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深圳市民用燃氣市場需求預(yù)測

時間:2023-03-21 02:50:53 理工畢業(yè)論文 我要投稿
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深圳市民用燃氣市場需求預(yù)測

摘 要:民用燃氣市場需求是隨機事件,其影響因素復(fù)雜、相互制約。本文以大量的實際進行數(shù)據(jù)作為依據(jù),運中數(shù)理統(tǒng)計中時間序列法和線性回歸的方式建立適用的數(shù)學(xué)模型,從而預(yù)測未來的發(fā)展趨勢,并將實際值和預(yù)計質(zhì)量相比較,從而證明模型的適用性。

城市燃氣一般用于居民生活用氣、公福建筑用氣和工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)用氣等。上述各用戶的年用氣量是進行成本分析的重要依據(jù)。然而,居民生活用氣量的統(tǒng)計、計算不僅特別困難,而且需求量變化規(guī)律也不好掌握。究其原因,居民生活用氣實質(zhì)上是隨機事件,其影響因素復(fù)雜、相互制約,以致很難歸納成理論系統(tǒng)導(dǎo)出,一般情況下需統(tǒng)計大量的實際運行數(shù)據(jù)作為依據(jù),以數(shù)學(xué)方法處理統(tǒng)計數(shù)據(jù)并建立適用的數(shù)學(xué)模型,從而預(yù)測未來的發(fā)展趨勢。

l 居民用戶用氣量影響的因素分析

居民生活用氣量的大小與許多因素有關(guān),其中有些因素會造成用氣量的自然增長,即正影響;有些因素會造成用氣量的減少,即負影響。經(jīng)調(diào)研分析,它的影響因素主要有以下5個方面:

(1)戶內(nèi)燃氣設(shè)備的類型

通常燃具額定功率(MJ/H)越大,居民年用氣量越多,而且用戶設(shè)置燃具的額定功率一般都比該產(chǎn)所需要的功率要大;但當(dāng)設(shè)置燃氣用具額定總功率達到一定程度時,居民年用氣量將不再隨這一因素增長。

(2)能源多樣化

其它能源的使用對居民年用氣量有一定影響,如電飯堡、微波爐和電熱水瓶等設(shè)備使用比例增加時,燃氣用量必然減少。

(3)戶內(nèi)人口數(shù)

每戶人口數(shù)可認為是使用同一燃具的人口數(shù)。戶均人口較多時人均年用氣量略偏低,反之亦反之。由于社會綜合因素的作用,深圳市居民家庭向小型化發(fā)展,隨之,戶內(nèi)人均年用氣量將略有增加。根據(jù)深圳市城市調(diào)查大隊提供的數(shù)據(jù),每居民戶人口為3.5人。

(4)社區(qū)內(nèi)公共福利設(shè)施完備時,居民通常會選擇省時、省力和較經(jīng)濟的用餐與消費主、副食品的途徑。隨著市場經(jīng)濟的發(fā)展,服務(wù)性設(shè)施的完善,家庭用熱日趨社會化,戶內(nèi)節(jié)能效益不斷提高,這無疑對居民年用氣量指標產(chǎn)生負影響。

(5)社會經(jīng)濟發(fā)展

城市燃氣作為城市公用事業(yè),與整個城市的社會經(jīng)濟發(fā)展有密切關(guān)系諸如:GDP、常住人口、居民生活水平等,根據(jù)《深圳市年鑒》有關(guān)資料從一九八六年到一九九九年有關(guān)數(shù)據(jù)如表1所示。

綜上所述,無論如何權(quán)衡諸多影響,也難量化和邏輯導(dǎo)出年用氣量的數(shù)學(xué)計算公式,唯有積累和統(tǒng)計實際的運行資料,分析、整理可靠的數(shù)據(jù),才能比較正確地、近似地預(yù)測居民年用氣量。從表1所示,深圳市居民年用氣平穩(wěn)上升的趨勢,根據(jù)我國目前民用能耗水平遠低于發(fā)達國家的能耗水平這一基本情況測算,在中近期(約10年左右)內(nèi),此趨勢不應(yīng)出現(xiàn)反常姿態(tài)。

2 居民用戶用氣預(yù)測

盡管居民用戶用氣量的確定與諸多因素有關(guān),但卻并非簡單的因果關(guān)系。因此,在作分析預(yù)測時不宜選用因果回歸分析法,而以時間序列分析法比較恰當(dāng)。時間序列分析法是依據(jù)預(yù)測對象過去的統(tǒng)計數(shù)據(jù)(Yt),找出其隨時間(t)變化的規(guī)律,建立時序模型,以推斷預(yù)測對象未來數(shù)值的一種預(yù)測方法。

居民用戶用氣量是在時間上展開的,隨著時間的推移可以得到一系列依賴于時間(t)而變化的數(shù)據(jù):Yl、Y2……Yt,并可在時間坐標上得到Y(jié)t=f(t)時序曲線圖,利用方程 Yt=f(t),依據(jù) Y1、Y2……Yt對(t 1)、(t 2)、…… (t+m)進行預(yù)測時可選用的方法很多,由于居民用戶用氣量往往受季節(jié)性、周期性和一些不規(guī)則因素的影響,經(jīng)分析比較,在這種情況下,就可以用時間序列分解和分離這些因素。

2.1 概述

假定時間序列的各因子間是乘法關(guān)系即

Q=T·S·C·I (1)

式中:Q—居民用氣量預(yù)期值;

T—長期趨勢值;

S—季節(jié)性因子;

C—周期性因子;

I—不規(guī)則因子。

長期趨勢一般可以在居民用氣量數(shù)據(jù)消除季節(jié)性因素后,以線性函數(shù)形式,用回歸分析法來估計。

季節(jié)性因子反映在年內(nèi)數(shù)據(jù)的重復(fù)的、有規(guī)則的變動,而且以后每年的情況都類似。一般它們或者屬季度的變化,或者隨月度的變化。

周期性因子反映數(shù)據(jù)圍繞長期趨勢線的上、下波動。

不規(guī)則因子是隨機事件引起的,隨著時間的推移,它不再重復(fù)(至少不是有規(guī)則的)。例如,戰(zhàn)爭、特別惡劣的天氣等等。這些事件由于具有隨機性質(zhì),所以無法正式列入模型。深圳市居民用氣量見下表2。

為便于分析用氣量隨時間的變化,將表2重新整理為按季節(jié)排列的用氣情況,如表3中所示。

表3中,共有24個季度的用氣量[Q]數(shù)值,MA欄是連續(xù)4個時期的用氣量的移動平均值。該欄第3行的移動平均數(shù)計算如下:

MA3=(Q1+Q2+Q3+Q4)/4 (2)

下一個移動平均數(shù)(MA4)算法相同,只是所用的4個季度都向前移動,即去掉第1季度,加上第5季度:

MA4=(Q2 Q3 Q4 Q5)/4 (3)

因此,4期移動平均值的計算公式可一般地表示為

MAt=(Qt-2 Qt-1 Qt Qt 1)/4 (4)

說明,表3中第1、2期和第12期缺移動平均值,這是因為第1、2期之前和第12期以后用于這一計算的數(shù)據(jù)不足。

從表3中可以看出,移動平均數(shù)的變動性大大小于銷售量的變動性,這說明通過計算移動平均數(shù)可以消除原始用氣量數(shù)據(jù)中的季節(jié)性。每個移動平均數(shù)都包括有第1—4季度的值。因此,它表示該一年期內(nèi)(不一定是日歷年)典型的季用氣量水平。

按照理想狀況,每個移動平均數(shù)應(yīng)當(dāng)居于它所代表的年份中間。為了做到這一點,還要計算移動平均中心值(CMA)

CMA3=(MA3 MA4)/2 (5)

其一般公式為

CMAt=(MAt+MAt 1)/2 (6)

即按照理想狀況,MA3的值應(yīng)當(dāng)居于第2.5期,MA4的值應(yīng)當(dāng)居于第3.5期,F(xiàn)把第〕5期和第3.5期的使加以平均,就得出居于第3期的最能代表該年度典型的季用氣量水平的值,這個值就是CAM3。

CMA3=(MA3 MA4)/2 (7)

2.2計算時間序列分解模型的各因子,并利用模型進行預(yù)測

①確定長期趨勢值

表3中的移動平均中心值(CMA)序列,是消除了季節(jié)因素之后,最能代表每個季度典型用氣量水平的數(shù)據(jù)。因此,我們可以用來估計長期趨勢值,即:

長期趨勢值(CMAT)=f(t) (8)

式中:t—期數(shù)

用回歸分析法,估計出它的線性函數(shù)為

CMAT=5439+276.23t (9)

把不同的期數(shù)(如1997年第1季度,t=1)代入上式,可以得出表中CMAT欄中所有數(shù)據(jù)(這里的CMAT是分解模型中的T,即CMAT=T)。

②測定季節(jié)因素

如果把

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