碳排放约束下的江苏省煤炭消费量预测

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1、碳排放约束下的江苏省煤炭消费量预测廖春云邹璠徐枫摘要本文在‘低碳经济’的背景下讨论并研究了江苏省各种经济指标对煤炭消费量的影响情况，进而引入节能，减排加以分析。问题一，针对问题一，首先采用网络调查海选出影响煤炭消费的指标,其次运用因子分析的方法找出关键因子。而就处理各项指标对煤炭消费的影响情况问题，本文引入皮尔斯相关系数法，定量讨论各项指标对煤炭消费的影响程度。最后在抽象概念转化为量化的数字模型的前提下研究节能减排，产业结构和煤炭消费之间的相互作用关系。问题二，本文以指数自回归模型，模型，和灰色模型的单项预测为出发点，基于组合预测的模型对“十二五

2、”期间及未来十年江苏省主要能源（煤炭、石油、天然气等）消费的结构进行预测。然后对本文预测的数据进行数据的优化处理。得出“十二五”期间及未来十年江苏省主要能源（煤炭、石油、天然气等）消费的优化结构。问题三，类似于问题二，我们先不考虑碳排放约束，根据历史数据，利用组合预测法对煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量进行预测，并对该预测模型进行合理性检验。而后综合考虑节能、经济发展坏境等方面，在低碳经济下，建立以GDP最大，能耗最少，排放最少的多目标规划模型，通过偏好系数法将多目标转化为单目标，采用lingo求解，得出结果。问题四，通过对以上问题的模

3、型建立和求解，分别对江苏省节能、减排目标实现路径，能源结构调整，煤炭消费政策从能源管理、产业结构调整、技术革新、能源配置、限制消费等方面提出了意见和建议。关键词：皮尔斯相关系数法模型组合预测模型偏好系数加权法多目标规划30一、问题背景与重述背景：1978年改革开放以来，中国的经济发展取得了举世瞩目的成就。2010年国内生产总值达到39.8万亿元，跃居世界第二位，国家财政收入达到8.3万亿元，“十一五”期间实现GDP年均增长11.2%。但是中国经济的高速增长是建立在高投入、高消耗、低效益的粗放型生产方式上，对中国的能源消耗和环境保护产生了巨大的压力

4、。为了遏制全球气候变暖，联合国、国际性组织和世界各国政府展开了积极的努力。1997年12月达成了《京都议定书》（简称《议定书》），《议定书》要求三十多个国家在2008至2012年使温室气体的排放量平均比1990年减少5.2%以上。20世纪90年代以来，中国始终把可持续发展战略作为基本国策，转变以浪费资源和牺牲环境为代价的传统经济发展模式，努力实现经济可持续发展、社会全面进步、资源永续利用、环境不断改善和生态良性循环的协调统一。以煤炭为主的化石能源的消费是引以温室气体排放的主要诱因。一方面，经济的发展离不开煤炭为主的能源支撑；另一方面，环境承载力迫

5、使煤炭为主的化石能源不能盲目的无限制利用，这是一个有能源开发利用的两难问题。具体问题：问题一让我们找出影响江苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量的指标，分析各指标对江苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量的影响情况，讨论江苏省煤炭消费总量及其占能源消费量的比重、第一、二、三产业煤炭消费量的变动对节能、减排和经济增长等指标产生的影响。问题二让我们在整个碳排放约束下，考虑节能目标和江苏省经济发展目标，建立一个模型，对“十二五”期间及未来十年江苏省主要能源（煤炭、石油、天然气等）消费的结构进行预测和优化。问题三让我们在整个碳排放约束下

6、，考虑节能目标和江苏省经济发展目标，建立数学模型，对“十二五”期间及未来十年江苏省煤炭消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量进行预测和优化，并对预测模型和预测结果的合理性进行检验和说明。问题四让我们根据分析的结果和结论，对江苏省节能、减排目标的实现路径以及能源结构调整、煤炭消费政策等方面提出意见和建议。30二、模型假设1．题目所给的各种数据真实可靠；2．江苏省的主要能源包括煤炭、石油、天然气；3．未来不会出现突发或者不可预知的事件影响经济发展，如自然灾害、战争等；4.大气碳排放量仅有煤炭、石油、天然气这些燃料燃烧排放；5.民众能积极响应政府节能减

7、排的号召，过低碳生活。三、符号说明：皮尔逊相关系数：节能，减排，经济增长对煤炭消费的变化率：称为发展灰数：称为内生控制灰数：极大误差域：第年单位耗能：第年单位产生量：平均每年单位产生量：第年种产业耗煤量：煤炭的炭排放系数四、问题分析本题通过用数学模型来解决碳排放约束下的江苏省煤炭消费量预测的问题。针对问题一：首先是找指标，该问题要求我们先确定影响煤炭消费量的可能指标，可行方法是先从网络进行海选指标，结合因子分析找出影响煤炭消费的主要经济指标。其次是分析它们的影响程度，考虑到影响程度的直观性和可读性，本文利用皮尔斯相关系数法将影响程度，影响效果以数

8、值的形式表达出来（再处理数据时，我们分析所给数据，为使年份统一，只选取了1995-2010年的有关数据）。最后描述煤炭消费总量及其占能源