【摘要】：甘肅省不僅是我國(guó)重要的礦產(chǎn)資源大省,而且是絲綢之路上重要的能源通道。甘肅省能源尤其是清潔能源的可持續(xù)發(fā)展,對(duì)我國(guó)戰(zhàn)略能源儲(chǔ)備、能源供求平衡、可再生能源和新能源發(fā)展都具有重要的意義。本文基于甘肅省過(guò)去30年(1987年-2017年)能源供求結(jié)構(gòu)面板數(shù)據(jù)和“十二五”(2010-2017)以來(lái)新能源結(jié)構(gòu)的面板數(shù)據(jù),運(yùn)用能源經(jīng)濟(jì)學(xué)、環(huán)境社會(huì)學(xué)、計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)等理論知識(shí),以及灰色系統(tǒng)模型、差分自回歸移動(dòng)平均模型、線性回歸分析模型、熵值法等分析方法,對(duì)甘肅省未來(lái)十年能源供求量、以及2020年清潔能源供求量共計(jì)10個(gè)研究指標(biāo)進(jìn)行了預(yù)測(cè)研究。繼而根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果,結(jié)合甘肅省能源、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)及相關(guān)政策現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢(shì),對(duì)能源供求平衡情況、清潔能源發(fā)展趨勢(shì)、“十三五”規(guī)劃目標(biāo)預(yù)計(jì)達(dá)成情況等進(jìn)行了全面系統(tǒng)的分析。通過(guò)對(duì)每個(gè)研究指標(biāo)進(jìn)行多項(xiàng)模型預(yù)測(cè),選擇了預(yù)測(cè)精度最高的預(yù)測(cè)結(jié)果作為最終預(yù)測(cè)值,結(jié)合能源-經(jīng)濟(jì)-環(huán)境3E系統(tǒng)分析方法,對(duì)各指標(biāo)在未來(lái)十年供應(yīng)量與消費(fèi)量缺口進(jìn)行了平衡分析,得出甘肅省未來(lái)十年內(nèi)能源發(fā)展趨勢(shì),包括一次能源產(chǎn)量由不足逐漸轉(zhuǎn)為穩(wěn)定發(fā)展;煤炭產(chǎn)量受限得到緩解,煤炭供求缺口逐漸縮小;天然氣消費(fèi)比重逐漸增高,供氣范圍增大;清潔能源發(fā)電比重增高等。同時(shí)也得出甘肅省未來(lái)能源供求以及清潔能源發(fā)展面臨的問(wèn)題,包括能源消費(fèi)總量居高不下、天然氣產(chǎn)量不足、新能源裝機(jī)過(guò)剩、棄風(fēng)棄光現(xiàn)象嚴(yán)重等。根據(jù)預(yù)測(cè)結(jié)果,結(jié)合甘肅省能源、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)現(xiàn)狀背景,本文提出了能源供求及清潔能源可持續(xù)發(fā)展的措施,包括優(yōu)化能源系統(tǒng)內(nèi)協(xié)調(diào)性、加快能源產(chǎn)業(yè)技術(shù)革新、完善市場(chǎng)化機(jī)制與監(jiān)管、積極推進(jìn)國(guó)際產(chǎn)能合作及鼓勵(lì)公眾參與能源發(fā)展等。開(kāi)展甘肅省能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型及能源供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革等相關(guān)研究、及時(shí)跟進(jìn)“十三五”期間能源發(fā)展進(jìn)度,對(duì)調(diào)整甘肅省下一個(gè)五年能源規(guī)劃和促進(jìn)能源供給側(cè)改革具有參考意義。
【圖文】：

能源供求發(fā)展面臨的問(wèn)題 清潔能源發(fā)展面臨的問(wèn)題基于熵值法的組合預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)結(jié)果 能源經(jīng)濟(jì)社會(huì)現(xiàn)狀能源供求平衡分析 能源供求發(fā)展趨勢(shì) 對(duì)比十三五規(guī)劃目標(biāo)能源供求預(yù)測(cè)灰色 GM(1,1)模型ARIMA 預(yù)測(cè)模型線性回歸分析模型MATLAB2010 MATLAB2010EVIEWS樣本量少

圖 3.3 ACF 圖及 PACF 圖均呈現(xiàn)出“拖尾”表 3.4 自相關(guān)函數(shù)進(jìn)行模型識(shí)別的標(biāo)準(zhǔn)模型 AR(p) MA(q) ARMA(p, q)自相關(guān)函數(shù) ACF 拖尾 q 階后截尾 拖尾偏自相關(guān)函數(shù) PACF p 階后截尾 拖尾 拖尾ACF 和 PACF 在確定 p、q 參數(shù)值時(shí)具有較大的主觀性，根據(jù)“拖尾”及“截尾”性得出的模型有時(shí)不是最優(yōu)模型。在參數(shù)估計(jì)中，使用計(jì)算算法得到最適合所選模型的滯后期參數(shù)，最常用的方法包括最大似然估計(jì)或非線性最小二乘估計(jì)Brockwell 和 Davis 于 1991 年提出的赤池信息量 Akaike information criterio(簡(jiǎn)稱AICc) ，以及之后在 AICc 基礎(chǔ)上改進(jìn)的施茨瓦準(zhǔn)則 Schwarz Criterion（簡(jiǎn)稱 SC）貝葉斯信息準(zhǔn)則 Bayesian Information Criterion(簡(jiǎn)稱 BIC)，都能夠一定程度上精確獲得 p、q 參數(shù)值。在利用 EVIEWS 求 ARIMA 模型的滯后期時(shí)，通常綜合考慮 AIC 和 SC 值，，選擇 AIC 及 SC 值最小的模型作為最終預(yù)測(cè)模型。AIC 準(zhǔn)則的計(jì)算公式為：
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：F426.2;X382

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7 徐妍;趙U

本文編號(hào)：2700794