鄒紹輝，丁治立

(1.西安科技大學(xué)管理學(xué)院，陜西 西安 710054；2.西安科技大學(xué)能源經(jīng)濟與管理研究中心，陜西 西安 710054)

天然氣是一種重要的能源，由于其高效、清潔而越來越受各國政府的重視。同時，天然氣還具有經(jīng)濟效益高、安全可靠的優(yōu)點，因此天然氣被廣泛地應(yīng)用于發(fā)電、化工、城市燃氣等工業(yè)領(lǐng)域和生活領(lǐng)域。在中國，天然氣的使用量從1986年的142.2億m3上升到2015年的1 947.6億m3，將近翻了14倍，年均增長率高達9.7%?！笆濉币?guī)劃指出，到2020年，中國天然氣的使用量在能源使用總量的占比將會達到10%，而2015年這一指標僅為5.9%，這意味著在“十三五”期間中國政府將會大力發(fā)展天然氣。中國現(xiàn)今消耗的天然氣來源于兩種途徑，一是靠自己生產(chǎn)，二是靠進口。以2015年為例，中國天然氣消費總量為1 947.6億m3，其中進口量所占比重超過30%。因此，準確地預(yù)測未來天然氣需求量不但對能源戰(zhàn)略的制定和政策制定者的規(guī)劃有一定的參考價值，而且對規(guī)劃天然氣進口和生產(chǎn)具有顯著意義。

國內(nèi)在能源需求、煤炭需求預(yù)測方面的研究起步較早，現(xiàn)今已取得了豐碩成果，而在天然氣需求預(yù)測方面的研究則相對較少。早期研究表明，組合預(yù)測模型可較好的克服單一預(yù)測模型的缺陷，殷建成等[1-2]使用組合模型對天然氣需求進行了相關(guān)研究，研究表明，相對于線性回歸預(yù)測法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測法、灰色系統(tǒng)預(yù)測法，組合模型的預(yù)測精度更高。李哲等[3]首次利用多項式趨面分析理論，并通過最優(yōu)擬合原則建立起天然氣消費需求量與國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)和人口數(shù)量相關(guān)的最佳數(shù)學(xué)預(yù)測模型，并使用該模型對未來天然氣消費需求量進行了預(yù)測分析。XU Guang等[4]建立了PCMACP模型，該模型是移動平均模型和二階多項式曲線模型結(jié)合形成的，作者利用該模型對2007～2008年我國的天然氣需求量進行預(yù)測。眾多研究表明，在天然氣需求預(yù)測方面，組合模型具有較好的表現(xiàn)，但隨著天然氣需求系統(tǒng)的復(fù)雜化，以及越來越多的非線性因素的出現(xiàn)，導(dǎo)致組合模型的預(yù)測精度有待提高。

過去的一些研究表明，人工智能技術(shù)在能源需求預(yù)測領(lǐng)域具有良好的表現(xiàn)，人工智能需求預(yù)測模型具有較強的靈活性和較好的預(yù)測能力，能夠解決復(fù)雜的能源需求系統(tǒng)和越來越多的非線性因素的出現(xiàn)而帶來的系列問題，因此人工智能技術(shù)也越來越受研究人員的關(guān)注和青睞。羅東坤等[5]使用了改進型的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對未來天然氣需求量進行預(yù)測，結(jié)果表明未來10年天然氣的需求仍很強勁，國內(nèi)天然氣供應(yīng)難以滿足長期需求。馮雪等[6]使用RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性集成模型對天然氣需求進行預(yù)測，研究結(jié)果表明，該模型的預(yù)測精度極高，且非常穩(wěn)定。鑒于人工智能技術(shù)在能源需求預(yù)測領(lǐng)域的優(yōu)良表現(xiàn)，本文將使用智能優(yōu)化技術(shù)建立天然氣需求預(yù)測模型，對我國未來天然氣需求量進行預(yù)測。

1 DDE-BAG算法介紹

Yong[7]在2010年提出BA算法，即蝙蝠算法，它是通過對蝙蝠尋找獵物和覓食的過程進行模擬而得出來的一種啟發(fā)式搜索算法。與其他的一些算法相比，蝙蝠算法具有更好的準確性和有效性，并且在算法運行過程中，不需要設(shè)置過多的參數(shù)。雖然標準的蝙蝠算法與傳統(tǒng)的優(yōu)化算法相比有一定的優(yōu)勢，但收斂速度慢、精度低的問題仍然存在。為了提高蝙蝠算法的局部搜索能力，盛孟龍等[8]引入一種交叉變換的方式更新蝙蝠群體位置的方式，以此提高了蝙蝠算法的局部搜索能力，Cai X等[9]使用高斯擾動代替最初的均勻擾動以提高蝙蝠算法的局部搜索能力。DE算法即差分進化算法，由R Storn等[10]于1997年正式提出，它也是一種啟發(fā)式演化算法，它具有收斂速度快、不易陷入局部最優(yōu)解、待定參數(shù)少的特點，因此得到了廣泛地應(yīng)用。DE算法雖然性能優(yōu)異，但是也存在著一定的局限性，因此，有很多學(xué)者也對它進行了改進。R Mallipeddi等[11]將原始DE算法的交叉策略進行改變，形成一種EPSDE算法，研究結(jié)果表明這種新算法在收斂速度上提升了很多。肖輝輝等[12]將BA算法和DE算法進行了結(jié)合，得到了DEBA算法，仿真表明，與單個的DE算法和BA算法相比，DEBA 算法在收斂速度和搜索能力以及精確度等方面得到了很大的提升。

雖然相對于BA算法、DE算法來說，原始的DEBA算法無論是在搜索能力上還是在收斂速度上都有很大提高，但是在解決龐大而復(fù)雜的天然氣需求問題上，還存在著收斂速度不足、計算緩慢的問題，因此本文根據(jù)自適應(yīng)原理，并使用高斯擾動，對原始的DEBA算法進行改進，形成DDE-BAG算法，具體過程見圖1。

圖1 DDE-BAG算法流程圖

2 天然氣需求評估模型

基于天然氣需求影響因子建立多重線性和指數(shù)形式的天然氣需求評估模型，多重線性模型表達式見式(1)，指數(shù)模型表達式見式(2)。

(1)

(2)

式中：NGD為天然氣需求總量；xi為影響天然氣需求的第i個因子；n為影響因子的個數(shù)；w0、wi、wit為預(yù)測模型的系數(shù)。

為了獲得天然氣求預(yù)測模型的最優(yōu)系數(shù)，本文將均方誤差作為目標函數(shù)，使用DDE-BAG優(yōu)化方法求得預(yù)測模型的最優(yōu)系數(shù)，目標方程見式(3)。

(3)

3 天然氣消耗影響因子及分析

3.1 影響因子的選取

天然氣需求系統(tǒng)是一個龐大且復(fù)雜的系統(tǒng)。影響天然氣需求的因素眾多，一些學(xué)者研究認為經(jīng)濟增長、國家能源政策、人口數(shù)量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、科技發(fā)展水平、天然氣儲量、天然氣價格等因素都會影響到天然氣的需求。結(jié)合以往的相關(guān)文獻，本文選取四個影響因素作為模型的輸入因子，分別是：人均生活用氣量x1、天然氣在能源消耗中的占比x2、經(jīng)濟增長x3以及人口城鎮(zhèn)化率x4。相關(guān)數(shù)據(jù)均來自《中國能源統(tǒng)計年鑒2016》，詳細數(shù)據(jù)見圖2。

右軸-GDP;左軸-其余各物理量圖2 各影響因子與天然氣消耗量實際值

1) 人均生活用氣量。作為天然氣終端消費，人均生活用氣量對天然氣的供求關(guān)系有著一定的影響。近30年來，我國的人均生活用氣量呈現(xiàn)出迅速增長的趨勢，年均增長率為17.04%。在21世紀之前的15年里，我國人均用氣量年均增長率為15.7%。進入21世紀以來，我國人均用氣量明顯提升，年均增長率為18.43%，其中2001年、2006年、2007年、2010年、2011年的增長率均在25%以上，甚至達到39%。很顯然，人均生活用氣量的增長對天然氣的消耗有著積極影響。

2) 天然氣消耗在能源消耗中的占比。由于中國是一個煤炭資源相對豐富的國家，因此煤炭便成為這個國家的主流資源，年煤炭消費在能源消費中的占比達到64%以上。而天然氣的使用較少，截至2015年，天然氣的消費量在總的能源消費量中的占比僅為5.9%，但是，近30年來，這一指標發(fā)生了翻天覆地地變化，從1986年的2.3%增長到2015年的5.9%，增長了3.6%。因此，本文認為天然氣消費的比重是影響天然氣消費的因素之一。

3) 經(jīng)濟增長。GDP是衡量經(jīng)濟增長的重要指標，因此本文使用GDP來衡量中國的經(jīng)濟增長。隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展，中國的GDP由1986年的103.76百億元增長到2000年的1 002.8百億元，年均增長率為17.9%，同時期的天然氣消耗量由142.2億m3增長到253.5億m3，年均增長率為4.77%；進入21世紀以來，GDP的年均增長率為13.8%，同時期的天然氣消耗量則出現(xiàn)了爆炸式的增長，年均增長率高達15.57%。很顯然，GDP的增長對天然氣的消耗有積極影響。

4) 人口城鎮(zhèn)化率。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，中國的城鎮(zhèn)化發(fā)展水平也越來越高。而在城鎮(zhèn)化發(fā)展的同時，伴隨著越來越多的居民使用天然氣，這直接導(dǎo)致天然氣的需求結(jié)構(gòu)發(fā)生改變，進而對天然氣需求產(chǎn)生巨大影響。1986年以來，中國的人口城鎮(zhèn)化率由最初的24.52%提升至2015年的56.10%，城鎮(zhèn)人口從2.6億人提升至7.7億人，增加了5.1億人，人口總數(shù)的上升增加了對天然氣的需求。因此，本文認為人口城鎮(zhèn)化率對天然氣的需求有著積極影響。

3.2 數(shù)據(jù)分析

為研究選取的四個因子對天然氣需求的影響狀況，本文對這些因素進行通徑分析。通徑分析[13]是數(shù)量遺傳學(xué)家Sewall Wright在1921年提出，該方法不但消除了傳統(tǒng)多元回歸分析方法不能消除多重共線性的缺陷，能夠通過直接通徑、間接通徑和綜合通徑將自變量和因變量之間的相關(guān)性分解，從而能夠分析各個自變量對因變量的直接、間接影響以及綜合影響。在之前的相關(guān)研究中，通徑分析在能源領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。宋長明等[14]利用主成分分析和通徑分析的方法分析了經(jīng)濟發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、人口因素、能源效率和城鎮(zhèn)化水平對能源消費的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。彭新育等[15]使用通徑分析方法比較了經(jīng)濟增長、人口增長、工業(yè)化水平，城市化比例以及能源結(jié)構(gòu)對能源需求的影響力度。盧全瑩等[16]利用通徑分析篩選出天然氣消費的核心影響因素，發(fā)現(xiàn)人口和城鎮(zhèn)化率是天然氣消費的主要推動因素，GDP是天然氣消費的主要限制因素。

在進行通徑分析之前，首先需要對因變量進行正態(tài)性檢驗，由于本文所選樣本的樣本容量為30，屬于小樣本，因此選取Shapiro-Wilk方法進行檢驗。檢驗結(jié)果見表1，統(tǒng)計量為0.748，偏度為0，說明NGD服從正態(tài)分布，可以進行通徑分析。通徑分析的結(jié)果見表2。

由表2可以看出，所選取的四個影響因子與天然氣需求量的相關(guān)系數(shù)均在0.9以上，表明這四個影響因子與天然氣消耗量高度相關(guān)。其中經(jīng)濟增長對天然氣消耗量的直接影響最大，這是因為中國目前還處于發(fā)展階段，經(jīng)濟增長主要依靠工業(yè)拉動，而工業(yè)的發(fā)展又離不開能源的支撐。人口城鎮(zhèn)化率對天然氣需求量的直接影響為負。判定系數(shù)R2=0.9989，說明選定的四個影響因子對被解釋變量的解釋能力達到99.89%，證明選取的四個影響因子是有效的。

4 評估結(jié)果

4.1 模型系數(shù)優(yōu)化

本文使用1990年、1995年、2000年、2005年、2010年和2015年的數(shù)據(jù)作為測試集，用以檢測模型；其余各年的數(shù)據(jù)作為訓(xùn)練集，用以訓(xùn)練模型系數(shù)。DDE-BAG優(yōu)化算法通過Matlab來編譯和實現(xiàn)。算法應(yīng)用到的參數(shù)設(shè)置見表3。

表1 因變量NGD的正態(tài)性檢驗

表2 通徑分析結(jié)果

表3 DDE-BAG算法參數(shù)設(shè)置

當(dāng)DDE-BAG算法運行到最大迭代次數(shù)時，分別獲得兩種模型系數(shù)的計算結(jié)果，如下所示。

wMLR=[w0,w1,w2,w3,w4]=[5.1200 2.8457 5.1200 0.0147 -0.2898]；

wEXP=[w0,w1,w2,w3,w4,w5,w6,w7,w8]=

[-4.8334 5.1003 0.8612 3.1708 1.8519 0.1257 0.6337 -5.1200 -0.4536]

4.2 模型評估

為了檢測兩種模型的預(yù)測精度，使用兩種模型分別對1986～2015年的天然氣需求量進行預(yù)測，將得到的擬合值和觀察值進行擬合，擬合情況見圖3。由圖3可以看出，兩種模型均具有很好的擬合能力。為了進一步比較兩種模型的優(yōu)劣性，本文使用判定系數(shù)(R2)和平均絕對百分誤差(MAPE)對兩個模型進行評價，計算結(jié)果見表4，各年的絕對百分誤差見圖4。兩個指標的計算式分別見式(4)和式(5)。

(4)

(5)

圖3 兩種模型預(yù)測各年天然氣消耗量及天然氣實際消耗量

表4 兩種模型擬合度及整體誤差對比

判定系數(shù)平均絕對百分誤差訓(xùn)練集測試集全集訓(xùn)練集測試集全集NGDMLR99.81599.97299.8595.9003.2245.292NGDEXP99.81899.86099.8314.5284.9824.612

圖4 兩種模型各年預(yù)測值的絕對誤差

結(jié)合表4和圖4可以看出，兩種模型在進行預(yù)測的時候均存在一定的誤差，多重線性模型在對全集進行預(yù)測時，誤差為5.29%，指數(shù)模型此時誤差相對較低，僅為4.16%。而在對測試集進行預(yù)測時，指數(shù)模型的預(yù)測誤差為4.982%，遠遠超過了線性模型的3.224%。在判定系數(shù)方面，兩種模型的判定系數(shù)均達到99%以上，表明兩個模型均具有很好的擬合度，這也佐證了圖3中三條曲線的擬合效果。綜上所述，本文建立的多重線性預(yù)測模型和指數(shù)預(yù)測模型都是有效的，都能用來預(yù)測中國未來年的天然氣需求量。

5 中國天然氣需求預(yù)測

作為一個能源消費大國，精準預(yù)測未來天然氣需求量對中國政府的能源戰(zhàn)略規(guī)劃和天然氣進口與生產(chǎn)政策的制定具有重要意義，因此本文使用兩種方式對中國未來十五年的天然氣需求量進行預(yù)測。方式一：采用曲線擬合的方法來預(yù)測四個影響因子的取值；方式二：采用情景假設(shè)的辦法來獲取四個影響因子的取值。

5.1 方式一：曲線擬合法

使用1986～2015年的人均生活用氣量、天然氣消費在能源消費中的比重、GDP、人口城鎮(zhèn)化率的數(shù)據(jù)作為樣本，進行曲線擬合，為獲得精準的擬合曲線，對四個變量分別進行一階、二階、三階擬合(圖5～8)，并使用擬合優(yōu)度R2和調(diào)整R2對擬合曲線進行評價。擬合結(jié)果見圖5～8，R2和調(diào)整R2的計算結(jié)果見表5。

圖5 人均生活用氣量擬合圖

圖6 天然氣在能源消費中的比重擬合圖

圖7 GDP擬合圖

圖8 人口城鎮(zhèn)化率擬合圖

表5 各擬合曲線的擬合優(yōu)度

1階擬合2階擬合3階擬合人均生活用氣量R20.72470.96310.9891調(diào)整R20.71490.96040.9878天然氣消費在能源R20.62070.97860.9889消費中的比重調(diào)整R20.65890.9770.9876GDPR20.82450.98450.9954調(diào)整R20.81830.98330.9949人口城鎮(zhèn)化率R20.97860.99370.9989調(diào)整R20.97790.99330.9988

從圖5～8可以看出，3階擬合曲線與原始數(shù)據(jù)的擬合程度明顯優(yōu)于1階擬合曲線和2階擬合曲線，從表5可以看出，3階擬合曲線的判定系數(shù)R2和調(diào)整R2也大于1階擬合曲線和2階擬合曲線的R2和調(diào)整R2,而且均在0.985以上，說明98.5%以上的變量取值可以用3階擬合曲線來解釋。因此得到四個影響因子(x1,x2,x3,x4)和年份(y)之間的表達式，見式(6)～(9)。

x1(y)=0.002529y3-15.12y2+

3.01×104y-2.001×107

(6)

x2(y)=0.0002486y3-1.471y2+

2922y-1.935×106

(7)

x3(y)=0.4251y3-2539y2+

5.055×106y-3.354×109

(8)

x4(y)=-0.001445y3+8.694y2-

1.743×104y+1.164×107

(9)

采用式(6)～(9)可得到2016～2030年中國人均生活用氣量、天然氣消耗在能源消耗中的比重、GDP以及人口城鎮(zhèn)化率的數(shù)值，在使用兩種模型進行預(yù)測，得到的結(jié)果見圖9。通過多重線性模型進行預(yù)測，在2030年，中國天然氣的需求量將會達到8 665.35億m3，是2015年實際消耗量的4.5倍；通過指數(shù)模型進行預(yù)測，得到的結(jié)果是，在2030年，中國天然氣需求量將會更高，達12 113.18億m3，是2015年實際消耗量的6.2倍。

圖9 曲線擬合法預(yù)測結(jié)果

5.2 方式二：情景假設(shè)法

在該方式中，以2015年為基準，進行以下假設(shè)。

1) 人均生活用氣量。根據(jù)中國政府的《能源發(fā)展“十三五”規(guī)劃》可得，2020年中國總能源消耗量大約為50億t標準煤，其中天然氣的占比為10%，即5億t標準煤，大約為4 103億m3，則此時人均用氣量為54 m3。因此假設(shè)，2016～2020年中國的人均生活用氣量的年均增長率為15.7%，2021～2031年該指標為10%。

2) 天然氣消耗在能源消耗中的比重。根據(jù)中國政府的《能源發(fā)展“十三五”規(guī)劃》指出，到2020年天然氣的消耗在能源消耗中所占比重要達到10%，因此假設(shè)2016～2020年天然氣消耗在能源消耗中所占比重的年均增長率為11.13%，之后十年該指標有所下降，假設(shè)2021～2030年該指標為8%。

3) 經(jīng)濟增長。根據(jù)中國政府的“十三五”規(guī)劃指出，2016～2020年中國經(jīng)濟年均增長率不得低于6.5%，因此假設(shè)2016～2020年中國的經(jīng)濟增長速度為7%,假設(shè)2021～2030年中國的經(jīng)濟增長速度有所下降，年均增長率為5%。

4) 人口城鎮(zhèn)化率。根據(jù)中國政府2017年1月25日印發(fā)的《國家人口發(fā)展規(guī)劃(2016—2030年)》可知，常住人口城鎮(zhèn)化率2020年達到60%，2030年達到70%。因此假設(shè)2016～2020年中國人口城鎮(zhèn)化率的增長率為1.35%，2021～2030年的該指標為1.55%。相關(guān)指標變化狀況見表6。

表6 方式二各影響因子變化設(shè)置

根據(jù)表6，可得出各個影響因子在2016～2030年的數(shù)值變化，借此對中國未來十五年的天然氣需求量進行預(yù)測，得到的結(jié)果見圖10。通過方式二，使用多重線性模型預(yù)測出的結(jié)果為，在2030年中國天然氣需求量為7 278.9億m3，是2015年的3.7倍；使用指數(shù)模型預(yù)測出的結(jié)果為，在2030年中國天然氣需求量為13 534.7億m3，是2015年的6.7倍。

圖10 情景假設(shè)法預(yù)測結(jié)果

5.3 討 論

將兩種方式下的預(yù)測結(jié)果進行比較，就會發(fā)現(xiàn)，兩種預(yù)測結(jié)果的差值并不大，這說明中國未來天然氣需求量大致會隨著這種趨勢進行變化。方式一與方式二相比，方式一中，經(jīng)濟增長的速度明顯大于方式二的經(jīng)濟增長速度，而方式二的人口城鎮(zhèn)化比率明顯大于方式一的人口城鎮(zhèn)化比率，方式一的人口城鎮(zhèn)化率是按照先增后減的規(guī)律進行變化，在2023年左右達到最大值，方式二的人口城鎮(zhèn)化比率是一直增大的。

根據(jù)中國的《能源發(fā)展“十三五”規(guī)劃》可知，到2020年，中國的能源總需求為50億t標準煤，其中天然氣的占比達到10%。也就是說，2020年中國天然氣需求量約為4 103億m3。在預(yù)測結(jié)果中，兩種方式下，線性模型的預(yù)測值均不能達到這一目標；在指數(shù)模型的預(yù)測結(jié)果顯示，使用方式一的預(yù)測2020年的天然氣需求量為3 965.8億m3，此時天然氣的占比為9.4%，略小于占比為10%的目標；而方式二的預(yù)測值為4 216.7億m3，此時天然氣的占比為10.01%，基本達到規(guī)劃目標。同時，由于方式二中，各變量的變化趨勢更加符合我國的現(xiàn)有國情，因此，本文認為方式二的預(yù)測結(jié)果更為準確。通過查閱《中國能源統(tǒng)計年鑒2017》和相關(guān)行業(yè)數(shù)據(jù)可知，2016年中國天然氣消耗量為2 098.0億m3，2017年天然氣消耗量大致為2 300億m3，這與使用指數(shù)模型和方式二所獲得的預(yù)測值極為相近，誤差僅為3%，進一步說明方式二的預(yù)測效果更為有效。因此，根據(jù)上述預(yù)測結(jié)果可知，我國未來十五年天然氣需求量仍將會以9.04%～13.53%的年均增長率持續(xù)增長。屆時，天然氣需求仍將是整個能源需求系統(tǒng)中增長速度最快的能源。

與快速增長的天然氣需求相比，我國天然氣的生產(chǎn)量增長相對較慢。進入21世紀以來，我國天然氣生產(chǎn)量年均增長率為11.23%，而同時期天然氣需求量年均增長率高達15.57%。從2006年開始，我國天然氣需求量超過生產(chǎn)量，且這一差額逐年增加，到2015年，這一差值達到618.6億m3，約占全年需求量的31%。若在今后15年，我國天然氣生產(chǎn)量繼續(xù)以11.23%的速度增長，則到2030年，我國天然氣需求量將會是生產(chǎn)量的1.11～2.06倍。面對強勁的天然氣需求，政府需要制定更有效的天然氣供需策略。

6 結(jié) 論

1) 利用通徑分析的方法分析了人均生活用氣量、天然氣在能源消耗的占比、經(jīng)濟增長以及人口城鎮(zhèn)化率對天然氣需求量的影響，結(jié)果表明，天然氣需求量和這四個因素之間的相關(guān)程度極高，其中，經(jīng)濟增長對天然氣需求量的直接影響最大。

2) 采用自適應(yīng)和高斯擾動原理改進的差分蝙蝠算法(即DDE-BAG)構(gòu)建的天然氣預(yù)測模型預(yù)測誤差極小，在5.5%以內(nèi)，因此該模型具有極高的實用性。使用該模型對未來中短期天然氣需求量進行預(yù)測，具有極高的可信程度。

3) 預(yù)測結(jié)果表明，在未來15年里，我國的天然氣需求量將繼續(xù)增長，年均增長率在9.04%～13.53%，到2020年，我國天然氣需求量在3 356.5億～4 216.7億m3之間，2030年我國天燃氣需求量在7 278.9億～13 534.7億m3之間，國家應(yīng)對此做好準備，調(diào)整天然氣的生產(chǎn)和進口策略。