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        可再生能源配制策略綜合研究

        2019-04-16 09:55:20李圓趙夢宇鄭建林
        科學(xué)與技術(shù) 2019年16期

        李圓 趙夢宇 鄭建林

        摘要:能源是社會進(jìn)步、經(jīng)濟發(fā)展的重要支撐性因素,尤其是清潔可再生能源受到了世界性的廣泛重視。本文考慮能源、經(jīng)濟、環(huán)境三方面因素,建立能源應(yīng)用契約以實現(xiàn)清潔、可再生能源的最佳配置(best profile)。

        從“能源種類及其消耗量、經(jīng)濟價值”兩個方面考慮,結(jié)合能源分類與去向在605組變量中篩選出10個能源變量SOTCB,WYTCB,HYTCB,GETCB,BMTCB,NUETB,WWTCB,NGTCB,CLTCB,PATCB以及TETCV,GDPRV兩個經(jīng)濟價值變量,并依據(jù)50年數(shù)據(jù)分析給出各州能源配置。

        關(guān)鍵詞:多元線性回歸;能源配置;經(jīng)濟價值

        引言

        能源是社會進(jìn)步、經(jīng)濟發(fā)展的重要支撐性保障因素,因此問題需要考慮環(huán)境、經(jīng)濟、能源三個層面。對于各州能源配置[1]的創(chuàng)建,首先需要對找出能源配置變量,此時可以應(yīng)用能源分類和去向在能源和經(jīng)濟兩個方面進(jìn)行篩選變量,然后基于篩選后的變量分析50年能源配置變量的變化即可得到四個州的能源配置。

        1 能源配置概況

        在創(chuàng)建每個州的能源配制時本文從“能源種類及消耗、經(jīng)濟價值”兩個方面進(jìn)行闡述。針對題目所給出的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行篩選和選擇,首先本文對能源種類進(jìn)行概括有:焦炭產(chǎn)品、石油產(chǎn)品、燃料、電能等二次能源[3]來自于化石能源、太陽能、生物質(zhì)能等一次能源,由于木材與廢料概念比較模糊因此也作為一級能源考慮。因此本文在分析能源種類時便可將一系列能源用圖一中的10種一次能源去概括。與此同時,通過“msncodes”中信息可以得到能源的去向,歸總為下圖:

        通過圖1可以得到能源的去向,結(jié)合題目中所給的605種變量之間的關(guān)系可以將所有部門以及居民所耗用能源歸總考慮。其次,對于能量的表述題目中有不同的單位表示,因此本文在考慮時可以只選取其中一個,如“Thousand short tons”與“Billion Btu”本文在分析時選用量綱“Billion Btu”。

        對于MN,NGTCB、PADCB占有較高比例且居高不下,CLTCB的消耗量快速升高且1980s后消耗量占據(jù)第一,其余能源的消耗量較低且NUETB無使用。對于TX,能源消耗[5]量主要為PATCB、NGTCB其次為CLTCB,其余能源占比較少但在1990s后有較小的上升趨勢。對于AZ,TETCB、PATCB的使用占有很高比例,但是在1980s后能源消耗呈現(xiàn)多元化,尤其NUETB,另外HYTCB的使用也占有一定的比例。同理可得到不同年份下各州的不同能源的經(jīng)濟價值。

        2 能源配置模型

        2.1建立能源配置概況模型

        按照常識,能源總消耗量與各個能源消耗量呈線性關(guān)系因此用變量 分別表示不同州的能源總消耗量;用變量; 來表示A中所得的10個能源變量。建立多元線性回歸方程,如下:

        其中 是待估記的回歸系數(shù), 是隨機誤差。

        結(jié)果分析:已知 ,即有86.32%可由模型確定,F(xiàn)值大于F檢驗的臨界值, 遠(yuǎn)通過殘差圖可知第14組數(shù)據(jù)為異常數(shù)據(jù), 可以看出改進(jìn)后的結(jié)果明顯好于改進(jìn)前的,同理進(jìn)行殘差分析有:

        2.2能源概況描述

        因此根據(jù)上述模型結(jié)果可定義

        總體來看:在前期四州的清潔能源以及可再生能源利用率均不高,除NM外其余三州的核能得到快速發(fā)展。在清潔可再生能源的使用上TX、NM大體上在近期才開始使用并以風(fēng)能為主且占有較大比例,CA州長期對大部分都有使用且逐漸增大,到近期排序為WYTCB≈GETCB>SOTCB>HYTCB>BMTCB,AZ基本未利用。

        結(jié)論

        本文基于能源配置變量建立回歸方程,并依據(jù)殘差分析進(jìn)行數(shù)據(jù)剔除直至合理,使得變量之間的關(guān)系更加準(zhǔn)確;在尋找“最優(yōu)”時本文運用RSR綜合評價法對四個州進(jìn)行加權(quán)秩和比估計并排序,同時應(yīng)用TOPSIS進(jìn)行輔助分析,使得結(jié)果更具說服力。AZ在近期才開始利用WYTCB其它基本未使用;AZ也呈現(xiàn)多元化但占比不高。最后結(jié)合各州氣候、能源分布以及主要生產(chǎn)類型等地理信息分析出異同原因。

        參考文獻(xiàn)

        [1]劉政平,李薇,王深,黃國和,齊心.不確定條件下能源優(yōu)化配置與敏感性分析模型[J].可再生能源,2017,35(10):1544-1550.

        [2]王婉君,朱永強,夏瑞華.區(qū)域能源優(yōu)化配置原則設(shè)計[J].電力建設(shè),2017,38(11):113-120.

        [3]NAKATA Toshihiko,RODIONOV Mikhail,SILVA Diego,et al.Shift to a low carbon society through energy systems design[J].Science China(Technological Sciences),2010,(01):134-143.

        [4]T.V. Ramachandra. RIEP:Regional integrated energy plan[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews,2009,13(2):285-317

        [5]W.J.Dell and P.J.Brays.Z.Xiao11B NMR studies and structural modeling of Na2O---B2O3---SiO2 glasses of high soda content[J].Journal of Non-Crystalline Solids,1983,Vol.58,No.1

        (作者單位:華北理工大學(xué) 以升創(chuàng)新教育基地)

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