我国制造业电力消费预测.doc

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1、1我国制造业电力消费预测摘要:电力是人类生存和社会进步不可缺少的重要物质基础,制造业是国民经济的支柱和电力消费的主力军,因此对制造业电力消费进行预测具有十分重要的意义。本文通过 GM(1,1)模型对中国制造业电力消费进行预测分析,并提出了相应的建议。 关键词:制造业 电力消费 GM(1,1) 预测 引言 “十一五”期间,我国迅速崛起为世界能源大国,一次能源生产总量跃居世界第一,供应能力显著增强,能源结构明显优化,新能源发展迅速。2012 年,我国煤炭消费量比上年增长 2.5%;原油消费量增长6.0%;天然气消费量增长 10.2%;电力消费量增长 5.5%。全国万元国内生产总值能耗比上年下降 3

2、.6%。制造业产值在我国 GDP 中比例也越来越大,而能源是制造业蓬勃发展的基础保证。因此,关于节能减排的预测与研究在相当长的时期内都将显得尤为的重要和迫切。 目前,已有许多学者对能源进行了预测研究。例如,J.Kraft 等(1978)利用 19471974 年间美国数据进行的研究,认为 GNP 与能源消费之间存在单向因果关系1。郭云涛(2004)预测了煤炭消费状况、变化特点等,并对当前煤炭需求迅速增长的原因进行了分析2。李龙全、魏晓平、张炎治(2007)运用协整理论,选取了 19782004 年的我国能源消费总量与 GDP 数据,研究了能源消费总量与 GDP 之间的协整和因果2关系,并且建立

3、了相应的预测模型,证实了中国能源消费与 GDP 之间存在的长期协整关系3。 在已有研究的基础上,本文选用灰色预测模型,具体对我国制造业的电力消费情况进行预测,并对我国未来的电力消费情况进行短中期分析。 一、中国制造业电力消耗现状分析 随着我国制造业日趋发展,制造业电力能耗也逐年增加,2005 年电力能耗为 13094.79 亿千瓦小时,2010 年制造业电力能耗达 22870.00 亿千瓦小时,五年内制造业电力能耗增长了 74.65%,可见电力能耗在制造业的发展中有着很重要地位。电力是重要的能源之一,也是国民经济的基础,准确地预测制造业未来用电消费量,可以更加合理的生产和使用电力。 1.制造业

4、增加值发展情况 自 2002 年以来,我国制造业增加值一直处于上升的趋势,对我国GDP 的贡献率所占比重也越来越大,我国制造业对我国经济起着一个非常重要的作用。2004 年,我国制造业增加值为 51748.5047 亿元,在工业增加值中所占比重达到 79.35%,超过采矿业和电力产业,在第二产业中所占比重达到 70.02%,占国民总收入的 32.37%,在 2004 年至 2010 年这七年内,制造业增加值一直处于上升趋势,但是制造业所占比例没有发生太大的变化,2010 年制造业增加值达到 130325.0 亿元,是 2004 年增加值的 2.52 倍,2010 年国民生产总增加值为 4015

5、12.8,而制造业增加值在国民总收入中所占比重为 32.45%,在第二产业中所占比重为 69.55%,3在工业增加值中达到 81.087%,除了在工业增加值中所占比重小幅上升外,在第二产业和总收入中所占比例甚至小幅下降,那是因为我国第三产业的飞快发展,使得第三产业在国民经济中的贡献率增大,但是在工业方面,制造业仍然占有举足轻重的地位。 2.单位制造业增加值电力能耗 虽然我国制造业增加值上升很快,但是我国制造业用电量也呈上升趋势,甚至用电量的增长速度超过了我国制造业增加值的增长速度,这对于我国制造业可持续发展并不是一个非常好的征兆,甚至在以后的发展中,会限制制造业的发展。单位制造业增加值电力能耗

6、指标能够表现制造业增加值使用电力的效率,通过这个指标的发展状况,就可以知道,电力消费量所带来的产出发展趋势,如下表所示,2004 年我国制造业增加值为 4.6 元千瓦小时,而 2010 年则达到了 5.7 元千瓦小时,六年间上升了 23.91%,这说明我国制造业一千瓦小时电力所带来的制造业增加值是呈上升趋势的,电力使用效率在增加。 3.对我国制造业电力消耗重点行业分析 通过 20022010 年中国统计年鉴的分行业能源消费量相关数据的分析,可以发现在制造业各个行业中,电力消费量居于前列的主要为以下四个行业:黑色金属冶炼及压延加工业,化学原料及制品制造业,有色金属冶炼及压延加工业,非金属矿物制品

7、业电力能耗,从20022010 年,这四个行业的能耗量在总耗能中所占比例平均值分别为19.01%,15.96%,11.97%,10.75%,其中黑色金属冶炼及压延加工业电力能耗量在 2002 年为 1323.10 亿千瓦小时,而到 2010 年时则达到44611.6 亿千瓦小时,是 2002 年电力消耗量的 3.49 倍,年平均增长率达到 16.93%,此产业在总能耗中所占比重也由 2002 年的 16.51%增加到了2010 年的 20.16%,是制造业中消耗电能最多的产业;其次是化学原料及制品制造业,此产业的 2002 年消耗电能为 1355.56 亿千瓦小时,到 2010年则达到 314

8、4.92 亿千瓦小时,年平均增长率达到 11.15%,但是此产业在总耗能中所占的比重区在下降,从 2002 年的 16.92%下降到 2010 年的13.75%;有色金属冶炼及压延加工业增长速度也比较快,年平均增长率达到 18.11%,2002 年消耗量为 823.81 亿千瓦小时,到 2010 年则达到3129.09 亿千瓦小时,是 2002 年的 3.80 倍。 为了更加直白的看清楚制造业高耗能产业的电力消费量发展趋势,绘制下图 1,从图可知,有色金属冶炼及压延加工业的消耗增长速度是最快的,年平均增长速度达到 18.11%,而黑色金属冶炼及压延加工业从2004 年以来消耗量始终是最大的,增

9、长速度也仅次于有色金属冶炼及压延加工业。 图 1 我国 2002-2010 制造业高耗能产业消费量趋势图 二、模型的构建 灰色系统理论的研究对象是“部分信息已知,部分信息未知”的“小样本” , “贫信息”不确定性系统,其通过对部分已知信息的生成,开发实现对显示世界的确切认识和描述。灰色模型作为灰色理论系统的基本模型,广泛的应用于社会、经济、工业、农业、生态、生物等诸多系统,同时 GM(1,1)模型逐渐被人所认知,从而成为实际生活中应用相当广泛的预测模型。以下是模型建立步骤4: (1)给出模型:5(2)对数据进行处理得:微分方程为 ,其中 a , b 均为待定系数。(3)对参数估计: (4)得到

10、响应函数,即 的时间响应式为: (5)根据时间响应式对数据进行预测,并检验误差。 三、实证分析 1.数据来源 本文采用国家统计年鉴公布的 20042010 年的我国制造业电力消耗量作为原始数据,对我国今后 5 年的电力消耗情况进行预测,具体数据如表 1 所示。 表 1 2004-2009 年单位制造业增加值电力能耗 2.我国制造业电力消耗预测 根据原始数据,本文通过灰色系统软件首先计算出时间响应式 然后计算出平均相对误差,为 4.31%。这也就是说,本文采用GM(1,1)模型对我国制造业电力消费进行预测的精度很好,具有说服力。预测结果如表 2 所示。 全国制造业电能消费预测模型及模拟效果检验

11、从表中可以看出,20112015 年,我国制造业的电能消费量预测值分别为 25821.29 亿千瓦小时、28890.82 亿千瓦小时、32325.24 亿千瓦小时、36167.92 亿千瓦小时、40467.41 亿千瓦小时,这说明,我国制造业的电能消耗仍然呈上升趋势,我国应当采取措施,发展新的技术,不6断提高电能的使用效率。 四、总结与建议 能源消费与经济发展密切相关,对制造业能源消费进行科学合理预测有利于政府制定合理的政策促进经济社会可持续发展,有利于构建资源节约型的和谐社会。 能源消费的变化容易受到社会、经济等多方面因素的影响,传统的预测方法有时无法适应数据的不规律变动,容易产生较大预测误

12、差。本文采用的 GM(1,1)模型是一种基于指数增长的模型,通过合理构造可以使数据具备指数增长的规律性。事实证明 GM(1,1)模型对于能源消费的预测具有较高的预测精度,并且 GM(1,1)模型所需样本资料少,计算方便,在各个领域都有广泛应用。 本文以中国制造业电力消费作为研究对象,大量参考了国内外相关资料并收集了有关统计数据,在此基础上对数据资料进行多角度、多方位,深入细致的定量分析,在预测建模前充分分析了中国制造业电力消费现状。本文通过建模预测得到如下结论: (1)详细分析了我国制造业电力消费现状,本文将定性分析与定量分析相结合,通过将数据整理成图表并进行统计分析,发现电力消费与经济增长之

13、间存在密切关系。 (2)根据我国制造业电力发展中存在的问题,我国制造业应优化产业结构,推动制造业升级;调整能源结构,开发新能源;增强节能意识,发展节能技术,提高能源利用率。 基金项目:教育部人文社会科学研究青年项目(09YJC630129) 。 7参考文献: 1Kraft.J,Kraft.A,On the Relationship between Energy and GNP,Journal of Energy and Development,1978,10(3):401-403 2郭云涛.中国煤炭中长期供需分析与预测J.中国煤炭,2004,30(10) 3李龙全、魏晓平、张炎治.中国能源需求的预测J.统计与决策, 2007, (05)33-38 4邓聚龙.灰预测与灰决策M.武汉:华中科技大学出版社.2002 作者简介: 高红(1982-) ,女,河南新蔡人,硕士,助理实验师;主要研究方向:灰色系统理论。 (作者单位:南京信息工程大学经济管理学院;江苏 南京 210044)

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