基于LEAP模型的长沙市能源需求预测及对策研究

能源是城市运行和可持续发展的重要因素,根据城市特点及其实际发展需要进行能源需求预测具有重要意义。本文采用LEAP模型预测了不同情景下湖南长沙市2015-2020年的能源需求,讨论了GDP增速、产业结构和节能目标对未来能源需求的影响。研究结果表明,GDP增速对能源消费总量和能源强度影响显著,对分部门能源消费结构影响较小;产业结构对分部门能源消费结构影响较显著,对能源消费总量和能源强度影响较小。节能情景(单位GDP能耗2020年较2015年降低15%)下,全市能源消费总量达4014万tce,较基础情景减少317万tce。该情景预测了工业、建筑、交通及居民生活部门实施节能政策的效果,其中第三产业相对节能率最高为13.4%;工业部门其次为6.2%,交通和居民生活部门相对节能率也均超过4%。     

安徽交通邮电业能源需求预测

安徽省生产力系统基础结构还是属于“能源型”,即以能源和运输为主,以通讯信息为次的基础结构。预测运输和邮电对能源的需求量,对于从基础上促进全省生产力的发展,具有特殊重要的意义。     

天然气与其它气体能源需求预测

天然气与其它气体能源需求预测于素花，吕应运（清华大学核能技术设计研究院１０００８４）１引言天然气是一种高效清洁能源，随着经济发展能源需求越来越大，为了适应经济发展，减少环境污染，发展天然气及其它气体燃料（液化石油气、焦炉煤气、炼厂于气、人工煤气）是非...     

基于RBF神经网络的物流业能源需求预测

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.     

湖南能源消费现状及未来能源需求预测

湖南能源消费现状及未来能源需求预测艾更之（湖南省岳阳市中房公司４１４０００）ＴｈｅＰｒｅｓｅｎｔＳｉｔｕａｔｉｏｎｏｆＥｎｅｒｇｙＣｏｎｓｕｍｅａｎｄｔｈｅＦｕｔｕｒｅＥｎｅｒｇｙＤｅｍａｎｄＰｒｏｊｅｃｔｉｏｎｏｆＨｕｎａｎＡｉＧｅｎｇｚｈｉＴｈｒ...     

江西经济加速发展对能源需求的预测

能源既是发展国民经济的基础,也是制约国民经济发展的重要因素之一。九十年代江西经济要实现全面振兴,在一定程度上取决于能源的稳定供给和有效利用。到本世纪末江西能源供需状况如何?实现能源供需平衡应采取哪些措施?本文在研究八十年代能源供需状况的基础上,对上述问题作一简要的预测和分析。 1 十一年来经济增长与能源需求的关系八十年代以来,随着改革开放的不断深入,江西国民经济与能源需求均有较大增长,但能源增长明显滞后于经济增长。1991年国民生产总值为461.27亿元,比1980年增长1.5倍;     

结构变化、效率改进与浙江省能源需求预测

结合浙江省当前阶段性经济发展和能源消费特征,运用部门分析法,在对各终端部分经济活动水平及能源强度情景分析的基础上,对浙江省2015-2030年能源需求进行预测.综合各种情景结果,2015年浙江省能源需求总量的区间约为2.03～2.23亿吨标准煤,能源强度下降18％,2030年浙江省能源需求总量将达到约3.1亿吨标准煤,单位GDP能耗约为0.41吨标煤/万元.     

协整分析在交通能源需求预测中的应用

本文采用恩格尔—格兰杰(Engle-G ranger)误差修正模型,考察了交通能源需求(LTE)、旅客周转量(LPK)、汽车保有量(LCAR)等宏观经济变量之间的均衡关系,对交通能源需求量建立了格兰杰误差修正模型,经检验该模型具有良好的预测、分析效果。     

“十一五”期间我国能源需求及节能潜力预测

节约能源是深入贯彻科学发展观、加快建设节约型社会的重要内容之一,我国"十一五"规划纲要提出了要实现2010年能源强度比2005年下降20%左右的目标.本文通过建立能源经济模型,分析了投资率、能源价格、技术进步等影响能源需求的关键因素,针对不同的经济增长情景,对"十一五"期间我国的能源需求和节能潜力进行了预测,提出了力争在"十一五"期间实现较低能源需求的对策建议.     

“九五”及2010年浙江省能源需求预测研究

“九五”及２０１０年浙江省能源需求预测研究隗斌贤（浙江经济高等专科学校３１４０００）“九五”和到２０１０年的１５年将是浙江省经济发展的一个重要时期。为保证国民经济持续快速、健康协调发展，实现两个具有全局意义的根本转变和实施持续发展战略，有必要对能源...     

关于深圳市能源规划中能源需求预测的若干问题

引言在制订能源规划工作中,最基本的一项内容就是对本地区未来能源需求进行预测。因为制订能源发展战略与能源对策等皆基于此。所以预测模型、参数选择等能否反映出本地区未来能源需求的实际情况十分关键。一般地说,能源需求与经济的发展、科技进步的程度、经济结构的变化以及人民生活水平的提高等诸多因素有关。因此,预测深圳市未来能源需求,首先需要分析深圳市在国内国际的地位、经济发展现状、特点和趋势等因素。在进行这项工作时,我们把深圳市人民代表大会一届二次会议审议通过的《深圳市国民经济发展规划和     

基于改进的PSO-GA混合算法的中国能源需求预测

提出一种基于改进的PSO-GA混合优化算法的能源需求预测模型。首先使用通径分析方法比较影响因素对能源需求的解释力度,接着以1978-2005年的各个变量数据为训练样本进行模型的参数估计,并以2006-2011年数据为预测样本验证模型的有效性。结果显示,基于混合算法的预测模型要比单一使用PSO或GA算法的模型准确性更高。最后,通过分析各影响因素未来变化趋势,对我国2013-2015年能源需求进行了预测。     

基于Logistic回归模型的民用无人机市场预测研究

为明确民用无人机的发展趋势,预测无人机市场消费规模。本论文首先通过介绍民用无人机的基本概念以及发展背景,对国内民用无人机的发展现状进行了分析,明确了国内民用无人机的市场现状和发展态势;其次,通过利用灰色预测模型得出2005年至2025年无人机市场规模,构建Logistic回归模型,对民用无人机的发展前景进行更深层次的预测评估,得到最后Logistic回归函数,进而预测出未来10年中国民用无人机市场的发展前景。将两次预测结果进行对比分析和拟合检验;结果表明,Logistic回归模型预测精度更高,至2025年,我国民用无人机市场预测值可达148亿元;最后在对理论研究和数据模型分析的基础上,得出科学的结论并为未来市场投资提出实际的决策建议。     

乡镇工业能源需求预测模型研究

近年来乡镇企业发展迅速,因而对科学预测的需求随之扩大。《乡镇工业能源需求预测模型研究》在这一方面作了一些初步探索。关于乡镇经济发展预测方面的文章,我们今后将继续加强刊介,同时也希望本刊的朋友们踊跃投稿。     

远期能源需求预测模型方法比较初探

对能源需求量的预测,无论是发达国家还是发展中国家都非常重视。能源是经济发展和社会进步的主要投入要素之一,特别是目前,人们使用的大部分能源来自不可再生的化石燃料,能源短缺和资源枯竭的问题越来越严重。如何在有限资源的制约下发展经济,使得资源合理使用,并且开发新的能源供应技术,保持社会持续发展,这是各国决策者和国际社会十分关注的研究课题。我国人口众多,能源资源并不十分丰富,一方面能源短缺     

国民经济预测初级模型

什么是未来的发展?不清楚似又清楚,有待预测。如果说未来象一张画,人们可以任意畅想,那么未来的预测便是一组写真的照片,每一张照片都与前一张照片有一定关联,因为它是过去加现在这个总体状态的外延。如何预测未来?这是一门新的学问。也有许多不同的方法,笔者在研究中用的是福雷斯特创造的动态模拟(SDS)法。美国麻省理工学院福雷斯特教授1961年     

预测方法中的神经网络模型

本文概况地介绍了目前人工神经元网络模型在预测领域内的应用及理论,并对一些有代表性的理论方法进行了简单的介绍,指出了其优点和存在的问题,并对人工神经元网络在预测领域内今后的发展做了进一步的讨论     

长春市民用燃气余热回收利用监测及节能控制模型研究

解决长春市燃气余热回收利用的问题,提出一种民用燃气余热回收利用监测及节能控制方法。该方法首先依据能量守恒定律确定燃气余热回收装置的平衡关系,以燃气低热值为基础,燃气余热的回收利用节能进行改造后的总效率为燃气利用效率与余热回收利用装置的燃气利用节能率之和。通过燃气余热回收装置温度的变化来判断高温烟气与工件间的热气交换程度,并及时调整燃气的输出量,完成对燃气的输出量进行最优化的余热回收利用监测及节能控制。实验证明,所提方法能有效地提高燃气回收利用率及节能效率。     

具有非线性状态空间模型的模型预测控制

本文提出了一种基于非线性状态空间模型的预测控制方案。该方案适用于能够分解为一个线性部分和一个非线性反馈路径的系统。并从模型测控理论、过程模型、预测控制规律以及系统等方面进行了阐述和探讨。