基于LSTM模型的四川省建筑业电气化率预测研究.pdf

基于 模型的四川省建筑业电气化率预测研究魏 阳胡彭超刘洪利陈玉敏刘雪原刘 畅(.国网四川省电力公司电力科学研究院四川 成都.四川省建设工程消防和勘察设计技术中心四川 成都.四川省新型电力系统研究院有限公司四川 成都)摘 要:伴随着建筑总量的不断攀升建筑电气化已经成为中国建筑业实现“双碳”目标的关键所在 针对现有文献较少关注建筑电气化率测算和预测的不足结合建筑电气化率的定义从建筑业终端电气化率和建筑业终端运行电气化率两个方面构建了测算公式 在完成 年四川省建筑电气化率测算的基础上运用长短期记忆模型对 年四川省建筑电气化率进行了预测 研究结果可为四川省建筑业电气化水平的评估及其“双碳”方案的实现提供有益参考关键词:“双碳”目标 建筑业 电气化率 模型中图分类号:文献标志码:文章编号:():./.(.):.:.().:引 言自工业革命以来受益于煤炭、石油等化石能源的广泛开采和利用人类文明取得了长足的进步基金项目:四川省科技计划资助项目()但与此同时化石能源的大量消费也造成了二氧化碳排放量的持续增加进而导致了全球气候变暖这已经成为威胁人类生存与社会发展的首要环境问题 为应对上述问题带来的严峻挑战近年来各国政府大力倡导“低碳经济”并积极开展碳中和行动方案推进节能减排降碳工作 四 川 电 力 技 术 年 月 第 卷 第 期中国作为负责任的大国始终高度重视应对气候变化在积极参与应对气候变化全球治理的同时不断提高国家自主贡献力度 年 月习近平主席向全世界庄严宣布了中国的“双碳”目标更是彰显了中国坚持绿色低碳发展的决心和雄心随着国家和地方各项“双碳”政策的陆续出台关于“双碳”目标的研究逐渐成为了各界关注的焦点“双碳”目标的实现离不开各行各业的共同努力而建筑领域无疑是其中最为重要的产业部门之一 中国建筑节能协会建筑能耗与碳排放数据专业委员会的研究数据显示:年全国建筑全过程碳排放总量高达.亿吨 占全国碳排放的.其中建筑运行阶段碳排放为.亿吨占全国的.显然建筑业已成为中国碳排放大户 可以预见未来随着中国城镇化进程的进一步加速建筑业的碳排放也势必面临更大的压力 在此背景下建筑业的绿色低碳发展已成为亟待解决的重要课题从中国发布的 年前碳达峰行动方案来看改善建筑用能结构和用能效率提升建筑终端电气化水平无疑是实现建筑行业碳中和目标的重要举措之一 文献基于不同的数量分析模型分维度考察了中国建筑业碳排放驱动因素 研究结果显示:用能结构和用能效率对建筑业碳排放具有重要影响 上述结论为中国建筑业电气化水平提升的必要性提供了有力的理论依据 随后中国电力企业联合会研究显示建筑电气化对建筑业实现碳中和贡献可达到 进一步文献剖析了中国再电气化的内涵并在此基础上结合中国现实基础给出了工业、建筑、交通三大重点领域提升电气化水平的路径及建议 文献在揭示电力对国家能源安全新战略重要性的基础上围绕 年和 年两个时间点给出了建筑电气化率提升的技术路径 文献探讨了新形势下建筑等部门所面临的挑战在此基础上评估了不同电气化方案的技术实现路径及其应用前景并给出了针对性的发展措施与建议上述的理论研究较好地揭示了中国建筑业电气化水平提升的动因、内涵与路径等这为“双碳”目标下中国建筑业电气化提升策略的设计、路径与方案选择等提供了有益的参考 但同时应当看到现有文献较少关注于建筑业的电气化率测算与预测这一定程度上也影响了建筑业电气化水平提升策略的针对性和差异性 事实上一个区域的建筑业电气化率的测算与预测结果反映了该区域建筑业的整体电气化水平而不同水平的建筑业电气化率往往亟需差异化的提升路径 目前已有学者基于多元线性回归模型、自回归移动平均模型、神经网络模型、长短期记忆()模型等对特定情境下的建筑能耗进行了测算和预测其中 法更是在长序列问题预测上表现出强适用性而被广泛使用 因此若能结合建筑电气化率指标公式完成测算并利用 模型对其未来趋势进行预测那势必将更好地助力建筑业的绿色低碳发展综上分析下面以四川省为对象对其建筑电气化率测算与预测展开研究 研究结果将有助于更好地了解四川乃至西部地区建筑电气化发展现状及其趋势进而可以为四川乃至西部地区城乡建设领域“双碳”方案的实现提供辅助决策参考 模型.基本介绍在传统的神经网络()模型中层与层的节点之间保持着完全连通性但每层内部的节点之间却没有任何连接这导致传统的 模型无法有效处理时间序列问题 在此背景下循环神经网络()模型应运而生 与 模型相比 模型在隐藏层内部增加了节点之间的连接因而在时间序列的演进方向上可以展现出递归性 受益于其递归性特点 模型表现出强大的短期记忆能力在很长一段时间被视为是处理时间序列问题的有效方法但与此同时随着所需处理时间序列长度的增加过多的历史信息会导致 模型在训练时出现梯度消失、爆炸等问题进而影响其预测的精准性 模型对 模型进行了完善除增加“细胞”状态外还添加了一些“门”用以解决存储和遗忘时间序列信息因而被认为是目前处理时间序列预测问题最适合的方法之一.结构与原理从模型的结构来看 模型的关键是“细胞第 期 魏阳等:基于 模型的四川省建筑业电气化率预测研究 状态”它类似于传输带可以让信息在序列连中实现有效的传递如图 所示 具体而言 模型的每个时间序列点都存在一个记忆细胞作用是赋予 模型记忆选择的功能使得 模型可以在每个时间序列点自由选择相应的记忆 为实现上述功能 模型在结构上增加了 个关键部分:)输入门决定哪些信息将被输入到记忆细胞中)遗忘门决定哪些信息将被遗忘和忽略)细胞状态决定记忆细胞保留哪些信息)输出门决定哪些信息将会被输出到下一个时间序列点图 基础结构从模型运行流程来看当利用 模型开展建筑业电气化率预测时首先需要对原始的时间序列数据进行相应的处理如时间序列数据异常值的辨识与处理、时间序列数据的归一化处理等其次在完成时间序列数据的处理后进一步将时间序列数据 转 化 为 监 督 学 习 型 数 据 对 于 时 间 序 列而言 为预测的目标值 为实现对时间序列数据的多步预测在操作时可采取逐点迭代的预测方式将建筑业电气化率观测数据的滑动时间窗口宽度固定为 那对于 而言时间序列 则是滑动时间窗口包含的所有观测数据 基于前述分析当滑动时间窗口宽度为 时对应的()维输入矩阵 和()维输出矩阵 可表示为:()()最后结合式()、式()将建筑业电气化率的历史测算数据代入 模型进行数据训练 通过训练结果比较挑选出误差最小的值作为建筑业电气化率预测的参数 进一步利用 模型开展建筑业电气化率最终预测即可得未来各时点的建筑业电气化率的数值预测结果 四川省建筑业电气化率测算与预测.建筑业电气化率指标测算公式参 考/国 民 经 济 行 业 分类以及前期理论研究成果可将建筑电气化率分为建筑业终端电气化率和建筑业终端运行电气化率.建筑业终端电气化率建筑业终端电气化率是指整个建筑业中终端电能消费在终端能源消费中所占比例 根据/可知建筑业主要分为房屋建筑业、土木工程建筑业、建筑安装业、建筑装饰、装修和其他建筑业 基于建筑电气化率定义建筑业终端电气化率的测算公式为:建筑业终端电气化率 建筑业终端电能消费量/建筑业终端能源消费量().建筑业终端运行电气化率建筑业终端运行电气化率是指各类建筑业终端运行中电能消费在终端能源消费中所占比重 按照建筑类型的不同建筑业终端运行能源消费分为公共建筑终端能耗(批发、零售业和住宿、餐饮业和其他行业)、居住建筑终端能耗(居民生活消费)基于建筑电气化率定义建筑业终端运行电气化率的测算公式为:建筑业终端运行电气化率建筑业终端运行电能消费量/建筑业终端运行能源消费量()借鉴文献的前期研究成果可得建筑业终端运行电能消费量和建筑业终端运行能源消费量的测算公式为:建筑业终端运行电能消费量 批发、零售业和住宿、餐饮业终端运行电能消费量其他行业终端运行电能消费量居住建筑业终端运行电能消费量()建筑业终端运行能源消费量批发、零售业和住宿、餐饮业终端运行能源消费量(扣除 的汽油消费和 的柴油消费)其他行业终端运行能源消费量(扣除 的汽油消费和 的柴油消 四川电力技术 第 卷费)居住建筑业终端运行能源消费量(扣除汽油消费和 的柴油消费)().年四川省建筑业电气化率测算.年四川省建筑业终端电气化率查阅中国能源统计年鉴数据并根据折算标准煤系数将四川省建筑业终端能源消费量折算为标准煤的实际消耗量可得 年间四川省建筑业终端电能消费量(折算标准煤)和四川省建筑业终端能源消费量(折算标准煤)的测算结果见图 所示图 年四川省建筑业终端电能和终端能源消费量(折算标准煤)基于图 的数据结果利用式()可得 年四川省建筑业终端电气化率的测算结果如图 所示 从测算结果来看 年期间四川省建筑业终端电气化率呈现出先下降后上升的 型发展态势从 年的.下降至 年的.再上升至 年的.年四川省建筑业终端电气化率低于 年.个百分点图 年四川省建筑业终端电气化率测算值.年四川省建筑业终端运行电气化率查阅中国能源统计年鉴数据并根据折算标准煤系数将建筑业终端运行能源消费量折算为标准煤的实际消耗量可得 年期间四川省建筑业终端运行电能消费量(折算标准煤)和四川省建筑业终端运行能源消费量(折算标准煤)的测算结果见图 所示图 年四川省建筑业终端运行电能消费量和终端运行能源消费量(折算标准煤)基于图 的数据结果利用式()可得 年四川省建筑业终端运行电气化率测算结果如图 所示 从测算结果来看 年期间四川省建筑业终端运行电气化率逐年攀升从 年的.已提升至 年.累计提升.个百分点 从 年开始四川省建筑业终端运行电气化率突破 进入新的上升阶段 年平均增速达.表现出稳中有进的发展态势图 年四川省建筑业终端运行电气化率测算值.年四川省建筑业电气化率预测将 年四川省建筑业终端电气化率和建筑业终端运行电气化率作为学习样本各自代入 模型进行训练 通过训练结果比较挑选出各自误差最小的值作为其预测的参数 进一步利用 模型开展 年四川省建筑业终端电气化率和建筑业终端运行电气化率的预测可得 年四川省建筑业终端电气化率和建筑业终端运行电气化率的预测数据详见图 由 模型的预测结果来看 年期间四川省建筑业终端电气化率和终端运行电气第 期 魏阳等:基于 模型的四川省建筑业电气化率预测研究 图 年四川省建筑业终端电气化率和终端运行电气化率预测值化率均将呈稳步攀升的发展趋势 其中四川省建筑业终端电气化率的年均增速约为.四川省建筑业终端运行电气化率的年均增速约为.基于上述增速 模型预测:到 年四川省建筑业终端运行电气化率将达到.接近完成住建部提出的“年全国电能占建筑业终端运行能耗比例超过”的目标到 年四川省建筑业终端运行电气化率将达到.顺利完成住建部提出的“年全国电能占建筑业终端运行能耗比例超过”的目标 结 论在“双碳”战略背景下建筑电气化已经成为建筑业绿色低碳发展的重要抓手 上面针对现有文献较少关注建筑电气化率测算与预测结合建筑电气化率的定义从建筑业终端电气化率和建筑业终端运行电气化率两个方面构建了测算公式 在此基础上运用中国能源统计年鉴中四川能源平衡表(实物量)数据完成了 年四川省建筑电气化率的测算 并基于前述四川建筑业电气化率测算数据运用 模型对四川省建筑电气化率的未来发展趋势进行了预测 结果显示:年期间四川省建筑业终端电气化率和终端运行电气化率均将呈稳步攀升的发展态势到 年四川省建筑业终端运行电气化率将达到.接近完成住建部提出的 的建筑业终端电气化率目标到 年四川省建筑业终端运行电气化率将达到.顺利完成住建部提出的 的建筑业电气化率目标总体而言所做研究为四川省建筑业电气化率的结果测算与趋势预测提供了一种工具和方法 从结果来看四川省建筑业在实现 年短期电气化率目标方面还存在一定的压力亟需加大政策和措施的推行力度以确保全省建筑业“双碳”目标的顺利实现应当指出虽然相比于传统的 模型和 模型 模型在适用性和预测精度上有独特的优势但当前“双碳”环境的快速变化一定程度上会影响到时间序列数据的走势进而会削弱基于 模型的四川省建筑业电气化率预测结果的精准性 因此在未来的研究中还需要更长的时间序列数据用以训练以最大可能地减少预测误差参考文献 .:.:.习近平.在第七十五届联合国大会一般性辩论上的讲话/.().:./.郭楷模 孙玉玲 裴惠娟等.趋势观察:国际碳中和行动关键技术前沿热点与发展趋势.中国科学院院刊 ():.于贵瑞 郝天象 朱剑兴.中国碳达峰、碳中和行动方略之探讨.中国科学院院刊():.中国建筑节能协会建筑能耗与碳排放数据专业委员会.中国建筑能耗与碳排放研究报告.重庆.刘俊伶 项启昕 王克等.中国建筑部门中长期低碳发展路径.资源科学.():.国务院.国务院关于印发 年前碳达峰行动方案的通知/.().:./.金柏辉 李玮 张荣霞等.中国建筑业碳排放影响因素空间效应分析.科技管理研究 ():.:.:.袁润松丰超.基于共同前沿生产理论的中国建筑业 四川电力技术 第 卷碳排放驱动因素分解:年.中国人口资源与环境 ():.中国电力企业联合会.中国电气化年度发展报告.北京.舒印彪 谢典 赵良等.碳中和目标下我国再电气化研究.中国工程科学 ():.洪博文 等.基于可再生能源的全球电气化路径与远景分析.中国电力 ():.张运洲 鲁刚 王芃等.能源安全新战略下能源清洁化率和终端电气化率提升路径分析.中国电力 ():.:.:.于军琪 杨思远 赵安军等.基于神经网络的建筑能耗混合预测模型.浙江大学学报(工学版)():.魏光普 康瑜 范浩文等.重工业城市建筑业碳排放核算与预测研究.生态经济 ():.():.:.():.中国标准化研究院.国民经济行业分类:/.北京:中国标准出版社.王庆一.中国建筑能耗统计和计算研究.节能与环保():.尹伟华 李继峰 高亚锋 等.中国近年来终端能源需求特征研究 基于能源平衡表数据.中国能源 ():.国家统计局能源统计司.中国能源统计年鉴.北京:中国统计出版社.作者简介:魏 阳()女硕士高级经济师主要从事双碳技术创新、大数据应用研究(收稿日期:)(上接第 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