程文榮姚天祥

（南京信息工程大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院　南京210044）

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南京市化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)能源消耗預(yù)測*

程文榮姚天祥

（南京信息工程大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院南京210044）

摘要化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)作為南京市高能耗、高污染產(chǎn)業(yè)，對其能源消耗總量及能源消耗結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測，對節(jié)能減排具有重要意義。以2002—2012年能源消耗量弱化之后的數(shù)據(jù)為原始數(shù)據(jù)，運(yùn)用灰色GM（1，1）模型對2013—2020年南京市化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)能源消耗總量以及主要能耗進(jìn)行了預(yù)測。由于部分原始數(shù)據(jù)序列光滑性較差，所建預(yù)測模型的精度較低，使用平均弱化緩沖算子對其進(jìn)行處理。結(jié)果表明，處理之后建模精度提高，預(yù)測的結(jié)果更加準(zhǔn)確。

關(guān)鍵詞GM（1，1）能源預(yù)測化學(xué)原料與化學(xué)制品

The Energy Consumption Prediction of Nanjing Chemical Materials and Chemical Products Manufacturing

CHENG Wenrong YAO Tianxiang
（College of Economics and Management，Nanjing University of Information Science＆Technology Nanjing 210044）

Abstract Chemical materials and chemical products industry is a high energy consumption and high pollution industry in Nanjing，so it has great significance to predict its total energy consumption and energy consumption structure for energy sav-ing．In this paper，the energy consumption of the years 2002—2012 after weakening is used as the original data to establish the GM（1，1）model，and predict the total consumption of 2013—2020 Nanjing chemical materials and chemical products manufacturing，as well as its main energy consumption．As the part of the original sequence data’s smoothness is poor，the accuracy of prediction models is low and an average of weakening buffer operator is used to process the raw data in this pa-per．The results show that modeling accuracy is indeed higher than the original after the treatment．

Key Words GM（1，1）energy forecasting chemical materials and chemical products

0　引言

能源是經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會(huì)進(jìn)步的重要資源，經(jīng)濟(jì)的發(fā)展以遞增的能源消耗為前提，與此相對的是有限的能源、技術(shù)、政策等方面的制約，使得能源供需面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，能源消耗預(yù)測成為研究的一個(gè)熱點(diǎn)。有學(xué)者對我國能源消耗的總量進(jìn)行了預(yù)測，盧奇等以1985—1999年我國實(shí)際能源消耗為原始數(shù)據(jù)，運(yùn)用灰色預(yù)測、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測、多元回歸方法建立了組合預(yù)測模型，對我國2000—2020年的能源消耗總量進(jìn)行了預(yù)測［1］。謝乃明等構(gòu)建了能源生產(chǎn)和消費(fèi)的灰色GM（1，1）模型和能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的馬爾可夫結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)移模型，對江蘇省能源消費(fèi)總量和結(jié)構(gòu)進(jìn)行了預(yù)測［2］。王建偉等針對交通運(yùn)輸業(yè)能源消耗特點(diǎn)，建立基于馬爾科夫鏈的交通運(yùn)輸業(yè)能源消耗結(jié)構(gòu)預(yù)測模型，對2010—2015年交通運(yùn)輸業(yè)的能源消耗結(jié)構(gòu)進(jìn)行了預(yù)測［3］。宋宇辰等以內(nèi)蒙古制造業(yè)能源消費(fèi)為研究對象，利用2001—2009年內(nèi)蒙古制造業(yè)能源消費(fèi)數(shù)據(jù)，建立了預(yù)測模型，對內(nèi)蒙古“十二五”期間的制造業(yè)能源消費(fèi)量進(jìn)行了預(yù)測［4］。目前對于化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)的能源預(yù)測較少。本文立足于南京市高能耗、高污染的化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)能源消費(fèi)現(xiàn)狀，以2002—2012年的能源消耗數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，建立灰色預(yù)測GM（1，1）模型，對南京市化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)能源消耗總量及其主要能耗進(jìn)行了預(yù)測，以期能夠?yàn)榫徑猱?dāng)前能源消費(fèi)與能源供給矛盾，優(yōu)化消費(fèi)結(jié)構(gòu)，為政府相關(guān)部門制定科學(xué)合理的能源戰(zhàn)略規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)和理論參考。

1預(yù)測模型

能源消耗預(yù)測的方法主要有時(shí)間序列法［5］、回歸分析法、灰色預(yù)測法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、情景分析法［6］、組合預(yù)測法等。由于能源消耗受到能源結(jié)構(gòu)以及利用效率等多種因素的影響，包含了確定性因素和不確定性因素，故可以看作一個(gè)灰色系統(tǒng)。灰色預(yù)測通過對原始數(shù)據(jù)處理建模，分析研究系統(tǒng)的特征變化，對系統(tǒng)未來的狀況作出科學(xué)預(yù)測［7］。運(yùn)用灰色預(yù)測模型可以避免由于個(gè)人經(jīng)驗(yàn)、知識(shí)、偏好的影響造成的主觀臆斷。故本文使用灰色系統(tǒng)理論中的GM（1，1）模型對南京市化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)的能源消耗情況進(jìn)行預(yù)測。

預(yù)測建模步驟［8］如下。

步驟1：獲取非負(fù)序列：

步驟4：預(yù)測值為

步驟5：采用平均相對誤差法對模型精度進(jìn)行檢驗(yàn)，對于平均相對誤差大于0．1的不合格灰色預(yù)測模型，在建模之前先對原始數(shù)據(jù)使用平均弱化緩沖算子進(jìn)行處理，再進(jìn)行建模。

平均弱化緩沖公式［9］：設(shè)原始序列X＝（x（1），x（2），…，x（n）），令XD＝（x（1）d，x（2）d，…，x（n）d），

2南京市化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)能源消耗現(xiàn)狀分析

2．1南京市化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)能源總量消耗現(xiàn)狀

南京市75%的能源消耗需要從外部調(diào)入，能源自給率僅25%左右，能源消費(fèi)對外依存度很高。南京的高能耗產(chǎn)業(yè)主要集中在工業(yè)，工業(yè)企業(yè)2012年的能源消耗量達(dá)到了90 995 991 t標(biāo)準(zhǔn)煤。制造業(yè)是南京工業(yè)生產(chǎn)的主力軍，其中化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)是制造業(yè)中的主要能耗產(chǎn)業(yè)。雖然，化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)快速增長可以增加價(jià)值，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，但是在其發(fā)展過程中存在著能源浪費(fèi)較為嚴(yán)重、污染嚴(yán)重以及能源利用效率低等問題。因此，對其能源消耗進(jìn)行預(yù)測具有重要意義。

圖1南京市2002—2012年工業(yè)企業(yè)化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)能源消耗

南京市工業(yè)企業(yè)能源消耗總量總體上呈現(xiàn)遞增趨勢，其中占比最大（約為35%）的高能耗、高污染的化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)的能源消耗也呈遞增趨勢（如圖1）。2002年消耗總量為14 943 106 t標(biāo)準(zhǔn)煤，到2012年已經(jīng)增長到27 587 914 t標(biāo)準(zhǔn)煤，是2002年的1．84倍。在總體呈現(xiàn)穩(wěn)態(tài)遞增趨勢的同時(shí)，2008年相較于2007年、2010年相較于2009年稍有減少。說明“十一五”規(guī)劃中規(guī)定的能源消耗量和污染物排放量對企業(yè)的能源消耗產(chǎn)生了影響，實(shí)行的節(jié)能減排政策取得了顯著成效。但是經(jīng)濟(jì)發(fā)展必定要以能源消耗為前提，化學(xué)原料及化學(xué)制品制造企業(yè)所消耗的能源總量遞增的趨勢是不會(huì)改變的。在2002—2012年中，2002—2005年增幅較大，環(huán)比增長率依次為21%，9%，24%；2006—2007年增速明顯回落，增長率由24%高速下降到6%；2008年出現(xiàn)了增長率為9%的大幅負(fù)增長；2009年開始緩慢回升，增長率為5%；2010年出現(xiàn)了增長率為2%的小幅度負(fù)增長；2011年開始大幅度回升；2012年又出現(xiàn)負(fù)增長，負(fù)增長率為5%。

2．2南京市化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)主要能源消耗現(xiàn)狀

南京市化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)主要能源消耗見表1?？梢钥闯觯钪饕哪茉聪氖窃?。這與我國“富煤、貧油、少氣”的能源情況相吻合，體現(xiàn)了我國能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中對煤炭的依賴。同時(shí)可以分析出，在未來一段時(shí)間內(nèi)原煤和電力總體呈遞增趨勢，汽油消耗量近幾年幾乎不變，柴油和燃料油呈遞減趨勢。

表1化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)的主要能源消耗

南京市化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)的萬元產(chǎn)值能耗自2002—2012年一直處于下降狀態(tài)，表明行業(yè)的能源利用效率得到了提高，尤其在2001—2002年的進(jìn)步驚人。從目前來看，整個(gè)化工行業(yè)正在穩(wěn)步轉(zhuǎn)型升級(jí)，化工產(chǎn)品也在隨著化學(xué)工藝的改進(jìn)而改進(jìn)。化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)共包括基礎(chǔ)化學(xué)原料制造、肥料制造、農(nóng)藥制造、涂料、油墨、顏料及類似產(chǎn)品制造、合成材料制造、專用化學(xué)品制造及日用化學(xué)品制造7個(gè)子行業(yè)。從這7個(gè)子行業(yè)產(chǎn)值來看，幾乎都達(dá)到過產(chǎn)量最多的時(shí)候，然后漸漸開始下降。這7個(gè)子行業(yè)所占化學(xué)原料及化工制品制造業(yè)的比重不斷地在改變，也就是化工行業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)在調(diào)整，隨著行業(yè)的調(diào)整，所需要的各種能源也在發(fā)生著變化。

3實(shí)證分析

3．1南京市化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)能源消耗總量預(yù)測

以南京市2002—2012年化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)能源消耗量為原始數(shù)據(jù)，有

對模型進(jìn)行檢驗(yàn)，其平均相對誤差為6．78%，模擬精度為三級(jí)，可以用來對2013—2020年南京市化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)能源消耗總量進(jìn)行預(yù)測。但考慮到在“新常態(tài)”的要求下，化工行業(yè)的增長由高速向中速轉(zhuǎn)變［10］，為了表示這一轉(zhuǎn)變，減緩增長速度，本文對原始數(shù)據(jù)先進(jìn)行弱化處理再進(jìn)行預(yù)測［11］，得到2013—2020年的能源消費(fèi)量如表2所示。

表2南京市2013—2020化學(xué)原料及化學(xué)成品制造業(yè)能源消耗總量t

從表2可以分析出，南京市未來5年內(nèi)化學(xué)原料及化學(xué)成品制造業(yè)能源消耗總量呈上升趨勢，2020年消費(fèi)量的預(yù)測值為38 950 920 t標(biāo)準(zhǔn)煤，但增長速率是相對緩慢的。

3．2南京市化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)的主要能源消耗預(yù)測

分別以2002—2012年南京市化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)中的原煤、汽油、柴油、燃料油、電力的消耗量為原始數(shù)據(jù)建立GM（1，1）模型，得到的預(yù)測參數(shù)、還原值函數(shù)、模型的相對誤差如表3所示。

表3 5種能源的GM（1，1）預(yù)測模型一覽

對5個(gè)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，原煤、汽油、柴油、燃料油的GM（1，1）預(yù)測模型平均相對誤差都大于10%，模型精度低于三級(jí)，不能用來進(jìn)行預(yù)測，需要先對這4種能源的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行平均弱化處理。表4以柴油消耗的GM（1，1）預(yù)測模型為例，說明經(jīng)過平均弱化緩沖處理之后，預(yù)測模型精度得到了提高。

表4柴油原始序列建立的GM（1，1）模型和弱化之后GM（1，1）模型對比

數(shù)據(jù)經(jīng)弱化處理后建立的GM（1，1）原始模型的平均相對誤差為6．58%，明顯低于原來的21．45%，預(yù)測模型精度得到了很大的提高，且單個(gè)數(shù)據(jù)模擬的相對誤差明顯降低，經(jīng)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷燃?jí)為三級(jí)合格，可以用來對2013—2020年的南京市化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)的主要能源消耗量進(jìn)行預(yù)測。得到的預(yù)測結(jié)果如表5所示。

表5南京市2013—2020南京市化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)的主要能源消耗量

將原煤、汽油、柴油、燃料油的原始數(shù)據(jù)平均弱化，再進(jìn)行建模得到各模型的平均相對誤差分別為2．34%，3．10%，6．58%，10．61%，可見模型的預(yù)測精度相對較高。雖然燃料油的預(yù)測精度為10．61%，但是相對于原來的30．17%，模型的精度已經(jīng)有了很大的提高，我們認(rèn)為這個(gè)精度也是可以的，不再對原始數(shù)列進(jìn)行弱化處理。從預(yù)測結(jié)果可以看出，原煤仍為主要的消耗能源，電力消耗量也呈遞增趨勢；汽油、柴油、燃料油消耗量呈遞減趨勢。以煤為主的消耗情況在很長的時(shí)間內(nèi)仍不會(huì)改變，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)在短時(shí)間內(nèi)很難改變。為了降低使用原煤引起的環(huán)境問題，化學(xué)原料與化學(xué)成品制造業(yè)可以采取以下措施：

（1）控制南京市傳統(tǒng)的化工產(chǎn)能規(guī)模及煤炭消耗量，發(fā)展新型化工技術(shù)。從長遠(yuǎn)看，化石能源終有消耗殆盡的時(shí)候，必須將傳統(tǒng)的依靠化石能源的化工技術(shù)轉(zhuǎn)化為生物質(zhì)基化工技術(shù)。生物質(zhì)能源具有數(shù)量大、環(huán)境友好、可再生以及CO2零排放等優(yōu)點(diǎn)，具有全面替代化石燃料的潛力，且能避免因煤炭資源枯竭而阻遏化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)的發(fā)展［12］。

（2）發(fā)展循環(huán)經(jīng)濟(jì)的化工業(yè)。

（3）提高煤炭資源的利用率。據(jù)相關(guān)專家分析我國的煤炭資源一次性利用率僅為27%，存在大量的浪費(fèi)。

（4）發(fā)展及推廣應(yīng)用潔凈煤技術(shù)。大力發(fā)展旨在減少污染排放和提高煤炭利用效率的煤炭加工、燃燒、轉(zhuǎn)化及污染控制等潔凈煤技術(shù)。充分利用西氣東輸?shù)挠欣麠l件，提高石油、天然氣在生產(chǎn)、生活中的比例。

4　結(jié)語

化學(xué)工業(yè)是南京市重要的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)之一，化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)在南京市化學(xué)工業(yè)中占主導(dǎo)地位，近年來以較快的速度增長，然而增長具有兩面性，在增加價(jià)值的同時(shí)也過度消耗著能源，同時(shí)伴隨著較為嚴(yán)重的能源浪費(fèi)、嚴(yán)重污染以及低效率的能源利用等問題，節(jié)能減排勢在必行。本文使用建立的GM（1，1）模型對2013—2020年的能源消耗量進(jìn)行了預(yù)測，以期能夠?yàn)檎嚓P(guān)部門制定科學(xué)合理的能源戰(zhàn)略規(guī)劃提供科學(xué)依據(jù)和理論參考。

參考文獻(xiàn)

［1］盧奇，顧培亮，邱世明．組合預(yù)測模型在我國能源消費(fèi)系統(tǒng)中的建構(gòu)及應(yīng)用［J］．系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，2003（3）：24 －30．

［2］謝乃明，劉思峰．能源消費(fèi)總量與結(jié)構(gòu)預(yù)測分析以江蘇省為例［J］．工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2009，28（1）：46－49．

［3］王建偉，宋慶亮，高潔．交通運(yùn)輸業(yè)能源消耗結(jié)構(gòu)預(yù)測模型［J］．武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)（交通科學(xué)與工程版），2013，3 （37）：509－512．

［4］宋宇辰，郭麗，孟海東．內(nèi)蒙古制造業(yè)能源消費(fèi)的組合預(yù)測模型［J］．水電能源科技，2012，30（4）：205－209．

［5］張林，張傳平．基于時(shí)間序列視角的2020年中國能源需求預(yù)測［J］．價(jià)值工程，2011（15）：22－23．

［6］梁巧梅，魏一鳴，范英，等．中國能源需求和能源強(qiáng)度預(yù)測的情景分析模型及其應(yīng)用［J］．管理學(xué)報(bào)，2004，1（1）：62－66．

［7］Lin Y，Chen M Y，Liu S．Theory of gray systems：capturing uncertainties of gray information［J］．Kybernetes，2004，33（2）：196－218．

［8］燕列雅，毛聯(lián)霞．GM（1，1）模型應(yīng)用［J］．系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，1998（10）：104－106．

［9］尹春華，顧培亮．基于灰色序列生成中緩沖算子的能源預(yù)測［J］．系統(tǒng)工程學(xué)報(bào)，2003，18（2）：189－192．

［10］李東周，張晶星．新常態(tài)下論劍：化工發(fā)展面臨新格局［J］．化工管理，2015（1）：19－23．

［11］花玲，謝乃明．政策沖擊影響下中國能源消費(fèi)預(yù)測分析及控制策略［J］．中國管理科學(xué)，2014，22（7）：18－25．

［12］鞠付棟，陳漢平，楊海平，等．化工行業(yè)節(jié)能減排新技術(shù)和戰(zhàn)略選擇［J］．化工進(jìn)展，2009（28）：1－5．

姚天祥，1971年出生，男，河南新蔡人，博士，副研究員，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向：灰色系統(tǒng)理論。

安全環(huán)保論壇

收稿日期：（2014－12－15）

作者簡介程文榮，1990年出生，女，山東臨沂人，碩士研究生，主要研究方向：灰色系統(tǒng)理論。

*基金項(xiàng)目：國家自然科學(xué)基金（71171116），教育部人文社會(huì)科學(xué)青年基金（09YJC630129）。