能源需求预测模型附录

一、能源需求预测模型分类与评价

从能源需求预测模型开发、运用的演变历程看，20世纪70年代中期，由于能源供应安全问题受到各石油进口国的高度重视而诞生了一系列用来研究能源规划及预测能源供应和需求的模型，如市场配置技术模型（the Market Allocation of Technologies Model，MARKAL）、能流优化模型（Energy Flow Optimization Model， EFOM）、发展中国家能源需求模型（Model Demand Energy Europe-Simple，MEDEE-S），等等。20世纪80年代中期以来，随着两次石油危机的结束，世界石油市场趋于平稳，能源环境问题的研究备受关注，特别是全球气候变暖问题的升温，引发了各国能源-经济-环境模型的开发与研究，如亚太地区综合评价模型（Asian-Pacific Integrated Model，AIM）、低排放分析模型（the Low Emissions Analysis Platform，LEAP）、可计算一般均衡模型（Computable General Equilibrium，CGE）、国家能源模拟系统（the National Energy Modeling System，NEMS）等，在不同领域得到广泛关注和运用。

目前国际上比较成熟的能源模型很多，研究内容涵盖了能源的各个领域，各模型在结构、功能、方法上大同小异，因此，很难清楚地界定模型的分类，也没有比较统一的分类方法。

从建模方法看，当前世界能源需求预测分析模型工具可以分为自下而上模型、由顶向下模型和混合模型三类，这三类模型基于不同的构建理论，有着不同的前提假设，但都得到了广泛的应用。

（一）由顶向下能源需求预测模型的发展及特点

能源需求来自经济活动，对未来经济发展形势的正确把握有利于准确预测出未来的能源需求量，从20世纪70年代开始，国外就开始引入经济系统分析模型对能源需求进行预测。所谓“由顶向下”，概括来讲就是从经济系统到能源系统的意思，以整个经济系统为研究范围，将能源系统产品作为经济发展的中间投入或者要素投入，构建模拟整个经济运行状态的模型系统，在求解经济系统的未来发展过程中得到未来的能源需求量。这类模型的关键之处在于深度把握经济系统的运行规律，对未来经济系统各部门的发展趋势有准确的理解。目前，这类模型主要有两种，一种是可计算一般均衡模型（Computable General Equilibrium，CGE），另一种是投入产出模型。这两类模型都源于对经济系统内供应和需求、投入和产出的平衡关系的认识，而且在实际模型构建过程中使用的数据也基本一致，差别就在于前者是通过价格变量来实现整个市场中的商品和要素的供需平衡，后者则是完全根据各生产部门的供给满足需求的原理对经济系统进行描述，没有显性的产品价格变量。通常用于能源需求预测的CGE模型，都将能源系统简化为一个或者几个与其他经济部门同质的生产部门，将能源产品看成与资本、劳动力一样的生产要素，彼此具有替代关系，且与资本、劳动力也有替代关系。而投入产出模型中，能源还是作为各生产活动的中间投入，与资本和劳动力之间没有替代关系，在动态模型中通过调整投入产出关系来描述技术变化的影响。

由顶向下模型能够通过深入分析经济系统的运行状态来预测能源的需求，不过在对未来进行描述的过程中，也存在一些实际困难。典型的就是动态模型，尤其是动态CGE模型在调试上非常困难，而且由于其是非线性方程组，在求解上很不稳定，所以只有研究能力很强的团队才能够驾驭动态CGE模型进行中长期能源预测。动态投入产出模型也是类似的情况，尽管是线性方程组形式，计算稳定性高，但是动态投入产出系数的准确确定却既是难点又是至关重要的。另外，CGE和投入产出模型的优势都在于对经济系统进行分析，而不是对经济长远期走势的把握，所以进行长远期能源需求预测，还需要一个宏观经济模型。

（二）自下而上能源需求预测模型的特点

自下而上能源需求模型主要是能源系统分析模型，它以能源系统为研究对象，通过确定系统内部各种技术路线选择来描述整个能源系统在未来一段时间内的模拟运行，从而给出未来能源需求。自下而上模型按照能源流，将能源开采、能源转换和最后的终端能源消费等环节看成一个整体系统，即能源参考系统（Reference Energy System， RES），通过系统内各环节的流量投入产出的均衡分析对能源系统进行描述，所以自下而上类模型也可以看作是工程视角的模型。

事实上，自下而上模型在建立上比较困难，虽然建模思路比较简单，但是需要构建庞大规模的技术数据库，因此进入门槛很高，而且需要不断积累。

（三）混合模型的特点

混合模型就是在一个模型中同时包含分别根据“自下而上”和“由顶向下”两种思路构建而成的模块。

尽管由顶向下模型和自下而上模型都在不断发展壮大，但是这两类模型自身存在的问题却无法靠自我完善来彻底解决。二者在功能上又具有天然互补性，由顶向下模型能够把握住能源系统与经济系统之间的相互关系，自下而上模型能够对能源系统进行细致入微的描述。不过，混合模型的构建存在一些学术上的争论，主要是自下而上模型构建是技术性思路，而由顶向下模型是经济性思路，两个思路在建模过程中对同一个事物的处理可能存在很大差异，如何在一个模型中协调起来是很大的难题。近年来也有一些积极的尝试。例如，国际应用系统分析研究所将MARKAL模型与替代能源供给系统和环境影响模型（Model for Energy Supply System Altematives and their General Environmental Impact，MESSAGE）相结合开发的MESSAGEMACRO模型、日本开发的AIM模型组合，国内有国家发展改革委能源研究所开发的中国能源政策综合评价模型（the Integrated Poliey Assessment Model for China，IPAC）组合以及清华大学开发的清华能源-经济-环境系统混合评价模型（Tsinghua Hybrid Energy- Economy-Environment Model，TH-3EM）。

（四）各类能源需求预测模型的比较分析

从上面的分析可以看出，三类模型各有所长，同时也有各自的弱点。

由顶向下模型能够通过深入分析经济系统的运行状态来预测能源的需求，对未来经济系统的发展和能源需求趋势有相对准确的把握，但由于未来经济技术发展的参数难以确定，模型的稳定性较差。

自下而上模型的优势在于能够深入细致地描述能源系统内各种技术未来的发展趋势，能够判断各种具体能源种类未来的需求量，但是这类模型需要输入外生参数来确定经济系统的能源需求，即未来总的能源消耗量并不是由模型预测得到，因此从根本上说，自下而上模型的主要功能不是预测未来经济发展趋势，而是在给定经济发展趋势的情况下，对能源结构进行某些情景设计下的优化分析。

混合模型同时包含自下而上和由顶向下两种模型结构，在功能上既能把握住能源系统与经济系统之间的相互关系，又能对能源系统进行细致入微的描述，兼具自下而上和由顶向下两种模型的优点。但混合模型的构建存在一些理论上的问题，把自下而上的技术性思路和由顶向下的经济性思路结合在一个模型中协调起来是很大的难题，模型难以反映技术本身的发展包括能源技术对经济发展的反馈作用。

经过长期的发展，在能源研究领域已经积累了大量的数学模型，选择适合的能源需求预测模型，对分析具体问题至关重要。数据外推模型不直接研究经济系统的相互作用和平衡规律，而仅根据数据之间的相关关系进行外推，模型结构简单且使用起来相对比较方便，但由于这些模型对系统内的机理过程考虑比较少，而仅侧重于数据之间的相互关系，比较适合于短期预测而不是长期预测，而且当系统的结构比较复杂时，由于各种系统变量相互关联，相互影响，数据外推模型的局限性就更为明显。

能源均衡模型（如CGE模型）或优化模型（如MESSAGE模型）比较适合于对市场体系较完善的宏观经济进行模拟；MARKAL模型是按市场需求驱动，基于满足预测期内终端能源需求，通过数学求解方法，得出总能源需求结果，侧重于市场分配规律研究；AIM能源终端消费模型以技术替代为中心，用反映能源消费变化的求总方式进行计算，侧重于能源技术选择。

专栏：情景分析方法

当前能源研究机构普遍开始采取情景分析的方法，对所要预测的对象进行分析研究。所谓情景，它既不是预言，也不是预测，它只是展示了未来可能的发展方向。在设计情景时，每个人都会对未来的蓝图进行构想，或者更确切地说，是对未来的发展前景进行构想。在进行情景设定之前，人们需要对过去的发展历史及现状进行回顾和分析，然后对未来的发展趋势进行一系列合理的、可认可的、大胆的、自圆其说的假定，或者确立某些未来希望达到的目标，然后再分析达到这一目标的种种可行性及需要采取的措施。

情景分析可以分为描述型和标准型两种类型。在描述型情景里，政策措施、经济状况和技术水平等因素在未来的发展中不会发生突变，而是处于一种渐进的状态之中；在标准型情景中，则可以对某些因素进行有目的性的设定。在进行情景设定时，通常都需要借助一些模型工具，将具体的阐述进行量化，然后得出相应的预测结果。采用情景分析的方法，其目的不是要得出具体的预测结果，而是通过描述采取不同的技术、经济及政策措施后，展示出未来不同的发展前景，从而为有关部门提供决策依据。

二、低排放分析模型（LEAP）基本原理及特点

低排放分析模型（the Low Emissions Analysis Platform，LEAP）是由瑞典斯德哥尔摩环境研究所和美国波士顿大学共同研究开发的一个自下而上的能源需求预测模型。

（一）LEAP模型基本原理

LEAP模型是一个基于情景分析的能源环境建模工具，在给定一系列可选择的关于人口、经济发展、技术、价格等假设基础上，对给定的地区或者经济单位进行的关于能源如何被消费、转换和生产的描述。LEAP模型系统结构如附图1所示。

附图1　LEAP模型系统结构图

模型使用者可以基于目前状况以及对未来社会、经济和能源发展的不同理解，设定一系列的情景，并将相应的量化指标输入模型之中，最后对不同方案的结果进行比较，为决策者提供参考。

LEAP模型设置了终端能源需求预测模块、加工转换部门模块、资源模块等， LEAP模型还可根据内置的环境数据库对给定的能源方案的碳排放与其他污染物的排放进行预测。如果有资源、转化、利用等方面的投入成本，还可进行成本效益分析。LEAP模型模块示意图如附图2所示。

附图2　LEAP模型模块示意图

一般情况下，人们主要采用终端能源需求分析模块、能源加工转换模块进行能源需求预测和分析，采用环境数据库进行二氧化碳和其他污染物排放的测算。终端能源需求模块主要采用自下而上的部门活动分析法，把国民经济系统划分为不同的经济部门，分别测算每个部门的能源需求量，最后综合为能源总需求量。实际应用过程中，往往采用多层次纵深划分，模型内能源需求预测的基础不再是“部门”，而是不同类型的生产活动和生活活动，并用“能量单元（能源单元）”^[1]表示这些最基本的活动，可按部门—子部门—终端使用—设备等四个等级建立。

能源加工转换模块以终端能源需求预测数据为基础，从一次能源出发模拟其转化过程，加工转换部门的效率越高，意味着一次能源需求总量越低，也越有利于能源效率的提高及环境的保护。能源加工转换模块主要是模拟能源加工转换部门的各个过程，采用转换效率、生产能力、生产成本等参数来进行描述，在电力生产环节中采用“内生容量”和“外生容量”来进行未来电厂建设的模拟，并且给不同的发电技术设置不同的“增容顺序”，不同的“优先顺序”，然后根据负荷曲线来安排不同的发电技术，进而推算出需要投入的能源消耗量（见附图3）。

在LEAP模型中，“能源需求分析”模块具有比较完备的功能，既可以通过输入具体用能设备的技术数据来对终端用能技术进行详细分析，也可以根据所输入的宏观经济参数来分析部门能源消费的变化趋势。“能源需求分析”模块可以单独运行，对能源需求进行计算。“能源加工转换分析”模块通常需要和“能源需求分析”模块一起运行，计算为了平衡“能源需求分析”模块产生的终端能源需求（如电力、热力等）而消费的一次能源数量。

附图3　LEAP模型转换环节系统图(www.xing528.com)

作为“加总式”的终端用能分析模型，通常所需要的输入参数包括：

——宏观经济变量：GDP，产业结构，人口与城市化，家庭规模，建筑物面积与构成，运输周转量及其构成，主要耗能工业产品的产量等；

——能源需求数据：各部门/子部门的能源需求，终端设备的活动水平和能源强度数据，终端设备的市场渗透率、技术结构等；

——能源转换数据：效率、生产能力、燃料结构等；

——能源供应数据：资源储量、能源进出口数据等。

模型经常用到的计算公式：

（1）最终能源需求分析：

E=a×i

式中：a为能源消耗活动的活动水平；

i为能源消耗活动的能源强度；

E为能源消耗活动的能源消耗量。

（2）有用能分析：

E=a×（u/n）

式中：u为有用能源消耗活动的能源强度；

n为能源效率。

（3）设备保有量分析：

E=s×d

式中：s为设备保有量；

d为设备强度（每个设备的能源消耗）。

（4）交通出行公里数分析：

E=s×m/fe

式中：m为交通出行公里数；

fe为燃料经济性。

（二）LEAP模型主要特点

LEAP模型应用在分析、展望未来不同的能源需求趋势，探讨单位能源强度、单位碳强度的演变时，更加直观、简洁，且针对性强。具体而言：

（1）LEAP模型较之其他模型结构性强，可与一般的经济模型、终端消费、能源供应模型结合起来应用，评价节能技术引进等具体对策的效果。

（2）LEAP模型的框架设计借鉴了能源流向图的概念，分为参数设定、终端需求、加工转换以及资源供应模块，根据需要，还可增加库存变化模块、非能源利用模块，可以清楚地反映能源供应（生产、进出口）、能源输配加工转换、终端能源需求全过程的能源发展状况。

（3）LEAP模型可以根据研究需要设计比较灵活的模型结构和数据框架，特别对自下而上的部门分析而言，使用者可以根据部门发展趋势，设计未来可能采纳的不同技术，并且可以针对种种“如果……那么……”的问题，对模型结构和数据框架进行灵活的调整。

（4）LEAP模型数据输入透明，比较灵活，配合成本-效益分析方法，也可通过模型计算得到不同开发情景下的能源投入总成本，以及对应的节能、环境收益。

（5）LEAP模型有较为详细的技术环境数据库，统计了各个国家不同技术种类的排放指标，形成了数据库，并可以依据本地区实际扩展数据库，进行污染物和碳排放影响评价。

应该说，LEAP模型的框架设计比较灵活，可以根据研究需要，对一些特定部门进行详细的技术分析。

【注释】

[1]所谓能量单元定义为一组具有共性的消费者在某种最终用能范畴内消费的能量总和。所谓共性，可按社会、经济、人口或者空间的特点等加以划分。