我國天然氣消耗量的影響因素分析及預(yù)測

王珂，張權(quán)，郄慧娟

（齊齊哈爾大學(xué) 理學(xué)院，黑龍江 齊齊哈爾 161006）

隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，能源消耗量也隨之攀升，能源安全與環(huán)境問題日益突顯，天然氣作為優(yōu)質(zhì)高效的清潔能源在推動低碳循環(huán)發(fā)展態(tài)勢下得到極大推廣，有效地改善了環(huán)境質(zhì)量，由此其消耗量快速增長，與天然氣產(chǎn)量的增速差距不斷加大，因此正確分析天然氣消耗量的影響因素及其影響程度并對天然氣消耗量進(jìn)行合理預(yù)測研究，對我國天然氣的生產(chǎn)管理和調(diào)度優(yōu)化，實現(xiàn)節(jié)能減排、安全平穩(wěn)供氣，保障國內(nèi)天然氣穩(wěn)定供應(yīng)具有重要意義。

眾多學(xué)者對天然氣消耗量的影響因素及預(yù)測進(jìn)行了研究，付佳鑫[1]利用模型分析影響北京天然氣消費(fèi)的主導(dǎo)因素機(jī)理，認(rèn)為GDP、能源消耗強(qiáng)度、能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)以及能源低碳化進(jìn)程，是影響北京天然氣消費(fèi)的主要因素。宗慶瑩[2]采用灰色模型對我國天然氣消費(fèi)量的增長趨勢加以預(yù)測，并采用灰色關(guān)聯(lián)度分析法對可能會影響天然氣消費(fèi)總量的條件進(jìn)行分析，認(rèn)為天然氣消費(fèi)總量將持續(xù)增長，且增速有所加快，天然氣產(chǎn)量和居民消費(fèi)水平與天然氣消費(fèi)量的關(guān)聯(lián)度最大。閔晶晶[3]等采用經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解、相關(guān)分析等方法分析北京地區(qū)采暖季天然氣消耗量的年際變化特征及影響要素，利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法構(gòu)建采暖季天然氣消耗量預(yù)測模型，認(rèn)為天然氣消耗量呈現(xiàn)持續(xù)增加趨勢，EMDBP 預(yù)測模型具有較好的預(yù)測效果。

綜上研究，學(xué)者已經(jīng)對天然氣消耗量影響因素及預(yù)測的各方面和各種方法進(jìn)行了探究。本文在學(xué)者們研究的基礎(chǔ)上加入近些年天然氣消耗量相關(guān)數(shù)據(jù)，選取更多指標(biāo)，對天然氣消耗量影響因素進(jìn)行更為全面的探究。通過運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度分析法探究近年來我國天然氣消耗量的影響因素及各因素影響程度，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用GM(1,1)和GM(1,N)建立天然氣消耗量預(yù)測模型，對天然氣消耗量進(jìn)行合理預(yù)測[4]，旨在為我國天然氣產(chǎn)量結(jié)構(gòu)調(diào)整，天然氣資源的生產(chǎn)、進(jìn)出口安排，以及能源戰(zhàn)略的制定提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源與變量選取

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文的數(shù)據(jù)來源于RESSET 數(shù)據(jù)庫和國家統(tǒng)計局官網(wǎng)及《中國統(tǒng)計年鑒2021》。

1.2 變量選取

通過對已有文獻(xiàn)的閱讀整理以及當(dāng)今國家社會的發(fā)展?fàn)顩r，可知國家經(jīng)濟(jì)的蓬勃發(fā)展離不開自然資源的稟賦，而天然氣是自然資源的重要組成部分，作為可利用的重要自然資源，天然氣在經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中具有突出貢獻(xiàn)，因此影響天然氣的消耗量的因素與社會經(jīng)濟(jì)、科學(xué)技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施等各個方面具有重要聯(lián)系[5]。從而選取人口數(shù)、GDP、居民消費(fèi)水平、第一產(chǎn)業(yè)占比、天然氣生產(chǎn)量等23個指標(biāo)。如表1。

表1 指標(biāo)名稱、符號及單位

2 天然氣消耗量影響因素分析

2.1 灰色關(guān)聯(lián)分析理論模型

灰色關(guān)聯(lián)度分析可以在眾多的因素中，根據(jù)序列曲線幾何形狀的相似程度判斷其各因素聯(lián)系是否緊密，曲線越接近，相應(yīng)序列之間關(guān)聯(lián)度就越大，反之就越小[6]?；静襟E如下：

第一步，確定特征序列和相關(guān)序列設(shè)特征序列為Yj= {Yj(k) |k= 1,2,3, …,n}，j= 1,2,3, … ,n，相關(guān)序列為Xi={X i(k) |k= 1,2,3, …,n}，i= 1,2,3, … ,m。

第二步，針對數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。不同序列的量綱不同，可以采用初值化、均值化、平移化等方法進(jìn)行處理。本文采用均值化處理，公式如下：

第三步，求解母序列（對比序列）和特征序列之間的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)值。根據(jù)均值法的結(jié)果，求出母序列與每個相關(guān)序列之間的絕對差，記為 ΔXji=，根據(jù)求出的絕對差 max =和min =，代入公式中計算出關(guān)聯(lián)系數(shù)。

2.2 實證分析

選取1994～2021 年相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)，使用SPSS 軟件進(jìn)行天然氣消耗量的影響因素分析。

選取天然氣的消費(fèi)量作為母序列，其他影響天然氣的消耗量的因素作為特征序列，進(jìn)行歸一化處理，并根據(jù)計算公式計算關(guān)聯(lián)度系數(shù)，如表2。

表2 灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)

在分辨系數(shù)取0.5 的前提下，由表2 可知大多數(shù)變量與天然氣消費(fèi)量的關(guān)聯(lián)度系數(shù)大于0.5，少數(shù)變量在個別年份的關(guān)聯(lián)度系數(shù)小于0.5，可見本文選取的變量與天然氣的消耗量關(guān)聯(lián)性較強(qiáng)。

根據(jù)求得的灰色關(guān)聯(lián)度值，將其排序，得到關(guān)聯(lián)度結(jié)果如表3 所示。

由表3 給出的關(guān)聯(lián)度程度排序，可知，與天然氣消費(fèi)量關(guān)聯(lián)程度最強(qiáng)的是經(jīng)濟(jì)水平因素中的GDP，最弱的是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素中的第一生產(chǎn)占比，相比較GDP，其次是使用天然氣人口數(shù)量和人均GDP。

表3 灰色關(guān)聯(lián)度結(jié)果

3 基于模型的天然氣消耗量預(yù)測分析

3.1 灰色預(yù)測模型

灰色理論將無規(guī)律的歷史數(shù)據(jù)經(jīng)過累加以后，使其成為具有指數(shù)增長規(guī)律的上升形狀數(shù)列，由于一階微分方程解的形式是指數(shù)增長形式，所以可以對生成數(shù)列建立微分方程模型。即灰色模型實際上是對生成數(shù)列建模[7]。灰色模型可以解決歷史數(shù)據(jù)少、序列的完整性以及可靠性低的問題，能將無規(guī)律的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行生成得到規(guī)律較強(qiáng)的生成序列。但是只適用于中短期且近似于指數(shù)增長的預(yù)測。

GM(1,1)針對線性數(shù)據(jù)具有較好的預(yù)測效果，并且在預(yù)測時只考慮了自變量本身的影響，而沒有考慮其他外界影響因素對預(yù)測結(jié)果的影響作用，因此有了多維灰色預(yù)測模型GM(1,N) ，其中N表示考慮的相關(guān)因素維度，其預(yù)測原理與GM(1,1)的不同之處在于輸入數(shù)據(jù)變量是N個。模型如下：

3.1.1 建模過程

設(shè)系統(tǒng)有特征數(shù)據(jù)系列：

相關(guān)因素序列：

生成的緊鄰均值數(shù)列：

根據(jù)灰色理論對建立微分方程GM(1,N) ：

其中，a稱為發(fā)展系數(shù)，bi稱為驅(qū)動系數(shù)，bi xi(1)(k)稱為驅(qū)動項。

引入向量矩陣記號：

采用最小二乘法可求得u：

當(dāng)i= 1,2, …,N變化幅度較小時，模型的近似時間響應(yīng)式：

累減還原式：

差分模擬式為

3.1.2 模型檢驗

根據(jù)上面得到的預(yù)測值x?(0)(i)，計算原始序列x(0)(i)與x?(0)(i)的絕對誤差序列以及相對誤差序列。殘差序列：

相對誤差：

3.2 預(yù)測模型的構(gòu)建與預(yù)測結(jié)果分析

通過建立背景值優(yōu)化的GM(1,1)模型和GM(1,N) 模型預(yù)測后兩年的天然氣消耗量，用精度、平均相對誤差作為評價模型準(zhǔn)確程度的指標(biāo)。

3.2.1 GM(1,1)預(yù)測

用MATLAB 做GM(1,1)預(yù)測，為了保證GM(1,1)模型的可行性，需要對已知的數(shù)據(jù)進(jìn)行級比檢驗。

通過級比檢驗，可知可容覆蓋區(qū)間為λk= ( 0.9286,1.0769)，原數(shù)據(jù)未通過檢驗，因此，做平移變換可得，C= 318706 431時，數(shù)列的級比都能落在可容覆蓋區(qū)間內(nèi)，可進(jìn)行GM(1,1)的建模和預(yù)測[8]。

對Y(0)累積相加，生成AGO 序列，用改進(jìn)的背景值代替緊鄰均值構(gòu)造的背景值序列，用最小二乘法可得a和b的值為

GM(1,1)的預(yù)測公式為

1994～2021 年中國實際的石油消耗量與背景值優(yōu)化的灰色模型預(yù)測石油消耗量的變化如圖1。

圖1 GM(1,1)模型預(yù)測天然氣消耗量與實際消耗量變化

3.2.2 GM(1,1)預(yù)測

由于天然氣消耗量的多少受多方面因素的影響，簡單的GM(1,1)模型并不能反映各個因素的作用，為了使模型預(yù)測地更精確，需要將GDP、天然氣的消耗量、平均每人生活消費(fèi)的天然氣等因素考慮在內(nèi)，從而優(yōu)化模型。

根據(jù)灰色關(guān)聯(lián)度分析的結(jié)果，可將影響天然氣消耗量的影響因素按重要程度排序，用python 進(jìn)行GM(1,N) 的多次模擬，最終選擇模擬效果最好，關(guān)聯(lián)度最高的4 個影響因素，即：國民生產(chǎn)總值GDP、可使用天然氣人口數(shù)量NGU、人均GDP、居民消費(fèi)水平HCL，建立GM(1,4)模型。根據(jù)上述的理論分析，只要確定參數(shù)的值，就可以求出每年的天然氣的消耗量。

設(shè)a天然氣的消耗量為特征序列，相關(guān)因素序列分別為國民生產(chǎn)總值GDP、可使用天然氣人口數(shù)量、人均GDP、居民消費(fèi)水平，用python 計算可求出相關(guān)參數(shù)的值。發(fā)展系數(shù)：

驅(qū)動系數(shù)為

GM(1,4)的近似時間響應(yīng)式為

平均相對誤差：

模型精度：

上述兩個模型的對比發(fā)現(xiàn)，GM(1,4)的模型精度遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于GM(1,1)，因此GM(1,4)的預(yù)測效果較好，根據(jù)GM(1,4)的預(yù)測模型，可求得2020 年和2021 年的天然氣消耗量分別為為42 368 692 m3和44 381 824 m3，預(yù)測結(jié)果比較準(zhǔn)確，根據(jù)模型公式可計算2022 年天然氣的消耗量為46 338 292 m3。

4 結(jié)束語

基于我國1994～2021年天然氣消耗量相關(guān)數(shù)據(jù)，采用灰色關(guān)聯(lián)分析法分析可能影響天然氣消耗量的23個指標(biāo)與天然氣消耗量的關(guān)聯(lián)程度，用兩種不同的灰色模型預(yù)測天然氣消耗量（圖2）。結(jié)果表明：國民生產(chǎn)總值GDP和可使用天然氣人口數(shù)量與天然氣消耗量的關(guān)聯(lián)程度最大，GM(1,4)模型的預(yù)測精度更高，2022年天然氣的消耗量將達(dá)到46 338 292 m3。

圖2 GM(1,4)模型預(yù)測天然氣消耗量與實際消耗量變化

適度加大天然氣勘探開發(fā)力度。由于天然氣管道建設(shè)不夠完善，我國天然氣能源的開采較其他國家較低，應(yīng)完善天然氣管道等相關(guān)設(shè)施，適度加大天然氣的開采，維持天然氣消費(fèi)的供需平衡。

加大對天然氣的科研力度，降低勘探成本。在增加開采規(guī)模的基礎(chǔ)上還要不斷增加新勘探技術(shù)研發(fā)投入，提高天然氣的利用率，有效降低勘探和開采成本。

優(yōu)化產(chǎn)業(yè)和能源結(jié)構(gòu)。適當(dāng)降低第一、第二產(chǎn)業(yè)比重，積極向第三產(chǎn)業(yè)傾斜[9]，同時降低煤炭等高污染物排放能源的消耗，提高清潔能源天然氣的利用率。