基于灵敏度分析的差异原因探究模型

刘书佳 文洁

摘要：清洁可再生能源在我们的生产和生活中扮演着越来越重要的角色，大到国家小到省区或州际，都在寻求更好使用清洁可再生能源的策略。加利福尼亚州（CA），亚利桑那州（AZ），新墨西哥州（NM）和德克萨斯州（TX）地处美国和墨西哥边界，这四个州希望加强合作，形成一个现实的新能源契约。为了找到导致四个州能源概况差异性的因素，我们建立了基于多元函数拟合的差异原因探究模型，该模型也是灵敏度分析的新应用，我们定义了州的特征向量，运用欧氏距离对其差异进行描述，对引起差异的各个因素进行灵敏性分析，灵敏性越高，表示其对应因素对两个州差异的形成的贡献越大，以此非名，确定造成两个州差异的主要因素，应用MATLAB求解模型，得到的结果在正文中模型求解部分以关系图的形式呈现。此外基于目前的能源使用情况和对未来清洁能源使用预测，我们还给出了绦能源使用建议。

关键词：清洁能源 灵敏度 差异原因探究模型

一、背景

能源是经济增长和社会发展的重要物质基础。美国能源消费占到全球总量的大约四分之一。美国每年生产大量的能源，本身即为全球规模最大的能源市场，同时每年依然需要从海外进口大量能源以满足能源供需缺口。据预计，到2025年美国能源净进口将增至亿吨标准煤以上，年均增幅接近，占美国能源消费总量的比重也将上升到，制定合理的能源政策对于维护美国能源与经济安全具有重要的意义。

二、数据处理与能源概况

（一）为了使模型得到简化，我们对数据进行处理，缺省数据补为0，无描述的MsN码舍弃，我们将一次能源分为两类，清洁能源和非清洁能源，将部门分为四类，交通运输部门、住宅和商业部门、工业部门、电力部门，按州名分层将数据整合到四张数据表，表中说明了不同年份下每个部门能源消耗概况，并用Matlab绘制出图表得到能源概况。

（二）我们对题目所给原始数据进行一系列处理，得到1960-2009年各个州能源概况如下：AZ州和CA州的情况类似，化石燃料的消耗是主要的能源消耗方式，清洁能源的消耗量低于化石燃料的消耗量；NM州和TX州情况类似，清洁能源的消耗整体上呈现出上升的趋势，化石燃量的消耗整体上呈现出下降的趋势，1975年左右清洁能源的消耗量超过化石燃量，成为该地区主要的能源消耗种类。

（三）预测结果：非清洁能源的主要消耗部门是运输部门，清洁能源的主要消耗部门是电力部门，随着时间的发展，这种趋势会也来越明显。

三、模型建立

在这一部分，我们建立了一个基于多元函数拟合和灵敏度分析为原理的要素重要性比较模型。以GDP（实际国民生产总值）、人口为自变量，以每个州每个部门（运输部门、住宅和商业部门、工业部门、商业部门）中使用清洁能源所占百分比为因变量，这里我们称因变量组成的4维向量为特征，根据多元函数拟合方法，运用MATLAB处理数据和编程求解相应自变量系数，以州为整体得到函数簇。在数据处理过程中为了避免大变量吃小变量的情况，对数据进行归一化处理，又因为在统计表中GDP数据不全，所以对某个州四个部门拟合时选用时间段为1980-2009年，在这个时间段内按照如下关系式进行拟合：

接下来我们讨论GDP、人口的变化对特征的影响（这里假设年份固定，而且年份固定后每个州对应的GDP、人口可查表得到）。

我们将4组特征两两作差，运用欧氏距离求得特征差向量的大小，此时的特征差向量大小记为，在年份确定的情况下，固定自变量向量中任一个分量，改变另一个量，代入（1）中，从而得到两个特征值，用欧式距离计算特征值的大小，比较两个数值大小，从而判断出对于两两不同的州导致差异性的因素是GDP、人口中的哪一个。这里的主要思想是利用特征对自变量的灵敏度判断出导致差异性的影响因素。

四、模型的求解

我们用MATLAB将流程图中的想法实现，编写程序最终得到结果见图：

五、能源使用建议

根据前文提到的引起两个州之间差异的主要因素，预测得到的能源消耗走势，综合考虑科技发展，国际能源形势，提出如下建议。

1.在两州能源消耗差异成因分析过程中我们得知除了CA和TX两州之间，人口起到主要作用外，其余比较过程都是经济因素起主要作用。所以建议：大力促进经济发展。

2.预测得到的能源消耗走势可以看出总体能源消耗向清洁能源方向转移，运输部门逐渐成为非清洁能源消耗主力。所以建议：推广新能源交通工具，尤其是新能源汽車。

3.结合当下清洁能源，新能源发展形势，有许多像可燃冰一样的清洁能源可以开发，生物质能也有极大的进步空间，制约其推广的因素就是技术未达要求，无法有效降低成本。所以建议：向清洁能源有关技术发展进行一定的资源倾斜。

4.当前国际上对环保越发的重视，各个大国都在从事清洁能源的开发工作，古人云：三人行，必有我师。所以建议：加强国际技术交流，共同探讨清洁能源的发展方向，交流有关技术。