大秦铁路煤炭运输需求分析与预测

2020-02-26 10:51倪继娜
铁道货运 2020年1期
关键词:运量神经元煤炭

倪继娜,张 巍,张 栋

(1.中国铁道科学研究院 研究生部,北京 100081;2.中国铁道科学研究院集团有限公司 运输及经济研究所,北京 100081;3.中国铁道科学研究院集团有限公司 铁道建筑研究所,北京 100081)

大秦铁路(韩家岭—柳村南)起自山西省大同市终到河北省秦皇岛市,途经山西、河北、北京、天津,全长653 km,是中国“西煤东运”的主要通道之一[1]。大秦铁路自开通运营以来,承担着26个省、市、自治区及全国6大电网、5大发电公司、380多家主要电厂、10大钢铁公司和6 000多家工矿企业的生产用煤和出口煤炭的运输任务。目前,煤炭产能逐渐向山西、陕西、内蒙古西部(以下简称“三西”)集中,山西、陕西、内蒙古3省(区)采用铁路向省外的调拨量占铁路煤炭总调拨量的比例由2010年55%上升到2018年70%,调出省出现了明显的集中趋势。因此,需要加强对大秦铁路未来发展趋势的研究,为大秦铁路完成货运增量、发挥通道能力提供借鉴。

1 大秦铁路煤炭运输需求现状分析

1.1 上游行业

(1)“三西”地区煤炭生产区域分布现状。在“去产能”政策优化存量资源配置、扩大优质资源供给的要求下,近年来煤炭产业布局得到了优化。煤炭生产重心越来越向山西、陕西、内蒙古等资源禀赋好的地区集中[2]。据国家能源局公告显示,截至2018年底,在全国3 373处生产煤矿中,山西、陕西、内蒙古3省(区)共有生产煤矿1 204个,生产能力占全国生产能力的64%;在全国1 010处开工建设煤矿中,山西、陕西、内蒙古3省(区)共有开工建设煤矿511个,新增产能占全国新增产能的56%。内蒙古鄂尔多斯市、山西省大同市、长治市,陕西省榆林市生产能力较强。目前,全国证照齐全的千万吨级煤矿共有41个,山西、陕西、内蒙古3省(区)有35个,占比85.3%。其中,山西省7个,主要分布在大同、朔州地区;内蒙古17个,主要分布在鄂尔多斯、锡林郭勒盟、通辽、呼伦贝尔地区;陕西省11个,全部在榆林地区。全国已核准、开工建设的千万吨级煤矿共有19个,山西、陕西、内蒙古3省(区)有17个,占比89.4%。其中,山西省2个,分布在大同、吕梁地区;内蒙古10个,主要分布在鄂尔多斯、锡林郭勒盟;陕西省5个,全部在榆林地区。在未来很长一段时间内,“三西”地区仍是煤炭生产、开发和运输的重点地区。

(2)煤炭产量现状。1998—2013年间,煤炭产量持续增长,2014年,在经济增长放缓环境下,煤炭产量出现1998年以来的首次下降,直至2017年,在先进产能释放、电厂库存下降、进口煤炭业务收紧等多重作用下,煤炭产量在连续3年下降后出现回升。2018年,全国煤炭产量36.8亿t,同比增长4.43%。2019年前三季度,全国煤炭产量27.4亿t,同比增长4.5%,山西、陕西、内蒙古3省(区)煤炭产量占全国的70%。其中,内蒙古、山西地区煤炭产量增速远超全国增速,分别为10.4%和8.3%,而陕西地区同比减少1.7%。

1.2 下游行业

从煤炭消费行业来看,主要包含4大下游行业,下游行业主要产品产量变化同样影响着大秦铁路煤炭运输需求的变化。2018年,电力行业全年耗煤21亿t左右,钢铁行业耗煤6.2亿t,建材行业耗煤5亿t,化工行业耗煤2.8亿t,其他行业耗煤减少约6 000万t。其中,火电是煤炭行业最主要的下游需求。

(1)电力行业生产力布局。山东、江苏、内蒙古、广东发电量大且主要采用火力发电,是主要耗煤地。四川、云南、青海、贵州、湖北、湖南、广西的火力发电量占各省(区)总发电量的比例并不高,主要是受到水电、风电的季节情况对发电形势和发用电市场供需关系的影响。

(2)电力行业发电现状。2012—2018年清洁能源及火电发电装机和发电量占比如图1所示。清洁能源发电装机占比从2012年的28.50%上升到2018年的39.79%,火电装机占比则从71.50%下降至60.21%。与此同时,清洁能源发电量比重也逐年提高,从2012年的21.27%上升至2018年的29.69%,火电发电量占比则从78.73%下降至70.91%。

图1 2012—2018年清洁能源及火电发电装机和发电量占比Fig.1 Comparison on the proportions and generating capacity between clean energy and thermal power from 2012 to 2018

1.3 煤炭运输需求

(1)运量情况。大秦铁路煤炭运量占全国铁路煤运总量的19%左右。2009年受国际金融危机的持续影响,上半年国内煤炭需求持续低糜,致使大秦铁路全年运量稍有下降。2010—2011年,在国内经济较快发展的背景下,我国煤炭产量及需求量均保持快速增长,煤炭产量同比增长均达到8.5%以上,火力发电量、粗钢产量增速同比分别达到10%和7%以上,2010年大秦铁路增开1.5万吨组合列车,增加了运力保障,从而进一步拉动了大秦铁路煤炭运量上升。2012年,GDP增速放缓,上下游相关行业产品产量增速回落,火电在全社会发电量占比下滑3.9个百分点,同时,我国煤炭进口量达到2.9亿t,同比增长29.8%,进一步抑制了“三西”地区煤炭需求。2013年,煤炭下游行业产品产量增速回暖,火电、粗钢、生铁产量增速分别达到9.1%,12.3%,7.2%,进而带动大秦铁路运量上升。2014年,煤炭产量小幅下降,主要耗煤行业产品产量增速回落,国家环境治理力度加大,单位GDP能耗持续下降,抑制了大秦铁路运量的增长,但铁路加大投资力度,推进短平快项目建设,进而实现了运量小幅上升。2015—2016年,受我国经济增速继续放缓,供给侧结构性改革政策实施,能源结构调整等多重因素的影响,煤炭产需低糜,叠加准池(外西沟—神池南)、张唐(孔家庄—曹妃甸北)等铁路对大秦铁路的分流,大秦铁路运量快速减少。2017年,国家经济形势向好,煤炭产量止跌回升,主要耗煤行业产品产量增加,煤运需求提升,且在公路治超、限制汽运煤进港的政策支持下,部分公路煤炭运量回归铁路,大秦铁路运量回升。2018年,在煤炭生产向“三西”地区集中,电煤需求旺盛以及公转铁、蓝天保卫战政策的驱动下,大秦铁路完成运量4.51亿t,同比增运1 861.2万t、增长4.3%,比历史最高水平的2014年增运100万t,按照大秦线整体4.5亿t的年运力,大秦线全年满负荷在运转。2019年前三季度,受国家经济下行压力大、行业市场不景气等因素影响,大秦铁路运量2.87亿t,同比下降17.2%。大秦铁路煤炭运输需求变化示意图如图2所示。

图2 大秦铁路煤炭运输需求变化示意图Fig.2 Changes of transportation demand for Datong-Qinhuangdao Railway

(2)煤炭运输结构。从2018年的大秦铁路煤炭运输流来看,输送的煤炭资源主要来自北同蒲线(大同—太原)、云岗支线(大同—新高山)、口泉支线(平旺—口泉)、大准线(大同东—准格尔)等,疏运到秦皇岛港等各港口卸车,通过海运继续运输。其中,到港口40 262.1万t,占比89.3%。到港煤炭大部分由华能国际电力股份有限公司、国电电力发展股份有限公司、中国大唐集团有限公司、浙江省能源集团有限公司、上海电力股份有限公司和广东省粤电集团有限公司等沿海6大电厂采购,其采购量占据其海上煤炭调入量的70%以上,主要发往广东、江浙等地。到沿途车站运量1 966.7万t,占比4.4%,主要发往秦皇岛东、遵化北、翠屏山等沿线电厂;到段甲岭、蓟县西、高各庄等分界口运量为2 871.4万t,占比6.3%,主要发往东北,以及北京、天津和唐山地区的电厂和钢厂。

2 大秦铁路煤炭运输需求预测

2.1 影响因素

(1)宏观经济。从宏观经济发展来看,我国经济增速放缓,经济下行压力加大,产业结构不断优化,能源作为经济发展和社会生活必要的物质基础之一,与经济增长相辅相成,“三西”地区经济增长与铁路煤炭运输关联度较大,经计算,山西、内蒙古、陕西3省(区)铁路煤炭运量与当地GDP相关系数分别为0.917,0.517,0.933。其中,山西和陕西铁路煤炭运量与当地GDP关联度较大,内蒙古地区相关系数较低,主要由于其区域范围广,畜牧业等其他行业也占有一定的比重。大秦铁路作为“三西”地区煤炭外运的主要通道,与全国和山西省GDP关联系数分别为0.527和0.695,也存在较强的正相关关系,对于促进经济增长有着重要意义[3]。从相关行业政策来看,自2013年开始,我国煤炭行业有关政策频出,对煤炭市场产生了深远的影响,打赢蓝天保卫战、煤炭去产能、电力促进清洁能源替代等行业政策对煤炭生产和消费起到了抑制作用,而调整运输结构、公路治超、铁路3年增量等交通行业政策对大秦铁路煤炭运输需求又起到了一定的促进作用[4]。

(2)市场供需。运输业作为第三方服务业,一直以市场需求为目的来展开各项活动,因此,其上下游行业也是影响大秦铁路煤炭运输需求的重要因素之一。从煤炭生产行业来看,煤炭产量是影响大秦铁路煤炭运输需求的最主要因素。大秦铁路与“三西”地区煤炭生产产运系数如图3所示。近年来,大秦铁路与“三西”地区煤炭生产产运系数维持在0.19左右,相对稳定。从煤炭消费行业来看,煤炭主要包含4大下游行业,下游行业主要产品产量变化同样影响着铁路煤炭运量的变化。在能源清洁利用的大趋势下,清洁能源发电增速将会继续保持高速增长,在发电结构中的占比将继续提升,而火电发电在发电结构中的占比虽会逐渐下降,但随着经济增长对电力需求的拉动,以及火电价格相对低廉、调峰性能好等优点,未来火电发电绝对量仍将继续上升。

(3)竞争环境。一是公路竞争。公路运输主要发挥3个方面的作用:为煤矿、铁路站台提供接取送达服务;为地区自产自销提供服务;直接参与跨省煤炭调运。未来如果煤炭需求上升,伴随着“公转铁”和公路治超政策的实施,以及铁路延伸服务的发展,公路运输市场份额将被逐渐挤压。如果煤炭需求下降,首先受影响的将是公路运输。总体来说,公路对大秦铁路煤炭运输的影响十分有限。二是特高压输电竞争。根据国家能源局发布的《关于加快推进大气污染防治行动计划12条重点输电通道建设的通知》,其中9条特高压线路是将内蒙古、山西、陕西等西部地区的电力输送到京津冀、长三角和珠三角地区,将“西煤东运”和“北煤南运”转为“西电东送”和“北电南送”。目前我国已建成投运21条特高压线路,其中有8条特高压线路以“三西”地区为起点,主要输送到江浙沪和山东地区。同时,随着“三西”等煤炭主产区的坑口煤电基地大力建设,煤炭消费重心将由沿海向内陆西部地区转移,远期来看,电煤运输需求将继续减少,制约了大秦铁路煤炭运输需求的增长。

图3 大秦铁路与“三西”地区煤炭生产产运系数Fig.3 Production and transportation coefficient of coal production by Datong-Qinhuangdao Railway and the “Sanxi” area

(4)铁路内部。对于铁路内部来说,一是平行线路及新开通线路货源竞争。大秦铁路与唐呼铁路(唐山—呼和浩特)、朔黄铁路(神池南—黄骅港)和新开通的浩吉铁路(浩勒报吉南—吉安)货源吸引范围重叠,且大秦铁路能力趋于饱和,唐呼铁路能力释放,朔黄铁路运价灵活,浩吉铁路直达运输,铁路煤炭运输需求分布正在发生改变[5]。二是运价。大秦铁路为煤运通道,对于煤炭等大宗货物来说,客户总是将价格放在第一位,经运价对比测算,到曹妃甸西经大秦线比经唐呼线全程运费要高40元左右,大秦铁路煤炭运输需求受到一定影响。三是专用线建设。专用线的建设可以很好地解决“前后一公里”问题,促进更多货源回归铁路,对公转铁需求量有较大影响。

2.2 预测模型构建

大秦铁路煤炭运输需求变化呈非线性模式且影响因素众多,人工神经网络模型能够逼近复杂的非线性系统,寻找运输需求与其影响因素数据间的关联变化,其通过学习训练数据,将样本输入至神经网络,并将训练数据与需要输出的变量以最好的方式关联起来,计算得到实际输出,进而准确预测大秦铁路煤炭运输需求非线性变化,预测结果精度较高,故而适用于大秦铁路煤炭运输需求预测[6-7]。

人工神经网络结构示意图如图4所示。输入层用向量x表示,输入向量x= (x1,x2,…,xn),n表示输入神经元的个数,隐藏层神经元用z表示,z=(z1,z2,…,zq),q表示隐藏神经元个数,输出神经元用y表示,输出向量y= (y1,y2,…,ym),m表示输出神经元个数。

图4 人工神经网络结构示意图Fig.4 Artificial neural network structure

3层网络中,输入和输出神经元依据输入向量和研究目标而定,隐藏层神经元与输入层全连接,隐藏层的输入表示为

式中:Z(1)为隐藏层中输入值线性组合;ω(1)为输入层到隐藏层的权重;b(1)为输入层到隐藏层的偏置。

利用激活函数f为隐藏层定义输出,通常采用sigmoid函数,公式为

同理,输出层的输入表示为

式中:Z(2)为隐藏层中输出值的线性组合;ω(2)为隐藏层到输出层的权重;b(2)为隐藏层到输出层的偏置。

输出层输出的公式为

最终得到人工神经网络模型为

在构建基于人工神经网络的大秦铁路煤炭运输需求预测模型中,共选择19个元素作为输入神经元。主要输入神经元元素如图5所示。隐藏层的神经元与输入层和输出层的神经元全连接,输出神经元即大秦铁路煤炭运输需求量。

2.3 结果分析

2009—2016 年,国家经济、煤炭上下游产品产量以及铁路固定资产投资变化波动幅度较大,大秦铁路煤炭运输需求在各影响因素叠加作用下,也出现了较大幅度的变化[8]。依据大秦铁路历史运量数据及其相关影响因素数据,运用人工神经网络模型,通过SPSS软件进行分析预测,模型充分考虑各影响因素对大秦铁路煤炭运输需求的影响,拟合后得出平均相对误差1.23%,预测结果与实际情况拟合程度较好。预计到2020年,大秦铁路煤炭运输需求为4.35亿t,到2025年运输需求为4.56亿t。大秦铁路煤炭运输需求预测曲线如图6所示。

图5 主要输入神经元元素Fig.5 Major input neuron elements

图6 大秦铁路煤炭运输需求预测曲线Fig.6 Transportation demand forecast curve for Datong-Qinhuangdao Railway

3 结束语

大秦铁路煤炭运输对于促进区间货物交流、提高运输能力、实现规模经营、提升运输效率、承接公转铁运量具有重要意义。利用人工神经网络模型对大秦铁路需求进行预测的结果可知,在国家经济转型、相关行业产业布局优化、特高压输电竞争压力加大的背景下,大秦铁路未来运输需求增长乏力,铁路应在稳定现有货源的基础上,抓住国家调整运输结构的机会,加大货源组织力度,充分发掘潜在需求,持续深度挖掘“公转铁”货源,进而实现大秦铁路煤炭运输增量。

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