徐步然

(天津大學管理與經濟學部，天津 300072)

灰色GM(1，1)模型在能源消費預測中的應用

徐步然

(天津大學管理與經濟學部，天津 300072)

選取重慶市2000—2011年能源消費總量數(shù)據(jù)和能源消費結構中的煤炭、石油、天然氣以及電力消費量數(shù)據(jù)，應用灰色預測理論，建立重慶市能源消費的GM(1，1)預測模型，對重慶市能源消費總量和能源消費結構進行中短期預測，提出了對重慶市“十二五”期間能源發(fā)展戰(zhàn)略的建議。結果表明:灰色GM(1，1)模型具有較高的預測精度，適合進行中短期預測。

能源消費;灰色預測;GM(1，1)模型;重慶市

能源是實現(xiàn)經濟持續(xù)快速平穩(wěn)發(fā)展、維持社會和諧穩(wěn)定的物質基礎，對經濟和社會發(fā)展有不可替代的作用。工業(yè)革命以來，世界各國對能源的需求日益增加，不斷加大對煤炭、石油、天然氣和電力能源的開采力度，以至于多次出現(xiàn)能源短缺問題。隨著我國改革開放的不斷深化，我國經濟保持了持續(xù)較高的增長速度，隨之而來的便是對能源消費需求的增加，能源問題已經成為我國學者研究的熱門話題之一。近年來，隨著“西部大開發(fā)”戰(zhàn)略的實施，重慶市經濟實現(xiàn)了跨躍式發(fā)展，能源需求也大大增加，而由于能源利用技術水平和能源生產水平有限，導致能源問題已經成為制約重慶經濟發(fā)展的重要瓶頸。因此，能否準確預測重慶市能源消費及其消費結構對重慶市經濟可持續(xù)發(fā)展有著非常重要的作用。

在能源消費預測理論方面，國內外學者進行了較為廣泛的研究。常見的預測方法包括回歸分析法、因素分析法、能源消費彈性系數(shù)法、部分分析法和投入產出法等。近年來，劉勇［1］運用ARIMA模型對中國未來能源消費總量進行預測，達到了最小方差意義下的最優(yōu)預測效果，并指出該模型是一種精度較高的時序短期預測方法。劉愛芹［2］借助組合模型對中國未來幾年的能源消費總量進行了預測，認為該模型預測準確性較高、穩(wěn)定性較好，有助于改進我國能源消費預測方法，并指出未來幾年我國能源消費總量將以更快的速度穩(wěn)步上升。張松等［3］基于EMD分析，結合SVM方法構建了中國能源消費的預測模型，提出了一種全新的能源消費預測方法，為我國調整能源消費結構和能源戰(zhàn)略提供指導。付家鋒等［4］建立了基于灰色神經網絡的能源消費預測模型，該模型適合能源消費系統(tǒng)的復雜性和非線性特征，并通過實證分析獲得了更為精確的預測結果，以此作為能源消費預測的工具。

隨著灰色預測理論的廣泛應用，我國學者陸續(xù)采用灰色預測模型對我國能源消費總量進行預測。陳洪濤等［5－10］通過灰色GM(1，1)模型對中國能源消費總量進行了短期預測。結果表明:中國能源消費呈現(xiàn)準指數(shù)增長規(guī)律。該模型對中國能源消費預測精度達到了94.53%，適用于中國能源消費中長期預測。本文在灰色預測理論基礎上，選取重慶市2000—2011年碳排放數(shù)據(jù)，基于灰色GM(1，1)模型，對重慶市未來幾年的能源消費總量和能源消費結構進行預測，為重慶市制定“十二五”能源戰(zhàn)略提供參考依據(jù)。

1 灰色GM(1，1)模型

灰色GM(1，1)預測模型有很多優(yōu)勢。鑒于該模型以“部分信息已知，部分信息未知”的小樣本和貧信息系統(tǒng)為研究對象，能夠在原始數(shù)據(jù)較少的情況下得到滿意的預測結果，既可以用于短期預測，也可以用于中長期預測，而且預測精度比其他一般預測模型要高。因此，利用灰色GM(1，1)模型得到的預測數(shù)據(jù)更加精確。

同時，為了提高灰色GM(1，1)模型的適用性，需要對傳統(tǒng)模型作以下優(yōu)化:對原始數(shù)據(jù)序列進行預處理以提高數(shù)據(jù)序列光滑度，進而提高預測的精度。

由于灰色GM(1，1)模型是根據(jù)累加生成序列和最小二乘法的原理建立的齊次指數(shù)增長模型，其預測精度和原始數(shù)據(jù)的增長趨勢有很大關系。原始數(shù)據(jù)的光滑度越高，模型的預測精度也越高。因此，有必要對原始數(shù)據(jù)進行預處理。

對原始數(shù)據(jù)序列作對數(shù)變換，令Y(0)=?y(0)(1)，y(0)(2)，…，y(0)(n)」，其中，y(0)(k)= ln x(0)(k)，k=1，2，…，n。利用平滑度更高的序列進行預測，最后將預測數(shù)據(jù)進行逆變換即可得到原始數(shù)據(jù)序列的預測值。

2 重慶市能源消費總量預測

2.1 樣本選取

本文選取重慶市2000—2011年能源消費總量數(shù)據(jù)進行預測。首先對原始能源消費總量數(shù)據(jù)作對數(shù)變換，然后基于GM(1，1)模型對未來幾年重慶市能源消費總量進行預測。本文數(shù)據(jù)來源于2012年《重慶市統(tǒng)計年鑒》。

2.2 能源消費總量預測

通過Matlab編程，將灰色預測模型擬合值逆變換可以得到重慶市能源消費總量預測數(shù)據(jù)，如表1所示(單位為萬噸標準煤)。

表1 重慶市能源消費總量及其預測數(shù)據(jù)

2.3 模型精度檢驗

2.4 結果分析

1)基于灰色GM(1，1)的能源消費預測模型具有較高的精度，平均相對誤差僅為3.67%，預測精度為二級;后驗方差和小誤差概率精度均為一級，能夠很好地用來預測重慶市未來幾年的能源消費總量。

2)從表1可以看出:2000年以來，重慶市能源消費總量一直保持著較高的增長速度?？梢?，重慶市為了保持經濟高速發(fā)展對能源的開采力度越來越大，如果保持目前的能源消費政策和能源戰(zhàn)略，“十二五”期間重慶市能源消費總量將突破1億萬噸標準煤。因此，重慶市要實現(xiàn)“十二五”期間經濟健康可持續(xù)發(fā)展，必須制定科學合理的能源消費規(guī)劃和能源消費戰(zhàn)略。

3 重慶市能源消費結構預測

3.1 樣本選取

本文選取重慶市2000—2011年消費結構數(shù)據(jù)進行預測，在對重慶市能源消費總量預測的基礎上，對煤炭、石油、天然氣和電力4種主要能源分別進行預測，以便考察重慶市能源消費結構的未來變動趨勢。本文數(shù)據(jù)來源于2012年《重慶市統(tǒng)計年鑒》。

3.2 能源消費結構預測

同理，重復上述步驟，將灰色預測模型擬合值逆變換可以得到重慶市能源消費結構預測數(shù)據(jù)，如表2所示(單位為萬噸標準煤)。

表2 重慶市能源消費結構預測數(shù)據(jù)

從表2可以得到重慶市未來幾年能源消費結構的預測數(shù)據(jù)，如表3所示(單位為萬噸標準煤)。

表3 重慶市未來幾年能源消費結構的預測數(shù)據(jù)

3.3 結果分析

從表2和3可以看出:2000年以來，重慶市能源消費總量一直保持著較高的增長速度;重慶市能源消費結構一直以煤炭為主;在整個能源結構中，煤炭消費一直占據(jù)著相當大的比重，雖然重慶市調整了能源消費戰(zhàn)略，使得煤炭消費所占的比重逐年遞減，但是從預測數(shù)據(jù)來看這種下降趨勢并不明顯，未來幾年煤炭消費依然保持較高的比重;同時，石油、天然氣和電力能源消費在未來幾年將會有所上升，但仍需要政府加強能源消費調控，否則重慶市能源消費結構在“十二五”期間不會有明顯改善。這對于重慶市順利實現(xiàn)“十二五”規(guī)劃是個嚴峻的挑戰(zhàn)。

4 重慶市能源戰(zhàn)略建議

根據(jù)灰色GM(1，1)模型可知:“十二五”期間重慶市能源消費總量仍然保持較高增長速度;煤炭消費在能消費結構中依然占據(jù)很大的比重。雖然近年來煤炭消費所占比重有所下降，但是下降幅度并不明顯。因此，為了完成重慶市“十二五”規(guī)劃的能源戰(zhàn)略，重慶市應該從以下幾個方面落實能源消費戰(zhàn)略:

1)制定科學合理的能源發(fā)展戰(zhàn)略。在保持經濟平穩(wěn)健康發(fā)展的基礎上，強化經濟可持續(xù)發(fā)展理念，強調節(jié)能在能源消費規(guī)劃中的指導作用，盡量減少能源消費量。政府部門不但要將節(jié)能作為能源發(fā)展戰(zhàn)略的指導思想，更要將節(jié)能落實到日常生產中去。

2)優(yōu)化能源消費結構。一直以來，重慶市能源消費結構中煤炭始終占據(jù)了很大的比重，考慮到煤炭等自然資源的有限性，必須對現(xiàn)有能源消費結構進行優(yōu)化。同時，大力推廣風能、太陽能、天然氣等清潔能源和可再生能源，促進能源消費多元化，減少煤炭等化石能源消費，實現(xiàn)能源消費結構的優(yōu)化升級。

3)加快科技創(chuàng)新。鼓勵通過技術進步實現(xiàn)節(jié)能，提高能源轉化和利用效率，降低單位產出能耗，降低經濟增長對能源消費的過分依賴，促進經濟增長方式由粗放型向集約型轉變。

4)大力倡導生活節(jié)能。提高居民節(jié)能意識，逐步轉變以往能源消費習慣和生活方式，從自我做起，從小事做起，共建節(jié)能環(huán)保城市。

［1］劉勇，汪旭輝.ARIMA模型在我國能源消費預測中的應用［J］.經濟經緯，2007(5):11－13.

［2］劉愛芹.基于組合模型的能源消費預測研究［J］.中國人口·資源與環(huán)境，2010，20(11):25－27.

［3］張松，金亮.中國能源消費的EMD分析和預測［J］.數(shù)學的實踐和認識，2011，41(12):114－119.

［4］付家鋒，蔡國田，張雷.基于灰色神經網絡的能源消費組合預測模型［J］.資源開發(fā)與市場，2006，22(3):216－219.

［5］陳洪濤，周德群.基于GM(1，1)模型的中國能源消費預測研究［J］.礦業(yè)研究與開發(fā)，2007，27(3):77－79.

［6］王瑞娜，唐德善.基于改進的灰色GM(1，1)模型的人口預測［J］.統(tǒng)計與決策，2007(20):93－95.

［7］王曉佳，楊善林.基于組合插值的GM(1，1)模型預測方法的改進與應用［J］.中國管理科學，2012，20(2): 129－134.

［8］姚天祥，劉思峰，謝乃明.新信息離散GM(1，1)模型及其特性研究［J］.系統(tǒng)工程學報，2010，25(2):164－170.

［9］董奮義.基于新改進GM(1，1)模型的中國企業(yè)債券融資發(fā)展預測［J］.中國管理科學，2007，15(4):93－97.

［10］吳濤，李必強，錢正芳.GM(1，1)模型的關聯(lián)度檢驗分析［J］.武漢理工大學學報，2002，24(6):85－87.

(責任編輯 劉舸)

Prediction of Gross Energy Consum ption for Chongqing Based on GM(1，1)Model

XU Bu－ran
(Department of Management and Economics，Tianjin University，Tianjin 300072，China)

This paper selects the total energy consumption data and the coal，oil，natural gas，electricity consumption data of Chongqing from 2000 to 2011，and establishes the energy consumption model based on GM(1，1)model for short－term energy consumption prediction and energy consumption structure prediction of Chongqing.The results show that，the gray GM(1，1)model owns higher prediction accuracy，and is suitable for short－term prediction of gross energy consumption;at the same time，itwill stillmaintain a high growth for Chongqing city in the next few years.While the coal consumption decreased year by year，but the energy consumption structure is not obviously improved.Finally，the proposal of energy development strategy is put forward for Chongqing during 12th Five year.

energy consumption;grey prediction;GM(1，1)model;Chongqing

O21;F062.1

A

1674－8425(2014)09－0130－04

10.3969/j.issn.1674－8425(z).2014.09.027

2014－02－18

國家自然科學基金資助項目(71171144)

徐步然(1983—)，男，碩士研究生，主要從事應用統(tǒng)計學、技術經濟及管理研究。

徐步然.灰色GM(1，1)模型在能源消費預測中的應用［J］.重慶理工大學學報:自然科學版，2014(9):130－133.

form at:XU Bu－ran.Prediction of Gross Energy Consumption for Chongqing Based on GM(1，1)Model［J］.Journal of Chongqing University of Technology:Natural Science，2014(9):130－133.