基于離散灰色模型的能源生產量預測

寧艷艷　方小艷

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基于離散灰色模型的能源生產量預測

寧艷艷方小艷

摘要：隨著我國環境污染日益嚴峻，積極預測能源生產量對實現我國節能減排、發展綠色產業具有積極的作用，為清晰闡述能源生產量本文選取“碳排放”為例進行分析。

關鍵詞：離散灰色模型；能源；預測

離散灰色模型能夠提高預測數據的準確性，因此其在能源生產量預測中具有積極的應用價值。

一、我國能源生產量的總體現狀

我國屬于資源大國，隨著科學技術的不斷發展我國能源儲備狀態比較理想，但是我國能源儲備卻呈現出種類結構不平衡，能源儲備區域不平衡的特點。我國能源生產量呈現上升的趨勢，隨著環境問題的日益突出以及我國產業結構調整政策的出臺，改變能源生產結構，優化能源配置實現產業結構調整的關鍵，而通過離散灰色模型對能源生產量進行預測是建立與社會生產結構相適應的能源生產量的前提與關鍵。本文為了更加清晰的闡述能源生產量預測數據的準確性，以碳排放為例。

二、基于離散灰色預測模型的碳排放預測

(一)數據來源

本文以中國統計局年鑒中的數據作為研究數據，本文以2006年到2015年數據作為樣本數據，除其量綱的不同影響，經過特殊計算得出以下數據，具體數據如下表所示：

2006——2015年無量綱化后的碳排放、人口、人均GDP、能源強度數據

(二)基于碳排放量的DGM模型的建立

根據對表1的原始數據數列為

以x0為原始數據建立DGM模型，根據公式計算出參數矩陣β為

B=[β1，β2，β3，β4，β5]T=[0.7079，-0.8079，0.3255,0.9411,0.5453]T建立的碳排放模型為

X1(1)(k)=0.7079x1(1)(k-1)-0.8079x2(1)(k)+0.3255x2(1)(k)+0.9411x3(1)(k)+0.5453

X1(0)=(1,1.2254，1.4255,1.5845,1.716,1.8322,1.9425,2.0622,2.2316,2.4744)

(三)預測數據檢測

進行預測的主要目的就是為依據提供參考，而對模型預測的檢驗則是為了提高預測數據的準確性，目前離散灰色模型常用的檢測方法是后差異模型：

10C=S2/S1為均方差比值，給定一個大于0的值C0，如果C

20=P{|εK-ε|<0.6745s1}為小誤差概率，給定一個大于0的值p0，如果P0

根據對我國碳排放DGM模型數據的計算進行結果對比，其數據見下表：

年份原始數據模擬值DGM(1,1)模型DGM(1,4)模型模擬值相對誤差(%)模擬值相對誤差(%)20061101020071.22491.3167.43171.22540.035220081.43151.42260.61751.42550.417720091.56731.53791.87441.58451.095020101.73631.66264.34781.7161.171220111.83851.79732.23781.83220.341020121.9051.9431.99331.94251.966820132.08082.10050.94552.06220.896020142.24362.27081.20982.23160.535920152.46652.45480.47332.47440.2315平均相對誤差(%)2.10310.678

根據后驗差檢測模型，原始序列X1(0)均值和方程分別為

殘差序列ε的均值、方差分別為

根據計算的出方差比值和小誤差概率分別為

C=S2/S1=0.0383，P=P{|εK-ε|<0.6745s1}=P{|εK-ε|<0.2918}=1

根據計算得出我國碳排放預測模型精度等級為一級，此種模型可以被用作我國碳排放的預測。

三、基于離散灰色模型的碳排放量的預測

通過對上圖分析，可以看出我國能源增長將呈上升趨勢，由于某些能源屬于不可再生的資源儲量有限,如果不調整能源結構,不可再生能源將在本世紀的中、下期枯竭。如果沒有新能源替代和補充,將對我國經濟發展與社會穩定及人民生活構成嚴重威脅。(作者單位：陜西工業職業技術學院)

參考文獻：

[1]羅文柯,施式亮,李潤求,唐如龍.灰色預測模型在能源消費需求預測中的應用[J].中國安全科學學報，2010(04).

基金項目：陜西工業職業技術學院2014年度自然科學研究計劃項目：灰色預測在能源生產量預測中的研究與應用(ZK14-28)。