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能源發(fā)展評(píng)價(jià)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)與應(yīng)用

2018-06-11 01:49:24袁銳瑩蔣榮飛李昌恒
科學(xué)與財(cái)富 2018年12期

袁銳瑩 蔣榮飛 李昌恒

摘 要:本文以美國(guó)和墨西哥邊界上四個(gè)州California (CA)、 Arizona (AZ)、New Mexico (NM)和Texas (TX)的能源概況為例,先使用回歸擬合模型和Person相關(guān)系數(shù)法對(duì)影響各州能源使用的主要因子進(jìn)行權(quán)重排序;根據(jù)分析得到的主要影響因子,建立基于變異系數(shù)法的評(píng)估模型,對(duì)各州的能源概況綜合排名,并分析其與當(dāng)?shù)卣叩年P(guān)系;最后建立能源發(fā)展評(píng)價(jià)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,對(duì)各州能源概況的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)和評(píng)價(jià)。

關(guān)鍵詞:Person相關(guān)系數(shù)法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、能源管理系統(tǒng)

1.背景

能源的合理配置和高效管理逐漸成為學(xué)術(shù)界的熱點(diǎn)問(wèn)題。早在1970年,美國(guó)西部的12個(gè)州就成立了西部能源交換共同體,致力于培養(yǎng)洲際合作,提高核能源的使用和管理。隨著環(huán)保意識(shí)的大力推進(jìn),美國(guó)各州的能源政策都逐步將能源管理戰(zhàn)略的核心轉(zhuǎn)移到了清潔和可再生能源的開(kāi)發(fā)利用上,近期美國(guó)和墨西哥邊界上的四個(gè)州California (CA)、 Arizona (AZ)、New Mexico (NM)和Texas (TX)正希望簽訂一個(gè)重點(diǎn)關(guān)注清潔和可再生能源使用的新能源契約。

以往的研究表明,一個(gè)地區(qū)能源概況的發(fā)展是個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程,且受到多種因素的影響,如能源工業(yè)投資比例、當(dāng)?shù)啬茉凑呒皬?qiáng)度等。傳統(tǒng)觀念認(rèn)為政府僅該對(duì)使用能源產(chǎn)生的污染進(jìn)行管控,而將能源類型的選擇作為經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究范疇,即通過(guò)市場(chǎng)“看不見(jiàn)的手”來(lái)調(diào)節(jié)能源的使用。

學(xué)術(shù)界不少研究人員已針對(duì)能源管理問(wèn)題進(jìn)行過(guò)分析,并取得了一定的成果。如基于粒子群算法的新能源集熱系統(tǒng)、區(qū)域能源供給網(wǎng)絡(luò)熱電協(xié)同規(guī)劃模型等。但是這些研究都停留在對(duì)現(xiàn)有能源的規(guī)劃層面上,而未針對(duì)清潔和可再生能源形成系統(tǒng)的管理模型,使得能源無(wú)效利用仍占很高比例,而且清潔和可再生能源的低使用率造成了環(huán)境的持續(xù)惡化,因此該問(wèn)題仍亟待解決。

2.回歸擬合影響能源概況的主要因子

本文選取美國(guó)和墨西哥邊界的四個(gè)州California (CA)、 Arizona (AZ)、New Mexico (NM)和Texas (TX)的能源概況進(jìn)行具體分析。在這里我們最關(guān)注的是能源主要使用去向和清潔、可再生能源的使用比例,以及其與經(jīng)濟(jì)(當(dāng)?shù)谿DP)之間的相互關(guān)系。根據(jù)各州統(tǒng)計(jì)局和相關(guān)機(jī)構(gòu)提供的數(shù)據(jù),我們整理得到四個(gè)州的能源基本概況如下:

根據(jù)模型運(yùn)行結(jié)果,我們可以得到各州能源概況主要影響因子權(quán)重排序。

3.能源概況排名與分析

為適應(yīng)能源發(fā)展的環(huán)保要求,我們將清潔和可再生能源作為能概況描述的主要內(nèi)容,且選取能源支出占GDP比例、清潔和可再生能源占能源總量比重、清潔和可再生能源每年上漲比例、每人每年的能源支出、化石能源使用下降率、居民使用地?zé)峥偭亢颓鍧嵞茉词褂贸杀具@七個(gè)指標(biāo)(以下簡(jiǎn)稱Index1-7)作為評(píng)比依據(jù)。為了使各項(xiàng)指標(biāo)合理參評(píng)并形成科學(xué)的評(píng)估系統(tǒng),我們建立基于變異系數(shù)法的評(píng)估模型。

首先確定指標(biāo)權(quán)重。我們用變異系數(shù)法對(duì)Index1-7對(duì)于各州能源概況的影響進(jìn)行客觀賦值。由于評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中的各項(xiàng)指標(biāo)的量綱不同,不具有可比性,因此在求權(quán)重之前,我們應(yīng)先計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的變異系數(shù),以消除量綱不同而造成的影響:

以上模型結(jié)果顯示,Texas的能源概況綜合評(píng)分為0.1211,排名第1,California為-0.00排名第四,New Mexico和Arizona分別以0.1060和0.0347排名第2和第3。

4. 能源發(fā)展評(píng)價(jià)與預(yù)測(cè)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型設(shè)計(jì)

首先選取預(yù)測(cè)指標(biāo)如下:

NGTCB—天然氣的消耗總量

RETCB—可再生能源的消耗總量

PATCB—石油的消耗總量

根據(jù)前文分析結(jié)果,我們利用每一種能源當(dāng)年的總消耗創(chuàng)建它們的原始資源序列:

結(jié)果表明四個(gè)州的能源總消耗在2025至2050年逐步增加,特別是清潔和可再生能源。其中Texas州在這期間仍然保持最優(yōu)能源概況排名,但在2025年可能被California州反超。

5.總結(jié)

能源的管理屬于大數(shù)據(jù)分析問(wèn)題,其關(guān)鍵在于對(duì)歷史數(shù)據(jù)的橫向和縱向剖析,而且應(yīng)結(jié)合自然、人文、政治和環(huán)境方面等進(jìn)行科學(xué)系統(tǒng)地安排。

本文以人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論為核心,結(jié)合Person相關(guān)系數(shù)法和回歸擬合模型等建立了科學(xué)、高效的能源管理模型,該模型集狀態(tài)監(jiān)控、預(yù)測(cè)及優(yōu)化于一體,通過(guò)美國(guó)和墨西哥邊界四個(gè)州能源概況的仿真模擬,驗(yàn)證了模型的合理性和科學(xué)性。

參考文獻(xiàn):

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