碳排放约束下的江苏省能源消费结构预测与优化研究

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摘 要：首先建立影响江苏省煤炭等资源消费量的评价指标体系，然后在江苏省碳排放约束、江苏省经济发展目标下，利用BP神经网络和多目标优化等方法建立数学模型对“十二五”期间江苏省主要能源（煤炭、石油、天然气等）消费结构进行预测和优化，对江苏省节能、减排目标的实现以及能源结构调整具有一定的指导意义。

关键词：碳排放 能源消耗结构 BP神经网络

中图分类号：O221 文献标识码：A 文章编号：1007-3973（2013）008-157-02

1 引言

随着经济的发展，环境污染也愈加严重。人们逐渐重视到发展经济，提高的同时，注重环境的保护。为了保证江苏省经济社会的绿色发展，分析预测江苏未来的煤炭等能源消费情况已成为一个至关重要的问题。目前研究能源消耗量与消耗结构的文献较多，如参考文献[1]-[4]，但是研究能源消耗量预测与优化的较少，特别是江苏省能源消费量预测与优化的文献不多。

本文首先建立影响江苏省煤炭等资源消费总量的指标体系，然后在江苏省碳排放约束、江苏省经济发展目标下，建立数学模型对“十二五”期间江苏省主要能源（煤炭、石油、天然气等）消费结构进行预测和优化。最后，根据分析的结果和结论，对江苏省节能、减排目标的实现路径以及能源结构调整、煤炭消费政策等方面提出意见和建议。

2 指标体系的建立

影响江苏省能源消费总量的指标有很多，但是大致可以归结能源（煤炭、石油、天然气等）的调入量、产业结构、能源结构、经济增长速度和城市化率等。各个指标对能源消耗量的影响情况不一，下面以煤炭为例，定量分析以上5个指标对煤炭消费量的影响情况，其他资源可以类似的分析。

本文利用STIRPAT模型来探讨上述5个指标对煤炭消费量的影响。

STIRPAT模型是在IPAT模型的基础上建立起来的，研究人类活动对环境压力的情况，模型如下：

为了便于研究，上述（1）式通常可以通过两边取对数化为以下模型：

结合上述（2）式与影响江苏省煤炭消费的5个指标，可以建立如下的煤炭消耗量影响因素分析指标体系评价模型：

对上述5个自变量与因变量取对数后，参考《江苏统计年鉴2011》以及《中国能源统计年鉴2011》的1995-2010年的江苏省煤炭消耗量、第二产业占总产业GDP百分比、全省GDP、其他能源占总能源百分比、江苏省城市化率、江苏省煤炭调入量等数据，利用进行两两相关性分析，得到变量间相关系数如表1所示。

由表1可以看出，5个指标中除了第二产业占总产业GDP百分比以外，其他4个指标与煤炭消耗量的相关系数均超过0.8，相关性较高，他们对江苏省煤炭消耗量影响较大。

3 江苏省主要能源（煤炭、石油、天然气等）消费结构的预测和优化

3.1主要能源（煤炭、石油、天然气等）消费结构的预测

本文根据《江苏统计年鉴2011》以及《中国能源统计年鉴2011》每年煤炭、石油、天然气三种能源的消耗量数据，建立神经网络模型对它们在江苏省“十二五”期间的消费结构分别进行预测。

神经网络是指一层中的所有权重直接指向下一个网络层的节点，权重不断循环回来作为前一层的输入的结构系统，而BP神经网络模型是具有任意精度逼近非线性函数的特性的网络预测模型。

借助软件进行求解便可预测出2011到2015年的相关数据值，结果见表2。

3.2主要能源（煤炭、石油、天然气等）消费结构的优化

通过预测可以发现，如果不采取相应措施，让其按以往发展方式进行发展，到2015年碳排放量下降15.8%，节能指标下降11.35%，显然达不到国家的指标要求。（国家对江苏省指标限制，到2015年单位地区生产总值能耗降低18%，单位地区生产总值二氧化碳排放减少19%）

所以要对每一年相关能源的消耗量进行优化，即对消费的结构进行预测和优化，使得消费结构满足整个碳排放约束，达到节能目标和江苏省经济发展目的。以下采用多目标规划模型进行优化。

首先根据节能目标和经济发展目标确定两个目标函数；接着考虑碳排放约束条件，能源约束条件（即能源结构变动范围），经济的可持续增长得出相对应的相关约束条件，可以得到以下双目标优化模型：

运用编程进行求解，便可得“十二五”计划期间江苏能源消费结构的优化方案，其结果见表3。

4 结论

以上在江苏省碳排放约束、江苏省经济发展目标下，通过建立数学模型对“十二五”期间江苏省主要能源（煤炭、石油、天然气等）消费结构进行了预测和优化。江苏省目前的能源消费结构以煤炭为主，应在今后一段时间内小幅度提高油气比例的同时，根据地区特点，更多地发展水能发电和太阳能发电，乃至在国家整体框架内适当发展核电，这是改善能源结构的有效途径；在经济相对发达区域如苏南试行某些经济激励手段，如尝试推行碳税制度等，若能结合其他手段的应用，对江苏省的节能减排将起到积极作用。在发达地区的试点如果成功，可逐步向全省推广。

参考文献：

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