基于组合模型的我国能源年消费总量的预测研究 the prediction research based on the combination model of the total energy consumption.pdfVIP

第26卷第1期 电力学报 V01．26No．1 2011年2月 JOURNAL0FELECTRICPOⅥ甩R Feb．201l 文章编号：1005-6548(2011)01-0037-04 基于组合模型的我国能源年消费总量的预测研究 雷蕾，张建，赵凌 (四川师范大学数据分析与可视化计算研究室，成都610068) 进行了分析。采用最小化方差的方法进行对两个单项预测的结果进行权重分配，建立组合预测模型，并对我国2008年 至2012年能源年消费总量进行预测。结果表明组合模型的预测结果比两个单项模型的预测结果理想。 关键词：能源消费；组合预测；ARXMA；GM(1．1) 中图分类号：F224．7 文献标识码：A 能源是一个国家经济增长和社会发展的重要物质 大，模型的拟合优度逐渐降低。本文作者考虑到时间 基础。自1978年改革开放以来，随着我国经济社会序列模型短期预测较精确的特点，再者，在能源消费 的飞速发展，能源消费量增长迅速。虽然近几年由于 内外部影响因素无法确知、可供分析样本较少的情 能源工业的发展，我国短期的能源供应基本满足需 况，我们将对1990年至2007年我国能源消费总量建 求，但是长远来看能源供需形势任然十分严峻11I。我 国未来的能源基础能否支撑社会经济的可持续发展， 分析，结合两个模型的优势，对我国能源消费总量做 已经成为国内外关注的重要问题。因此做好未来能源 组合预测。 消费预测分析，为能源规划及政策的制定提供科学的 2模型建立 依据，对于保持我国社会经济健康、持续、稳定的发 展具有重要的理论与现实意义121。 2．1 概述 1研究背景 本文对ARXMA模型的建立分为两个步骤：首先 国内外许多学者机构对能源消费问题进行过广泛 据(见表1)做一元线性回归，然后再对回归后的残差 研究，提出了许多能源消费预测方法，如能源消费弹 建立ARMA模型。 性系数法、投入产出法、因素分析法、回归分析法、 表1 1990年至2007年中国能源消费总量统计 部门分析法。这些方法大多属于探究现象与能源需 单位：万t标准煤 求之间的因式关系或结构比例关系，并根据这些关系 能源年消 能源年消 能源年消 来预测能源需求。这些方法的缺陷在于：能源消费往 年份 费总最 年份 费总鼍 年份 费总量 往受到多因素的制约，并且这些因素之间的关系很复 1990 98703 1996138948200215l797．3 杂，如果使用上述模型进行预测比较困难，而且由于 1991 1037833 相关因素未来值的不确定性，也容易导致预测结果的 1992 109170 19981322142004203226．7 1993 115993 199913383l 2005224682 不理想。 122737 138 1994 2000 552．62()()6 2|46270 如果选取模型的标准是追求预测精度的极大化，