (2)1.1 能源管理与优化调度的意义 (2)1.2 能源管理与优化调度系统的组成 (3)1.3 系统设计的目标与原则 (3)第二章能源管理系统的架构设计 (4)2.1 系统整体架构 (4)2.2 数据采集与处理模块 (4)2.3 能源数据存储与管理模块 (4)第三章优化调度系统的算法设计 (5)3.1 优化调度算法概述 (5)3.2 遗传算法 (5)3.3 粒子群优化算法 (5)3.4 神经网络算法 (5)第四章能源需求预测与分析 (6)4.1 能源需求预测方法 (6)4.2 能源需求分析模块设计 (6)4.3 预测结果评估与优化 (7)第五章能源供应优化策略 (7)5.1 能源供应优化目标 (7)5.1.1 提高能源利用效率 (7)5.1.2 降低能源成本 (7)5.1.3 保障能源安全 (7)5.2 能源供应优化方法 (8)5.2.1 能源需求预测 (8)5.2.2 能源结构优化 (8)5.2.3 能源转化效率提升 (8)5.2.4 能源采购优化 (8)5.2.5 能源储备管理 (8)5.3 优化策略实施与评估 (8)5.3.1 制定实施方案 (8)5.3.2 实施过程监控 (8)5.3.3 效果评估 (8)5.3.4 持续改进 (8)第六章能源消耗分析与节能措施 (8)6.1 能源消耗分析模块设计 (8)6.1.1 模块概述 (8)6.1.2 模块功能设计 (9)6.2 节能措施实施 (9)6.2.1 节能措施制定 (9)6.2.2 节能措施实施步骤 (9)6.3 节能效果评估 (10)6.3.1 评估方法 (10)6.3.2 评估指标 (10)第七章系统集成与测试 (10)7.1 系统集成方法 (10)7.2 系统测试方法 (11)7.3 系统功能评估 (11)第八章信息安全与数据保护 (11)8.1 信息安全策略 (11)8.1.1 安全策略制定 (11)8.1.2 安全策略实施 (12)8.2 数据加密与解密技术 (12)8.2.1 加密算法选择 (12)8.2.2 加密技术应用 (12)8.3 数据备份与恢复 (12)8.3.1 数据备份策略 (12)8.3.2 数据恢复策略 (13)第九章系统运维与管理 (13)9.1 系统运维策略 (13)9.2 系统监控与故障处理 (13)9.2.1 系统监控 (13)9.2.2 故障处理 (14)9.3 系统升级与优化 (14)9.3.1 系统升级 (14)9.3.2 系统优化 (14)第十章能源管理与优化调度系统的应用与前景 (14)10.1 系统应用案例 (14)10.2 系统应用效果分析 (15)10.3 能源管理与优化调度系统的发展前景 (15)第一章能源管理与优化调度系统概述1.1 能源管理与优化调度的意义社会经济的快速发展,能源需求日益增长,能源供需矛盾日益突出。
环境规划与管理第四章 环境规划的技术方法——评价预测

11
例题
已知某县 1995 年工农业生产的总产值是 300 万元,COD 排放总量是 250吨, 万元, 吨 2000 年工农业生产的总产值是 400 万元, 万元, COD 排放总量是 275 吨;若到 2010年工 年工 农业生产的总产值实现翻一番, 农业生产的总产值实现翻一番,用弹性系数 的年排放总量是多少吨? 法求那时 COD 的年排放总量是多少吨?
2010 − 2000
14
(5)由弹性系数 和β求出预测基准年与预测目 )由弹性系数ξ和 求出预测基准年与预测目 标年之间的α值 标年之间的 值
α=ξβ=0.023
(6)求出预测目标年 COD 的年排放总量 )
M = 275 × (1 + 0.023)
2010− 2000
= 345(t )
15
三、大气污染预测方法
水质模型法
完全混合的河流水质预测模型 一维河流水质模型 BOD-DO耦合模型 Streeter-Phelps模型 耦合模型: 模型、 BOD-DO耦合模型:Streeter-Phelps模型、 Thomas修正型 Dobbins-Camp修正型 修正型、 修正型、 Thomas修正型、Dobbins-Camp修正型、 Connor修正型 O’Connor修正型 Connor 湖泊水质预测模型 湖泊富营养化水质预测模型
(1)箱式模型 (2)高斯扩散模式
一般高斯扩散模式 高架连续点源地面浓度的高斯扩散模式 高架连续点源地面轴线浓度的高斯扩散模式 高架连续点源地面轴线最大浓度高斯扩散模式
(3)多源扩散模式 (4)线源扩散模式 (5)面源扩散模式 (6)总悬浮微粒扩散模式 (7)灰色预测模型
21
四、水污染预测方法
1、水污染源预测 工业废水排放量预测: (1)工业废水排放量预测:
三农村能源供应保障实施方案

三农村能源供应保障实施方案第1章总论 (4)1.1 背景与意义 (4)1.2 目标与任务 (4)1.3 实施原则与策略 (4)第2章三农村能源需求分析 (5)2.1 农村能源消费现状 (5)2.1.1 能源消费结构 (5)2.1.2 能源消费水平 (5)2.2 能源需求预测 (5)2.2.1 人口与经济增长 (5)2.2.2 产业结构调整 (5)2.2.3 能源政策影响 (5)2.3 能源需求特点与挑战 (6)2.3.1 能源需求多样化 (6)2.3.2 区域差异明显 (6)2.3.3 能源供应与需求不匹配 (6)2.3.4 能源安全保障压力大 (6)2.3.5 环境保护要求提高 (6)第3章能源供应保障体系建设 (6)3.1 电网建设与改造 (6)3.1.1 电网规划与设计 (6)3.1.2 农村电网改造升级 (6)3.1.3 电网运维管理 (6)3.2 油气供应设施建设 (7)3.2.1 油气输送管道布局 (7)3.2.2 储配站及加油站建设 (7)3.2.3 油气供应安全管理 (7)3.3 新能源开发与利用 (7)3.3.1 新能源资源调查与评价 (7)3.3.2 农村新能源开发利用模式 (7)3.3.3 新能源政策支持与引导 (7)第4章能源供应保障关键技术 (7)4.1 节能技术 (7)4.1.1 建筑节能技术 (7)4.1.2 电力节能技术 (7)4.1.3 农业节能技术 (8)4.2 分布式能源技术 (8)4.2.1 太阳能发电技术 (8)4.2.2 风能发电技术 (8)4.2.3 生物质能利用技术 (8)4.3 智能电网技术 (8)4.3.1 分布式能源接入技术 (8)4.3.2 智能调度技术 (8)4.3.3 用户侧智能化技术 (8)4.3.4 储能技术 (8)第5章农村能源市场培育与监管 (9)5.1 市场主体培育 (9)5.1.1 加大政策扶持力度,引导企业参与农村能源市场,培育多元化的市场主体,提升市场竞争力。
制造业智能化工厂运维方案

制造业智能化工厂运维方案第1章智能化工厂概述 (4)1.1 工厂智能化背景与意义 (4)1.2 智能化工厂发展现状与趋势 (4)1.3 智能化工厂运维挑战与需求 (5)第2章智能化工厂架构设计 (5)2.1 工厂总体架构 (5)2.2 网络架构设计 (6)2.3 数据架构设计 (6)2.4 应用架构设计 (6)第3章设备智能化管理与维护 (7)3.1 设备智能化改造 (7)3.1.1 概述 (7)3.1.2 改造内容 (7)3.1.3 改造实施 (7)3.2 设备运行监控 (7)3.2.1 概述 (7)3.2.2 监控系统构成 (7)3.2.3 监控策略 (8)3.3 设备维护策略 (8)3.3.1 概述 (8)3.3.2 预防性维护 (8)3.3.3 事后维护 (8)3.4 设备故障预测与诊断 (8)3.4.1 概述 (8)3.4.2 故障预测方法 (8)3.4.3 故障诊断方法 (9)3.4.4 应用实践 (9)第4章生产过程优化与控制 (9)4.1 生产数据采集与处理 (9)4.1.1 数据采集系统架构 (9)4.1.2 数据采集技术 (9)4.1.3 数据处理与分析 (9)4.2 生产过程可视化 (9)4.2.1 可视化技术概述 (9)4.2.2 可视化系统设计 (10)4.2.3 可视化应用实例 (10)4.3 生产调度优化 (10)4.3.1 生产调度算法 (10)4.3.2 调度模型构建 (10)4.3.3 调度优化应用 (10)4.4 生产质量控制 (10)4.4.2 质量检测技术 (10)4.4.3 质量控制应用案例 (10)第5章仓储物流智能化管理 (10)5.1 仓储物流系统设计 (10)5.1.1 整体架构 (10)5.1.2 功能模块 (11)5.1.3 系统集成 (11)5.2 仓库管理系统 (11)5.2.1 库存管理 (11)5.2.2 库位管理 (11)5.2.3 入库管理 (11)5.2.4 出库管理 (11)5.2.5 库存盘点 (11)5.2.6 报表查询 (11)5.3 智能搬运与输送设备 (11)5.3.1 自动搬运 (12)5.3.2 输送线 (12)5.3.3 自动分拣设备 (12)5.3.4 无人驾驶叉车 (12)5.4 物流数据分析与优化 (12)5.4.1 数据采集 (12)5.4.2 数据分析 (12)5.4.3 优化方案 (12)5.4.4 持续改进 (12)第6章能源管理与节能优化 (12)6.1 能源监测与数据分析 (12)6.1.1 监测系统构建 (12)6.1.2 数据处理与分析 (12)6.2 能源消耗优化策略 (13)6.2.1 能源需求预测 (13)6.2.2 优化生产调度 (13)6.3 节能技术应用 (13)6.3.1 高效节能设备 (13)6.3.2 余热回收利用 (13)6.3.3 能源优化控制 (13)6.4 能源管理系统建设与实施 (13)6.4.1 系统架构设计 (13)6.4.2 系统功能设计 (13)6.4.3 系统实施与运行 (13)第7章安全生产与环保管理 (13)7.1 安全生产管理体系 (13)7.1.1 组织架构 (14)7.1.2 制度规范 (14)7.1.4 安全风险评估与控制 (14)7.2 安全监控与预警 (14)7.2.1 安全监控系统 (14)7.2.2 预警机制 (14)7.2.3 预警信息处理 (14)7.3 环保监测与治理 (14)7.3.1 环保监测 (14)7.3.2 污染源治理 (15)7.3.3 环保设施运行 (15)7.4 应急管理与处理 (15)7.4.1 应急预案 (15)7.4.2 应急演练 (15)7.4.3 处理 (15)第8章人力资源与培训管理 (15)8.1 智能化工厂人才需求分析 (15)8.1.1 技术人才需求 (15)8.1.2 管理人才需求 (15)8.1.3 创新人才需求 (16)8.2 人才培养与引进策略 (16)8.2.1 优化人才培养体系 (16)8.2.2 加强产学研合作 (16)8.2.3 引进高层次人才 (16)8.2.4 实施人才储备计划 (16)8.3 员工培训体系建设 (16)8.3.1 制定培训计划 (16)8.3.2 创新培训方式 (16)8.3.3 加强培训师资队伍建设 (16)8.3.4 评估培训效果 (16)8.4 人力资源管理系统应用 (17)8.4.1 人才招聘与选拔 (17)8.4.2 员工信息管理 (17)8.4.3 绩效管理 (17)8.4.4 员工发展管理 (17)第9章智能工厂运维管理平台 (17)9.1 运维管理平台功能需求 (17)9.2 平台架构与模块设计 (17)9.3 数据分析与决策支持 (18)9.4 平台实施与运维 (18)第10章案例分析与未来展望 (19)10.1 智能化工厂成功案例分析 (19)10.2 行业发展趋势与机遇 (19)10.3 智能化工厂运维挑战与对策 (19)10.4 未来工厂发展展望 (20)第1章智能化工厂概述1.1 工厂智能化背景与意义全球制造业的快速发展,我国制造业面临着转型升级的压力。
能源行业能源互联网解决方案

能源行业能源互联网解决方案第一章能源互联网概述 (2)1.1 能源互联网的定义 (2)1.2 能源互联网的发展背景 (2)1.2.1 能源需求的持续增长 (2)1.2.2 新能源技术的发展 (2)1.2.3 信息技术与互联网的深度融合 (2)1.3 能源互联网的关键技术 (3)1.3.1 信息通信技术 (3)1.3.2 互联网技术 (3)1.3.3 能源技术 (3)1.3.4 安全技术 (3)第二章能源互联网架构设计 (3)2.1 能源互联网总体架构 (3)2.2 能源互联网分层架构 (4)2.3 能源互联网关键模块 (4)第三章能源生产与调度 (5)3.1 能源生产优化策略 (5)3.2 能源调度算法 (5)3.3 能源供需平衡分析 (6)第四章信息与通信技术 (6)4.1 通信技术在能源互联网中的应用 (6)4.2 信息处理与分析 (7)4.3 信息安全与隐私保护 (7)第五章能源互联网与智能电网 (8)5.1 智能电网与能源互联网的关系 (8)5.2 智能电网技术进展 (8)5.3 智能电网与能源互联网的融合 (8)第六章能源互联网与分布式能源 (9)6.1 分布式能源概述 (9)6.2 分布式能源与能源互联网的协同 (9)6.2.1 分布式能源与能源互联网的互动关系 (9)6.2.2 分布式能源与能源互联网协同发展的挑战与机遇 (9)6.3 分布式能源管理策略 (10)6.3.1 分布式能源规划与布局 (10)6.3.2 分布式能源技术与设备选型 (10)6.3.3 分布式能源政策与法规支持 (10)第七章能源互联网与新能源汽车 (10)7.1 新能源汽车概述 (10)7.2 新能源汽车与能源互联网的互动 (11)7.3 新能源汽车充电基础设施 (11)第八章能源互联网商业模式 (11)8.1 能源互联网商业模式概述 (11)8.2 创新商业模式案例 (12)8.3 商业模式与政策支持 (12)第九章能源互联网政策法规 (13)9.1 能源互联网政策背景 (13)9.2 政策法规体系构建 (13)9.2.1 国家层面政策法规 (13)9.2.2 地方层面政策法规 (13)9.3 政策法规实施与监管 (14)9.3.1 政策法规实施 (14)9.3.2 监管体系构建 (14)第十章能源互联网发展前景 (14)10.1 能源互联网发展趋势 (14)10.2 能源互联网面临的挑战 (14)10.3 能源互联网发展策略与建议 (15)第一章能源互联网概述1.1 能源互联网的定义能源互联网,作为一种新兴的能源网络形式,是指通过现代信息通信技术、互联网技术与能源技术深度融合,构建的一种具有高度智能化、网络化、互动性的能源系统。
能源行业能源管理系统方案

能源行业能源管理系统方案第一章能源管理概述 (2)1.1 能源管理定义 (2)1.2 能源管理重要性 (3)1.3 能源管理发展趋势 (3)第二章能源政策与法规 (4)2.1 国家能源政策 (4)2.2 能源法规体系 (4)2.3 企业能源管理要求 (4)第三章能源审计与评估 (5)3.1 能源审计流程 (5)3.2 能源审计方法 (5)3.3 能源评估指标 (6)第四章能源监测与数据管理 (6)4.1 能源监测系统设计 (6)4.2 数据采集与处理 (7)4.3 数据分析与报告 (7)第五章能源需求预测与规划 (8)5.1 能源需求预测方法 (8)5.2 能源规划编制 (8)5.3 能源规划实施与调整 (9)第六章能源效率提升 (9)6.1 能源效率评估 (9)6.1.1 评估方法 (9)6.1.2 评估流程 (9)6.2 能源效率提升措施 (10)6.2.1 技术措施 (10)6.2.2 管理措施 (10)6.2.3 政策措施 (10)6.3 能源效率改进策略 (10)6.3.1 制定能源效率改进规划 (10)6.3.2 优化能源结构 (10)6.3.3 强化能源技术创新 (10)6.3.4 完善能源管理制度 (10)第七章能源优化与调度 (10)7.1 能源优化方法 (10)7.1.1 引言 (10)7.1.2 数学优化方法 (11)7.1.3 启发式算法 (11)7.1.4 混合优化方法 (11)7.2 能源调度策略 (11)7.2.1 引言 (11)7.2.2 需求响应策略 (11)7.2.3 供应侧调度策略 (11)7.2.4 多能源协同调度策略 (11)7.3 能源优化与调度实施 (12)7.3.1 实施流程 (12)7.3.2 技术支持 (12)7.3.3 人员培训与管理 (12)第八章能源技术创新与应用 (12)8.1 能源技术创新方向 (12)8.2 能源技术应用 (13)8.3 能源技术发展趋势 (13)第九章企业能源管理体系建设 (14)9.1 能源管理体系框架 (14)9.1.1 框架概述 (14)9.1.2 组织架构 (14)9.1.3 能源政策 (14)9.1.4 目标与指标 (14)9.1.5 资源与责任 (14)9.2 能源管理体系实施 (14)9.2.1 能源管理计划 (14)9.2.2 能源管理措施 (14)9.2.3 能源管理培训 (15)9.2.4 能源管理信息化 (15)9.3 能源管理体系评价与改进 (15)9.3.1 能源管理体系评价 (15)9.3.2 评价方法与指标 (15)9.3.3 持续改进 (15)9.3.4 内外部审核 (15)9.3.5 能源管理体系认证 (15)第十章能源管理与可持续发展 (15)10.1 能源管理与社会责任 (15)10.2 能源管理与环境保护 (16)10.3 能源管理与可持续发展战略 (16)第一章能源管理概述1.1 能源管理定义能源管理是指在一定的区域内,通过科学的手段和方法,对能源的生产、分配、转换、消费和使用过程进行全面的规划、组织、协调和控制,以实现能源的高效利用和可持续发展。
人工智能技术在各领域应用书

人工智能技术在各领域应用书第一章人工智能技术在医疗领域的应用 (2)1.1 医疗诊断辅助 (2)1.2 智能药物研发 (2)1.3 个性化治疗方案 (2)1.4 医疗数据挖掘与分析 (3)第二章人工智能技术在金融领域的应用 (3)2.1 智能风险评估 (3)2.2 金融欺诈检测 (3)2.3 资产管理优化 (3)2.4 金融产品设计 (4)第三章人工智能技术在教育领域的应用 (4)3.1 智能教育辅导 (4)3.2 个性化学习方案 (4)3.3 教育资源优化 (4)3.4 教育数据分析 (5)第四章人工智能技术在交通领域的应用 (5)4.1 智能交通管理 (5)4.2 自动驾驶技术 (5)4.3 无人配送物流 (6)4.4 车联网应用 (6)第五章人工智能技术在安防领域的应用 (6)5.1 视频监控智能分析 (6)5.2 人工智能安防系统 (7)5.3 网络安全防护 (7)5.4 无人机巡逻 (8)第六章人工智能技术在能源领域的应用 (8)6.1 智能发电与调度 (8)6.2 能源消耗优化 (9)6.3 分布式能源管理 (9)6.4 能源市场预测 (9)第七章人工智能技术在制造业的应用 (10)7.1 智能制造流程优化 (10)7.2 工业应用 (10)7.3 设备故障诊断与预测 (10)7.4 生产数据挖掘与分析 (11)第八章人工智能技术在农业领域的应用 (11)8.1 农业生产智能监测 (11)8.2 精准农业技术 (12)8.3 农业灾害预警 (12)8.4 农产品市场分析 (12)第九章人工智能技术在服务业的应用 (13)9.1 智能客服系统 (13)9.2 虚拟与聊天 (13)9.3 个性化推荐服务 (14)9.4 服务质量评价 (14)第十章人工智能技术在其他领域的应用 (14)10.1 人工智能在艺术创作中的应用 (14)10.2 人工智能在游戏开发中的应用 (15)10.3 人工智能在航天领域的应用 (15)10.4 人工智能在环保领域的应用 (15)第一章人工智能技术在医疗领域的应用1.1 医疗诊断辅助人工智能技术的不断发展,其在医疗诊断领域的应用日益广泛。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
第4章能源需求预测4.1 能源需求预测的意义和内容4.1.1 能源需求预测的意义在进行能源规划时首先遇到的一个问题是:为满足发展国民经济和提高人民生活水平的需要,究竟需要多少能源呢?这就是说,对能源需求量必须进行预测,它是制订能源规划以至整个国民经济规划的重要组成部分和一个重要阶段。
能源需求预测从研究一个国家或者地区能源消费的历史和现状开始,分析影响能源消费的各种因素,找出能源消费需求量与这些因素的关系,并根据这些关系对未来能源需求发展趋势作出估计和评价。
一般说,影响能源消费需求的因素有人口数、国民经济发展速度及其结构、生产技术水平、能源生产和消费构成等等。
能源需求预测与未来可供使用的能源预测相结合,即可对未来的能源供求形势作出分析,从而为制订优化的能源战略,安排能源建设和节能措施以及能源科研,以保证向新能源结构过渡。
同时,在能源供需平衡的基础上还必须对社会和经济发展、环境影响作出必要的反馈,以实现人类社会持续发展的目标。
因此,能源需求预测的作用主要是:(1)进行国民经济和科技发展规划、能源规划、节能规划等的重要依据;(2)推动技术和产品更新,增加竞争意识的手段;(3)制订经济、能源、环境领域的政策和决策的参考;(4)提高人民生活水平,组织好社会生活,进行科学管理的重要组成部分。
4.1.2 能源需求预测的特点与能源规划工作一样,能源需求分析具有连续、反复和综合性的特点,并与各部门密切联系与综合平衡,且对分析本身的高质量要求等特点。
能源规划工作是一个连续、反复进行的过程,因此作为其基础工作的能源需求分析也必须反复多次进行,才能使依此制定的能源战略具有适应外界变化的灵活性和适应性。
当考虑能源供求平衡时常常要涉及到能源投资情况,注重研究各方面的资金情况和新投资金的限制和筹措、能源供应可能性变化的反馈信息,因此做需求分析时必须重视综合平衡(包括资金平衡、重要物资量平衡、部门和地区平衡),以便及时对需求加以调整,包括增强节能措施或增加对新增能源生产能力的各种备选方案。
由于人们越来越重视能源规划,因此也就更重视能源需求分析的效率和是否能成功地通盘考虑各方面的政策。
能源规划者和预测工作者重视政策的拟制和方案备选的研究,要求在能源计划的解释方面增加灵活性和适应性,并具有评价风险和不确定性对能源部门决策影响的能力。
4.1.3 能源需求预测的分类及内容能源需求预测可以分成定性的或者定量的两类。
前一类是估计能源需求随某些因素变化的定性关系,例如变化某一因素,其后果是增加还是减少需求量;另一类是估计各种政策措施、技术进展或者其他因素对能源需求影响的大小,这就需要预测能源的绝对量,以便在制定政策和规划并确定今后的能源方向和能源科研战略时,起到指导和参考作用。
对于在一个国家、地区、部门或特定范围内进行能源需求预测时,主要是预测能源总量(包括终端能源消费量与一次能源需求量)以及其构成,例如包括原煤、原油、天然气、核能、水电及其他一次能源需求量(可按实物量或折合标准燃料统一计算)。
有时为了需要可专门预测某一种能源的需求量,如国民经济对电力的需求量、交通运输对燃料油的需求量、城市居民能源消费量等等。
按预测时间的长短一般分为近期、中期及远期预测:(1)近期能源需求预测其周期约为5—10年。
由于时间较近,国民经济的可能发展及其变化比较清楚,能源结构也不可能发生很大变化,因此能源需求预测值比较准确,其结果对国民经济能起指导作用。
(2)中期能源预测其周期约为10—20年。
影响能源需求的因素比较难于准确地把握,因此预测总是带有各种假设条件。
然而,这种预测可以表明在预测期内能源需要量是否能适应国民经济发展的需要,以利于确定近期内需要开始建设的能源工程的规模与种类,从而在能源方案的选择上具有一定的灵活性。
(3)远期能源预测其周期超过20年,甚至到50年。
这种预测比较粗略,准确度也颇差,但却能提出极其重要的战略性问题,直接影响到近期能源建设和能源科研的一系列政策和决策。
能源工业开发周期长、投资大。
10 年内开发的大型能源基地与发展重大新技术,一般要在20年后才能充分显示出其威力,影响国民经济的布局与结构。
这种预测在进行不同方案的选择时灵活性最大,值得研究的课题也最多。
能源结构应如何改变或过渡,主要需通过远期预测才能分析清楚。
近期的能源预测对国民经济具有直接的指导作用,然而,重要的能源基地建设、重大的技术措施的研究与发展,需要中、远期的预测作为参考,以免陷入盲目性,影响国民经济的发展以及人民的生活消费水平的提高。
因此中、远期的能源需求预测与近期的一样,同样是一项不可缺少的重要任务。
4.2 影响能源需求的因素能源需求预测是从研究一个国家、地区或特定范围内能源消费的历史与现状开始,根据其消费行为,归纳影响能源消费的各种因素;寻求消费与这些因素的关系;根据这些关系对未来能源需求发展趋势作出估计和评价。
一般来说,影响能源需求的因素包括人口和生活方式、国民经济状况、产业结构与科学技术进步、资源与环境、价格与体制等。
(1)人口和城市化人口数量及人口结构的时间分布变化及人口城乡结构的空间分布变化是与经济发展总量密切相关的,影响到城乡结构、产业结构、就业结构、消费结构包括能源消费总量和能源消费结构。
众多的人口,会对社会形成全面性的压力,影响现代化的进程也影响对能源的需求。
城市人口的比重随着人均GNP的增加而增加,因此,我国的城市人口将不断增长,城市人口对能源的需求,特别是对商品能源与优质能源的需求远大于农村人口。
(2)经济增长和发展阶段我国的经济发展目标是到下世纪中叶达到中等发达国家的经济发展水平,人民过着较富裕的水平。
改革开放以来,我国经济高速发展,工业化程度不断提高,这种发展趋势和速度也必然要求能源以较高的速度增长。
(3)生活方式与消费结构随着人民生活水平的提高,人们的消费观念和行为会有很大变化,人们不满足于基本的消费需求,而要求有高级的消费享受。
消费结构的变化既影响产业结构的变化,也增加对能源直接消费的需求,特别是电力、液体和气体燃料等优质能源的需求。
(4)产业结构产业结构的变化将影响对能源的需求。
这是因为一、二、三产业的产值能耗是不同的,第二产业的产值能耗远高于一、三产业的产值能耗,因此随着我国工业化进程的加快,将增加对能源的需求。
产业结构的影响不仅限于一、二、三产业结构之间的变化,而且还在于各产业内部结构的变化。
例如第一产业内部结构随着人民生活水平的提高,对高蛋白食品的需求增加,因此农业内部畜牧业、水产业的比例将要增加;第二产业内部工业各行业的比例变化,如传统的高耗能行业和新兴的、高附加值的行业和产品结构的变化;第三产业内部交通运输、通讯,商业及其他各类服务业之间的变化等,都会影响对能源的需求。
(5)技术进步科学技术是第一生产力。
在产业结构调整中,加快科技成果转化成生产力的进程,促进科技与生产相结合,采用高技术改造传统工业,并促进新技术的产业化,将大大影响能源需求,例如改造传统的化肥工业、水泥工业使产品能耗大幅度下降。
或依靠科技进步,提高劳动生产率和管理水平,使整个工业向节能型转化。
当前,持续发展与环境保护已成为世界各国的共识,因而对资源的合理利用,提高资源包括能源的利用效率成为共同的努力目标。
科学技术进步对提高能源利用效率和效益的作用将愈益显著。
(6)价格随着我国社会主义市场经济体制的建立和完善,价格的作用将愈益明显。
能源订价的原则可简述为:①反映成本( 社会成本=外部成本+生产成本) ;②能源节约;③环境保护;④经济发展( 出口竞争能力,物价稳定等) ;⑤长期发展所需资金( 合理的报酬率) ;⑥各能源间应有合理的价比。
从社会观点看,使用能源会产生空气污染、酸雨、噪音、交通堵塞等影响,进行防治需要投入,因此要考虑外部成本。
故在反映成本中除反映生产成本外,还应考虑外部成本。
从需求预测的角度看,我国在建立社会主义市场价格体制的过程中应研究能源需求的价格弹性和能源价格对各行业产品价格的影响等,从而对能源价格的制订提出相应的政策措施,也是需求预测的一个重要方面。
4.3 能源需求预测方法4.3.1 方法概述所谓能源需求预测是指确定能源需求在未来时刻上的可能值。
在预测某个量在某一个时刻(过去、现在或未来的任一时刻)的取值时,有以下四种方式中选择:①查阅自己或他人已完成的工作,找出其取值。
②组织力量对其进行直接地度量(社会调查)③由自己或邀请专家对其进行合理地假定或猜测。
④由其他已定值的量将其求出。
前三种是直接定值法,第四种是间接定值法。
以直接定值法定值的变量称为直接定值变量,以间按定值法定值的变量称为间接定值变量。
间接定值法与数学模型(简称模型)的使用直接相关。
简单地讲,一个模型是一组变量之间的一组数学关系,或一个数学关系式集合,其中一些变量的取值可由另一些变量的取值决定,前者组成模型的内生变量集合,后者组成模型的外生变量集合。
使用间接定值法包括三个基本的步骤,即构造一个完整的模型,给每个外生变量赋值,求解模型。
构建模型的关键是建立变量之间的数学关系,模型中的数学关系应当是稳定的;与构建模型相比,给外生变量赋值理论上是简单的,但工作量是大的。
求解模型纯粹是数学问题,要根据模型的具体形式选择算法,通常能源需求模型的数学形式是简单的,算法也是简单的。
4.3.2弹性系数预测模型这里所说的预测是指服务于全国、地区或行业规划的短、中或长期( 按第一节定义的时间长度) 的能源预测,而不是服务于行业或企业运行的超短期预测。
弹性系数模型是最简单、最综合性的模型,即e E kG =或ln ln ln E k e G =+式中E ——内生变量,能源需求量;G ——外生变量,宏观经济指标,如国民生产总值、国内生产总值、社会总产值或工农业总产值等;k 和e ——宏观经济常数,e 即弹性系数。
利用数值拟合技术很容易从历史样本数据中得到k 和e设ln E y =,ln G x =,ln k a =,则上式可写成y a ex =+可选用相应历史年段的数据i y 和i x 。
按照最小二乘法,得最好的直线方程中的参数a 和e 的估计值为:1112211()n n ni i i ii i i nn i i i i n x y x y e n x x =====-=-∑∑∑∑∑ 1111n n i ii i a y e x n n ===-∙∑∑ 对回归方程应进行检验。
简单的检验方法是计算出x 与y 之间的相关系数1nn n i i i i x yx y r -=∑∑∑若r 接近于1,则表示x 与y 之间确实存在线性关系。
当然,严格讲还必须进行许多项检验,但一般在计算能源弹性系数时,计算出相关系数接近1 时,可粗略地认为可以接受。
如果不同年段数据点所得弹性系数e 值相差很大, 说明上述简单的数学关系不具有所要求的稳定性,在稍长的时间内,希望的直线关系并不存在。