自然-基于主成分分析法分析北京市能源供应链的主要影响因素

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1、基于主成分分析法分析北京市能源供应链的主要影响因素摘要 近年来,北京市在能源发展和节能方面取得了较好成绩,能源供应能力持续增强,设施水平稳步提高,能源结构显著改善,但仍然存在一些需要解决的问题,本文将对影响北京市能源供应链的影响因素进行主成分分析找出影响北京市能源供应链的主要影响因素。  关键词 能源供应链 主成分分析 主要影响因素  中图分类号:F274文献标识码:A  一、引言  所谓能源供应链就是指由原始一次能源开始,一次能源及由其加工转换得到的二次能源流动到冷热电联产厂,再流动到分布式网络中的配送站,最终流动到各个用户,这样一个涉及多个组织的能源网络。为了研究的方便,本文将

2、对北京市能源供应链的构成进行简化,主要考虑单个一次能源及由其加工转换得到的二次能源流动到冷热电联产厂,再流动到分布式网络中的配送站,最终流动到各个用户的简单那能源网络,略去其中的复杂组织结构。  北京市属于能源资源短缺地区,一次能源主要是储量较少的煤炭和少量的水电及地热等,北京市一次能源中煤炭一部分自给,一部分来源于外购,据统计煤炭94 %外购,其本地煤炭资源主要分布在京西,最大年产量为1000万吨,其中97%为无烟煤。目前京西煤主要用于加工民用型煤,发电与焦化用煤主要从外地供应。石油和天然气尚未发现可供开采的工业储量,天然气基本依靠外购。北京市的水力资源主要分布在永定河、白河和潮

3、白河干流,据统计约占可开发资源的70%左右,已开发水电装机容量约25.8万千瓦(不包括十三陵抽水蓄能电站装机80万千瓦)。北京市约70 %的电力依靠外购。  二、影响因素概述  北京市是典型的能源依赖型城市,能源消费总量的94%依靠外部供应。通过对以往的研究文献的分析,可以得出能源消费对经济总量增长与结构变动有影响、产业结构对能源消费有影响,能源消费对国内生产总值有影响,能源利用效率和能源强度对产业增加值有一定的影响。本文对影响北京市能源供应链的各种因素进行总结可以得出能源消费、能源生产能力、地区生产总值、能源利用效率、产业结构、环境保护等因素对能源供应链会产生一定程度的影响,鉴于

4、此本文将提炼出以下的影响因素对北京市能源供应链产生影响的主要因素进行分析:  (一)能源自给率。  能源自给率等于能源生产量与能源消费量的比。这样就考虑到了能源的生产能力和能源的消费量两个因素。  (二)能源消费弹性系数。  指能源消费总量增长率与地区生产总值增长率的比值。选择能源消费弹性系数这个指标,就是对地区生产总值和能源消费总量影响因素的分析。  (三)CO2排放强度。  二氧化碳排放强度是指与国内生产总值(GDP)相对应的二氧化碳排放率,即一国或地区在一定时期内单位GDP的二氧化碳排放量。这个指标能够分析环境因素对能源供应链的影响程度。  (四)能源利用效率。  能源有效利

5、用率、能源利用率或能源效率。通常是指在使用能源的过程中得到的有用能与实际消费的能源量之比。它反映能源消费过程中管理、技术、经济等因素的影响及其效果,具有高度的概括性和很强的对比性。  (五)能源价格指数。  根据国家统计局发布的价格方面的数据,可以将价格指数总体上分为原材料价格指数、生产价格指数和消费者物价指数,与产业链的三个环节一一对应。因此国内选择原材料燃料动力购进价格指数(DRAWPI)衡量国内相对应领域的价格。  (六)能源产业结构变动度。  为衡量产业结构的变动程度,把产业结构的变动给定量化,本文将引入产业结构变动度指标。其计算公式如下:式中:K为产业结构变化值,Qij为

6、报告期i次产业构成百分比,Qi0为基期同次产业构成百分比。  三、主成分分析对本文的适用性分析  本文要做的研究是要将选定的诸多影响因素指标中选出对北京市能源供应链影响比较大的主要因素。根据主成分分析的方法的基本原理,用较少的变量去解释原来变量中的大部分变异,将我们手中许多相关性很高的变量转化成彼此相互独立或不相关的变量。设法将原来众多具有一定相关性指标,重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标等,本文正是希望从纵多的能源供应链影响因素中确定一组互相无关的主要的影响因素,然后确定北京市能源供应与相关变量之间的关系,从而符合了主成分分析的基本特点,满足了主成分分析的基本条

7、件。  四、数据与结果  (一)指标数据选取。  本文进行主成分分析的样本数据来自于《北京市统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》。由此获得的数据具有权威性、可对比性和统计口径一致性等特点,能够保证主成分分析结果的科学性。根据上一节对北京市能源供给因素进行的分析,我们选取能源自给率、CO2强度、能源利用率、能源与节能、能源价格指数、能源消费弹性系数、产业结构变动度等6项数据指标。为保证数据的可获得性和完整性,我们选取2004年——2010年的北京市能源供给相关数据(见表1)

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