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    基于微分方程模型的中國天然氣消費量預(yù)測

    2022-10-25 04:23:12辛俊萱杜榮杰
    煤氣與熱力 2022年10期
    關(guān)鍵詞:年增長率指數(shù)函數(shù)消費量

    沈 威, 辛俊萱, 杜榮杰, 喬 亮

    (深圳市燃?xì)饧瘓F(tuán)股份有限公司,廣東深圳518049)

    1 概述

    近年來,天然氣表觀消費量從2006年的不到600×108m3激增到2021年的3 726×108m3[1]。表1是中國2000—2021年天然氣表觀消費量(簡稱消費量)和增長率,除個別年份由于客觀因素影響導(dǎo)致增長率較低(如2015年)外,其他年份均保持了較高的增長率,2000—2019年的年復(fù)合增長率為14.23%,2020年受新冠疫情的影響,天然氣消費量增長略有下降,但到2021年又出現(xiàn)了強勁反彈。

    表1 中國2000—2021年天然氣表觀消費量和增長率

    續(xù)表1

    2003—2013年,是天然氣行業(yè)發(fā)展的黃金10年,天然氣消費量年復(fù)合增長率達(dá)到17%,即使在2009年金融危機當(dāng)年,天然氣消費量仍實現(xiàn)了10.12%的增長,高增速主要來自國內(nèi)城鎮(zhèn)化建設(shè)的推進(jìn)以及持續(xù)高位的房地產(chǎn)投資拉動,城鎮(zhèn)居民用氣量10年來增長4倍,用于城市供電調(diào)峰的天然氣發(fā)電項目用氣量累計增21倍。與此同時,基于低價化工用氣的企業(yè)也拉動制造業(yè)天然氣消費量累計增3倍。

    2014年以后,因為天然氣氣價改革,天然氣價格出現(xiàn)連續(xù)上調(diào),由于經(jīng)濟增長放緩,下游工商業(yè)用氣消費量增速明顯回落,主要燃?xì)膺\營商銷氣量增速降至2015年的12%以下。雖在2015年末天然氣價格一次性下調(diào)0.7元/m3,但消費量增速恢復(fù)并不明顯。2016年后在能源改革深化以及環(huán)保趨嚴(yán)的驅(qū)動下,燃?xì)庑袠I(yè)實現(xiàn)了二次成長。2016年9月,發(fā)改委加快油氣體制改革進(jìn)度,出臺一系列規(guī)范、監(jiān)管中游管網(wǎng)價格文件,“放開兩頭管中間”,中游管道資產(chǎn)收益率控制在8%,降低過高的中間收費環(huán)節(jié),進(jìn)一步降低終端用氣價格。同時,京津冀、長三角、珠三角環(huán)保要求趨嚴(yán),禁煤區(qū)及限煤區(qū)大規(guī)模補貼煤改氣項目,天然氣消費量增速自2017年2月開始明顯回升。2016—2019年,城鎮(zhèn)化、煤改氣帶來居民用氣、天然氣發(fā)電消費量快速增長,制造業(yè)消費量回暖,天然氣出現(xiàn)溫和復(fù)蘇跡象,2016—2019年天然氣消費量復(fù)合增速在14%左右。

    本文模型均根據(jù)2000—2019年天然氣消費量數(shù)據(jù)建立,對2000—2019年天然氣消費量進(jìn)行擬合,對2020—2021年的天然氣消費量進(jìn)行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果與實際數(shù)據(jù)比較,計算得出相對誤差。本文天然氣消費量均指年消費量,均取2000年為t=0。

    2 天然氣消費量指數(shù)函數(shù)模型

    2.1 簡單指數(shù)函數(shù)模型

    已知今年的天然氣消費量為V0,過去20年的年復(fù)合增長率為ra,那么今后第k年天然氣消費量的簡單指數(shù)函數(shù)模型為:

    Vk=V0(1+ra)k

    (1)

    式中Vk——今后第k年天然氣消費量,m3

    V0——今年天然氣消費量,m3

    ra——過去20年的年復(fù)合增長率

    此模型的局限性很大,要求年復(fù)合增長率在今后k年內(nèi)保持不變。

    2000—2021年天然氣消費量真實曲線、簡單指數(shù)函數(shù)模型2000—2019年天然氣消費量擬合曲線及2020—2021年天然氣消費量預(yù)測曲線見圖1。2000—2019年天然氣消費量擬合值與真實值的平均相對誤差為7.23%,2020—2021年天然氣消費量預(yù)測值與真實值的平均相對誤差為7.63%。

    圖1 2000—2021年天然氣消費量真實曲線、簡單指數(shù)函數(shù)模型2000—2019年天然氣消費量擬合曲線及2020—2021年天然氣消費量預(yù)測曲線

    2.2 指數(shù)函數(shù)模型

    取中間變量x,有天然氣消費量計算公式:

    V=108x

    (2)

    式中V——天然氣消費量,m3

    x——中間變量

    當(dāng)考察一個國家或者地區(qū)天然氣消費量隨時間連續(xù)變化的規(guī)律時,可以將天然氣消費量看作連續(xù)時間(年份)t的連續(xù)可微函數(shù)。記初始年份(t=0)的x為x0,假設(shè)年增長率為r,rx就是單位時間內(nèi)的增長量,于是得到微分方程和初始條件。

    微分方程:

    (3)

    式中t——時間(年份)

    r——年增長率

    初始條件:t=0時,x=x0

    對式(3)積分得:

    x=x0exp(rt)

    (4)

    r>0時,天然氣消費量將按照指數(shù)規(guī)律無限增長。

    基于式(4),根據(jù)表1中2000—2019年天然氣消費量數(shù)據(jù),用MATLAB編程計算,利用最小二乘法得x0=252.08,r=0.134 9,擬合優(yōu)度為0.987 7。則天然氣消費量指數(shù)函數(shù)模型為:

    x=252.08exp(0.134 9t)

    (5)

    2000—2021年天然氣消費量真實曲線、指數(shù)函數(shù)模型2000—2019年天然氣消費量擬合曲線及2020—2021年天然氣消費量預(yù)測曲線見圖2。2000—2019年天然氣消費量擬合值與真實值的平均相對誤差為2.03%,2020—2021年天然氣消費量預(yù)測值與真實值的平均相對誤差為15.24%。

    圖2 2000—2021年天然氣消費量真實曲線、指數(shù)函數(shù)模型2000—2019年天然氣消費量擬合曲線及2020—2021年天然氣消費量預(yù)測曲線

    2.3 改進(jìn)的指數(shù)函數(shù)模型

    為顯示增長率隨時間變化的規(guī)律,將年增長率r視為時間t的函數(shù)。表1中2001年(t=1)至2019年(t=19)的年增長率曲線以及年增長率與時間的擬合曲線見圖3。

    圖3 2001—2019年年增長率曲線以及年增長率與時間的擬合曲線

    由圖3可以看出,年增長率變化非常大,但總體處于微下降趨勢,年增長率與時間的擬合曲線方程為:

    r=-0.009lnt+0.158 6

    (6)

    由式(3)得:

    t=1時,x=x1

    (7)

    解該微分方程得:

    x=x1exp(-0.009tlnt+0.167 6t-0.167 6)

    t≥1

    (8)

    由表1可知x1=274.3,得到改進(jìn)的指數(shù)函數(shù)模型為:

    x=274.3exp(-0.009tlnt+0.167 6t-

    0.167 6)t≥1

    (9)

    2000—2021年天然氣消費量真實曲線、改進(jìn)的指數(shù)函數(shù)模型2000—2019年天然氣消費量擬合曲線及2020—2021年天然氣消費量預(yù)測曲線見圖4。2000—2019年天然氣消費量擬合值與真實值的平均相對誤差為1.89%,2020—2021年天然氣消費量預(yù)測值與真實值的平均相對誤差為13.06%。

    圖4 2000—2021年天然氣消費量真實曲線、改進(jìn)的指數(shù)函數(shù)模型2000—2019年天然氣消費量擬合曲線及2020—2021年天然氣消費量預(yù)測曲線

    3 天然氣消費量logistic模型

    3.1 微分方程的建立

    在分析天然氣消費增長率時,需要考慮天然氣消費的增長刺激因素和天然氣消費的抑制影響因素。天然氣消費增長刺激因素有經(jīng)濟增長、煤改氣政策等,天然氣消費抑制影響因素包括經(jīng)濟增長放緩、人口規(guī)模增長放緩以及可再生能源的替代[2]。如果同時考慮諸多因素影響,問題必然十分復(fù)雜,為簡化問題,我們認(rèn)為,在天然氣消費量較小時,消費量的驅(qū)動發(fā)展較快,r隨x增加而增大;在天然氣消費量達(dá)到一定水平時,r隨x增加而減小。因此認(rèn)為天然氣年增長率為一個以天然氣消費量為自變量的線性函數(shù),記為:

    r=a+bx

    (10)

    為賦予系數(shù)a、b以實際含義,在此引入兩個參數(shù):

    ① 天然氣內(nèi)稟增長率r0。r0是天然氣消費量為0時的理論增長率,則有a=r0。

    由此得到年增長率的函數(shù)為:

    (11)

    由式(3)得微分方程:

    (12)

    微分方程(12)可用分離變量的方法解得logistic模型:

    (13)

    3.2 logistic模型參數(shù)的估計

    對式(13)取倒數(shù),用2000—2019年天然氣消費量進(jìn)行擬合,用MATLAB軟件非線性最小二乘法編程得到參數(shù)x0=255.92,xm=6 839.04,r0=0.157 3,擬合優(yōu)度為0.987 6。則微分方程(13)的最終形式,即logistic模型為:

    (14)

    2000—2021年天然氣消費量真實曲線、logistic模型2000—2019年天然氣消費量擬合曲線及2020—2021年天然氣消費量預(yù)測曲線見圖5。2000—2019年天然氣消費量擬合值與真實值的平均相對誤差為0.73%,2020—2021年天然氣消費量預(yù)測值與真實值的平均相對誤差為-2.96%??梢钥闯觯啾绕渌P?,logistic模型預(yù)測最為準(zhǔn)確。

    圖5 2000—2021年天然氣消費量真實曲線、logistic模型2000—2019年天然氣消費量擬合曲線及2020—2021年天然氣消費量預(yù)測曲線

    3.3 結(jié)果分析與未來預(yù)測

    將參數(shù)xm=6 839.04,r0=0.157 3代入式(12)得:

    (15)

    圖6 logistic模型的曲線

    圖7 通過logistic模型和式(2)計算得到的天然氣消費量預(yù)測值

    4 結(jié)論

    ① 相比簡單指數(shù)函數(shù)模型、指數(shù)函數(shù)模型、改進(jìn)的指數(shù)函數(shù)模型,logistic函數(shù)模型預(yù)測更準(zhǔn)確。

    ② 采用logistic函數(shù)模型預(yù)測得知,中國天然氣消費量在2030年前依然有較為可觀的增長,在2030年達(dá)到5 562×108m3后小幅增長,2040年后基本保持穩(wěn)定,最終的天然氣消費量會穩(wěn)定在6 800×108m3左右。

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