中国能源需求预测模型框架的构建doc-国家发展和改革委员
能源管理中的能源消耗预测模型构建方法
能源管理中的能源消耗预测模型构建方法随着全球对能源资源的需求不断增加，对能源管理的需求也越来越迫切。
能源消耗预测模型的构建对于合理规划能源供需、优化能源利用具有重要意义。
本文将介绍几种常用的能源消耗预测模型构建方法，包括传统的时间序列方法和机器学习方法。
1. 时间序列方法时间序列方法以时间为变量，通过分析和预测历史能源消耗数据的趋势和周期性变化来进行预测。
常用的时间序列方法包括：1.1 移动平均法移动平均法是最简单的时间序列方法之一。
它基于过去一段时间内的平均数据来预测未来的能源消耗。
通过选择适当的时间窗口长度，可以平滑掉数据的波动性，提高预测的稳定性。
1.2 指数平滑法指数平滑法是一种基于加权移动平均的方法。
它将较大的权重放在最近的观测值上，较小的权重放在较远的观测值上。
这样可以更好地适应数据的变化，并且对离群值更具有鲁棒性。
1.3 ARIMA模型ARIMA模型是一种常用的时间序列预测模型，它包括自回归（AR）部分、差分（I）部分和移动平均（MA）部分。
ARIMA模型能够处理具有非线性、非平稳特性的数据，适用于多种类型的时间序列数据。
2. 机器学习方法机器学习方法可以利用历史能源消耗数据中的特征和模式，通过构建合适的模型来进行未来能源消耗的预测。
常用的机器学习方法包括：2.1 回归模型回归模型是一种常用的机器学习方法，通过找到输入特征和输出目标之间的关系来进行预测。
对于能源消耗预测，可以选择线性回归、多项式回归或者其他非线性回归模型，根据实际情况选择最合适的模型。
2.2 支持向量回归（SVR）支持向量回归是一种非常适合处理非线性关系的回归方法，它通过在高维空间中构建一个最佳拟合超平面来进行预测。
SVR可以处理高维数据和大规模数据集，能够更准确地拟合能源消耗数据的特征。
2.3 集成学习方法集成学习方法将多个学习算法组合起来，通过集体决策来提高预测的准确性和稳定性。
常用的集成学习方法包括随机森林、梯度提升树等。
国家发展和改革委员会、国家能源局关于促进智能电网发展的指导意见-发改运行[2015]1518号
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国家发展和改革委员会、国家能源局关于促进智能电网发展的指导意见正文：----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------国家发展改革委国家能源局关于促进智能电网发展的指导意见发改运行[2015]1518号北京市、河北省、江西省、河南省、陕西省、西藏自治区发展改革委，各省、自治区、直辖市经信委（工信委、工信厅）、能源局，中国电力企业联合会，国家电网公司、中国南方电网有限责任公司：智能电网是在传统电力系统基础上，通过集成新能源、新材料、新设备和先进传感技术、信息技术、控制技术、储能技术等新技术，形成的新一代电力系统，具有高度信息化、自动化、互动化等特征，可以更好地实现电网安全、可靠、经济、高效运行。
发展智能电网是实现我国能源生产、消费、技术和体制革命的重要手段，是发展能源互联网的重要基础。
为促进智能电网发展，现提出以下指导意见。
一、发展智能电网的重要意义发展智能电网，有利于进一步提高电网接纳和优化配置多种能源的能力，实现能源生产和消费的综合调配；有利于推动清洁能源、分布式能源的科学利用，从而全面构建安全、高效、清洁的现代能源保障体系；有利于支撑新型工业化和新型城镇化建设，提高民生服务水平；有利于带动上下游产业转型升级，实现我国能源科技和装备水平的全面提升。
二、总体要求（一）指导思想坚持统筹规划、因地制宜、先进高效、清洁环保、开放互动、服务民生等基本原则，深入贯彻落实国家关于实现能源革命和建设生态文明的战略部署，加强顶层设计和统筹协调；推广应用新技术、新设备和新材料，全面提升电力系统的智能化水平；全面体现节能减排和环保要求，促进集中与分散的清洁能源开发消纳；与智慧城市发展相适应，构建友好开放的综合服务平台，充分发挥智能电网在现代能源体系中的关键作用。
电力需求预测方法和能源需求预测模型探讨
电力需求预测方法和能源需求预测模型探讨乙Z电力需求预测方法和能源需求预测模型探讨StudyofPowerDemandForecastandItsModel.1M1【(国家电力公司动力经萨研究中心,北京100761)在电力市场出现供大于求的形势下,电力需求预测工作显得更加重要,更加难以把握,需要探讨更科学,更符合市场规律的思路和方法.在研究电力需求市场时,必须注重宏观经济,社会发展的研究;按终端用户分析法进行电力市场预测;认真研究用电设备技术水平提高和推广节电工程对电力需求的重大影响;深人各电力终端用户进行社会调查,随时掌握电力消耗变化情况;在研究电力需求的同时,研究其他可替代能源的需求供应情况.本文还重点介绍了已被多国使用的MedPro能源需求预测模型的结构,预测原理,预测结果内容及应用效果,认为此模型适合现阶段要求,具有实用价值.1电力需求预测思路和方法1.1加强电力需求研究.开拓新的思路和方法电力需求预测方法已有多种,如根据历史用电数据进行的外推法,弹性系数法,重点工程法,产品产量法,人口综合法等.这些方法的共同点是,将电力需求作为一个整体,根据一个或几个较单一的指标预测未来电力需求量,方法较简单,笼统,缺乏透明度,很难反映各个终端用电部门独有的特征,以及现代经济,社会,技术条件快速变化对用电量的影响,从而给电力预测带来困难,使预测的准确性降低.随着我国经济体制改革不断深人,电力供需市场状况都在发生着深刻变化,特别是在电力市场出现供大于求的形势下,只有在分析经济,社会发展趋势,把握终端用户特有的规律,考虑电力需求量与其他能源需求量的相互关系,用新的思路和方法,采用科学的模型,手段,才能掌握电力需求变化发展的规律,更好地做好电力需求预测工作. 1.2研究社会经济发展,按终端用户法进行电力需求预测电力需求量的大小由宏观经济各部门的终端用电设备及居民生活耗电量决定.只有深人到各终端用户,将巨大的电力市场分解成一个个易于实际操作管理的终端用户后,才能了解它们的变化规律,掌握电力需求市场发展趋势.根据终端用户各自的变化规律,通常可将终端用户划归到5个部门中,即工业,居民住宅,服务业,农业和交通运输部门.再按行业(如冶金,化工等),高耗能产品(按钢水泥,黄磷等),用电方式(做饭,空调,排灌等)等分类进行需电量预测.社会经济发展与电力需求密切相关,在进行需求预测时,既要研究一些宏观经济综台指标.如国民生产总值(GDP),固定资产投资额,人口等对电力需求的影响,又要研究电价,居民收人水平,消费趋向,气温和气候等因素对电力需求的影响.1.3将电力与替代能源结合起来同时研究在传统电力需求的研究中,习'瞻于单独研究电收稿13期:1999.10.20作者简介:唐平雅(1963-),女,湖南株卅1人,高级工程师,从事电力系统规捌,动力经济方面的研究一32一_:=下力的需求,而不重视替代能源需求对电力需求的影响.但从整个能源消耗市场来看,电力市场是其中的一个分市场,许多能源用户会根据能源的价格,使用的便利程度等选择合适的能源,电力用户与其它能源用户在一定条件下可相互转换.以居民住宅部门炊饮用户为例,根据对世界多个国家统计研究得出,一个家庭无论使用何种能源形式(煤炭或电力或薪柴),还是同时使用多种能源,每人每年用于炊饮的能源净热值在1465lVlJ左右.居民根据燃料价格和便利程度,随意选用燃料,但总量需求是一定的.可见,电力的消耗量与其它燃料的消耗量密切相关,进行电力需求市场研究必须同时考虑可替代能源需求量及其可供应量情况.14节电措施(DSM)对电力需求的影响用电效率和节电措施分析研究工作在海外电力研究中占十分重要的位置,分析结果直接关系到电力建设与电力需求是否同步的问题.国外就发生过因节电潜力考虑不充分,在一段时间电厂装机大于电力需求的情况,引起大量资金闲置,浪费很大,教训值得借鉴综合节电措施主要考虑:提高终端电力利用率;减少电力传输损耗;提高设备效率;改进产品加工工艺;提高设备运行水平;提高能源原料转换率等方面.对各终端部门的节电潜力可从以下方面考虑:(1)工业部门,选择耗电少的泵,风机,传送机械,压缩机,高效率电动机,变速钻机,热转换器,热电联营机组,进行电力储备等.(2)服务业部门,采用高效锅炉,集中供热系统;改进照明设备的设计,提高效率;选择节能冰箱;JR暖器,制冷设备,热储存器等办公设备.(3)居民生活,选择节能灯具;高效能冰箱,洗衣机,空调,电炉等家电;太阳能发电系统等. (4)交通和农业部门,采用高效能的电动车辆;合理安排货物运输方案:提高农业用电设备使用水平等. 以上节能措施根据实施方式分成2类:第1类可以随着社会经济的进步及设备的更新自然而然地实施;第2类单凭市场机制是无法自发地实施,需电力或有关部门进行需求侧管理项目(DSM)才能实现.对前一类情况,可以直接将节电潜力考虑到电力需求预测中;对后一类情况,要对项目进行经济分析后,再将可以得到的节电潜力补充到电力需求预测中.在中国-加拿大合作项目"华南能源战略规划工程"中,需求第1类节能潜力,预测的广东省2020年电量比一点不考虑能效的预测方案减小约8%; 另外,为了节省能源资源和投资,还作了推广节能项目的专题研究.如在住户中推广绿色照明工程.采用高效节能灯后,到2020年,广东省1a就这一项可在基本方案的基础上再节省电量0.36%.15进行社会调查.掌握电力消耗变化情况按终端用户进行电力需求预测,需大量的历史,现状数据和预测数据.许多数据是以前没有进行统计过的,并随时可能变化,这就需要与各终端用户保持密切联系,经常进行电力设备,生产工艺,用能形式,各种新技术推广,居民炊饮,照明,电器设备等用电社会调查.要建立一套长期稳定的班子和提供充足的经费来保证电力市场社会调查顺利进行,才能跟上市场变化,准确预测电力需求量.此外,还要加强对数据的管理工作,建立完善的数据库系统,对数据进行积累,逐步获得需求预测所必要的各种数据. 在进行华南能源战略规划项目时,为了获得各个终端用户耗电和能源平衡表数据,各种高能耗产品能耗.企业生产工艺,用电设备等数据,城乡居民用能, 用电等情况,深入厂矿,城乡居民住户,进行了为期几个月的工业能源同卷调查和居民用能问卷调查. 2MedPro终端能源需求模型MedPro终端能源需求模型是由法国专家开发的,它是在MEDEE能源需求模型(已在许多国家使用多年)的基础上开发的,在计算机窗口(WIN- DOW)方式下使用.MedPi'o模型是用科学技术的方法,集经济学,人类学,科技和能源政策于一体,进行未来中,长期整个社会各个终端用户,各种能源(电力,煤炭,各种油制品,天然气,液化石油气,太阳能等)终端消耗量的预测模型.模型将整个社会划分为5个部门,并用6个模块进行模拟.第1个模块是宏观模块,储存和计算宏观经济,社会发展数据和各种能源价格数据.其它5个子模块,分别模拟工业, 居民生活,服务业,交通运输和农业部门,每个部门子模块以宏观模块的数据为基础,并根据本部门的特点,独立,同步地预测各自的终端能源需求.2.1预测电力需求■的原理模型预测能源需求量的总原则是根据能源终端用户数据,单位能耗,能源效率等指标进行的.下面简介6个子模块中预测需电量的主要原理.(I)在宏观模块中,主要是对输入的数据:城乡人口数数,每户人数及增长率;各行业国民生产总值(GDP)及增长率;居民消耗占GDP比例,政府预算占GDP比例,部门劳动生产力及增长率,能源价格等进行简单计算及整理,以供其它5个子模块使用..33—(2)在工业部门子模块中,模型可以分成建筑业和6个子行业,并选择8个高能耗产品进行电量预测.如根据广东省的实际情况,选定饮食业,建材业,冶金业,化工业,纺织业和其它工业行业6个子行业, 并选了水泥,铝,氨,烧碱和纸浆5个高能耗产品.模型模拟各子行业电力需求量的基本公式为E=INTm×INDEXTOXINDEXT×PROP×GDP∞(1)式中,E为年终端电力需求量;IN为基础年行业i单位GDP电耗;INDEXTO为由于技术进步,未来年相对于基础年的单位电耗变化指数;INDEXTO为由于行业结构调整,行业i在未来t年相对于基础年的单位电耗变化指数;PRO为行业i的GDP占工业GDP的比例;GDP舯为t年的工业GDP值.模型对高耗能产品耗电量的计算公式为INDExlXINlXOUTPUr10×R+INX|NDEX2,×(OIYI'PUT,-RXOUTPUTm)(2)式中,INDEX1.,INDEX2,为现有工艺1,新工艺2在年相对于基础年的单位电耗变化指数;INTo,IN丁衄为工艺1,新工艺2基础年单位产量耗电量; OUTPUT,,OUTPUT1D为高能耗产品t年总产量,工艺1基础年的产量;R为现有工艺年淘汰率.(3)在居民生活子模块中,模型提供了6类电力使用形式:做饭,取暖,热水,照明,空调和电器,其中还可以将电器分成5类.为进一步掌握社会因素对居民用电的影响,模型还允许将人口分成城市3 级,农村2级进行分类预测.模型模拟电器设备耗电量的基本关系式为E=ROA0XCOEnJMXKWHPAn×C0EFUSAGEXHousehold(3)式中,ROA0为基础年电器拥用率;COEFUNIT,为年相对于基础年电器拥有率指数;KWHPA0为每个电器基础年耗电量;COEFUSAGE为t年参数,它综合了电器尺寸太小,使用方式以及每台电器用电效率改进潜力;Household为{年居民户数.(4)在服务业子模快中,模型提供3类电力使用形式:空调,其它办公设备及公共照明.它可根据用电方式将服务业分成4类子部门,如政府部门类,商业类等模拟办公设备电力需求量的基本关系式为KWHPEoXINDEX/GDPPEXGDP,f4)式中,KWHPEo为每个就业人员基础年电力需求量: INDEX为年相对于基础年每人能耗变化指数; GDPPE为年服务业部门人均生产力:GDPt为t一34一年服务业部门GDP.空调耗电量计算关系式为E=KWHPP0×COEF×R/GDPPExGDP(5)式中,KWHPP0为基础年每人用于空调的耗电量; COEE为年相对于基础年空调效率变化指数;R为年在空调环境下工作人数占总就业人口的比例. 公共照明是根据城市人口,人均电耗,收入状况及用电效率等指标进行电量需求预测的.(5)在农业子模块中,模型提供2类终端电力使用形式:排灌泵及农作物耗电量,与工业模型中高能耗产品一样.也可选出最多4种高能耗农作物进行重点研究.此子模型主要计算原理是:①排灌的电力需求预测根据电泵耗电量和电泵数目,以及需要灌溉耕地面积进行模拟②对农作物耗电量,计算原理与工业子模块相同.(6)在交通子模块中,模型可对电气化铁路运输耗电量进行分析.计算原理是根据电气化铁路客货运输周转量,基础年单位运量电耗及电气化铁路用电效率变化指数等进行模拟的.2.2MedPro模型输出结果MedPro模型可以给出最多5个规划年的预测结果,其内容如下:(1)主要的综合预测结果:整个区域总电耗及总能耗;各部门总电耗及总能耗;各部门单位GDP能耗;各工业行业购电量等.(2)分部门的主要预测结果:电力及各种能源在工业,居民生活,服务业,农业,交通运输部门以及各工业行业,各高能耗产品,各种用能方式中的需求量;工业,服务业,农业和交通运输部门能源消耗方面所需费用占部门GDP的比重;工业行业的自发电量;城市,农村及社会各阶层的电力需求量;居民部门在能源使用方面所需费用个人消费额的比重; 各种能源在炊饮用能中占的比例等.图1示广东省工业各行业能源需求量预测结果.2.3Medl'roOi型运用及评价MedPro模型在"华南能源战略规划工程"使用的3a中,根据中国国情进行多次改进,目前其基本功能已经完成模型是终端用户分析模型,它要求对宏观经济,社会发展进行充分的分析,通过各种能效指标的预测反映节电技术的提高,并在居民生活,商业及农村用电方面考虑了电与其它能源的转换,可以作为电力需求预测的一种基本模型,如果再辅之(下转第52页)衰1输出结果及结果对比(1),(2)为控制方程所确定的吊点位置,也就是习惯上以水平状态为研究对象,使部分危险断面的最大正负弯矩绝对值相等所确定的吊点位置(参考文献【1】的设计原则).从结果对比中可看出,起吊方案①的弯矩极值比起吊方案②的弯矩极值小得多.另外, 无论怎样改变吊点cl,c2的位置,起吊方案③,④,⑧的弯矩极值都大于起吊方案④的弯矩极值(利用参考文献[1】软件多次调整吊点位置进行试算).因此,起吊方案①的吊点是最优吊点.5结束语5.1确定杆塔整体两点吊最优吊点的设计原则,建立确定最优吊点的数学模型,利用"0.618插值逐步搜索法",寻找确定最优吊点位置Cl,C2.5.2解决杆塔整体起吊中最关键的难题,即最优吊点位置的确定.5.3编制杆塔整体两点吊方案设计的微机软件.◆膏文献:[1甘凤林.杆塔整体起吊两点吊方案设计U]东北电力学院1996.(1):75—81,[2]甘凤林双杆整体起吊两点吊方案设计【J_中国电力1997.(12):31-34.[3:李庆扬.数值分析【M]武汉:华中工学院出版杜,1986:216—217[4]刘德贵.新编工程实用算法与FORTRAN程序[M].北京:国防工业出版社,1991:359—363.(责任编辑余地)(上接第34页)图1广东省工业各行业能繇需求量预测结果其他的预测方法,可以满足预测工作要求.模型使用效果良好,具有实用价值.但有些细节还有待完善,如城乡电器拥有率增长指数使用同一数据;另外,模型输人数据要求量大,有些数据需要进行社会调查,逐年积累,有些数据在现阶段需要进行分析假设;再者,因为MedPro是能源需求预测模型,要想用它只预测电力需求,就要充分了解模型,从而剔除与电力一52一预测无关部门,提高预测效率.1999年,电力规划设计总院运用MedPro能源需求预测模型,预测了广东,广西,贵州和云南2000,2005,2010和2020年的电力及各种能源的需求量,(见"华南能源战略规划工程能源需求分析"报告).此外,在"云南电力市场需求及小湾投产时序研究","龙滩水电站电力市场研究".以及j中美合作"嘉兴电厂二期工程电力市场研究"等项目中也使用了MedPro模型进行需电量预测.3结柬语为做好电力需求预测工作,不仅要有科学,准确的研究思路和方法,还必须有相应快捷,灵活,方便的计算机预测模型,这样,在实际情况发生变化时,才能及时对规划方案作出调整,因此,在全国范围内推广一些科学实用的电力预测模型已势在必行.Med. Pro能源需求模型具有从宏观经济,社会发展分析到各种终端电力用户用电特性分析功能,是一个实用的电量需求预测模型(责任编辑郭晓)^_i啦。
能源系统模型构建及模拟分析的研究
能源系统模型构建及模拟分析的研究近年来，随着全球人口的不断增加和科技的快速进步，人类对能源需求的依赖越来越大。
同时，全球气候变化和环境问题也引起了人们的广泛关注。
在此背景下，能源系统模型构建及模拟分析的研究显得尤为重要。
一、能源系统模型构建能源系统模型构建包括以下几个步骤：数据收集、建模、参数设定、模型测试。
在这一过程中，数据收集是非常关键的环节。
只有获取到准确、全面的数据，才能对能源系统进行更为精准的模拟分析。
建模是构建能源系统模型的核心。
在建模时，需要对能源系统的各个组成部分进行深入了解，并根据实际情况进行简化、抽象。
因此，建模需要具备一定的专业知识和研究经验，建议由专业人员或团队进行。
参数设定是指根据数据和实际情况，对模型中的各种参数进行设定，以保证模型的准确性和实用性。
这一环节需要对能源系统的运行机理进行深入研究，并且设定的参数需要经过反复的调整和验证，确保其合理性。
模型测试是为了检验模型是否符合实际情况和工程需要，同时也是为了检验参数设定是否准确。
模型测试需要进行多个方面的测试和误差分析，以确保模型具有可靠性和实用性。
二、能源系统模拟分析能源系统模拟分析是基于能源系统模型进行的。
在此过程中，模拟分析方法主要有以下几种：1、静态分析静态分析是指对能源系统各个部分的状态进行描述和分析，具有相对简单、直观的特点。
静态分析主要包括能源系统的能量平衡分析和成本效益分析，用以评价系统整体效益和成本效益。
2、动态仿真分析动态仿真分析是指对能源系统进行时间序列仿真，以模拟系统的运行过程。
动态仿真分析主要包括运行策略的优化、环境影响评估、能源效率评估、可靠性评价等方面。
通过对各个方面的分析，能够获取到更为全面、精准的能源系统信息。
3、智能优化算法分析智能优化算法是指通过计算机模拟、研究人类智力的优化方法，以寻求最优解。
在能源系统中，智能优化算法通常被应用于能源调度、能源储备、能源节约等方面，以优化系统整体的效能。
国家发展改革委、国家能源局关于加强电网调峰储能和智能化调度能力建设的指导意见
国家发展改革委、国家能源局关于加强电网调峰储能和智能化调度能力建设的指导意见文章属性•【制定机关】国家发展和改革委员会,国家能源局•【公布日期】2024.01.27•【文号】•【施行日期】2024.01.27•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】电力及电力工业正文国家发展改革委国家能源局关于加强电网调峰储能和智能化调度能力建设的指导意见各省、自治区、直辖市发展改革委、能源局，北京市城管委，天津市、辽宁省、上海市、重庆市、四川省、甘肃省工信厅（经信委），中国核工业集团有限公司、国家电网有限公司、中国南方电网有限责任公司、中国华能集团有限公司、中国大唐集团有限公司、中国华电集团有限公司、国家电力投资集团有限公司、中国长江三峡集团有限公司、国家能源投资集团有限责任公司、华润集团有限公司、国家开发投资集团有限公司、中国广核集团有限公司：电网调峰、储能和智能化调度能力建设是提升电力系统调节能力的主要举措，是推动新能源大规模高比例发展的关键支撑，是构建新型电力系统的重要内容。
为更好统筹发展和安全，保障电力安全稳定供应，推动能源电力清洁低碳转型，现就加强电网调峰、储能和智能化调度能力建设提出如下意见。
一、总体要求以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，深入贯彻落实党的二十大精神，完整、准确、全面贯彻新发展理念，加快构建新发展格局，着力推动高质量发展，统筹发展和安全，深入推进能源革命，统筹优化布局建设和用好电力系统调峰资源，推动电源侧、电网侧、负荷侧储能规模化高质量发展，建设灵活智能的电网调度体系，形成与新能源发展相适应的电力系统调节能力，支撑建设新型电力系统，促进能源清洁低碳转型，确保能源电力安全稳定供应。
——问题导向，系统谋划。
聚焦电力系统调节能力不足的关键问题，坚持全国一盘棋，推动规划、建设、运行各环节协同发展，推动技术、管理、政策、机制各方面协同发力，充分发挥源网荷储各类调节资源作用。
能源消费与驱动因素的预测模型
能源消费与驱动因素的预测模型能源消费是指一定时期内一个国家或地区所消耗的各种能源的总量。
目前，全球的能源消费模式正面临环境与资源的双重压力，因此必须对未来能源消费的趋势进行预测与掌握。
为此，本文将探讨一种能源消费与驱动因素的预测模型，并对该模型的适用性、准确性等问题进行分析。
一、能源消费的驱动因素认识和研究能源消费的驱动因素，对推动能源消费的结构调整具有重要意义。
能源消费的驱动因素主要包括：1.经济发展程度：经济越发达，能源消费总量也越大。
2.人口规模：人口增长意味着能源需求量的增加。
3.能源价格：通常情况下，价格越低，能源消费总量也越大。
4.技术水平：技术的进步能够提高能源消费的效率，从而降低石油、天然气等能源的消耗量。
5.政策制度：好的政策制度能够鼓励人们采用节能环保型的能源消费模式，降低能源的消耗。
二、能源消费的预测模型综合考虑上述驱动因素，能源消费的预测模型应包含以下几个重要的指标：1.经济发展水平指标：本模型中以GDP为指标。
2.人口规模指标：本模型中以总人口为指标。
3.能源价格指标：本模型中以国际市场能源价格为指标。
4.技术水平指标：本模型中以单位能源消耗量（指在某一领域中所消耗的能源数量）为指标。
5.政策制度指标：本模型中以国家政策与能源规划为指标。
此外，还可从不同的角度出发，对以上指标进行进一步加工处理，以达到更为准确的能源消费预测结果。
三、模型应用与评估本模型已得到多地和多国的应用，并在实际操作中获得了良好的效果。
但模型仍存在以下几个不足之处：1. 模型中的指标是否齐备及其权重是否合理尚需进一步验证；2. 模型中涉及的数据较多，可能对数据采集与处理的要求较高；3. 模型对未来的变化预测较为有限，对于未出现的驱动因素未能纳入考虑之中。
总之，能源消费与驱动因素的预测模型是一项需不断优化的复杂课题，其工作的实施既有助于我国全面推进能源形势的绿色化，也为国际上推进能源可持续发展作出了积极的贡献。
能源需求预测模型比较与应用分析
能源需求预测模型比较与应用分析随着全球经济的快速发展和人口的不断增长，能源需求成为一个备受关注的问题。
为了更好地满足能源需求，预测未来的能源需求变得至关重要。
在这方面，能源需求预测模型发挥着重要的作用。
本文将比较几种常见的能源需求预测模型，并分析它们在实际应用中的优缺点。
首先，我们来看看基于统计方法的能源需求预测模型。
这种模型基于历史数据和统计分析，通过建立数学模型来预测未来的能源需求。
常见的统计方法包括回归分析、时间序列分析等。
这些方法的优点是简单易用，并且能够较为准确地预测短期的能源需求变化。
然而，由于统计方法只能依赖历史数据进行预测，对于未来的不确定性因素无法准确预测，因此在长期预测上存在一定的局限性。
其次，我们来看看基于经济模型的能源需求预测模型。
这种模型基于经济理论和经济数据，通过建立宏观经济模型来预测未来的能源需求。
常见的经济模型包括CGE模型、VAR模型等。
这些模型的优点是能够考虑到经济因素对能源需求的影响，并且能够预测长期的能源需求变化。
然而，由于经济模型对数据的要求较高，并且建模过程较为复杂，因此在实际应用中存在一定的困难。
此外，还有一种新兴的能源需求预测模型是基于机器学习的模型。
这种模型基于大数据和机器学习算法，通过学习历史数据和模式来预测未来的能源需求。
常见的机器学习算法包括神经网络、支持向量机等。
这些模型的优点是能够处理大规模的数据，并且能够自动学习和调整模型，从而提高预测的准确性。
然而，由于机器学习模型对数据的要求较高，并且模型的解释性较差，因此在实际应用中需要谨慎使用。
综上所述，能源需求预测模型在实际应用中有各自的优缺点。
对于短期预测，可以使用基于统计方法的模型，通过历史数据进行预测。
对于长期预测，可以使用基于经济模型的模型，考虑经济因素对能源需求的影响。
此外，随着大数据和机器学习的发展，基于机器学习的模型也成为了一种新的选择。
在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的模型，并结合多种模型进行预测，以提高预测的准确性。
能源系统中的能源预测模型构建方法
能源系统中的能源预测模型构建方法能源预测模型在能源系统中具有重要的作用，它可以帮助能源管理者预测未来的能源需求和供应情况，提前做好能源调度和规划。
本文将介绍能源系统中常用的能源预测模型构建方法，并分析其优缺点。
一、时间序列方法时间序列方法是最常用的能源预测方法之一，它基于历史能源数据对未来的能源需求进行预测。
时间序列方法假设未来的能源需求与过去的能源需求有一定的关联性，通过对历史数据的分析和建模，来预测未来的能源需求。
时间序列方法常用的模型包括移动平均模型（MA）、自回归移动平均模型（ARMA）、自回归积分滑动平均模型（ARIMA）等。
这些模型基于统计学方法，通过对数据序列的平稳性和自相关性进行检验，选择合适的模型参数来构建能源预测模型。
时间序列方法的优点在于简单易用，不需要过多的领域知识，适用于长期稳定的能源系统。
但是，时间序列方法对数据的假设较强，对于时间序列中存在的长期趋势和季节性变动可能无法准确捕捉，导致预测误差较大。
二、基于回归分析的方法基于回归分析的方法是另一种常用的能源预测方法，它通过对影响能源需求的各种因素进行回归分析，建立能源需求与这些因素之间的关系，从而预测未来的能源需求。
基于回归分析的方法需要先确定预测模型的自变量（影响因素），常见的自变量包括经济指标、气候指标、人口数据等。
然后，利用历史数据对这些因素进行回归分析，得到能源需求与自变量之间的关系式。
最后，通过输入未来的自变量数值，计算出未来的能源需求。
基于回归分析的方法可以较好地捕捉到能源需求与各种影响因素之间的关联性，适用于复杂的非线性关系。
然而，该方法对数据的要求较高，需要拥有充分的历史数据和对各种因素的准确测量数据。
三、神经网络方法神经网络方法是利用人工神经网络模拟人脑神经系统的信息处理过程，对能源需求进行预测。
神经网络模型具有强大的非线性建模能力，能够自动学习和适应复杂的能源系统。
神经网络方法首先需要确定模型的输入变量和输出变量，对于能源预测来说，输入变量通常包括历史能源需求、影响因素等，输出变量是未来的能源需求。
国家能源战略的基本构想(1)
国家能源战略的基本构想(中国能源综合发展战略与政策研究课题小组）课题负责人：陈清泰本报告执笔人：冯飞周凤起王庆一一、过去20年中国的能源发展已取得了不小成就，并积累了一定的经验ﻫ过去的20年，中国在能源领域取得的成就主要体现在如下三个方面：一是实现了GＤP 翻两番而能源消费仅翻一番的成就。
２002年,中国一次能源消费量为１4.8亿吨标准煤,居世界第二位。
１980年—2000年期间中国GＤＰ年均增长率高达9.7%﹔而相应的能源消费量年均仅增长4.6%,远低于同期经济增长速度,能源消费弹性系数仅为0.47(见表1），按环比节能量计算，19８1-2002年累计节约和少用能源近12.６亿吨标准煤,实现了中国经济增长所需能源一半靠开发,一半靠节约的目标。
如此低的能源消费弹性系数，不仅在发展中国家罕见,即便在发达国家也很低。
ﻫﻫﻫﻫ二是能源利用效率大幅度提高。
一方面是单位ＧDP能耗不断下降，按2000年不变价计算，我国每万元GDP的能耗从1980年的4.28吨标准煤下降到了2000年的1．４５吨标煤(详见附图1)﹔相应地,每吨标准煤所创造的GDＰ,也由1９8０年的2335元（2000年价）提高到２000年的6880元。
20年时间单位产值能耗下降64％，年均节能率达４.６％。
同期全世界单位产值能耗平均下降1９％,经合组织国家平均下降20％。
另一方面,主要高耗能部门（如冶金、化工、建材、石化、电力等行业）的产品单耗有了较大幅度的下降,其中吨钢综合能耗、铜冶炼综合能耗、小合成氨综合能耗、内燃机车耗油等单耗指针下降幅度达到3０%以上,主要耗能产品的能耗与国际先进水平的差距明显缩小,如火电供电煤耗差距由19８0年的３2.5%缩小到了目前的21%左右（2002年我国火电供电煤耗为3８3克标准煤)，吨钢可比能耗也由７0.4％缩小到目前的20％左右。
ﻫ三是取得了相当大的环境效益。
1981年—2０02年期间,我国由于能源节约和少用能源累计减少二氧化碳排放7.7亿吨碳左右,减少二氧化硫排放１900万吨以上。
能源消费需求的预测 数学建模
本题目给出了某市能源消费结构、能源消费弹性系数、各行业占终端能耗量的比例及能源利用效率情况，仔细阅读数据并完成下面题目：1.运用BP神经网络模型、灰色系统GM（1，1）模型，对此市2013-2020年能源（主要包括煤、石油、天然气、电力）消费需求分别进行预测。
2.充分考虑此市能源消费需求的主要影响因素，如：全市历年国内生产总值（GDP）、人口总数、城市化率、能源结构（可用煤炭消费量占能源消费总量的比例代替）、产业结构（可用第二产业产值占GDP的比例代替）、技术进步（可用单位GDP 能耗代替）等经济社会发展指标历年变化情况，已经提供的历年能源消费数据资料可直接参考，历年GDP、人口数量等数据资料需自行查找（以宝鸡市数据为例）；不考虑能源供给和价格变动因素影响。
运用BP神经网络预测模型和灰色系统GM（1，1）预测模型，先对此市2013-2020年能源消费需求总量以及煤、石油、天然气、电力需求量再进行组合预测，并对预测进行误差分析。
附:表1 某市能源消费结构（1998－2012年）（注：来源于某市统计年鉴单位：万吨标准煤;占比*%）表2 某市能源消费弹性系数（1998－2012年）（注：来源于某市统计年鉴）表3 某市各行业占终端能耗量的比例(2000-2012年)能源预测模型摘要：本文是能源消费需求因素的统计分析和预测问题。
针对所给数据经处理后按照本市生产总值（GDP）、能源结构（可用煤炭消费量占能源消费总量的比例代替）等因素对能源消费需求进行了统计分析归一化处理，建立了2013-2020年各能源消费量的预测分析的BP神经网络预测模型和GM（1，1）灰色系统预测模型，经分析确定了能源消费需求与本市生产总值（GDP）、能源结构间的关系。
针对问题一：首先借助matlab软件，对某市1998-2012年的能源消费结构，与时间的对应关系，运用BP神经网络模型、灰色系统GM（1，1）模型讨论各能源比率及精确度，并预测本市2013-2020年的能源消费需求。
中国2050年的能源需求与CO2排放情景
考 虑 到 未来 发 展
I P A C A I M ／ 术模 型 是 专 门 针 对 中 国 地 区 的 区 技
的不 确定性
策 情景
，
这 里 分 析 了两 种 情 景 ： 基 准 情 景 和 政
域 模 型 [2】 是
，
一
个 典 型 的 自底 向 上 型 模 型
、
，
包括 3 个
即 分 别 为 目前 能 源 和 气 候 变 化 政 策 延 续 情
服 务 ，将 会 相应地 选 择一 批技 术 ，然后 使 用这些 技
的变 化 ，中国产 业结 构将 面临 调 整 、重组 ，中国加
入 ＷＴ Ｏ后 ，中国产 业更 加 充分地 国际化 。未来十 几 年 内 ，中国将 成为 国际制造 业 中心 ，出 口成为拉 动
经 济增 长 的 重 要 因素 。考 虑 到 中 国经 济快 速 发 展 ，
般 均 衡 模 型 (C G E 模 型 ) 也 有
，
，
研究有限
，
而
2050
一
年 的 排 放 情 景 研 究 也 是 对 国 内能
，
详 细 描 述 分 部 门 技 术 的 自底 向 上 型 模 型
同时 还 有
。
源 情景研 究 的
2050
个扩 展
同时也 有助于 分析 国际上
。
介 于 两者 之 间的 部 分 均 衡模 型 和 动态经 济学 模 型
年减 排努力的可 能性
本文 利 用 国家发展 和 改
IP A C
。
本文 选 择 了 I P A
和
C A I M ／ 术 模 型 作 为 未来 中国 能 源 技
-
革 委 员会 能 源 研 究 所 开 发 的
我国能源需求与供给的结构分析
我国能源需求与供给的结构分析近年来，中国能源需求与供给之间的结构问题成为了一个备受关注的话题。
我们的经济发展需要大量的能源供应，但目前的能源结构却不尽理想。
为了更好地解决这个问题，我们需要深入探究我国能源需求与供给之间的结构分析。
一、我国目前的能源供应情况据统计数据显示，目前我国已经成为全球最大的能源消费国，同时也是全球最大的温室气体排放国之一。
我国的主要能源供应包括煤、油、天然气和核能等，其中煤炭能源是主要的一种动力能源，占我国总能源消费的比例超过60%。
在能源供应方面，我国的矿产资源十分丰富，其中包括煤炭、石油、天然气、稀土等，可以满足我国经济发展的需求。
同时，随着技术的进步，再生能源的使用也不断增加，如风能、太阳能等，成为补充传统能源的重要手段。
在此基础上，我国的能源供应结构有所改善，但仍需进一步完善。
二、我国能源需求情况我国的经济发展需要大量的能源供应，主要包括工业生产、交通运输、建筑装修等。
近年来，我国的基础设施建设不断进步，能源的需求也随之增加。
目前，我国的人均能源消费量已接近全球发达国家的平均水平。
同时，我国的经济结构正在不断变化，由于经济发展的速度快于能源结构的调整，造成我国能源需求与供给之间的结构不平衡。
例如，大量的煤炭能源污染环境，但是在我国仍然是主要的一种能源，这进一步加剧了我国在绿色能源开发和运用上的压力。
三、我国能源需求与供给之间的结构分析总的来说，我国在各类能源供给中仍以煤炭作为主要的能源来源，占总能源供应量的比例超过60%。
同时，我们可以看出，随着社会关注度的提高，非化石能源占比的提高是可行的。
在我国实际情况下，需要采取多种措施，才能实现减少煤炭使用的目标。
为了解决能源需求与供给之间的结构不平衡问题，我国需要做到以下几点：1、改善传统能源结构，降低煤炭消费比重。
调整现有的能源结构，提高新能源的使用效率，大力发展太阳能、风能等新兴能源，从而实现非化石能源的比例提高。
2、促进技术进步，降低能源消耗。
第4章 能源需求预测
第4章能源需求预测4.1 能源需求预测的意义和内容4.1.1 能源需求预测的意义在进行能源规划时首先遇到的一个问题是：为满足发展国民经济和提高人民生活水平的需要，究竟需要多少能源呢？这就是说，对能源需求量必须进行预测，它是制订能源规划以至整个国民经济规划的重要组成部分和一个重要阶段。
能源需求预测从研究一个国家或者地区能源消费的历史和现状开始，分析影响能源消费的各种因素，找出能源消费需求量与这些因素的关系，并根据这些关系对未来能源需求发展趋势作出估计和评价。
一般说，影响能源消费需求的因素有人口数、国民经济发展速度及其结构、生产技术水平、能源生产和消费构成等等。
能源需求预测与未来可供使用的能源预测相结合，即可对未来的能源供求形势作出分析，从而为制订优化的能源战略，安排能源建设和节能措施以及能源科研，以保证向新能源结构过渡。
同时，在能源供需平衡的基础上还必须对社会和经济发展、环境影响作出必要的反馈，以实现人类社会持续发展的目标。
因此，能源需求预测的作用主要是：(1)进行国民经济和科技发展规划、能源规划、节能规划等的重要依据；(2)推动技术和产品更新，增加竞争意识的手段；(3)制订经济、能源、环境领域的政策和决策的参考；(4)提高人民生活水平，组织好社会生活，进行科学管理的重要组成部分。
4.1.2 能源需求预测的特点与能源规划工作一样，能源需求分析具有连续、反复和综合性的特点，并与各部门密切联系与综合平衡，且对分析本身的高质量要求等特点。
能源规划工作是一个连续、反复进行的过程，因此作为其基础工作的能源需求分析也必须反复多次进行，才能使依此制定的能源战略具有适应外界变化的灵活性和适应性。
当考虑能源供求平衡时常常要涉及到能源投资情况，注重研究各方面的资金情况和新投资金的限制和筹措、能源供应可能性变化的反馈信息，因此做需求分析时必须重视综合平衡(包括资金平衡、重要物资量平衡、部门和地区平衡)，以便及时对需求加以调整，包括增强节能措施或增加对新增能源生产能力的各种备选方案。
能源经济与能源需求模型
能源经济与能源需求模型能源是现代社会发展的基础，能源经济及其需求模型的研究对于实现可持续发展具有重要意义。
本文将以能源经济与能源需求模型为主题，探讨其相关概念、方法和应用。
一、能源经济概述能源经济是研究能源资源的开发、利用与分配对经济增长和社会福利的影响的学科。
它旨在解决能源供应与需求的平衡问题，优化能源结构，提高能源利用效率，实现经济可持续发展。
能源经济研究的核心是能源需求与供应的关系。
能源需求是指经济体对能源的需求量，而能源供应则包括能源市场的交易活动和能源资源的生产与分配。
通过分析需求与供应之间的关系，能源经济学家能够预测能源价格变化、优化能源配置以及预测能源需求的增长趋势。
二、能源需求模型能源需求模型是指用于定量分析和预测能源需求的数学或统计模型。
它根据不同的经济、社会和环境因素，构建数学模型来描述能源需求与这些因素之间的关系，并进行预测和分析。
常见的能源需求模型包括经济增长模型、多元回归模型和脱钩曲线模型。
经济增长模型通过分析经济发展水平与能源需求之间的关系，预测能源需求随着经济增长的变化。
多元回归模型则考虑到多个变量对能源需求的影响，如人口、国民收入、工业结构等。
而脱钩曲线模型则关注能源需求与环境因素之间的关系，探索经济增长与能源消耗之间的解耦路径。
三、能源经济与可持续发展能源经济与可持续发展密切相关。
传统能源消耗模式导致了环境污染和气候变化的问题，对可持续发展构成了挑战。
因此，转变能源消费结构，提高能源利用效率，发展清洁可再生能源成为推动可持续发展的重要举措。
在能源经济与可持续发展的研究中，需引入低碳经济、循环经济和绿色发展的理念，构建可持续的能源经济模型。
这些模型应包含经济发展、环境质量和能源资源的综合指标，从而全面评估能源政策和措施的可行性和效果。
四、能源需求模型的政策应用能源需求模型在能源政策制定中具有重要的应用价值。
政府决策者可以运用能源需求模型评估不同政策措施对能源需求的影响，制定科学合理的能源政策。
能源需求的弹性分析与预测
能源需求的弹性分析与预测引言能源是现代社会不可或缺的资源，对于经济发展和人类生活起着至关重要的作用。
能源需求与经济增长、人口规模和产业结构等因素密切相关，理解能源需求的弹性变化对于合理规划和管理能源资源具有重要意义。
本文将对能源需求的弹性分析与预测进行研究，以期为未来能源政策的制定提供参考依据。
一、能源需求的弹性分析1.1 弹性概念和计算方法能源需求的弹性是指能源需求在外部因素变化下的相应变化程度。
通常使用价格弹性和收入弹性来衡量能源需求的弹性。
价格弹性是指在能源价格变化下，能源需求的变化情况；收入弹性是指在收入变化下，能源需求的变化情况。
价格弹性的计算方法如下：\[ \text{价格弹性} = \frac{{\%\text{变化的需求量}}}{{\%\text{变化的价格}}} \]收入弹性的计算方法如下：\[ \text{收入弹性} = \frac{{\%\text{变化的需求量}}}{{\%\text{变化的收入}}} \]1.2 影响能源需求弹性的因素影响能源需求弹性的因素有许多，包括但不限于下列因素：•经济增长：经济增长与能源需求呈正相关关系，但随着经济发展和技术进步，能源需求的弹性往往会下降。
•价格变化：价格波动对能源需求的影响是复杂的，通常情况下，价格上涨会导致能源需求的下降，价格下跌会导致能源需求的增加。
但是在特定情况下，能源需求可能具有较低的价格弹性。
•收入变化：收入水平是决定能源需求的重要因素，收入增加会导致能源需求的增加，但收入弹性的具体数值会受到多种因素的影响。
•产业结构：不同产业对能源的需求弹性差异很大，能源密集型产业对能源需求的弹性较高，而信息技术等服务业对能源需求的弹性较低。
1.3 实证研究案例分析对于能源需求的弹性分析，许多国家和地区都进行了实证研究。
以下是一些典型案例：1.石油需求弹性分析：以中国为例，石油需求的价格弹性较低，收入弹性较高。
随着经济增长和城镇化进程的加快，中国石油需求持续增长，但增速逐渐放缓。
关于能源需求量预测常用模型及方法
关于能源需求量预测常用模型及方法能源需求量的准确预测对于能源供应和能源政策的制定具有重要意义。
以下是常用的能源需求量预测模型和方法。
1.回归分析模型：回归分析是一种基于历史数据建立数学模型的方法。
通过将历史的能源需求量与各种相关因素（如人口、经济增长、工业生产等）进行回归分析，建立能源需求量的预测模型。
回归分析模型可以通过多元线性回归、非线性回归等方法来建立。
2.时间序列分析模型：时间序列分析是一种基于时间序列数据进行分析和预测的方法。
能源需求量的时间序列数据可以展示出一定的周期性和趋势性。
常用的时间序列分析方法包括移动平均、指数平滑、ARIMA模型等。
时间序列分析模型可以捕捉到能源需求量的趋势和季节性变化。
3.分类模型：分类模型是一种将样本划分到不同类别中的方法。
对于能源需求量预测，可以将其分为高、中、低等级别，然后根据历史数据和相关因素建立分类模型，预测未来的能源需求量所属的类别。
4.灰色系统理论：灰色系统理论是一种非常有用的预测方法，它是在样本数据有限或缺少信息的情况下进行预测的方法。
通过将数据序列分为灰色数据和白色数据两部分，利用已知数据序列来推断未知数据序列，进行能源需求量的预测。
5.智能算法：智能算法是一种模仿自然界生物演化过程的算法，如遗传算法、粒子群优化算法等。
这些算法不需要具体的数学模型，而是通过对算法参数的调整和结果的反馈来逐步寻找最优解。
智能算法可以应用于能源需求量的预测，帮助找到最优的预测模型。
除了以上的模型和方法，还可以采用数据挖掘、机器学习等技术来进行能源需求量的预测。
数据挖掘是一种从大规模数据集中提取有用信息的方法，机器学习是一种能够自动学习的算法。
这些方法可以综合考虑多个因素，构建更准确的能源需求量预测模型。
总之，能源需求量的预测是一个复杂的问题，需要综合考虑各种因素。
以上介绍的模型和方法是常用的能源需求量预测手段，但在实际应用中需要根据具体情况选择合适的方法。
在预测过程中，还需要不断更新数据和调整模型，以提高预测的准确性和实用性。
国家发展改革委、国家能源局关于完善能源绿色低碳转型体制机制和政策措施的意见
国家发展改革委、国家能源局关于完善能源绿色低碳转型体制机制和政策措施的意见文章属性•【制定机关】国家发展和改革委员会,国家能源局•【公布日期】2022.01.30•【文号】发改能源〔2022〕206号•【施行日期】2022.01.30•【效力等级】部门规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】节能管理正文国家发展改革委国家能源局关于完善能源绿色低碳转型体制机制和政策措施的意见发改能源〔2022〕206号各省、自治区、直辖市人民政府，新疆生产建设兵团，国务院有关部门，有关中央企业，有关行业协会：能源生产和消费相关活动是最主要的二氧化碳排放源，大力推动能源领域碳减排是做好碳达峰碳中和工作，以及加快构建现代能源体系的重要举措。
党的十八大以来，各地区、各有关部门围绕能源绿色低碳发展制定了一系列政策措施，推动太阳能、风能、水能、生物质能、地热能等清洁能源开发利用取得了明显成效，但现有的体制机制、政策体系、治理方式等仍然面临一些困难和挑战，难以适应新形势下推进能源绿色低碳转型的需要。
为深入贯彻落实《中共中央、国务院关于完整准确全面贯彻新发展理念做好碳达峰碳中和工作的意见》和《2030年前碳达峰行动方案》有关要求，经国务院同意，现就完善能源绿色低碳转型的体制机制和政策措施提出以下意见。
一、总体要求（一）指导思想。
以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，全面贯彻党的十九大和十九届历次全会精神，深入贯彻习近平生态文明思想，坚持稳中求进工作总基调，立足新发展阶段，完整、准确、全面贯彻新发展理念，构建新发展格局，深入推动能源消费革命、供给革命、技术革命、体制革命，全方位加强国际合作，从国情实际出发，统筹发展与安全、稳增长和调结构，深化能源领域体制机制改革创新，加快构建清洁低碳、安全高效的能源体系，促进能源高质量发展和经济社会发展全面绿色转型，为科学有序推动如期实现碳达峰、碳中和目标和建设现代化经济体系提供保障。
（二）基本原则。
中国能源政策综合评价模型(IPAC)
中国能源政策综合评价模型背景能源的发展与社会经济、环境和气候变化有着密切的联系，能源活动相关的政策制定过程需要对能源自身的发展，其对社会经济、环境和气候变化的影响，同时社会经济、环境和气候变化对能源发展的约束进行分析，以提供一个综合的决策信息。
这些相关联的信息已经在气候变化决策过程中扮演了重要角色。
1980年以来，在气候变化领域，已经出现了综合评价模型，将气候变化的相关因素包括人为排放、大气环流、自然影响、社会经济影响等方面关联起来，采用模型作为工具进行定量分析。
综合评价分析的概念已经开始扩展，不仅在气候变化领域进行应用，同时在能源环境领域得到应用。
我国正在处于快速经济发展过程中，能源作为支持经济发展的一个重要基础得到快速发展，成为我国经济系统中一个重要行业。
由于我国能源消费总量大，而能源资源有限，我国的能源发展涉及到国内国际市场。
同时，环境问题在我国已经成为一个非常关注的问题，能源在环境问题中扮演的角色越来越重要，环境需求已经成为能源发展的制约。
因此，能源活动的政策制定会涉及社会经济的许多方面，我们针对能源政策制定进行综合评价就非常重要。
1992以来，能源研究所开始在能源模型开发与应用方面进行了长期研究。
1994年之后，开始与国际上一些知名研究机构就能源与气候变化模型进行长期合作，已经开发完成了一组模型，这些模型各自有不同的特点和政策分析功能。
2000年以来开始有针对性的构建我国的能源环境综合评价模型，到目前为止已经开始形成一个综合评价模型框架，我们称之为中国能源环境综合政策评价模型(IPAC) 。
－模型框架IPAC模型主要包括三个部分：能源与排放模型、环境模型和影响模型。
能源与排放模型是IPAC模型的主要构成部分，包括多个不同类型的模型。
环境模型包括大气扩散模型和一个简单气候模型。
影响模型包括健康影响模型。
它们之间存在关联，能源与排放模型的结果输入到环境模型中，计算能源活动所引发的大气污染物浓度以及可能的升温，之后由影响模型计算对健康的影响，这种影响转换为对经济的影响后，再反馈回能源排放模型。
中国银监会、国家发展和改革委员会关于印发能效信贷指引的通知
中国银监会、国家发展和改⾰委员会关于印发能效信贷指引的通知⽂号：银监发[2015]2号颁布⽇期：2015-01-13执⾏⽇期：2015-01-13时效性：现⾏有效效⼒级别：部门规章⽬录第⼀章总则第⼆章服务领域及重点项⽬第三章信贷⽅式与风险控制第四章⾦融创新与激励约束第五章附则各银监局，各省、⾃治区、直辖市及计划单列市、新疆⽣产建设兵团发展改⾰委（经信委、经委、⼯信厅、经发局），各政策性银⾏、国有商业银⾏、股份制商业银⾏、⾦融资产管理公司、邮储银⾏，银监会直接监管的信托公司、企业集团财务公司、⾦融租赁公司：为落实国家节能低碳发展战略，促进能效信贷持续健康发展，积极⽀持产业结构调整和企业技术改造升级，提⾼能源利⽤效率，降低能源消耗，银监会、国家发展改⾰委共同制定了能效信贷指引。
现印发给你们，请遵照执⾏。
中国银监会国家发展和改⾰委员会2015年1⽉13⽇能效信贷指引第⼀章总则第⼀条为促进银⾏业⾦融机构能效信贷持续健康发展，积极⽀持产业结构调整和企业技术改造升级，根据《中华⼈民共和国银⾏业监督管理法》、《中华⼈民共和国商业银⾏法》、《中华⼈民共和国节约能源法》等法律法规，制定本指引。
第⼆条中华⼈民共和国境内经中国银监会批准设⽴的银⾏业⾦融机构开展能效信贷业务，适⽤本指引。
重点⽤能单位、节能服务公司、第三⽅节能量审核机构依据本指引开展与能效信贷有关的活动。
第三条本指引所称能效信贷是指银⾏业⾦融机构为⽀持⽤能单位提⾼能源利⽤效率，降低能源消耗⽽提供的信贷融资。
第四条中国银监会依法对银⾏业⾦融机构开展能效信贷业务实施监督和管理。
国家发展改⾰委依法负责对重点⽤能单位、节能服务公司、第三⽅节能量审核机构开展的节能⼯作实施监督和管理。
第⼆章服务领域及重点项⽬第五条能效信贷业务的重点服务领域包括：（⼀）⼯业节能，主要涉及电⼒、煤炭、钢铁、有⾊⾦属、⽯油⽯化、化⼯、建材、造纸、纺织、印染、⾷品加⼯、照明等重点⾏业；（⼆）建筑节能，主要涉及既有和新建居住建筑、国家机关办公建筑和商业、服务业、教育、科研、⽂化、卫⽣等其他公共建筑，建筑集中供热、供冷系统节能设备及系统优化，可再⽣能源建筑应⽤等；（三）交通运输节能，主要涉及铁路运输、公路运输、⽔路运输、航空运输和城市交通等⾏业；（四）与节能项⽬、服务、技术和设备有关的其他重要领域。
关于能源需求量预测常用模型及方法
关于能源需求量预测常用模型及方法预测不仅要对事物未来的走势和可能出现的情景作定性分析，还要对某些关键的构成作定量判断，由于人们认识事物的能力有限，由于许多事物在已经经历过的过程中尚未能展现出许多重要因素的影响，即使对认识到的影响因素也难以有很深入的了解，因而人们的预测很难与未来的发展完全吻合，能够从大趋势上做到分析基本正确，就是成绩不小。
一般说来，定性的预测，特别是定量的预测所涉及的对象越简单的、涉及未来的时间越短，预测的准确程度可能高些；涉及的事物越复杂、影响因素越多，涉及未来的时间越长，预测的准确性越差，这使许多定量的预测也仅带有半定量性质。
在这种情况下，我们应把它看成是一种很可能出现的方案。
针对这种情况，从预测上说，就要求：（1）把复杂事物的预测简化成相对单一的模式，或从多个相对简单的角度做出预测并加以综合；（2）随着发展，不断做出新的预测，这种新的预测不但可以收纳许多原来未料及或未重视的新的影响因素，而且可以用这一段时间已经发生的事实去修正原来的预测公式或参数。
预测的基本思路是由过去和现在推断未来，由已知推测未知。
因此，可将预测方法大致分为两类：由事物本身的发展过程推测未来和由已知的或设定的条件推导未来的油气发展状况：具体方法也可归纳为直接预测和间接预测。
这里仅列举直接预测法。
该类方法从事物本身的历史和现状来认识影响它们的各种因素，利用这些因素的可能变化，推测未来一段时间内的变化趋势乃至变化量。
换言之，对油气未来的预测主要依靠油气本身的变化。
从逻辑上，把影响油气的各种因素起作用的综合结果——储量和产量（在一定程度上也表现为品质和空间分布）作为最直接的预测资料，将其作为最基本的依据来得出预测结论。
这种预测，可以是简单的外预期，也可以考虑到多变量变化趋势的适应预期和合理预期。
（1）客观存在受过去和现状影响太深，如果未来的基本框架与它们一致，这个预测的可靠性很大。
而如果未来的影响因素发生了相当大的变化，这个预测结果可能产生相当大的偏差。
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中国能源需求预测模型框架的构建
刘强、姜克隽、胡秀莲
背景介绍
能源问题是关系我国国民经济增长和可持续发展的关键问题。
我国经济在过去的三十年间保持了较高的增长速度，由此也导致对能源需求量的快速上升。
未来要想继续维持这种较快的经济增速，能源保障尤为关键，这是我国增长所面临的客观需求。
可以预见，在中短期内我国能源消费必将维持较快的增长速度。
但是，我国能源需求的增长不能再延续过去的粗放型利用模式，原因主要包括：1）我国人口众多，人均能源资源拥有量并不高，而且能源资源的地域分布很不均衡，如果能源消费一味盲目快速增长，必将在不久的将来面临能源供应短缺的瓶颈，由此将引发能源供需之间的刚性矛盾；2）我国能源利用面临结构上的短缺，如我国石油资源拥有量不高，未来生产能力提高的空间也非常有限，因此，随着石油需求量的快速增长，石油的对外依存度不断增高；我国天然气资源的拥有量也不高，因此在很多领域天然气的利用比例都很低，由此也导致我国许多行业的能源利用效率相对偏低；3）我国能源结构以煤为主，而大量用煤也导致了诸多生态、环境和气候变化方面的问题，这些问题的负面效果正在逐渐显现，长期看将对我国经济的可持续增长产生严重冲击。
上述与能源相关的问题已经成为中国政府未来要重点考虑的问题，并推动能源议题成为进入二十一世纪以来最热门的话题之一。
目前来说，不管是政府官员还是研究学者，抑或工业企业界和普通民众，都意识到能源问题对我国的重要性，也认同我国应该在提高能源利用效率、改善能源结构、优化能源环境等诸多方面采取积极的措施，以保证对能源资源的可持续的利用。
但是，要想实现这些目标，首先需要对我国未来的能源需求变化作出大致准确的判断，这也因此成为国内外相关研究领域的重点任务之一。
国内对能源消费需求的预测已经研究了多年，研究内容和关注的重点也从单一的能源问题向与能源有关的综合分析方向发展。
也正是由于能源问题的复杂性，要涉及到能源系统本身、宏观经济、生态、环境等诸多方面，很多学者都不再局限于就能源问题而谈能源问题，而开始将各种可能的相关因素放在一起进行综合分析，并越来越多地求助于使用能源相关的预测模型来分析此类问题。
国内外目前从事能源需求预测的机构非常多，一方面，有很多从事全球能源需求预测的机构，它们会定期发布他们自己的能源需求预测报告，比较典型的如国际能源署（IEA）、国际能源公司或石油公司（如BP）等；另一方面，很多国际机构和国内机构和学者也有针对单国的能源需求进行了大量的预测，主要目标是为各国的政策服务，如美国、日本等国的诸多预测机构。
在这些对单国的预测中，对中国能源需求的预测在近些年变得越来越多，这主要是因为中国经济发展拉动能源消费不断快速增长，中国的能源需求变化对全球的经济、能源、环境体系都产生着越来越重要的影响。
考虑到这些因素，目前在国内的能源研究领域，非常有必要建立我国自己的能源需求预测模型，以加强我国在能源需求方面的话语权，更好地为国家的相关政策服务。
本研究的正是以此为目标，希望通过构建中国能源需求预测模型的框架体系，为未来构建完成中国能源需求预测模型提供基础，并最终实现对中国未来能源需求变化的定期预测分析。
一、背景介绍
二、能源需求预测模型简介
（一）能源系统预测模型的发展历史（二）国内外能源需求预测模型的发展（三）能源需求预测模型方法分类三、中国能源需求预测模型的构建思路（一）模型簇的方法
（二）情景预测的方法
（三）模型软连接的方法
四、中国能源需求预测模型的子模型（一）能源经济模型——CGE模型（二）能源需求分析模型——ESS模型（三）终端用能服务需求分析模型（四）能源技术评价模型
五、中国能源需求预测模型的总体框架
六、模型初步应用
（一）基础情景参数的设定
（二）结果分析
七、结论和讨论
八、参考文献。