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大秦鐵路煤炭運輸需求分析與預測

2020-02-26 10:51:00倪繼娜
鐵道貨運 2020年1期
關鍵詞:鐵路

倪繼娜,張 巍,張 棟

(1.中國鐵道科學研究院 研究生部,北京 100081;2.中國鐵道科學研究院集團有限公司 運輸及經濟研究所,北京 100081;3.中國鐵道科學研究院集團有限公司 鐵道建筑研究所,北京 100081)

大秦鐵路(韓家嶺—柳村南)起自山西省大同市終到河北省秦皇島市,途經山西、河北、北京、天津,全長653 km,是中國“西煤東運”的主要通道之一[1]。大秦鐵路自開通運營以來,承擔著26個省、市、自治區及全國6大電網、5大發電公司、380多家主要電廠、10大鋼鐵公司和6 000多家工礦企業的生產用煤和出口煤炭的運輸任務。目前,煤炭產能逐漸向山西、陜西、內蒙古西部(以下簡稱“三西”)集中,山西、陜西、內蒙古3省(區)采用鐵路向省外的調撥量占鐵路煤炭總調撥量的比例由2010年55%上升到2018年70%,調出省出現了明顯的集中趨勢。因此,需要加強對大秦鐵路未來發展趨勢的研究,為大秦鐵路完成貨運增量、發揮通道能力提供借鑒。

1 大秦鐵路煤炭運輸需求現狀分析

1.1 上游行業

(1)“三西”地區煤炭生產區域分布現狀。在“去產能”政策優化存量資源配置、擴大優質資源供給的要求下,近年來煤炭產業布局得到了優化。煤炭生產重心越來越向山西、陜西、內蒙古等資源稟賦好的地區集中[2]。據國家能源局公告顯示,截至2018年底,在全國3 373處生產煤礦中,山西、陜西、內蒙古3省(區)共有生產煤礦1 204個,生產能力占全國生產能力的64%;在全國1 010處開工建設煤礦中,山西、陜西、內蒙古3省(區)共有開工建設煤礦511個,新增產能占全國新增產能的56%。內蒙古鄂爾多斯市、山西省大同市、長治市,陜西省榆林市生產能力較強。目前,全國證照齊全的千萬噸級煤礦共有41個,山西、陜西、內蒙古3省(區)有35個,占比85.3%。其中,山西省7個,主要分布在大同、朔州地區;內蒙古17個,主要分布在鄂爾多斯、錫林郭勒盟、通遼、呼倫貝爾地區;陜西省11個,全部在榆林地區。全國已核準、開工建設的千萬噸級煤礦共有19個,山西、陜西、內蒙古3省(區)有17個,占比89.4%。其中,山西省2個,分布在大同、呂梁地區;內蒙古10個,主要分布在鄂爾多斯、錫林郭勒盟;陜西省5個,全部在榆林地區。在未來很長一段時間內,“三西”地區仍是煤炭生產、開發和運輸的重點地區。

(2)煤炭產量現狀。1998—2013年間,煤炭產量持續增長,2014年,在經濟增長放緩環境下,煤炭產量出現1998年以來的首次下降,直至2017年,在先進產能釋放、電廠庫存下降、進口煤炭業務收緊等多重作用下,煤炭產量在連續3年下降后出現回升。2018年,全國煤炭產量36.8億t,同比增長4.43%。2019年前三季度,全國煤炭產量27.4億t,同比增長4.5%,山西、陜西、內蒙古3省(區)煤炭產量占全國的70%。其中,內蒙古、山西地區煤炭產量增速遠超全國增速,分別為10.4%和8.3%,而陜西地區同比減少1.7%。

1.2 下游行業

從煤炭消費行業來看,主要包含4大下游行業,下游行業主要產品產量變化同樣影響著大秦鐵路煤炭運輸需求的變化。2018年,電力行業全年耗煤21億t左右,鋼鐵行業耗煤6.2億t,建材行業耗煤5億t,化工行業耗煤2.8億t,其他行業耗煤減少約6 000萬t。其中,火電是煤炭行業最主要的下游需求。

(1)電力行業生產力布局。山東、江蘇、內蒙古、廣東發電量大且主要采用火力發電,是主要耗煤地。四川、云南、青海、貴州、湖北、湖南、廣西的火力發電量占各省(區)總發電量的比例并不高,主要是受到水電、風電的季節情況對發電形勢和發用電市場供需關系的影響。

(2)電力行業發電現狀。2012—2018年清潔能源及火電發電裝機和發電量占比如圖1所示。清潔能源發電裝機占比從2012年的28.50%上升到2018年的39.79%,火電裝機占比則從71.50%下降至60.21%。與此同時,清潔能源發電量比重也逐年提高,從2012年的21.27%上升至2018年的29.69%,火電發電量占比則從78.73%下降至70.91%。

圖1 2012—2018年清潔能源及火電發電裝機和發電量占比Fig.1 Comparison on the proportions and generating capacity between clean energy and thermal power from 2012 to 2018

1.3 煤炭運輸需求

(1)運量情況。大秦鐵路煤炭運量占全國鐵路煤運總量的19%左右。2009年受國際金融危機的持續影響,上半年國內煤炭需求持續低糜,致使大秦鐵路全年運量稍有下降。2010—2011年,在國內經濟較快發展的背景下,我國煤炭產量及需求量均保持快速增長,煤炭產量同比增長均達到8.5%以上,火力發電量、粗鋼產量增速同比分別達到10%和7%以上,2010年大秦鐵路增開1.5萬噸組合列車,增加了運力保障,從而進一步拉動了大秦鐵路煤炭運量上升。2012年,GDP增速放緩,上下游相關行業產品產量增速回落,火電在全社會發電量占比下滑3.9個百分點,同時,我國煤炭進口量達到2.9億t,同比增長29.8%,進一步抑制了“三西”地區煤炭需求。2013年,煤炭下游行業產品產量增速回暖,火電、粗鋼、生鐵產量增速分別達到9.1%,12.3%,7.2%,進而帶動大秦鐵路運量上升。2014年,煤炭產量小幅下降,主要耗煤行業產品產量增速回落,國家環境治理力度加大,單位GDP能耗持續下降,抑制了大秦鐵路運量的增長,但鐵路加大投資力度,推進短平快項目建設,進而實現了運量小幅上升。2015—2016年,受我國經濟增速繼續放緩,供給側結構性改革政策實施,能源結構調整等多重因素的影響,煤炭產需低糜,疊加準池(外西溝—神池南)、張唐(孔家莊—曹妃甸北)等鐵路對大秦鐵路的分流,大秦鐵路運量快速減少。2017年,國家經濟形勢向好,煤炭產量止跌回升,主要耗煤行業產品產量增加,煤運需求提升,且在公路治超、限制汽運煤進港的政策支持下,部分公路煤炭運量回歸鐵路,大秦鐵路運量回升。2018年,在煤炭生產向“三西”地區集中,電煤需求旺盛以及公轉鐵、藍天保衛戰政策的驅動下,大秦鐵路完成運量4.51億t,同比增運1 861.2萬t、增長4.3%,比歷史最高水平的2014年增運100萬t,按照大秦線整體4.5億t的年運力,大秦線全年滿負荷在運轉。2019年前三季度,受國家經濟下行壓力大、行業市場不景氣等因素影響,大秦鐵路運量2.87億t,同比下降17.2%。大秦鐵路煤炭運輸需求變化示意圖如圖2所示。

圖2 大秦鐵路煤炭運輸需求變化示意圖Fig.2 Changes of transportation demand for Datong-Qinhuangdao Railway

(2)煤炭運輸結構。從2018年的大秦鐵路煤炭運輸流來看,輸送的煤炭資源主要來自北同蒲線(大同—太原)、云崗支線(大同—新高山)、口泉支線(平旺—口泉)、大準線(大同東—準格爾)等,疏運到秦皇島港等各港口卸車,通過海運繼續運輸。其中,到港口40 262.1萬t,占比89.3%。到港煤炭大部分由華能國際電力股份有限公司、國電電力發展股份有限公司、中國大唐集團有限公司、浙江省能源集團有限公司、上海電力股份有限公司和廣東省粵電集團有限公司等沿海6大電廠采購,其采購量占據其海上煤炭調入量的70%以上,主要發往廣東、江浙等地。到沿途車站運量1 966.7萬t,占比4.4%,主要發往秦皇島東、遵化北、翠屏山等沿線電廠;到段甲嶺、薊縣西、高各莊等分界口運量為2 871.4萬t,占比6.3%,主要發往東北,以及北京、天津和唐山地區的電廠和鋼廠。

2 大秦鐵路煤炭運輸需求預測

2.1 影響因素

(1)宏觀經濟。從宏觀經濟發展來看,我國經濟增速放緩,經濟下行壓力加大,產業結構不斷優化,能源作為經濟發展和社會生活必要的物質基礎之一,與經濟增長相輔相成,“三西”地區經濟增長與鐵路煤炭運輸關聯度較大,經計算,山西、內蒙古、陜西3省(區)鐵路煤炭運量與當地GDP相關系數分別為0.917,0.517,0.933。其中,山西和陜西鐵路煤炭運量與當地GDP關聯度較大,內蒙古地區相關系數較低,主要由于其區域范圍廣,畜牧業等其他行業也占有一定的比重。大秦鐵路作為“三西”地區煤炭外運的主要通道,與全國和山西省GDP關聯系數分別為0.527和0.695,也存在較強的正相關關系,對于促進經濟增長有著重要意義[3]。從相關行業政策來看,自2013年開始,我國煤炭行業有關政策頻出,對煤炭市場產生了深遠的影響,打贏藍天保衛戰、煤炭去產能、電力促進清潔能源替代等行業政策對煤炭生產和消費起到了抑制作用,而調整運輸結構、公路治超、鐵路3年增量等交通行業政策對大秦鐵路煤炭運輸需求又起到了一定的促進作用[4]。

(2)市場供需。運輸業作為第三方服務業,一直以市場需求為目的來展開各項活動,因此,其上下游行業也是影響大秦鐵路煤炭運輸需求的重要因素之一。從煤炭生產行業來看,煤炭產量是影響大秦鐵路煤炭運輸需求的最主要因素。大秦鐵路與“三西”地區煤炭生產產運系數如圖3所示。近年來,大秦鐵路與“三西”地區煤炭生產產運系數維持在0.19左右,相對穩定。從煤炭消費行業來看,煤炭主要包含4大下游行業,下游行業主要產品產量變化同樣影響著鐵路煤炭運量的變化。在能源清潔利用的大趨勢下,清潔能源發電增速將會繼續保持高速增長,在發電結構中的占比將繼續提升,而火電發電在發電結構中的占比雖會逐漸下降,但隨著經濟增長對電力需求的拉動,以及火電價格相對低廉、調峰性能好等優點,未來火電發電絕對量仍將繼續上升。

(3)競爭環境。一是公路競爭。公路運輸主要發揮3個方面的作用:為煤礦、鐵路站臺提供接取送達服務;為地區自產自銷提供服務;直接參與跨省煤炭調運。未來如果煤炭需求上升,伴隨著“公轉鐵”和公路治超政策的實施,以及鐵路延伸服務的發展,公路運輸市場份額將被逐漸擠壓。如果煤炭需求下降,首先受影響的將是公路運輸。總體來說,公路對大秦鐵路煤炭運輸的影響十分有限。二是特高壓輸電競爭。根據國家能源局發布的《關于加快推進大氣污染防治行動計劃12條重點輸電通道建設的通知》,其中9條特高壓線路是將內蒙古、山西、陜西等西部地區的電力輸送到京津冀、長三角和珠三角地區,將“西煤東運”和“北煤南運”轉為“西電東送”和“北電南送”。目前我國已建成投運21條特高壓線路,其中有8條特高壓線路以“三西”地區為起點,主要輸送到江浙滬和山東地區。同時,隨著“三西”等煤炭主產區的坑口煤電基地大力建設,煤炭消費重心將由沿海向內陸西部地區轉移,遠期來看,電煤運輸需求將繼續減少,制約了大秦鐵路煤炭運輸需求的增長。

圖3 大秦鐵路與“三西”地區煤炭生產產運系數Fig.3 Production and transportation coefficient of coal production by Datong-Qinhuangdao Railway and the “Sanxi” area

(4)鐵路內部。對于鐵路內部來說,一是平行線路及新開通線路貨源競爭。大秦鐵路與唐呼鐵路(唐山—呼和浩特)、朔黃鐵路(神池南—黃驊港)和新開通的浩吉鐵路(浩勒報吉南—吉安)貨源吸引范圍重疊,且大秦鐵路能力趨于飽和,唐呼鐵路能力釋放,朔黃鐵路運價靈活,浩吉鐵路直達運輸,鐵路煤炭運輸需求分布正在發生改變[5]。二是運價。大秦鐵路為煤運通道,對于煤炭等大宗貨物來說,客戶總是將價格放在第一位,經運價對比測算,到曹妃甸西經大秦線比經唐呼線全程運費要高40元左右,大秦鐵路煤炭運輸需求受到一定影響。三是專用線建設。專用線的建設可以很好地解決“前后一公里”問題,促進更多貨源回歸鐵路,對公轉鐵需求量有較大影響。

2.2 預測模型構建

大秦鐵路煤炭運輸需求變化呈非線性模式且影響因素眾多,人工神經網絡模型能夠逼近復雜的非線性系統,尋找運輸需求與其影響因素數據間的關聯變化,其通過學習訓練數據,將樣本輸入至神經網絡,并將訓練數據與需要輸出的變量以最好的方式關聯起來,計算得到實際輸出,進而準確預測大秦鐵路煤炭運輸需求非線性變化,預測結果精度較高,故而適用于大秦鐵路煤炭運輸需求預測[6-7]。

人工神經網絡結構示意圖如圖4所示。輸入層用向量x表示,輸入向量x= (x1,x2,…,xn),n表示輸入神經元的個數,隱藏層神經元用z表示,z=(z1,z2,…,zq),q表示隱藏神經元個數,輸出神經元用y表示,輸出向量y= (y1,y2,…,ym),m表示輸出神經元個數。

圖4 人工神經網絡結構示意圖Fig.4 Artificial neural network structure

3層網絡中,輸入和輸出神經元依據輸入向量和研究目標而定,隱藏層神經元與輸入層全連接,隱藏層的輸入表示為

式中:Z(1)為隱藏層中輸入值線性組合;ω(1)為輸入層到隱藏層的權重;b(1)為輸入層到隱藏層的偏置。

利用激活函數f為隱藏層定義輸出,通常采用sigmoid函數,公式為

同理,輸出層的輸入表示為

式中:Z(2)為隱藏層中輸出值的線性組合;ω(2)為隱藏層到輸出層的權重;b(2)為隱藏層到輸出層的偏置。

輸出層輸出的公式為

最終得到人工神經網絡模型為

在構建基于人工神經網絡的大秦鐵路煤炭運輸需求預測模型中,共選擇19個元素作為輸入神經元。主要輸入神經元元素如圖5所示。隱藏層的神經元與輸入層和輸出層的神經元全連接,輸出神經元即大秦鐵路煤炭運輸需求量。

2.3 結果分析

2009—2016 年,國家經濟、煤炭上下游產品產量以及鐵路固定資產投資變化波動幅度較大,大秦鐵路煤炭運輸需求在各影響因素疊加作用下,也出現了較大幅度的變化[8]。依據大秦鐵路歷史運量數據及其相關影響因素數據,運用人工神經網絡模型,通過SPSS軟件進行分析預測,模型充分考慮各影響因素對大秦鐵路煤炭運輸需求的影響,擬合后得出平均相對誤差1.23%,預測結果與實際情況擬合程度較好。預計到2020年,大秦鐵路煤炭運輸需求為4.35億t,到2025年運輸需求為4.56億t。大秦鐵路煤炭運輸需求預測曲線如圖6所示。

圖5 主要輸入神經元元素Fig.5 Major input neuron elements

圖6 大秦鐵路煤炭運輸需求預測曲線Fig.6 Transportation demand forecast curve for Datong-Qinhuangdao Railway

3 結束語

大秦鐵路煤炭運輸對于促進區間貨物交流、提高運輸能力、實現規模經營、提升運輸效率、承接公轉鐵運量具有重要意義。利用人工神經網絡模型對大秦鐵路需求進行預測的結果可知,在國家經濟轉型、相關行業產業布局優化、特高壓輸電競爭壓力加大的背景下,大秦鐵路未來運輸需求增長乏力,鐵路應在穩定現有貨源的基礎上,抓住國家調整運輸結構的機會,加大貨源組織力度,充分發掘潛在需求,持續深度挖掘“公轉鐵”貨源,進而實現大秦鐵路煤炭運輸增量。

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