论文总字数：31460字

目 录

1 绪论 1

1.1研究背景 1

1.2文献综述 1

1.3研究目的和意义 2

1.4框架结构 3

1.5技术路线 4

2 福建省的能源消费现状分析 4

2.1福建省经济与社会发展情况 4

2.3能源资源分布概况 6

2.4结构概况 7

2.4.1以化石能源为主的消费结构 7

2.4.2日益重要的的新型能源 8

3 福建省能源消费总量及煤炭、石油消费的单一预测模型分析 8

3.1基于一元线性回归预测模型的实证分析 8

3.1.1一元线性回归预测模型 8

3.1.2福建省能源消费总量的回归分析 9

3.1.3福建省煤炭消费量的回归分析 10

3.1.4福建省石油消费量的回归分析 11

3.2基于GM（1，1）预测模型的实证分析 11

3.2.1灰色GM（1，1）预测模型 11

3.2.2福建省能源消费总量的GM（1，1）预测模型 12

3.2.3福建省煤炭消费量的GM（1，1）预测模型 13

3.2.4福建省石油消费量的GM（1，1）预测模型 15

3.3两种模型对比分析 16

3.3.1福建省能源总量 16

3.3.1福建省煤炭消费量 17

3.3.1福建省石油消费量 17

3.4小结 18

4 组合预测模型的实证分析 18

4.1组合预测模型概述 18

4.2 标准差法建立组合模型 19

4.2.1组合模型建立 19

4.2.2 组合模型精度分析 19

4.3以预测误差平方和达到最小的线性组合预测模型 20

4.3.1模型的建立 20

4.3.2 组合模型精度分析 22

4.4 福建省煤炭消费量的组合预测模型 23

4.4.1基于预测精度的多目标组合预测最优化模型 23

4.4.2 以最大误差绝对值达到最小的组合模型 24

4.4.3 福建省煤炭消费量的灰色预测模型 25

4.5 组合预测模型的预测分析 27

4.5.1 2015-2019年福建省能源消费总量的预测 27

4.5.2 2015-2019年福建省煤炭消费量的预测 27

4.5.3 2015-2019年福建省石油消费量的预测 27

4.6小结 28

5 福建省能源消费和能源结构优化的建议 28

5.1 灰色关联度分析 28

5.2 关于能源消费的建议 29

5.2.1促进新能源的开发与利用，逐步实现供需平衡 29

5.2.2 积极创新，提高能源利用率 30

5.2.3 调整产业结构 30

5.2.4 大力宣传节能减排 30

5.2.5 完善能源储备机制 30

5.2.6 把握“十三五” 30

6 结语 31

6.1 全文总结 31

6.2 本文评价 31

6.3 展望 31

参考文献 32

致谢 33

基于组合预测模型的福建省能源消费预测

马航燕

，China

Abstract：Based on the energy consumption from 2000 to 2014 in Fujian province , this paper analyzing the state of the energy consumption and predicted the following five years of the total energy、coal and oil consumption pointedly with the regression model and grey prediction model in Fujian province, and made comparison and evaluation of these two models. After built combine forecast model based on these two models, this paper would forecast the next five years of the total energy ,coal and oil consumption. According to the final results, we can find that the combine model improved prediction accuracy predicted better. Finally we analyzed the influence factor of energy consumption with the study above so that we made some suggestions to optimize the energy consumption structure and make the energy consumption more reasonable.

Key words：energy consumption forecast; energy consumption structure; combine forecast model; regression model; grey prediction model

1 绪论

能源与每一个人息息相关，在经济社会里扮演着至关重要的角色。改革开放以来，位于我国东南沿海的福建借助自身地理优势大力发展经济，能源消费随之急速增长，2014年，福建省能源消费总量达到了12110万吨标准煤，是1979年的731万吨标准煤的16.6倍，是2000年的4.1倍。2009年，福建作为“海峡西岸经济区”的国家发展战略主体，能源消费总量又有了一个比较大的增长。未来，福建依托于“海西建设”和“十三五”，全省能源消费总量必定还是会较大幅度地增长。我们分析2000-2014年的能源消费数据可以知道，煤炭能源所占的比重一直都在50%以上，石油则位居第二，比重在20%左右。由此可见福建的能源种类较为单一，传统能源所占比例在70%以上。

1.1研究背景

近年来，随着福建经济的发展，全省的能源消费总量也随之快速而稳健地增长，2014年，福建省能源消费总量为1.2110亿吨标准煤。从历年的能源品种消费比重来看，福建省的能源消费结构十分不合理，其中，本省储量非常少的煤炭和石油占到了消费总量的70%以上。

福建省虽然不是能源消费大省，却是能源供需不平衡较为严重的省份。2014年，福建省能源消费总量排在全国第十八位。与能源消费总量相比，福建省能够生产的能源总量仅仅只有2924.01万吨标准煤，占能源消费总量的24%，煤炭消费量为6418.14万吨标准煤，但是本省仅能生产38.9万吨标准煤；石油所占比例为26.8%，共3245.40万吨标准煤，本省仅能提供42.6万吨标准煤的生产量。

福建省的能源消费结构十分不合理，其中，大部分外购而来的煤炭和石油能源占到了消费总量的70%以上，而本省丰富的资源却不多加利用，任其荒废。其中风能、水能分别只占了10.3%和0.9%。可以看出，福建省对于传统化石能源十分依赖，其中对于煤炭的依赖最为严重。传统化石能源容易对环境造成污染，福建省作为全国空气质量较好的省份，应该继续保持，减少对传统化石能源的使用，减少对煤炭石油的依赖。

伴随着我国推行的节能减排政策和对清洁能源的大力推广，各省都加大对清洁能源的研发和运用，福建应捉住这次机会，在本省大力推进清洁能源的普及，优化能源消费结构。

1.2文献综述

能源是一切事物的发展的基础，没有能源经济社会不可能进步。也正是因为能源的重要性，国内外众多学者运用不同预测模型在不同方面对能源消费进行预测，力图能够解决能源供需的矛盾，给能源政策和能源优化提供科学依据。

李泓泽等人运用DGM（1，1）模型对北京市未来5年的能源消费趋势进行了预测，发现北京市对外购能源的依赖程度在增大，且未来能源的需求量将比往年更多^[[1]]。K.S.K.Weranga等人运用多种预测模型对电力消费的最大需求进行预测并计算其最大可减少量以此来警示消费者^[[2]]。Mu H、Dong X等人运用改进后的灰色预测模型对中国能源消费和碳排放量作出预测^[[3]]。以上学者都是运用单一模型预测对能源进行预测，但是单一模型有局限性和不足，所以为了提高预测精度，越来越多的学者采用组合预测模型。章杰宽利用每种单一模型的有点建立了灰色神经网络预测模型，并且通过实证证明了该模型确有实际应用价值和较高的预测精度^[[4]]。Dietmar Graeber、Andreas Kleine和索瑞霞、王福林都采用组合模型对能源进行预测，实验证明，组合模型较单一模型有较好的改进，可以较好地拟合数据，有着较好的预测质量，可以作为能源预测的有效工具^[[5]-[6]]。花玲等人比较缓冲算子GM（1,1）与GM（1,1），发现缓冲算子GM（1,1）的预测精度更高^[[7]]。苏晋在《福建省未来能源供需分析》一文中，分别对福建能源消费运用了灰色模型和灰色神经网络进行单一预测，而后对能源的供给量和需求量进行组合预测。得出的结论是组合预测模型能够对福建省能源消费量进行有效地预测，并且预测精度比单一模型更高，福建省的能源供需缺口将不断扩大，对能源系统的建立和能源结构的优化提出了自己的建议^[[8]]。就福建省而言，王强对台湾与福建的能源研究发现：闽台两地的能源差距正在缩小，而且，两地的能源消费结构也有较大的不同^[[9]]。刘爱芹也利用指数平滑和ARIMA模型的组合模型对能源消费做出预测，表明中国能源消费将会继续稳健增长^[[10]]。还有一些学者运用预测模型对某些领域的能源消费进行分析，Ma Yifei和LI Yanli建立了广义翁氏模型和灰色预测模型的组合预测模型对2020年的天然气供需情况进行预测。预测表明，在天然气的消费量不停增长的背景下，中国的天然气产量将不能满足需求^[[11]]。周扬等人建立BP与GM的优化组合模型,运用组合模型对江苏省未来15年煤炭和石油的需求量进行预测,借此来为江苏省提出能源的规划的相关意见^[[12]]。朱晓东和曹杰运用GM(1,1)模型在对江苏省历年来的能源数据进行模拟的基础上，预测了江苏省未来7年的制造业能源消耗量^[[13]]。

能源消费还受许多因素的影响，刘素兵使用BP神经网络对三种改进的灰色预测模型进行组合，引入能源消费的影响因子，让能源消费预测更加准确^[[14]]。张优智与党兴华用了多种方法检验了能源消费与GDP的关联关系，并证实了GDP与能源消费是单向因果关系^[[15]]。侯丹丹、杨俊杰分析我国能源影响因素，并得出结论：能源消费量急速增长的首要因素是经济发展和人口增长^[[16]]。Xiong Chuanhe等人对哈萨克斯坦的能源进行分析预测，并结合经济增长、低碳经济分析，得出结论：哈萨克斯坦应该优化能源消费结构，使用清洁生产技术并发展新能源和可再生能源，促进产业结构调整优化^[[17]]。

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