论文研究-新能源发展对能源强度和经济增长的影响.pdf

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论文研究-新能源发展对能源强度和经济增长的影响.pdf,  新能源的开发和利用是解决能源短缺、环境污染等问题的重要途径, 是发展低碳经济的有效动力源. 本文从非线性动力学入手, 将新能源纳入节能减排演化系统, 分析了新能源对能源强度和经济增长的影响. 借助李雅普诺夫指数和分岔图分析了系统的动力学行为, 得到了新能源约束下的节能减排吸引子. 借助神经网络, 得到了满足中国情况实际系统的参数.
第11期 方国昌,等:新能源发展对能源强度和经济增长的影响 2797 排对经济增长影响的转折点,F为新能源对经济增长影响的转折点;d1为新能源的发展系数d2为新能源的 投资成本系数,H为碳排放对新能源发展影响的转折点 方程(1)中的第一个公式表示:随时间变化的节能减排的发展速度与经济投入和新能源的开发利用成正 比,碳排放量的増加会抑制节能减排旳成果,当碳排放到达一个峰值时,节能减排加速发展以期更好地控制 碳排放.对a1x(y/M-1),当y<M,即y/M-1<0时,即节能减排的发展变缓;y>M时,节能减排的发 展速度变快 方程(1)中的第二个公式表示:碳排放的发展速度在峰值C到来之前很快,峰值到来之后渐渐变缓,经 济增长的发展早期会带来大量的碳排放,达到峰值E后对碳排放的影响会逐渐趋缓,节能减排的开展会减缓 碳排放的发展速度,新能源的发展会抑制碳排放的发展速度.对b2y(1-3/C),当y<C,即1-y/C>0时, 碳排放发展速度变快,当y>C时,碳排放发展速度变缓;对b3z(1-2/E),当z<E,即1-2/E>0时,经 济增长对碳排放的影响始终是正向的,当经济増长发展到一定规模,即达到一个峰值E后,经济培长对碳排 放的影响开始负向. 方程(1)中的第三个公式表示:碳排放的増加会阻碍绎济增长的发展,对节能减排的投入开始对绎济增 长有一定的阻碍作用,随着技术的成熟与节能减排的全面开展,节能减排反过来会促进经济增长.对c1:(x/N 1),当x<N,即x/N-1<0时,节能减排对经济增长有一定的抑制:当x>N时,节能减排开始促进经 济增长.对cau(u/F-1),当u<F,即w/F-1<0时,表示对新能源等的经济投入比较大,投资效益还未 能及时体现,这种情形下新能源对经济增长有一定的抑制作用;当u>F,即u/F-1>0时,表示新能源发 展比较完备,开始促进经济增长 方程(1)中的第四个公式表示:随时间变化的新能源的发展速度同时与新能源及新能源的发展潜力有 关,当y<H时,新能源的发展速度缓慢,即碳排放总量很小时,能源消耗不大,新能源的发展的外在压力不 大;当y>H时,新能源的发展速度变快,碳排放总量大,能源消耗大,迫切需要发展新能源来缓解能源缺口, 降低碳排放 方程(1)是一个连续的动态演化系统,在三维节能减排系统2中引入新能源,目的是想通过分析加入 新能源后的系统的演化行为,找出新能源对节能减排系统的影响炇对能源强度的控制作用 由系统(1)推导出一个经济时期内t时匆的能源消耗为y*(t)=φ1(x,ky,2,u,t),GDP为z(t)=φ2(x, ,2,0,t),则一个经济时期内随时间变化的能源强度(也称为能源强度)可表示为 U(t)=41(x,kv,z,,t)/y2(x,y,2,,t),t∈I 其中ko为标准煤的排放系数,k=1/ko 由方程(1)推导出的能源强度演化公式U(t)与系统中的每个变量都有非常密切的关系,U(t)的演化趋 势反映了碳排放能源消耗)的演化行为,是碳排放与经济增长交互影响演化的结果,U(t)数值的高低直接 体现了节能减排的发展水平 2.1模型分析 系统(1)是一个非常复杂的动力系统,当参数取不同的值时会有不同的动力学行为,经过大量的调试和 数值仿真后发现,当方程(1)取如下方程(3)所示的参数时展示出非常好的动力学行为 a1=0.09,a2=0.005,a3=0.012,a4=0.096,b1=0.412.b2=0.088,b3=0.8,b4=0.072, C1=0.035,c2=0.008,c3=0.1,C1=0.025,d1=0.01,d2=0.002 M=0.9,C=1.6,E=3.46.N=0.35,F=2.58.H=1.62 系统(1)有6个实平衡点:S0(0,0,0,0),S1(0.3762,1.6467,0.5509,20109),S2(0.1362,1.0251,0.7381 0.6008),S3(0.2681,-0.2122,1.6758,-0.0748),S4(-0.6582,0.7909,1.7463,0.4155),S5(-1.8395,1.5637,1.8955, 25339).经计算系统(1)在S的 Jacobian矩阵的特征根是A1=0.0706,A2=-0.0197,3,4=-0.0846士 0.0400;在S1的特征根是入1,2=-0.068±0.0911,23,4=0.0078±0.0536;在S2的特征根是A,2 0.0031±0.0730,A3.4=-0.0622±0.0304;在S3的特征根是A1=0.0628,入2=-0.0345,入3=-0.0478, 入4=-0.0988;在S4的特征根是入1=0.1576,A2=-0.0026,3=-0.169,A4=-0.1063;在S的特征根 是A1=-0.3345,2=0.2282,A3=0.0181,A4=-0.0300.因此S0,S1,S2,S3,S4,S5均为鞍点 didi ai di a1 26 +b2--y-C3+d1y-d1 2b2 Or dy ax du M M C +d1)y+b2-01-c3-d1I(4) 当数+如1=,b2-a1-c3-dH<0时,系统(1)是耗散的 2798 系统工程理论与实践 第33卷 22新能源约束下的节能减排吸引 固定系统参数如式(3),取初值0.015,0.758,1.83,0.01],这时得到一个吸引子如图1(a),x(t),y(t),z(t), a(t)时间序列图如图1(b) 2M解MH需解国M解 15 10 0 时间(10年) 0.5 2w需的精解愉解物的能 04 0.36 034 03MNM的体制钠时 时间(10年) (b) 图1(a)新能源约束下的四维节能减排吸引子;(b)x(t),y(t),z(t),(t)的时问序列图 固定系数如式(3),令b任意,得到关于b3的李雅普诺夫指数图如图2所示.图3显示了系统(1)中y 的值随参数bg3变化的分岔图 0.02 1.5 0.02 -0.04 .0 -0.12 0.1 0.7860.7880.79C.792C 0.7960.7980.80.802 0.7860.7880.790.7920.7940.7960.798080.802 图2李雅普诺夫指数图 图3分岔图 系统(1)是一个新的混沌系统,称之为新能源约東下的节能减排混沌系统.当系统以初值0.015,0.758, 1.83,0.01]演化运动时,最终是一个混沌状态.但这并不意味着系统一直是混沌的,事实上,当初值和方程(1) 的系数在一定的范围内变化时,方程(1)都有混沌吸引子,当然给出每个系数的范围也是不现实的,因为初值 和系数之间的关系非常徵妙,一个系数变化就要引起整个系统系数的改变与之适应以保证系统存在混沌吸引 子,图2和图3演示∫当b3变化时的李雅普诺夫指数图和分岔图,观察图2和图3可以发现b3在很小的范 围(0.786,0.802)内变化时展现出非常复杂的动力学行为,当初值和系统(1)的系数跳出这个范围时有可能 又是稳定的.系统(1)展示了非常复杂的动力学行为 与洛伦兹系统、陈系统、吕系统及能源供需系统相比,方程(1)的平衡点、线性项、非线性项与上述系统 有很明显的差异.将上述系统分解成线性鄙分[a和非线性鄙分,方程(1)的[a中的a12021的值与上述 系统不同此外洛伦兹系统、陈系统、吕系统及能源供需系统中a2303=0,a31=a32=0,而方程(中的 a2332≠0,a31≠0,a3≠0.说明系统(1)与上述系统属于不同族的混沌系统.方程(1)的相图、李雅普诺 夫指数图及分岔图与上述系统也有很明显的区别该吸引子是一个新的吸引子,囚为是在加入新能源项后得 到的、称为新能源约束下的节能减排吸引子. 借助李亚普诺夫指数图和分岔图可在数值仿真上验证系统(1)存在混沌吸引子.借助 Silnikov theorem 定理2可以证明系统存在 Smale horseshoes和 horseshoes chao,从而理论上可证明系统存在混沌吸引 子 第11期 方国昌,等:新能源发展对能源强度和经济增长的影响 2799 3实证分析 四维节能减排系统(1)是基于节能减排、碳排放、经济増长、新能源之间相矿支持、相矿制约的复杂关 系而建立的.系统中参数的确定对实际有重要的意义.本节以中国统计数据出发,借助神经网络得出实际系 统中的参数,得知中国的节能减排、碳排放、经济增长、新能源之间的动态演化关系,加入新能源后对能源强 度和经济增长的演化影响 3.1参数辨识 神经网络中的BP算法是种对系统参数进行辨识的很好的方法20-21.24-2,具有误差小的优点 首先将系统(1)离散化,得差分方程如下 x(k+1)-x(k)+Ta1x(k)(y(k)/M-1)-a2(k)+a32(k)+a4(k) y(k+1)=9(k)-T[b1x(k)+b2y(k)(1-3(k)C)+b3(k)(1-z(h)E)-b4(k) z(k+1)=x(k)+Tc1x(k)(x(k)/-1)-c2y(k)-c32(k)+c4(k)((k)/F-1) (k+1)=(k)+Td1(k)((k)-H)+d22(k) 取系统的实际数据中前η-1组数据作为输入数据,后m-1组数据作为输出数据,对输入输出变量归 化处理如下,-(x-min)/(rmx-αmim),选定合适的前馈神经网络,置所有可调参数为随机数.将其输 出结果代入差分方程(5)所得结果与目标输出比较得到误差e,经过多次调试利运行,使得误差达到10-5, 便可得到实际系统中的参数 节能减排的数据按国际通行的算法2.20.新能源这里主要是指水电,风电,核电.由中国统计年鉴,可 得系统中变量的数据如表1 表1根据年鉴得到的各变量值(2000-2009,1999为基年) 年份 年份 20001.96261.11851.10631.123020051.93521.81372.06231.9350 2001367861.03691.281.360112006207781.89272.41212.0897 200222791113911.34181.403320073.9437204112964122999 2003126991.34481.51461.440520086.53832.23993502027060 20042.30331.56191.78281.724420093.28302.3567379702840 中国在“十一五”规划中正式提出节能减排,目前可以找到的确切的关于节能减排的数据非常有限,按 国际通行的算法2.2得到上述10组数据,为增加参数仿真的有效性,将表1中数据拟合为50组数据,取 前49组的数据作为输入数据,后49组的数据作为输出数据,按上述算法进行参数辨识,得到实际系统中的 参数如表2 表2实际系统参数 (1 0.11610.19830.20650.15630.16950.42810.10320.13270.43580.3326 C3 M 0.57210.22130.25730.10920.61750.47140.64520.55270.50210.4852 遗传算法也是进行参数识别比较常用的方法遗传算法采用概率化的寻优方法,具有内在的隐并行性和 更好的全局寻优能力,它对优化空问进行随机搜索不需要灵敏度分析,然而遗传算法中传统的同代交叉机制 容易造成算法的过早收敛;神经网络中的BP算法是一种对系统参数进行辨识的非常有效的方法,虽然它有 学习算法的收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题存在,但是它所具有的网络结构简单、工作状态稳定及白 学习能力等优点,使得神经网络BP算法成为大多数硏究者进行参数识别的首选.采用表1拟合的50组数 据借助遗传算法,当变异率取0.1,交叉率取0.8,迭代次数500代时误差精度为104,而神经网络中的RP 算法的误差精度为10-5.两种算法得到的参数的绝对误差小于0.004,综合分析由BP算法得到的实际系统 的参数精度更高,可以使用表2的数据进行实证分析 取系统参数为表2中的数据,取初始条件210.0000.658,1.73,0.026](前三个数据来源于文献 21],0.026是由199年的新能源开发利用量获得的,单位为标煤/109吨),得实际系统相图如图4所示,由 图4可以看出实际系统是稳态发展的,与实际情况是符合的 2800 系统工程理论与实践 第33卷 -0.27 -0.28 -0.3 -0.31 225 0.52 0215 051 0.21 0.50.205 图4实际系统相图 32实证分析 新能源的引入对整个系统的变量都有影响,会给系统带来更加复杂的演化行为.在节能减排的硏究过程 中,我们发现能源强度约東比碳排放总量约束更加符合中国节能减排实际情况,同时在节能减排的进程中也 要兼顾经济发展,故本文侧重于引入新能源的新系统中能源强度和经济增长的演化行为. 随着节能减排的开展,新能源的引入并逐步发挥作用,实际系统中每个变量都有相应的变化,实际系统 的能源强度会展现出各种各样的演化行为.d1为新能源的发展系数,d1的变化体现了新能源自身的发展水 平.图5显示了当d1逐渐变大时对应的能源强度演化图,图5中实曲线为d1-0.2673时的能源强度,虚曲 线为d1=0.2973时的能源强度.对比两条曲线,发现当d1逐渐增大时,能源强度的演化行为区别不大.上 述分析说明依靠新能源自身的发展对降低能源强度的作用不是很明显,不是降低能源强度的关键因素 图6显示了当d1逐渐变大时对经济增长的影响演化图.中问的直线为零刻度线,当曲线位于零线下方 时表明此时对经济增长的影响是负向的,当曲线位于零线上方时表明此时对经济增长的影响是正向的实曲 线对应d1-0.2673,虚曲线对应d1-0.2973.观察演化图发现,当新能源逐渐发展时,对经济增长的影响 从促进作用慢慢变为抑制作用,表现在演化图中就是曲线从零线上方逐渐下降到零线下方.经过一段时间的 发展,新能源已经发展成熟,开始促进经济发展,曲线一直波动上升,始终位于零线的上方,即促进经济增长 对比观察两条曲线,发现两条曲线的演化非常一致,表明当d1取不同参数时对经济增长的影响差别不大(d1 在0.25730.3073内变化时图5和图中两条曲线的区别都不是很大).综合分析图5和图6可以看出,依靠新 能源的自身发展并不能很好地降低能源强度,对经济增长的影响也不是很明显 8038 F0.36 情形1 05 稳定值1,2 T C3 情形2 0.26 022 C2 图5d1逐渐变大时的能源强度演化图 图6d1逐渐变大时对经济增长的影响演化图 d2为新能源的投资成本系数,d2的变化体现了新能源的投资成本的变化.图7显示了当d2逐渐变大时 对应的能源强度演化图,实曲线为d2=0.1100时的能源强度,虚曲线为d2=0.1199时的能源强度.对比两 条曲线发现虚曲线的能源强度波动幅度比实曲线略大.说明当新能源的投资成本变大时,并不能很好地降 低能源强度,反而使得能源强度波动变大,能源强度稳定后的数值基本没有变化.当d进一步増大时,系统 不在运行,这时节能减排系统已经崩溃. 图8显示了当d2逐渐变大时对经济增长的影响演化图.实曲线对应d2=0.1100,虚曲线对应d2= 0.1200.对比观察图6和图8,情形1的演化趋势跟图6类似,但是情形2的演化趋势跟图6迥然不同.图8 中虚曲线开始时和实曲线一样波动递减,经过波动低谷后实曲线慢慢上升,而虚曲线在一个小的波动后很快 第11期 方国昌,等:新能源发展对能源强度和经济增长的影响 2801 几乎直线下降,虚曲线的波谷比实曲线的波谷低很多.图形的演化趋势表明:当d2比较小时,即对新能源的 投资比较小时,对新能源的投资开始是阻碍经济发展的,后来随着新能源的发展又反过来促进经济发展;当 2比较大时,开始是阻碍经济发展的,这种阻碍作用随着d2的增加变得越米越大(波谷越米越低),经过经 济发展的低谷后未能发挥新能源对经济的促进作用,曲线始终位于零线下方,对经济始终是起到阻碍作用的, 进一步发展使得系统崩溃(d2≥0.1200时系统崩溃).上述分析说明:单纯加大新能源的投资成本,并不能很 好地控制能源强度、降低能源强度值,因此对新能源的投资要适中,量力而行,投资过大,超过经济发展本身 的负荷,会使得整个经济系统瘫痪,节能减排将无从谈起 品o" 0.38 80.32 稳定值1,2 28 -C2 情 24 图7d2逐渐变大时的能源强度演化图 图8d2逐渐变大时对经济增长的影响演化图 a3为经济对节能减排等的综合投资系数.图9显示∫当a3逐渐变大时对应的能源强度演化图,实曲线 为a3=0.2165时的能源强度,虚曲线为a3=0.2365时的能源强度.对比两条曲线,发现当a3逐渐变大时, 能源强度曲线的波动越来越轻微,并且稳定后的值更小.说明加大节能减排等的综合投资可以更好地控制能 源强度.对比观察图5,图7和图9,发现图9中虚曲线的波动最轻微,稳定值最小,说明加大对节能减排等 的综合投资在降低能源强度方面比依靠新能溟自身发展或单纯加大对新能源的经济投入更有效,是控制能源 强度的关键因素 。9 0.34 情形1 稳定值、 M4△△≌ 稳定值2 10 t (year 时间(年 图9a3逐渐变大时对应的能源强度演化图 图10a3逐渐变大时对经济增长的影响演化图 图10显示了当a3逐渐变大对经济增长的影响演化图.实曲线对应a3=0.2165.虚曲线对应a3 2365.对比两条曲线,发现一个非常有趣的现象,在演化图的第一圈内,虚曲线一直比实曲线低,在第二个 圈里虚曲线一直比实由线高,之后两条曲线交互上升.上述分析表明,当a3逐渐变大即对节能减排等的综合 投资増加的时候,对节能减排等的综合投资的开始阶段公阻碍经济的发展,并且随着综合投资系数α变大, 开始阶段內对经济的阻碍也变大,反映在演化图10中就是在第一个圈的前半鄙分,两条曲线一直是递减的, 并且虚曲线比实曲线低随着系统的演化发展,对节能减排等的综合投资初见成效,曲线开始上升.随着系统 进一步的演化发展,曲线位于零线上方,即开始促进经济发展.当系统更进一步发展时,大幅度的节能减排等 的综合投资的效果开始展现出来,对经济的促进作用比小幅度投资效果要好,反映在演化图10中就是第二 个圈内虚曲线已经位于实曲线的上方.因为对经济增长的影响曲线是波动发展的,所以之后两条曲线缠绕在 一起,交替上升 综合观察图5-10,发觋依靠节能减排白身发展对能源强度的控制效果并不明显.单独加大对新能源的投 2802 系统工程理论与实践 第33卷 资成本反而使得能源强度波动更加剧烈,过量的投资还公导致对经济发展的极大狙碍,甚至使得经济崩盘.加 大对包括新能源在内的节能减排等的综合投入,可以使得能源强度得到更好地控制,反映在演化图9中的虚 曲线,波动比任何一条能源强度演化由线都轻微,稳定后的能源强度值也最小.当对节能减排等的综合投入 增加时,开始对经济的阻碍作用很大,但是当新能源发展成熟以后,对经济发展的促进作用也是很大的.保持 新能源的适当发展,协调好新能源与节能减排系统中其它变量的关系,可以更好地发挥新能源在节能减排系 统中的作用,更好地降低能源强度,同时保障经济的发展 4结论 本文将新能源引入非线性节能减排动力演化系统.分析了系统的动力学行为.得到了新能源约東下的节 能减排吸引子.借助神经网络对系统参数辨识,基于中国统计数据进行实证分析.讨论了与新能源有关的参 数变化时对能源强度及经济增长的影响,找到了影响能淚强度和经济增长的关键因素. 分析结果表明:依靠新能源自身发展或单纯加大对新能源的经济投入,并不能很好地控制能源强度.当 经济投入过大时会对经济发展带来很大的阻碍作用,甚至给经济带来致命的影响.加大包括新能源在内的节 能减排等的综合投入,可以很好地降低能源强度,当综合投入加大时,开始对经济的阻碍也大,但是随着系统 的进一步发展,当新能源发展成熟时,这种投入对经济的促进作用也大 新能源的廾发和利用叮以改变中国目前的能源消费结构,降低煤炭等高排放化石能源的使用,实现真正 意义上的节能减排.新能源产业正成为最富活力、最具前景的战略性新兴产业,新能源的发展可以促进中国 产业结构升级,推进低碳经济发展 参考文献 1 Hamit-Haggar M. 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