2012年第九届苏北数学建模联赛C题获奖论文 碳排放约束下的江苏省煤炭需求预测
28页1、2012 年第九届苏北数学建模联赛题 目碳排放约束下的江苏省煤炭需求预测摘要本文研究了江苏煤炭及相关能源的消费结构, 通过多种途径对数据进行拟合预测及加权,对未来煤炭消费预测并优化,对主要能源消费结构预测并优化,为江苏战略性能源开发提供依据,保证全省经济绿色发展。对于问题一,本文先确定影响煤炭能源消费总量以及第一、二、三产业煤炭消费量的指标,然后用权重中的变异系数法。最终建立指标评定模型:ViWinVii1通过模型求解,三个主要影响指标为:区域生产总值、人口增长率、高耗能行业产值。对于问题二,本文依据经济绿色发展目标,采用线性拟合法,根据附录中的数据,对能源、煤炭、石油、及天然气四个拟合预测, 2015 及 2020 预测消费结果如下:能源煤炭石油天然气2015(tec )41107.221413.14813.182806.782020(tec )56575.322236.53634.385893.01经检验,符合限制条件,天然气的比例为6.8%,碳排放下降 20%、51%,单位 GDP 能耗减少为 20%误差在允许范围之内。对于问题三,本文结合低碳经济理念,经济绿色发展,采用灰色预测
2、,对附录中给出的数据进行分析,得出相关量。最终得到灰色预测动态模型为:?(1)(k1) ( x(0)(1)b)eakb0.09985371012k95250.2460594258287xaa104073.9460594258287e?(1)?(1)?(0)(k1)(k1)(k)xxx在运用 mathmatic 和 matlab 进行求解,对煤炭总消耗量,第一、二、三产业的煤炭消耗量预测,结果如下:2011201220132014201520162017201820192020268429663.32778.362240024.44227.48871.54003.59674.65941.5991658871对于问题四,在解决前面三题的基础上,本文已有较好的煤炭及能源预测模型,在问题四中对江苏省的能源消费结构、煤炭消费政策、节能减排等方面提出相关建议。关键词:煤炭能源消费拟合预测灰色预测权重mathmaticmatlab一、问题的背景与重述1.1 背景分析1789年改革开放以来, 中国的经济发展取得了举世瞩目的成就。 2010 年国内生产总值达到 39.8 万亿元,跃居世界第二位,国家财政
3、收入达 8.3万亿元,“十一五”期间实现GDP 年均增长 11.2% 。但是中国经济的高速增长是建立在高投入、高消耗、低效益的粗放型生产方式上, 对中国的能源消耗和环境保护产生了巨大的压力。2007年2月至月11间,联合国政府气候变化委员会 ( IPCC ) 陆续发布的第四次气候变化评估的四个部分指出地球表面气温在过去的一百年间上升了0.74 C ,到 2100 年可能比 1980 1999年时高出 1.1 C 6.4 C ;而且在过去 50 年间,全球气候变暖超过 90% 的可能性与人类使用的石油等化石燃料产生的温室气体有关。未来几年里,全球平均气温变化超过5 C 的风险概率目前至少是 50%,这将把人类带入未知的可怕世界。 不断加剧的温室效应将会严重影响全球经济发展,其严重程度不亚于两次世界大战加上经济大萧条。为了遏制全球气候变暖,联合国、国际性组织和世界各国政府展开了积极的努力。 20 世纪 90 年代以来,中国始终把可持续发展战略作为基本国策, 转变以浪费资源和牺牲环境为代价的传统经济发展模式,努力实现经济可持续发展、社会全面进步、资源永续利用、环境不断改善和生态良性循环的协调
4、统一。 2011年 8 月 31日,国务院关于印发 “十二五”节能减排综合性方案的通知。全国 31 个省市自治区分为 5 类地区,每类地区确定一个节能指标,分别降低 18% 、 17% 、 16% , 15% 和 10% 。以煤炭为主的石化能源的消费是引起温室效应的主要原因。一方面,经济的发展离不开媒体为主的能源支撑;另一方面,环境承载力迫使煤炭为主的化石能源不能盲目的无限制利用, 这是一个有能源开发利用的两难问题。这个两难问题中的重点是未来煤炭能源的需求预测问题。科学准确预测未来地区煤炭消费状况, 可以对国家和地区政府相关职能部门制定相关发展规划和政策起到关键性作用。准确把煤炭消费量的变化趋势,对煤炭未来需求量的精确预测,可及时指导煤炭生产供应工作,对保障我国煤炭安全供应具有重要的意义。1.2 问题重述江苏省的国土面积仅占全国 1.1% 。却承载了全国 5.6% 的人口,并且创造了全国 10% 的经济总量。但是江苏省经济的发展也给环境带来了巨大的压力, 并且资源利用略不高。而江苏省资源十分短缺,从煤炭的存储量来看, 2010 年基础储量 14.23 亿吨,查明资源储量 36.01万吨
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