發(fā)布時(shí)間：2022-02-09 20:23

　　隨著全國(guó)經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展,全國(guó)煤炭、石油等高碳排放能源的消費(fèi)量居高不下,二氧化碳的排放量也與日俱增,氣候變暖帶來(lái)的一系列副作用已經(jīng)開(kāi)始威脅到人們的正常生存環(huán)境和生命健康。如何控制碳排放,清潔綠色發(fā)展成為人們?nèi)找骊P(guān)注的重要課題。河北省能源消費(fèi)主要以高碳排放的煤炭為主,新能源消費(fèi)比例偏低,能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)相對(duì)不合理,經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和大規(guī)模城市化建設(shè)產(chǎn)生大量的能源需求,由此導(dǎo)致河北省的環(huán)境污染問(wèn)題日益嚴(yán)重。為了實(shí)現(xiàn)河北省的環(huán)境、經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展,亟需對(duì)其能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行優(yōu)化。在此背景下,本文首先通過(guò)河北省能源平衡表、河北省歷年能源消費(fèi)數(shù)據(jù)對(duì)河北省的能源現(xiàn)狀進(jìn)行分析,分析發(fā)現(xiàn)河北省能源自給率低、煤炭消費(fèi)比重高、清潔能源及天然氣消費(fèi)比重過(guò)低等問(wèn)題;之后本文找出經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口數(shù)量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)、技術(shù)水平等對(duì)河北省能源消費(fèi)的可能影響因素,并利用相關(guān)分析法證明了這些因素確實(shí)與河北省能源消費(fèi)有很強(qiáng)的相關(guān)程度,各影響因素與能源消費(fèi)的相關(guān)系數(shù)均在0.9以上;本文將深度學(xué)習(xí)方法LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型引入能源消費(fèi)的預(yù)測(cè)中,將之前確定的影響因素作為輸入向量構(gòu)建了河北省能源消費(fèi)預(yù)測(cè)模型,通過(guò)調(diào)整確定LSTM模型的內(nèi)部參... 

【文章來(lái)源】：華北電力大學(xué)河北省211工程院校教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：59 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式

華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文計(jì)連接間的可變權(quán)重系數(shù)，允許網(wǎng)絡(luò)丟棄目前已存在的信息，成功的解決LSTM 做出了增加輸入、遺忘、輸出門(mén)限的改進(jìn)，這種改動(dòng)使得自循環(huán)過(guò)重可以不斷變化，通過(guò)這種變化使得雖然模型參數(shù)固定，但是不同時(shí)刻的可以實(shí)時(shí)變化，進(jìn)而能夠解決梯度消失等問(wèn)題。LSTM 的細(xì)胞結(jié)構(gòu)如圖

華北電力大學(xué)碩士學(xué)位論文據(jù)集輸入、輸出的構(gòu)建。本文選擇前 t-1 年的能源消費(fèi)量所消費(fèi)量的實(shí)際結(jié)果，以及第 t 年影響能源消費(fèi)量的特征數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)作為該樣本的輸出，依次順延。于 LSTM 網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)模型構(gòu)建，該網(wǎng)絡(luò)包含 1 個(gè)輸入層、出層。用 SPSS 軟件將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，然后運(yùn)用 Python 編程，基于 LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)多次試驗(yàn)確定誤差最小時(shí)的參數(shù)。設(shè)個(gè)數(shù)為 3，隱藏層數(shù)為 6，神經(jīng)元數(shù)為 40，迭代次數(shù)為 80，大小。本文選取了 1990 到 2016 年的 27 組數(shù)據(jù)，其中選取集，剩余 3 組數(shù)據(jù)作為測(cè)試數(shù)據(jù)集。誤差浮動(dòng)情況趨勢(shì)如圖訓(xùn)練集的誤差變化情況，test 線代表測(cè)試集誤差變化情況，代后，擬合效果較好。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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博士論文
[1]我國(guó)能源供給結(jié)構(gòu)低碳化評(píng)價(jià)與優(yōu)化研究[D]. 李美瑩.哈爾濱工程大學(xué) 2014

碩士論文
[1]低碳轉(zhuǎn)型趨勢(shì)下中國(guó)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究[D]. 董煒.武漢大學(xué) 2017
[2]基于碳排放約束的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究[D]. 廖祥賓.江南大學(xué) 2016
[3]基于改進(jìn)粒子群算法的京津冀能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究[D]. 范佳佳.華北電力大學(xué) 2016
[4]北京市能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)調(diào)整對(duì)碳強(qiáng)度影響研究[D]. 侯宇.華北電力大學(xué) 2016
[5]低碳目標(biāo)約束下我國(guó)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究[D]. 陸彬.中國(guó)礦業(yè)大學(xué) 2014
[6]浙江省能源結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究[D]. 張麗麗.浙江工業(yè)大學(xué) 2013
[7]基于遺傳算法的河北省能源結(jié)構(gòu)多目標(biāo)優(yōu)化研究[D]. 張春蓮.華北電力大學(xué) 2013
[8]基于灰色神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合模型的能源需求預(yù)測(cè)[D]. 張婷.天津大學(xué) 2007



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