王飛飛，周偉杰

（常州大學, 江蘇 常州 213164）

能源對經(jīng)濟具有支撐作用，但能源消費的持續(xù)增長，將會導致大氣中碳排放增多。為了能實現(xiàn)綠色經(jīng)濟和可持續(xù)發(fā)展，碳的排放量應(yīng)逐步減少。增加天然氣消費是減少碳排放的可選路徑之一。為此，準確預測天然氣消費具有重要意義。江蘇省位于我國東部沿海，屬于長三角經(jīng)濟帶。其自然資源較少，能源較為短缺。長期以來，江蘇經(jīng)濟發(fā)展受到能源制約。從2002年開始江蘇省能源消費進入了快速增長階段，且江蘇省能源消費結(jié)構(gòu)嚴重不合理，使得環(huán)境問題也逐步凸顯出來。為此，準確預測天然氣消費能為江蘇省能源規(guī)劃提供政策建議。

1. 天然氣消費研究現(xiàn)狀

天然氣消費系統(tǒng)有非線性、復雜性、不確定等特點，其影響因素較多。利用統(tǒng)計計量和人工智能模型可以獲得較高的建模精度。然而，統(tǒng)計計量和人工智能模型需要大量的樣本才能確保建模結(jié)果的穩(wěn)定性和精確性。而在實際中，大樣本量可能難以滿足。如經(jīng)濟指標統(tǒng)計口徑的改變導致收集到的目標樣本變少，數(shù)據(jù)收集成本因素導致的樣本過少等。這使得部分學者開始尋求對樣本量要求較低的模型來預測。灰色系統(tǒng)以“部分信息已知，部分信息未知”“小樣本”、“貧信息”的不確定性系統(tǒng)為研究對象，通過提取系統(tǒng)內(nèi)部的部分已知信息，達到認識系統(tǒng)規(guī)律的目的。鑒于灰色系統(tǒng)對樣本量及其分布要求并不嚴苛，以及在貧信息、不確定系統(tǒng)中也能維持較高的精度[1-2]，越來越多的學者應(yīng)用灰色系統(tǒng)理論對其建模分析[3-5]。如天然氣預測、霧霾[6]、冰凌災害[7]、復雜裝備預測等[8]。全延增利用北京市2013年-2017年天然氣消費量數(shù)據(jù),使用灰色分數(shù)階FGM(1,1)模型,對北京市天然氣消耗量進行預測,為政府、企業(yè)提供決策參考[9]。Shaikh提出優(yōu)化的非線性灰色模型用于中國天然氣需求量預測中[10]。單一的灰色模型適合研究波動較小的時間序列，而對于具有明顯非線性季節(jié)特征的時間序列，其數(shù)據(jù)波動較大。為此有一些學者提出了組合預測方法。魏云云構(gòu)建基于灰色關(guān)聯(lián)下的GA—Bp模型，用于能源需求預測季節(jié)序列[11]。盧奇構(gòu)建組合預測模型應(yīng)用于我國能源消費系統(tǒng)中[12]。Wang等人通過將季節(jié)性時間序列按月或季度劃分為不同的集，引入了一種數(shù)據(jù)分組的灰色組合模型來預測季度水力發(fā)電量[13]。結(jié)果表明，該方法優(yōu)于其它基準方法。然而，灰色模型針對季節(jié)序列的預測并不多見。為了描述并處理月度、季度序列存在的季節(jié)性特征，有學者將季節(jié)因子與灰色模型結(jié)合來對季節(jié)序列建模，取得一定的預測效果。如針對南澳月度電力預測提出的SFGM(1,1)模型和針對中國季度電力數(shù)據(jù)構(gòu)建的SGM(1,1)模型[14-15]。

本文將利用灰色GM(1,1)模型對江蘇省的天然氣消費進行預測，并根據(jù)預測結(jié)果，對未來能源規(guī)劃給出相應(yīng)的政策建議。

2. 模型構(gòu)建

定義1[16]設(shè)X(0)為非負序列，，1—AGO序列，Z(1)為X(1)的緊鄰均值生成序列，稱為GM（1，1）的灰色微分方程模型，同時，稱為灰色微分方程。

3. 江蘇省天然氣消費預測

基于國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)庫收集的江蘇省2005-2020年的天然氣數(shù)值，見圖1左側(cè)?？梢钥闯?，天然氣消費呈逐年遞增趨勢。同時，從圖1右側(cè)可見天然氣消費的增速在2008年后有較大幅度降低，在2011、2015、2017年有較大的增幅，整體而言，天然氣消費的增速呈現(xiàn)波動形態(tài)。這意味著在建模預測時需要考慮不同發(fā)展時期的特征，而不能用一個模型將所有年份數(shù)據(jù)都考慮在內(nèi)?？紤]到GM(1,1)滑動窗模型可以刻畫不同階段的發(fā)展速度，因此將利用GM(1,1)滑動窗模型來預測江蘇省天然氣消費數(shù)據(jù)。

圖1 江蘇省天然氣消費

在利用GM(1,1)滑動窗滾動建模時，采用多少個數(shù)據(jù)建模是需要分析的。為了計算簡便，本文將研究滑動窗口為固定常數(shù)下的GM(1,1)建模問題，對于變動窗口下的GM(1,1)模型暫不考慮。建模的步驟如下：

Step1.選擇建模個數(shù)為4、5、6、7、8、9、10、11， 4為GM(1,1)建模最少個數(shù)。預測個數(shù)為5，即h=5。

Step2.根據(jù)不同的建模擬合個數(shù)，對其分別進行滑動窗建模，如建模個數(shù)為6，則從原始序列中前6個數(shù)來構(gòu)建GM(1,1)模型；并向前進行5步預測。

Step3.對不同窗口長度下的滑動GM(1,1)模型的5步向前預測計算其平均絕對誤差，從中找到建模的最優(yōu)長度。

表1 不同窗口長度下的GM(1,1)建模精度

通過對江蘇省能天然氣耗費量在不同窗口長度下的建立GM(1,1)模型5步向前預測，其MApE可見表1。從表1可以看出，天然氣的最優(yōu)建模長度為10。為此，本文利用2011-2020年的10個數(shù)據(jù)對江蘇省天然氣消費進行預測。結(jié)果見圖2。江蘇省天然氣在四十五期間的預測值分別為：372.20、426.11、487.82、558.47、639.35億立方米，總體上呈現(xiàn)遞增形態(tài)，這表明在未來5年，天然氣消費將逐步增加，這將有利于碳排放的降低，為江蘇省的經(jīng)濟平穩(wěn)健康發(fā)展提供保障，實現(xiàn)經(jīng)濟的綠色發(fā)展。

圖2 江蘇省天然氣預測

4. 結(jié)論與建議

本文利用GM(1,1)模型對江蘇省天然氣消費進行預測，首先利用滾動GM(1,1)模型選出最優(yōu)建模個數(shù)，其次在此基礎(chǔ)上，對在十四五期間的江蘇省天然氣消費進行預測。根據(jù)預測結(jié)果，提出以下相關(guān)建議。

4.1 努力增加天然氣產(chǎn)量

天然氣作為一種清潔能源，燃燒時產(chǎn)生的二氧化碳少于其他化石燃料，可以有效降低碳排放。在保持江蘇省現(xiàn)有天然氣產(chǎn)量的同時，要加大對揚子、鹽城地區(qū)天然氣的勘探開發(fā)力度，同時也要加大對礦業(yè)創(chuàng)新技術(shù)的重視。此外，為保證天然氣的穩(wěn)定供應(yīng)，采取多種途徑尋求天然氣來源也是十分必要的，如不僅可以從中亞國家進口液化石油氣，還能夠從俄羅斯和美國進口液化石油氣。

4.2 推進天然氣儲備體系建設(shè)

為了刺激天然氣消費的穩(wěn)定增長，需要進一步提高江蘇省的調(diào)峰和應(yīng)急供應(yīng)能力。首先,在調(diào)峰設(shè)施的建設(shè)方面,優(yōu)先建設(shè)儲氣庫和配備多種互補的渠道，由多個運營商,構(gòu)建城市應(yīng)急儲備設(shè)施，以便液化天然氣接收站天然氣管道加壓存儲。盡管江蘇省有3個儲氣庫，但仍需新建儲氣庫以提高調(diào)峰能力。其次，在應(yīng)急供氣保障機制上，建立集供氣、儲氣、調(diào)峰、應(yīng)急供氣、保障聯(lián)動為一體的綜合協(xié)調(diào)體系，積累相應(yīng)的經(jīng)驗，滿足高峰時期的天然氣需求。

4.3 建立天然氣市場化定價機制

理順天然氣價格形成過程，改革天然氣定價機制，既能有效釋放天然氣市場活力，又激發(fā)競爭力的重要因素。在借鑒美、英天然氣市場化定價的基礎(chǔ)上，江蘇省可以根據(jù)天然氣消費情況擇優(yōu)開展天然氣價格改革試點。此外，要增加天然氣消費，既要優(yōu)化能源消費，也需要鼓勵部分行業(yè)或企業(yè)選擇天然氣能源，同時也要逐步培養(yǎng)公眾環(huán)保習慣，增強公眾的環(huán)境意識。