能源消费状况及预测分析,世界能源现状调查与分析
能源消费状况及预测分析
当前世界能源形势的调查与分析1。世界能源消耗的现状和特点。由于经济发展和人口增长的影响，世界一次能源消费持续增长。随着世界经济规模的不断扩大，世界能源消费也在不断增长。1990年，世界国内生产总值为26.5万亿美元(按1995年不变价格计算)，2000年达到34.3万亿美元，年均增长。
我国能源资源消费状况表现在哪些方面？
中国能源消费面临严峻形势，主要表现在以下几个方面:(1)能源供需失衡，能源消费不足 1978年，中国的能源生产与能源消费基本持平，能源略有过剩。 随着中国经济的发展，对能源的需求越来越大。 2002年左右，随着我国整体建设规模的缩小，1。谁消费，谁计数 能耗是根据实际使用情况而不是所有权来计算的。 因此，无论能源来源如何，该装置中实际消耗的所有能量都应计入该装置的消耗量。 2.什么时候投入使用，什么时候算作消费？ 每个工业企业统计能耗的时限是以投入为先，能耗特征:(1)在经济研究中界定了产业和产业结构的含义。出于不同的研究目的，行业可以从不同的角度进行划分。 例如，从产品形态的角度来看，产业可以分为第一产业、第二产业和第三产业(这种划分方法被我们称为三点法，也从技术特征的角度来看，随着我国经济的发展和城市化水平的提高，未来的能源消费状况及其造成的环境污染问题越来越受到关注。本文简要回顾了1 980年以来我国的能源消费状况，分析了相应的环境问题，并建立了三种情景来预测和预测我国未来的能源消费状况和可能的环境影响。能源消耗是指生产和生活中消耗的能量。 人均能源消耗是衡量一个国家经济发展和人民生活水平的重要指标。 人均能源消耗越多，国民生产总值就越大，社会就越富裕。 在发达国家，能源消费强度的变化与工业化进程密切相关。 随着经济的增长，
世界能源现状调查与分析
当前世界能源形势的调查与分析1。世界能源消耗的现状和特点。由于经济发展和人口增长的影响，世界一次能源消费持续增长。随着世界经济规模的不断扩大，世界能源消费也在不断增长。1990年，世界国内生产总值为26.5万亿美元(按1995年不变价格计算)，2000年达到34.3万亿美元，年均增长。
我国能源资源消费状况表现在哪些方面？
能源消费状况及预测分析范文
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[标题]中国能源利用调查与分析
[第一章]中国能源消费效率研究导论
[第二章]能源消费现状及预测分析
[第三章]能效对比分析
[第四章]能效影响因素面板数据测量分析
[第五章——参考文献]能源消耗影响因素的研究结论与参考文献
2能源消耗现状及预测分析
能源是现代人类社会发展的基本动力来源。随着该区域空财富的积累，该国或该区域工业化和城市化对能源消费的依赖日益增强。自1978年改革开放以来，中国经济高速增长，能源消耗也大幅增加。高能源投入和消耗导致的环境污染和资源成本增加等负面问题也日益突出。中国经济正面临转型升级，向资源节约型和环境友好型社会发展。能源消耗的现状也在改变。下一节将分析能源消耗的现状。
2.1总能源生产和消费分析。
2.1.1总能量生产和消耗的时序分析。
为了分析中国能源生产和消费总量的变化，本文收集了1980-2016年中国能源生产和消费总量的数据。数据来自《中国统计年鉴》。由于2017年的能源数据尚未公布，因此暂时将其作为预测对象。利用这些数据，R软件制作的时序图如图2.1所示，横坐标表示年份，纵坐标表示总能源生产和消耗，单位为10，000吨标准煤。
从图2.1可以看出，从1980年到2002年，中国能源生产和消费总量低速增长，基本处于供需平衡状态。从2002年到2016年，中国的能源消费总量一直在高速增长，能源生产总量也一直在高速增长。然而，与总能源消费的差距一直在扩大，总能源生产的增长率自2011年以来有所放缓，2015年开始下降。
进入21世纪后，随着我国工业化和城市化步伐的加快，大型工业和城市化带动了能源需求的快速增长。中国能源需求持续增长，能源消费总量连续几年以近两位数的速度增长。为了跟上能源消费的需求，中国的能源生产也迅速增长。然而，由于能源消费总量的快速增长，能源生产总量已经不能满足经济发展对能源的需求。根据国际能源署的统计，2010年中国能源消费总量达到22.52亿吨石油当量，比美国的21.7亿吨石油当量高4%，使中国成为世界上最大的能源消费国。因此，中国将面临更严重的能源安全问题。中国的石油进口严重依赖进口。据统计，近年来中国石油进口保持两位数增长。为了进一步分析中国能源生产总量和能源消费总量之间的差异，下面是能源消费总量和生产总量的短期预测。
1.2能耗和总产量预测。
考虑到模型预测过程中时间序列的相关性和随机波动的干扰，以及短期时间序列预测的准确性，采用自回归综合移动平均模型(ARIMA)进行预测分析。
2.2建立ARIMA。
该模型可分为以下几个部分:
一种是平稳性测试，可以通过时序图或ADF直接观察，以检查序列中是否有单位根。如果序列是固定的，则直接进入下一步，如果不是，则对非固定序列进行差分处理，以继续测试，直到找到稳定序列的适当顺序。第二是模型识别。对于平稳序列，根据序列自相关图和偏自相关图的截断和拖尾来判断模型的类型，并初步选择自回归部分和移动平均部分的滞后阶数。三是模型选择，综合考虑2R最大值和AIC最小值原则，选择最佳模型。第四是模型试验和预测，主要是针对模型扰动项的稳定性试验，将预测结果调整到预测后的模型差异前的值。
Eviews用于总能耗的短期预测。为了测试预测水平的准确性，选择1980至2015年的总能耗数据进行预测，并将2016年的预测值与实际值进行比较，以判断预测误差，然后判断预测结果是否理想。在这种利用ARIMA方法的预测中，将详细描述预测步骤的过程。在用ARIMA方法进行未来预测时，模型预测过程将不作过多描述。
第一步是序列平稳性测试。中国能源消费总量有明显的增长趋势，这是一个非平稳序列，需要稳定。对总能耗序列取对数并进行二阶微分处理后的时序图如下图2.2所示。在图中，横坐标表示年份，纵坐标表示处理总能耗后的值。二阶差分后的时序图在平均值附近稳定波动，自相关图具有很强的短期相关性。可以判断二阶差分处理后的数据是稳定的。为了进一步判断序列数据的稳定性，下面将进行单位根测试。
然后对序列进行单位根测试。测试结果如表2.1所示。统计T值为-4.693793，小于临界值-3.646342的0.01。单位根检验P值小于0.05，为0.0006，表明检验结果显著。取对数后，二阶差分序列通过平稳性检验。
第二步是模型识别和选择。为了确定模型中自回归和移动平均的顺序，平滑序列的自相关和偏自相关图如图2.3所示。在图的左半部分，示出了相关图和部分自相关图，虚线表示2个标准偏差，右半部分的序列号表示滞后顺序，交流表示自相关系数，PAC表示部分自相关系数，Q-Stat和Prob表示Q统计量和伴随概率。从图2.3中，可以初步判断序列的部分自相关图在5阶被截断。自相关图需要进一步的判断。
在自相关图中，系数显着不为零的阶数可以认为有1、5、13、14,通过对模型ARMA（5,1），ARMA（5,5）等的不断尝试和综合比较，发现ARMA（5,1）模型最为合适，该模型的各项指标如表2.2所示，相比其他模型来说，ARMA（5,1）模型自回归部分和移动平均部分的系数都是显着的，AIC值相对较小，且DW值最接近2,表明残差序列不存在自相关关系，模型拟合效果良好。在自相关图中，具有显著非零系数的阶可以被认为是1、5、13、14。通过对ARMA(5，1)、ARMA(5，5)等模型的不断尝试和综合比较，发现ARMA(5，1)模型是最合适的模型。模型的各种指标如表2.2所示。与其他模型相比，ARMA(5，1)模型的自回归部分和移动平均部分系数显著，AIC值相对较小，离散小波值最接近2，表明残差序列中没有自相关关系，模型拟合效果明显
根据ARIMA(5，2，1)模型，2016年总能耗为4304.821万吨标准煤。根据国家统计局发布的能源数据，2016年总能耗为4.36亿吨标准煤。预测值与实际值之差不超过0.44%，表明预测精度高。
从预测数据可以看出，近年来我国能源消费总量逐年增加，平均每年增加8728.5万吨标准煤，增长速度正在加快。
基于上述总能耗预测方法，将继续对总能耗进行预测。对总能量生产取对数，并执行三阶差。单位根检验后，T统计值为-6.703782，在1%的水平下小于临界值-3.661661，单位根检验的P值小于0.001。因此，处理后的时间序列是稳定的，可以建立ARIMA模型。
从数据自相关图和偏自相关图来看，它们都是拖尾的。在拟合模型并综合比较各项指标后，最终选择ARIMA模型(2，3，1)。该模型可以表示为:
应用ARIMA(2，3，1)模型预测我国的能源总产量。2016年，能源总产量预测值为3.56317亿吨标准煤。根据国家统计局发布的能源数据，2016年的能源总产量为3.46亿吨标准煤。预测值与实际值之差不超过3%，表明预测结果较为准确。根据预测结果，中国的能源总产量将在未来几年逐渐下降。
根据表2.3和表2.4中的预测数据以及1980-2016年中国能源生产和消费总量数据，能源生产和消费总量之差的时间图如图2.4所示，横坐标表示年份，纵坐标表示能源生产和消费总量之差，单位为10，000吨标准煤。
从图2.4可以看出，自2001年以来，中国的能源生产总量和能源消费总量之间的差距明显扩大，这一差距在未来几年还将继续扩大。2016-2020年五年间，中国能源消费总量将增加3.49142亿吨标准煤，能源生产总量将减少1.82561亿吨标准煤。到2020年，中国能源供需缺口将达到1.30934亿吨标准煤，这意味着中国能源消费将有27.9%依赖进口，这将对中国能源安全产生一定影响。因此，有必要对我国目前的能源消费状况进行进一步的分析。下面将分析中国能源消费结构、不同行业的能源消费状况和能源强度。
2.2能源消费结构分析。
能源消费结构是包括传统能源和新能源在内的各种能源消费的比例。传统能源包括煤、石油和天然气等不可再生能源，新能源包括初级电力和其他能源等可再生能源。不同的能源有不同的利用效率。能源多样化程度越高，能源系统的安全性越高。在多元化的能源消费结构中，一次用电和其他清洁能源消费的比例越高，对环境的污染越少。改善和优化能源消费结构体现在清洁能源的开发利用上。从全球角度来看，世界能源消费正朝着清洁、高效、多元化、市场化和全球化的方向发展。为了促进可再生能源的发展，许多国家制定了发展战略，并确定了可再生能源的发展目标。例如，1997年，欧盟提出可再生能源在一次能源消费中的比例将从1996年的6%增加到2010年的12%，同期可再生能源在发电中的比例也将从14%增加到22%。
为了直观地了解中国近年来的能源消费结构，本文收集了1990-2015年的能源消费结构数据。由于2016年和2017年的一些相关数据尚未公布，暂时不予考虑，数据来自《中国统计年鉴》。下图为中国能源消费结构时序图，如图2.5所示，横坐标表示年份，纵坐标表示能源消费结构比例，百分比表示(%)。
从图2.5可以看出，在中国的能源消费结构中，煤炭一直占60%-80%，而石油、天然气、一次电等能源所占比例较小。此外，中国能源消费结构正在发生变化，其中煤炭比重总体呈下降趋势，从1990年的76.2%降至2015年的64.0%。石油的比例基本稳定，总体变化不大。天然气的比例呈上升趋势，从1990年的2.1%上升到5.9%。初级电力和其他能源的比例也在上升，从1990年的5.1%上升到12.0%，初级电力和其他能源的比例上升最快。
为了进一步分析能源消费结构的变化，将使用第一节中使用的ARIMA模型预测方法来预测和分析能源消费结构中的主要成分煤的比例。
根据时序图，可以初步判断二阶差分后的能量比重数据稳定。根据单位根检验结果，T统计值为-9.884372，在1%的水平上小于临界值-3.769597，P值小于0.001。数据已经通过稳定性测试。结合时序图和单位根检验结果，二阶差分后的煤比重数据稳定，可以建立ARIMA模型。
从数据的自相关图和偏自相关图来看，两者都是拖尾的。在拟合模型并综合比较各项指标后，最终选择ARIMA模型(1，2，1)。该模型可以表示为:
由预测结果可知，2015年煤炭比重的预测值为63.95%,与实际值64%的预测误差仅为0.07%,预测效果良好。从未来发展趋势看，虽然时期内不能改变以煤炭为主的能源消费结构，但煤炭在能源消费结构中的占比在不断减小，结合能源消费时序图，污染高、燃烧效率低的能源消费比重在减少，清洁、高效能源的消费比重在增加，我国能源消费结构在不断改善和优化。根据预测结果，2015年煤炭比重预测值为63.95%，与实际值64%相比，预测误差仅为0.07%，预测效果良好。从未来发展趋势来看，虽然以煤为主的能源消费结构在此期间无法改变，但煤在能源消费结构中的比重却在不断下降。结合能耗时序图，高污染、低燃烧效率的能耗比例在下降，清洁高效的能耗比例在上升，我国的能耗结构在不断改善和优化。
2.3不同行业能耗分析。
改革开放后，中国各行各业发展迅速，能源消费总量也有所增加。特别是进入21世纪后，能源消费总量大幅增加，这必然与各行业能源消费的发展密切相关。为了直观地分析总能耗与同行业能耗之间的关系，将制作以下时序图来说明不同行业的能耗。限于几年，找不到数据。本文收集了1995-2015年中国工业、建筑、交通、仓储和邮政等主要行业的能源消耗数据。数据来源于中国能源统计年鉴，时序图如图2.6所示。其中横坐标表示年份，纵坐标表示不同行业的能耗，单位为万吨标准煤。
1995-2015年我国各行业的能源消费情况如下图2.6所示，由数据可知，近年来我国能源消费总量迅速增加，主要是由工业能源消费量增加推动的，两者保持着基本相同的趋势。在各行业中，工业的能源消费量占据能源消费总量的主体，以2015年为例，我国能源消费总量为429905.1万吨标准煤，其中工业能源消费量为292276万吨标准煤，占能源消费总量的近68%,而其他行业的能源消费量总和仅占了32%.1995年至2015年中国各行业能耗情况见下图2.6。从数据可以看出，近年来中国能源消费总量增长迅速，主要是受工业能源消费增长的带动，两者基本保持了相同的趋势。在各个行业中，工业能耗占总能耗的大部分。例如，2015年，中国总能耗为4299.51亿吨标准煤，其中工业能耗为2922.76亿吨标准煤，占总能耗的近68%，而其他行业的总能耗仅占32%。
总的来说，我国所有行业的能源消耗都在增加，但除了工业以外，其他行业的能源消耗都处于相对较低的水平。工业能源消耗的快速增长主要发生在2001年至2011年之间。在接下来的几年里，增长速度逐渐放缓，工业在我国能源消费总量中所占的比重也逐渐下降。与1995年相比，工业在总能耗中的比重下降了5.34%，其他行业的能耗比重也在上升。
从以上分析可以看出，工业能源消耗最能反映中国的能源消耗。因此，研究工业能耗非常重要。以下是对工业能源消耗的短期预测，并进一步分析了其未来的短期发展趋势。
根据时序图，可以初步判断三阶差分后的工业能耗数据稳定。根据单位根检验结果，T统计值为-7.631351，在1%的水平上小于临界值-3.92035，P值小于0.001。数据已经通过稳定性测试。结合时序图和单位根检验结果，三阶差分后的煤比重数据稳定，可以建立ARIMA模型。
从数据的自相关图和偏自相关图来看，两者都是拖尾的。在拟合模型并综合比较各项指标后，最终选择ARIMA模型(1，3，1)。该模型可以表示为:
表2.4显示，2015年工业能耗预测值为29.13743亿吨标准煤，与实际值292.276亿吨标准煤相差0.31%，预测结果较为准确。从预测结果可以看出，工业能耗短期内呈缓慢增长趋势，但变化很小。根据对总能耗预测值的分析，2015-2020年中国工业能耗占总能耗的比例分别为68.0%、66.8%、65.3%、65.4%、64.3%和64.2%。工业能源消耗的比例正在逐渐下降，而其他行业的比例正在上升。这从侧面反映了中国经济发展的两个方面:一是产业发展模式正在改变以前的粗放式发展；第二，非工业发展迅速，产业发展更加多元化。
2.4能耗强度分析。
能源强度(Energy intensity)，也称为单位国内生产总值能耗，是指一个国家或地区在一段时间内单位国内生产总值能耗的总量。能源强度是反映经济对能源依赖程度的重要指标，也是反映能源利用效率水平的主要依据。将综合能耗与国内生产总值进行比较，可以全面反映单位国内生产总值能耗，评价经济效益。能量强度计算公式:
能源强度=总能耗/国内生产总值。
为了直接反映能耗强度，这里将分析时序图。本文收集了1990-2016年中国能源消费总量和国内生产总值的数据。数据来源于《中国能源统计年鉴》，然后根据能源强度计算公式计算能源消耗强度。时序图如图2.7所示。其中横坐标表示年份，纵坐标表示能量强度，单位为吨标准煤/百万元。
能源强度不仅是反映经济对能源依赖程度的重要指标，也是反映能源利用效率高低的主要依据。由图2.7可以看出，1990-2000年这段时间，我国的能源强度处于较高的水平，经济发展对能源依赖程度高，能源效率低下，不过能源强度下降速度很快，能源效率在快速得到提高。在2000年以后，我国能源强度已经下降到较低的水平，并逐渐趋于相对稳定的状态，我国的能源效率得到了有效提高。随着我国产业结构、能源结构的调整和完善，科学技术水平的进步以及对外开放程度加深等，我国的能源强度将进一步下降，能源效率得以进一步提高。能源强度不仅是反映经济对能源依赖程度的重要指标，也是反映能源效率水平的主要依据。从图2.7可以看出，在1990-2000年期间，中国的能源强度处于相对较高的水平。经济发展高度依赖能源，能源效率低。然而，能源强度迅速下降，能源效率迅速提高。2000年后，中国的能源强度已降至较低水平，并逐渐趋于相对稳定的状态。中国的能源效率得到了有效提高。随着中国产业结构和能源结构的调整和改善，科学技术的进步，对外开放的深化，中国的能源强度将进一步下降，能源效率将进一步提高。
2.5概述。
本章主要从能源生产与总消费的比较关系、能源消费结构、不同行业的能源消费和能源强度等方面分析了中国能源消费现状，并对未来几年中国能源消费进行了短期预测。经过分析和预测，中国的能源消费近年来增长迅速。能源生产不能满足能源需求。能源消耗需要大量进口来满足国内需求，这种情况在短期内不会改变。
中国的能源消费仍然主要依赖煤炭，这种情况在短期内不会改变。但是，煤炭消费比重下降，一次电等能源消费增加，能源消费结构进一步优化。
在不同行业的能源消耗中，工业行业的能源消耗一直占总能源消耗的较大比例，在降低的同时其他行业的能源消耗却在增加。21世纪前，中国能源强度处于较高水平，并得到有效改善。总的来说，在能源生产和消费总量方面，中国的能源消费总量将进一步增加，这符合中国经济发展的形势。能源生产总量和能源消费总量之间的差距反映了中国能源资源的短缺。从能源消费内部结构来看，中国能源消费不断优化，将对中国的发展起到推动作用。返回本文目录导航