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摘要: 国家电网公司于 2013 年提出实施“电能替代”战略,力求在终端能源消费环节实现用电能替代散烧煤、直燃油等化石燃料,最终实现能源发展方式的根本转变。为了对未来中长期电能替代发展趋势及潜力进行预测分析,定义电能替代量来量化电能替代潜力,建立了关于电能替代的环境负荷模型。将基于小波神经网络的智能修正预测模型嵌套在分析模型中, 并通过脱钩理论模型确定多情景下的多种模型参数,实现对不同情景下终端电能替代量的有效预测。最后,对多种情景下未来中长期终端电能替代潜力进行了预测分析。
0 引言
随着我国人口与经济水平的发展,能源消耗与日俱增,电力需求与一次化石能源短缺的矛盾也日益突出。由于电能具有清洁、安全、便捷、高效等特点和优势,我国开展了“ 以电代煤、以电代油、电从远方来” 为核心内容的电能替代工作。统计显示,电能占终端能源消费比重每提高 1 个百分点,能源强度就下降 3.7 个百分点。因此应着力提高电能在终端能源消费中的比重,尽最大限度减少终端化石能源的燃烧排放,以缓解污染物排放对环境造成的压力[1-2]。掌握电能与终端能源消耗量的变化趋势有利于分析电能耗能情况,为指导电能替代工作提供数据支持与政策引导[3-4]。文献[5]提出一种非线性回归组合神经网络模型,兼顾了非线性回归分析和人工神经网络的优点,提高了电能需求量的预测精度。文献[6]采用情景分析模型对电能需求进行中长期分析预测。文献[7]采用情景分析结合回归分析技术,综合了经济发展及技术进步因素,对电能需求进行预测分析。文献[8]将动态性引进了灰色预测模型,并跟踪预测了土耳其的长期全社会电力需求和工业部门电力需求。影响我国电能消耗的主要因素有经济发展水平、电价、人口增长、技术进步、能源政策的调整等[9-11]。目前研究方向大多为能源需求预测及潜力分析,针对电能替代的潜力分析研究较少,而近年来电能替代相关工作已全面开启,因此需要对此进行一定的理论研究,为开展实际工作提供理论引导。环境负荷方程(human impact of population, affluence and technology, IPAT)是 20 世纪 70 年代由美国生态学家埃里奇提出的用以评估环境压力的著名公式[12]。本文参考 IPAT 方程构建方法,建立了关于电能替代的 IPAT 模型,用以评价电能替代潜力。并设计了多种电能替代情景,将多元非线性回归结合小波神经网络的智能修正预测模型嵌套在 IPAT 模型中,通过电能替代的脱钩理论模型确定各情景中的参数设置,对不同情景下的终端电能替代情况进行中长期预测,并结合预测结果对电能替代进程及潜力进行预测分析。
1 电能替代潜力分析模型构建
1.1 潜力分析基本流程
对电能替代潜力进行中长期分析首先要确定分析对象,将分析对象量化表示,并构建相关基础模型。由于电能替代潜力不能单用电力需求量衡量,因此首先定义电能替代量,用来量化电能替代进程。在电能替代量定义的基础上构建关于电能替代的 IPAT 模型,实现电能替代的综合评价。然后构建电能替代的脱钩理论模型,使之作为多情景构建及参数设置的基础。最后将情景分析法与计量分析法相结合,实现对电能替代中长期潜力预测分析。潜力分析基本流程示意如图 1 所示。
1.2 分析对象及模型构建
1.2.1 电能替代量的定义
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