基于系统动力学的咸阳市天然气消费量预测研究
发布时间:2021-06-05 21:14
近年来,天然气行业发展非常迅速,天然气在各种能源消费结构中占比逐年增加。在当今环境问题越来越严峻的形势下天然气作为一种清洁能源,已经成为环境治理和保障民生的重要手段,如果不能保障天然气的供给,将会对社会安定和民生产生重大影响。因此,如何准确预测天然气消费量便显得非常重要。本文以咸阳市为例,将系统动力学理论与资源需求理论相结合研究了咸阳市天然气行业的发展现状,分析了咸阳市天然气消费结构,并指出了咸阳市天然气行业存在的问题。在对其天然气消费现状进行分析的基础上,从人口因素、经济发展水平、价格因素、产业结构、能源政策五个方面入手进行具体的分析这些因素对咸阳市天然气消费量的影响,运用咸阳市天然气总公司2010-2018年天然气历史数据构建相关的系统动力学模型,接着对咸阳市2019-2024年天然气消费量进行预测。最后运用情景模拟的分析方法对咸阳市不同的经济发展情况下天然气消费量做出了预测和分析。本文运用系统动力学方法,构建了咸阳市2019年到2024年天然气的消费量预测模型。仿真结果表明,该模型拟合程度良好,具有一定的实用性。未来咸阳市天然气消费量仍将处于一个持续上涨的趋势,其中以工业用气、交...
【文章来源】:武汉科技大学湖北省
【文章页数】:49 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
技术路线图
根据结构图确定了咸阳市天然气消费量系统包括:消费子系统、经济子系统、供需子系统和人口子系统四个子系统来组成一个大的预测系统,通过系统动力学模型来模拟出咸阳市天然气消费现状以及未来趋势。(1)消费子系统
通过咸阳市天然气消费系统的概念图以及其系统的各个子系统和设定了时间界定,标出天然气消费系统中的各个因素的因果关系是建立模型的必要条件。本文将影响天然气消费系统的因素与系统结构紧密相联,然后进行具体的分析得到咸阳市天然气消费系统的系统动力学模型的因果关系图。如图4.2所示,该图为咸阳市天然气消费系统中各个重要影响因素对天然气消费的影响因果关系。从因果关系图中可以看出,咸阳市生产总值、咸阳市人口、咸阳市城市化率、天然气强度与天然气消费量呈现正向关系,咸阳市GDP对供应量也呈现正向关系,省公司和中石油的供给对供应量呈现正向作用,当供应量增加会使供需差变多带动了咸阳天然气消费量的增加,从而使得供需差减少。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于灰色-偏最小二乘组合模型的中国天然气需求预测[J]. 李宏勋,聂慧. 资源与产业. 2019(06)
[2]基于时间序列模型的天然气预测系统[J]. 武洪昆,季元旗. 信息系统工程. 2019(11)
[3]中国天然气产量中长期走势预测研究[J]. 王建良,刘睿. 煤炭经济研究. 2019(10)
[4]优化组合模型在天然气产量预测的应用[J]. 李治锋. 中小企业管理与科技(中旬刊). 2017 (02)
[5]主成分分析模型在天然气用量预测中的应用研究[J]. 李杰,苏婷,费时龙. 阴山学刊(自然科学版). 2016(04)
[6]基于MEA优化BP神经网络的天然气短期负荷预测[J]. 张以帅,赖惠鸽,李勇,唐光耀,张晨艺. 自动化与仪表. 2016(05)
[7]我国天然气市场消费量预测与发展趋势研究[J]. 胡小夫,易梓仪,肖克勤. 天然气技术与经济. 2016(02)
[8]基于Elman神经网络的短期天然气负荷预测建模与仿真[J]. 宋超,宋娟,任军. 工业控制计算机. 2016(04)
[9]基于径向基函数神经网络天然气消费量的预测模型[J]. 夏雪,钱伟婷. 科技展望. 2015(25)
[10]天然气产量预测的优化组合模型及其应用[J]. 王俊奇,郑欣. 西安石油大学学报(社会科学版). 2015(05)
本文编号:3212924
【文章来源】:武汉科技大学湖北省
【文章页数】:49 页
【学位级别】:硕士
【部分图文】:
技术路线图
根据结构图确定了咸阳市天然气消费量系统包括:消费子系统、经济子系统、供需子系统和人口子系统四个子系统来组成一个大的预测系统,通过系统动力学模型来模拟出咸阳市天然气消费现状以及未来趋势。(1)消费子系统
通过咸阳市天然气消费系统的概念图以及其系统的各个子系统和设定了时间界定,标出天然气消费系统中的各个因素的因果关系是建立模型的必要条件。本文将影响天然气消费系统的因素与系统结构紧密相联,然后进行具体的分析得到咸阳市天然气消费系统的系统动力学模型的因果关系图。如图4.2所示,该图为咸阳市天然气消费系统中各个重要影响因素对天然气消费的影响因果关系。从因果关系图中可以看出,咸阳市生产总值、咸阳市人口、咸阳市城市化率、天然气强度与天然气消费量呈现正向关系,咸阳市GDP对供应量也呈现正向关系,省公司和中石油的供给对供应量呈现正向作用,当供应量增加会使供需差变多带动了咸阳天然气消费量的增加,从而使得供需差减少。
【参考文献】:
期刊论文
[1]基于灰色-偏最小二乘组合模型的中国天然气需求预测[J]. 李宏勋,聂慧. 资源与产业. 2019(06)
[2]基于时间序列模型的天然气预测系统[J]. 武洪昆,季元旗. 信息系统工程. 2019(11)
[3]中国天然气产量中长期走势预测研究[J]. 王建良,刘睿. 煤炭经济研究. 2019(10)
[4]优化组合模型在天然气产量预测的应用[J]. 李治锋. 中小企业管理与科技(中旬刊). 2017 (02)
[5]主成分分析模型在天然气用量预测中的应用研究[J]. 李杰,苏婷,费时龙. 阴山学刊(自然科学版). 2016(04)
[6]基于MEA优化BP神经网络的天然气短期负荷预测[J]. 张以帅,赖惠鸽,李勇,唐光耀,张晨艺. 自动化与仪表. 2016(05)
[7]我国天然气市场消费量预测与发展趋势研究[J]. 胡小夫,易梓仪,肖克勤. 天然气技术与经济. 2016(02)
[8]基于Elman神经网络的短期天然气负荷预测建模与仿真[J]. 宋超,宋娟,任军. 工业控制计算机. 2016(04)
[9]基于径向基函数神经网络天然气消费量的预测模型[J]. 夏雪,钱伟婷. 科技展望. 2015(25)
[10]天然气产量预测的优化组合模型及其应用[J]. 王俊奇,郑欣. 西安石油大学学报(社会科学版). 2015(05)
本文编号:3212924
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