基于组合模型的安徽省能源消费预测及对策

陈 芳 张书勤 刘松涛 胡槐生 张 翔

（1.安徽大学，安徽 合肥 230601；2.安徽省电力设计院有限公司，安徽 合肥 230601）

一、引言

中国作为能源消费大国，能源问题关系经济发展和社会安全稳定运行。煤炭消费仍然是能源消费的大头，对实现低碳发展和绿色发展产生了阻力。安徽省作为中部地区的能源大省，拥有9个资源型城市，其产业结构低下，高耗能高污染企业集聚，导致转型升级压力大，能源消费控制困难。2019年，受部分重点项目投产和高耗能行业生产加快等的影响，安徽省能源消耗总量控制目标未能完成。全省能源消费总量13,860万吨标准煤，规模以上工业煤炭消费量16,245万吨，比上年增长3%，能源消费和煤炭消费形势依旧严峻。在长三角一体化战略下，安徽省作为能源供应地，能源需求将进一步增加。若任由能源无限制消耗，必将导致安徽省甚至整个中部地区进而延伸至全国的能源供应越发紧缺。“十三五”以来，安徽省积极贯彻“四个革命、一个合作”重大能源战略新思想，全面落实五大发展理念，加快推进节能减排工作。在“十三五”即将结束之年，对能源消费进行预测，为科学制定安徽省能源战略具有借鉴意义。

二、文献综述

能源是关乎着国民经济和环境可持续发展的关键因素，能源的有效利用对保障经济稳定发展起着至关重要的作用[1]。在供给侧结构性改革和产业结构调整优化的推动下，我国能源消费总量增速呈现放缓的趋势，能源结构日趋完善[2]。但仍然存在着能源结构不合理、分布不均匀、利用效率低、能源消费与环境失调等问题[3]。安徽省能源消费总量一直呈上升趋势，甚至出现了供不应求的情况，能源结构逐步完善，清洁能源消费逐渐成为主流[4]。经济发展、城镇化演进和产业结构是推动安徽省能源消费的主要因素，技术进步则促使能源消费量下降[5]。调整能源消费结构，减少煤炭消费，大力开发清洁能源，是减少能源消费的主要措施[6]。

有效预测能源消费结构的变动趋势，对制定能源开发和利用政策具有极其重要的意义[7]。现有预测方法可以分为两类，一是单一的预测方法。较早应用于预测领域的是人工神经网络模型[8]。在传统神经网络的基础上，运用综合参数选取的粒子群优化BP神经网络算法预测风速，其结果相较于传统的BP神经网络更精确[9]。此外，还有采用情景分析法预测各省市在高、中、低三种情景下的能源消费总量[2]。除预测能源消费总量以外，也有从细分能源领域进行的相关预测。基于GM（1，1）模型预测的中国制造业能源消费将呈上升趋势，以煤炭为主的能源消费结构将有所改观[10]，而天然气消费总量将呈爆发式增长[11]。能源预测的最终落脚点是为政府政策制定提供建议，如基于最小二乘支持向量机模型预测我国能源消费情况，为政府制定政策提供参考依据[12]。二是组合的预测方法，通过结合GM（1，1）灰色模型和BP神经网络模型对中国能源消费总量及新能源消费量进行预测[13]。或是运用遗传算法和改进的BP神经网络预测天然气的短期负荷，结果表明改进后模型预测精度更高，运算效率更快[14]。还有从省市层面出发进行预测，利用ARIMA模型和ARDL模型预测广东省能源消费将保持增长趋势，但增速会放缓（陈晖等，2020）[15]。还有选用灰色系统模型、三次指数平衡模型和BP神经网络模型三种模型的组合预测我国能源消费需求总量[16]。组合预测模型能有效降低平均误差，提高精确度，相较于单一预测模型更适用于我国能源消费预测（郭婧英，2017）[17]。

通过上述的文献梳理，已有研究基本上聚焦于能源消费的影响因素、能源消费总量或某个单一能源的预测，少有对细分能源消费量的预测。且研究层面基本上集中在国家层面，本文选取安徽省为研究对象，通过组合模型预测其未来五年的能源消费量，再对细分能源消费情况进行预测，最后采用情景分析预测三种情景下能源消费量，研判长三角一体化推动下安徽省能源消费形势。

三、安徽省能源消费特征事实

（一）安徽省能源消费总量

2016-2018年安徽省能源消费总量从12,694.96万吨标准煤上升到13，228.91万吨标准煤，年均增幅2.01%。从横向比较来看，2016-2018年安徽省能源消费总量占全国比重分别为2.913%、2.909%、2.851%，分别位列全国第14名、第14名、第15名，能源消费居于全国中上游水平，依旧是能源消费大省。

分产品来看，2016-2018年规模以上工业煤炭消费量从14,613万吨增加至15，768万吨,增长3.88%左右；按煤炭消费总量来看，安徽省2016-2018煤炭消费总量由15,700万吨增加至16,500万吨，增长5.1%左右，比全国平均增幅高约3.78个百分点；2016-2018年全省全社会用电量从1,795.8亿千瓦时增加至2，135.07亿千瓦时、增长13.19%，比全国平均增幅高约5.66个百分点；2016-2018年全省成品油消费量从1,697.25万吨增加至2,014.8万吨，增长18.71%；天然气消费增长势头迅猛，2016-2018年全省消费量从39.18亿立方米增加至55.32亿立方米，同比增长58.83%。总体来说，安徽省能源消耗总量，尤其是煤炭消费总量控制上取得了显著成效，天然气等清洁能源消费总量提升明显。

（二）安徽省能源消费结构

1.产业结构

如图1所示，2012-2018年，工业能源消费在能源消费总量中占比将近50%以上，年均增幅为1.13%，有逐年递减的趋势，表明安徽省的工业依旧是能源消费大户；农林牧渔业、建筑业、批发、零售和住宿业等行业能源消费占比均位于10%以下，伴有增加的趋势；生活消费能源需求占比虽远少于工业消费需求，但逐年在增加，侧面表明居民生活质量有所上升。优化工业内部结构，合理分配工业各部门资源，协调发展相关产业对控制能源消费量具有重大的现实意义。

图1安徽省各产业能源消费量与能源消费总量对比

2.能源品种结构

随着能源结构的低碳化发展，原煤消费占比有所下降，目前安徽省能源消费结构仍然是以原煤为主导，石油为次，然后是天然气。从图2中可以看出，从2010年至2018年，原煤的消费量占能源总消费量从99.51%下降到92.31%，年均增长率已降为2.98%；热力的消费量位居第二，占比从2010年的18.89%上升到2018年的21.45%，呈现波动中上升的趋势，这也是安徽省加快新能源产业发展的重要成果。其余三种主要的能源消费品种在整个能源消费量中占比较少，变化较为平缓，焦炭和原油整体上呈现微小的上升状态，洗精煤整体上处于下滑的状态。原煤、洗精煤等污染性较大的常规能源品种消费量逐渐减少，而像热力等新能源产业在政府政策的支持以及科技推动下，在国民经济中的消费比重越来越高。截至目前，安徽省非化石能源占一次能源消费比重为6.1%，提前完成“十三五“规划纲要5.5%的目标。

图2安徽省工业企业主要能源品种消费量

（三）安徽省能源消费碳排放

减少CO2排放量，提高碳排放效率一直是中国长期关注的重要问题。而在市场经济开放的多元化社会中，能源消耗量和碳排放量逐步增加。通过选取工业企业主要能源品种，包括原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油七种能源。安徽省能源消费碳排放量的计算采用IPCC所提供的公式：

公式中：C为碳排放量；i为第i种能源；Ci为第i种能源的碳排放量；Ei为第i种能源的消耗量；ki为第i种能源碳排放系数。采用IPCC（2006）的碳排放系数，并结合《能源统计知识手册》（2006）上的能源平均低位发热量，计算得出各类能源的碳排放系数。根据上述公式计算出安徽省历年的碳排放量。如图3所示，消费碳排放量从2005年为3730.97万吨增加到2018年的8,363.51万吨，年均增长率为6.4%。安徽省能源消费碳排放经历了2005-2009年的快速增加、2010-2014年的缓速增加、2015-2016年的回落，2016年过后又呈现出上升的趋势，碳排放量再次增加，表明继续积极落实碳市场建设是今后很长一段时间的重点。

图3安徽省能源消费碳排放量

四、安徽省能源消费总量预测

（一）单项模型预测

1.趋势外推法预测作2000-2018年安徽省能源消费总量时间趋势散点图，如图4所示：

图4安徽省能源消费总量时间趋势图

由散点图可知，安徽省能源消费量依时间变化大致呈现线性上升趋势，没有明显的季节波动，故采用一次线性预测模型：。运用普通最小二乘法对模型各参数进行估计，得到。通过模型预测得到结果见表1。

表1趋势外推下能源消费总量实际值与预测值误差

同时进行残差的Q统计量检验，得到Q=0.036,7，表明模型精度达到较高要求。2019-2025年能源消费总量预测值见表2。

表2趋势外推下能源消费总量预测值（单位：万吨标准煤）

2.非线性拟合模型预测

基于2000-2018年省能源消费总量原始数据作散点图如图5所示：

图5安徽省能源消费总量时间图

发现时间序列散点图近似呈现‘S’型曲线增长趋势，用‘S’型曲线函数，利用MATALAB软件进行非线性拟合，但拟合效果达不到精度标准，故舍弃函数形式。经过多次测试，发现以函数形式进行非线性拟合，可决系数达到最优为0.9677。且得到模型预测结果见表3。

表3非线性拟合下能源消费总量实际值与预测值误差 （单位：万吨标准煤）

同时进行残差的Q统计量检验，得到Q=0.051,5，表明模型精度达到较高要求。2019-2025年能源消费总量预测值见表4。

表4非线性拟合下能源消费总量预测值（单位：万吨标准煤）

（二）组合模型预测

在2000-2018年安徽省能源消费量实际数据与单项模型预测数据的基础上，采用均方误差倒数赋权法对各单项预测模型进行赋权。加权系数计算公式为:

表5各单项模型预测结果的误差及权重

得到组合预测模型：

其中F1、F2、分别为趋势外推、非线性拟合模型。采用组合预测模型对2019年至2025年的能源消费总量进行预测，得到结果见表6。

表6安徽省能源消费总量组合预测值（单位：万吨标准煤）

五、安徽省细分能源消费预测

能源消费总量的预测难以对其能源消费结构进行有效分析，因此，选取原煤、洗精煤、其他洗煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油以及热力共十种细分能源进行预测，这十种能源均是工业生产所消耗的主要能源。数据跨度为2008年-2018年的，具体数据来源于安徽统计年鉴。由于对各种细分能源搜集到的数据只有11个，无法对其做时间序列回归，只能利用线性或非线性回归模型对其预测，利用SPSS软件对每种能源分别做线性回归和非线性回归模型，选择其中拟合程度最高同时最符合实际情况的模型进行预测。

根据以上拟合模型对2019-2025进行预测结果如表8所示。

表7能源消费拟合模型表

表8各种分类能源预测表 单位：万吨（热力为万千焦）

从上述细分能源消费预测结果可以看出，说明安徽省能源消费总量将继续增加。从变化趋势来看，除汽油、煤油、柴油和燃料油消费量在未来5年处于下降状态之外，其余均在不断上升。随着我国经济放缓、环保理念逐渐加强和清洁替代能源的出现，对成品油的消费在部分地区已经呈现增速放缓甚至下降的趋势了。安徽省成品油消费从最近几年来看，已经呈现下降的趋势，未来将很可能继续保持这一趋势。从消费增速来看，原煤一直都是能源消费种类中占比最大的一部分，其消费增速也在逐渐放缓，表明安徽省节能减排措施成效显著。相反，热力作为清洁能源，其消费增速逐年加快，清洁能源将成为之后能源消费的重点领域。

六、情景分析

情景分析法是一种对经济、产业和技术等要素的重大演变提出一系列假设，再严密、详尽地推理、描述各种可能的方案，是一种定性和定量相结合的分析方法。

（一）模型构建

安徽省现有能源消费量（C0）、能源消费增长速度（V）、能源消耗强度（A），这三个核心变量是决定能源消费预测值（Ct）的主要因素，其中，t表示时间，单位为年。为设定不同的情景，能源消费增长速度可用三个不同的量来表示。用V1表示根据安徽省历年的能源消费量计算而得的能源消费年均增速，用V2表示安徽省GDP年均增速，用V3表示安徽省未来GDP规划增速。由此，可以确定能源消费预测公式为：

（二）情景设定

从以往学者的研究可以看出[5]，长期来看，经济增长导致能源需求的增加；但另一方面来看，单位GDP能耗下降，会降低能源消费需求。因此，ν和A二者决定着能源需求是否增加及增加速度。如果单位GDP能耗下降足够大，则能源消费量就会保持“零增长”，即C0（1+ν）i（1-A）=C0。根据上述的数据确定过程可知，V2＞V3＞V1，可将安徽省能源消费变化情景划分为 “高情景”、“中情景”和“低情景”。

情景一：“高情景”，能源消费维持现有的GDP年均增速即V2，单位GDP能耗没有明显的下降即A=0，未来安徽省能源消费量为:Ct=C0（1+V2）t；

情景二：“中情景”，能源消费维持GDP规划增速即V3，单位GDP能耗下降，未来安徽省能源消费量为：

情景三：“低情景”，能源消费维持安徽省历年能源消费增长速度即V1，单位GDP能耗下降，未来安徽省能源消费量为：Ct=C0（1+V1）t（1-A）。

（三）情景预测

1.数据来源

本文运用情景分析法预测安徽省2025年能源消费量，因此t=6；当前能源消费量C0采用2019年的安徽省能源消费量表示，即C0=13,860万吨标准煤；选用2014-2019年的安徽省能源消费量年均增长速度作为V1=2.91%；同样的方法，根据2014-2019年安徽省GDP数据计算可得V2=12.23%；（李继锋等）对全国及各省市的GDP增速和单位GDP能耗做出的预测[18]。安徽省未来将继续发挥其区位优势和制造业集聚优势，积极承接长三角产业转移，GDP增速将高于全国平均水平，预计在未来5年将达到7.2%，即V3=7.2%。该文还指出2021年至2025年中国各省单位GDP能耗年均降幅达4.2%，《2020年安徽省政府工作报告》指出2020年预计单位GDP能耗降低目标为3%，则可据此计算2020-2025年安徽省单位GDP能耗累计下降24%，即A=24%。代入公式计算得到2025年安徽省能源消费量。

2.结果分析

依据上述已得数据，带入到设定的“高情景”、“中情景”和“低情景”中去，即可预测安徽省2025年能源消费情况，见表9。

表9情景分析法预测的安徽省2025年能源消费量(万吨标准煤)

“高情景”模式是一种预测能源消费的极端模式，以现有GDP增速作为未来安徽省能源消费增速，忽略了现阶段的能源消费增速和单位GDP能耗等因素。实际上，这种情况存在的可能性非常小，标准煤仅作为预测的一个上限参考意义。“中情景”模式将现有能源消费的增速作为未来安徽省能源消费的增长速度，同时考虑单位GDP能耗的影响，短期内更接近实际情况。因此，依据“中情景”模式预测的2025年能源消费量为16,617.25万吨标准煤具有实际的参考价值。“低情景”模式以规划的GDP增速作为能源消费增速，同时也考虑了单位GDP能耗，“低情景”模式的意义不在于预测未来的能源消费量，而在于在中长期内为安徽省控制能源消费需求过快增长的势头提供参考模式。

（四）长三角一体化推动下安徽省能源消费形势研判

2018年，长三角一体化发展上升为国家战略。三省一市联系更加紧密，区域合作更加便利，省际间能源互济互保需求进一步增大。长三角地区除安徽外，上海、浙江和江苏均是能源输入型城市。安徽省作为能源大省，在长三角一体化发展战略的指引下，必将立足自身资源优势，协调保障长三角地区能源供应。由此预测安徽省能源消费量将进一步加大，主要体现在以下几个方面：

1.区域能源合作机制的需求

随着长三角一体化进程的加快加深，长三角省际间能源互济互保需求日益增加，传统的能源管理机制已不适用，必须创新区域能源合作机制。目前，已创建长三角天然气合作长效机制、华东电网市场化运行的成本分摊机制等，区域能源合作机制的建立，极大地减少了能源输送的成本。安徽作为长三角内部能源供应大省，依托区域能源合作机制的便利性，必将向沪苏浙供应更多的能源，由此增大了安徽省能源消费量。

2.基础设施互联互通保障的需求

为保障能源稳定供应，长三角电网主干网架结构、石油管网建设、天然气主干管网布局等能源供应通道建设广覆盖，能源运输安全且高效。如已经贯通运行的淮南—南京—上海特高压交流电运输工程，将淮南电力输送其余省份，保障长三角电力的稳定供应。未来，长三角将进一步加大对能源基础设施的建设投入，充分发挥省际间资源配置和能源互济互保的能力。

3.工业化城镇化发展扩大的需求

长三角是我国的工业化重地，工业制造业对能源需求量极大。长三角一体化发展背景下，一方面由于政策和基础设施的互通，沪浙苏工业生产所需的能源极大可能从安徽调动。另一方面沪浙苏会将一些高耗能高污染产业向外转移，安徽作为承接下游地区产业转移的第一梯队，必会承接较多下游地区产业，产业发展离不开能源，对能源消费需求进一步加大。

4.打造长三角世界级产业基地的需求

作为我国经济发展最强劲、开放程度最高、创新能力最强的区域之一，同时是“一带一路”和长江经济带的交界点，初步具备打造长三角世界级产业基地的需求，但离“世界级”仍有不小的差距。世界级产业集群的打造必然要求三省一市加强协同发展，发挥区域内资源能源、创新能力、产业结构等互补的优势。安徽作为长三角一员，作为优势资源大省，在打造世界级产业基地的过程中必将继续发挥其资源优势，能源消费量继续上升。

七、结论与政策建议

（一）研究结论

本文从安徽省能源消费现状入手，对安徽省2019年至2025年的能源消费总量和细分能源进行预测。基于长三角一体化推动的背景下，进行情景分析和形势研判，主要结论如下：（1）目前，安徽省能源消费呈上升趋势，工业仍是主要耗能产业，碳排放形势不容乐观。（2）无论是单项预测模型还是组合预测模型均显示“十四五”期间，能源消费总量呈现稳步上升的趋势。不同模型的预测结果有些微差距，2025年趋势外推法预测的是17,426.57万吨标准煤，非线型拟合预测的是21,451.24万吨标准煤，组合模型预测为18,997.40万吨标准煤。（3）从细分能源的预测来看，原煤等污染性较大的能源消费增速放缓甚至呈下降趋势，而像热力等清洁能源消费量增速加快。

（二）政策建议

基于上述的结论，提出以下政策建议：（1）优化产业结构，改变能源消费依赖路径。工业制造业在对经济发展做出巨大贡献的同时，也导致能源消耗增加和环境污染的加重。优化产业结构，就是要在保证工业制造业正常运行的同时，加大对第三产业的投入。第三产业对能源需求低但创造的经济效益显著，可实现在保持经济稳定运行的基础上控制能源消费量，逐渐改变能源消费依赖路径。（2）加大节能技术投入，深化节能减排。从源头控制能源消耗，提升企业及居民的节能意识，政府在这一方面要加大宣传力度，甚至可以以法律法规约束浪费能源的行为。同时，社会生产和居民生活均离不开能源，利用节能技术减少能源消耗。煤炭消费是能源消费的主力军，必须大力发展洁净煤技术，提升煤炭清洁化水平。（3）调整能源结构，提高能源利用效率。调整能源消费结构，就是要重点利用清洁能源，减少煤炭等污染性较大的能源消费量。除了水电、风电的开发之外，继续大力开发地热能、海洋能、生物质能源等可再生能源，提高清洁能源的占比。其次，提高能源利用效率，从能源的开发、加工、输送到分配，优化工艺流程，减少能源损失和浪费。加快清洁能源的开发利用，减少化石能源的消耗。（4）发挥能源优势，推动长三角一体化发展。安徽作为长三角的能源供应大省，立足自身的能源优势，凭借紧邻长三角能源消费市场的有利条件，建设长三角能源应急保障基地和绿色储能基地，保障长三角、甚至是全国的能源消费需求得以满足。其次，进一步推进基础设施的互联互通，如油气管网、高压电网和清洁能源的运输通道，确保快速安全到达长三角各省市。