长江三角洲地区的能源消费趋势与安全风险：基于灰预测和云模型的研究方法

《Energy》：Energy Consumption Trends and Security Risks in the Yangtze River Delta: A Grey Forecast and Cloud Model Approach

　　付云云

摘要：长江三角洲（YRD）地区在中国实现碳中和战略中扮演着关键角色，因此进行准确的能源消耗预测和安全性风险评估对于有效的区域规划至关重要。传统的预测模型，包括GM(1,1)模型及其衍生模型，在复杂且快速变化的情境下存在显著局限性，这主要是由于数据可用性受限、线性假设以及僵化的参数结构，这些因素降低了预测的准确性。本研究开发了一种优化的非线性代谢灰色模型（ONMGM(1,1)），该模型利用遗传算法同时优化四个关键参数——功率系数、背景值系数、序列长度和预测间隔——从而克服了传统灰色模型的固定参数限制。ONMGM(1,1)在所有省份的应用中均表现出色，平均绝对百分比误差（MAPE）低于5%。同时，一个基于云模型的框架评估了2006年至2025年期间YRD四个省份的能源安全风险，提供了考虑到定性不确定性和时间变化的动态风险评估，这与国家五年计划周期相一致。结果显示各省之间存在显著差异，江苏省的能源消耗增长最快，而上海市则保持相对稳定的模式。总体而言，这些趋势导致区域能源安全状况恶化，到2025年风险水平从中等变为极高。研究结果表明，亟需采取有针对性的政策干预措施，包括能源供应多元化、针对各省的低碳倡议以及动态预警系统。整合的ONMGM-Cloud框架为区域规划者提供了一个新颖且数据效率高的决策支持工具，帮助他们在实现碳中和目标的同时维持能源安全。

引言：能源安全与碳中和目标的交汇为快速工业化的地区带来了前所未有的挑战，在这些地区，准确的消费预测和动态风险评估对于可持续发展规划至关重要。随着全球能源系统向低碳配置转型，传统预测方法越来越难以捕捉到不断变化的区域能源格局中的非线性动态和结构不确定性[1]。这种方法论的差距在高增长的大都市地区尤为明显，因为集中的经济活动产生了强烈的能源需求模式，这既促进了经济发展，也加剧了对供应中断、价格波动和政策转变的脆弱性[2]。传统上分别处理预测和风险评估的方法在这复杂决策环境中显得不足，迫切需要能够同时模拟消费轨迹并在不确定性下评估安全影响的综合分析框架。作为世界上最大的能源消费国和碳排放国，中国面临着在2060年前实现碳中和的战略挑战，这要求对区域能源规划框架进行根本性变革[3]。2024年，中国的总能源消耗达到了57.7亿吨标准煤当量，尽管大力部署了可再生能源，化石燃料仍占能源结构的82.1%[4]。国家对能源的外部依赖显著增加，2024年石油进口依赖度达到72%，天然气进口依赖度接近43%，暴露出能源供应链中的关键脆弱性。政府的双重碳目标——在2030年前达到碳峰值并在2060年前实现碳中和——需要先进的预测和风险评估能力，以制定平衡安全需求和环境目标的基于证据的区域能源战略。长江三角洲地区涵盖上海市及江苏省、浙江省和安徽省，体现了这些能源规划的复杂性。尽管仅占中国总面积的2.1%，该地区在2024年创造了33.17万亿元（占全国GDP的24.6%），同时消耗了约17%的全国能源资源[5]，其能源强度比全国平均水平高43%。该地区对石油的对外依赖超过70%，对天然气的依赖超过85%[6]，而本土能源资源主要限于安徽省的煤炭储备，随着工业的持续扩张，这种结构性脆弱性进一步加剧[7]。如果YRD能够成功向低碳发展转型并保持能源安全，将为其他大都市地区提供一个可复制的模型，使其成为开发和验证综合性能源预测和风险评估方法的理想实证背景。尽管在能源预测和安全性评估方面有大量研究，但仍有三个关键的方法论差距限制了这些方法在碳中和约束下的实际应用。首先，传统的灰色预测模型（包括GM(1,1)及其代谢变体）存在参数僵化的问题，固定的背景值系数和单参数优化限制了模型对波动性区域消费模式的适应能力[8]。最近的进展引入了功率系数和分数阶累积[9]，但这些方法独立优化参数而非同时优化，忽略了关键参数之间的相互作用。实证研究表明，传统的GM(1,1)模型在区域应用中的MAPE超过12%。相比之下，单参数优化变体的误差可降至5-9%，表明通过全面的多参数优化有很大的改进空间[10]。其次，尽管机器学习架构在大数据样本中的预测准确性较高[11]，[12]，但其应用于区域能源规划仍受到数据需求（通常超过1000个观测值）、计算复杂性和解释性有限的限制，这阻碍了以政策为导向的研究[13]。最近的一些混合框架在商品预测中实现了低于3%的MAPE值，但需要大量数据，而这对于正在经历结构转变的区域系统来说是不可用的[14]，[15]。第三，现有的能源安全评估框架主要采用静态评估方法，提供的是快照评估而非战略规划所需的动态风险演变模式（Khan等人，2021；Smith等人，2020）。虽然最近的研究整合了风险指数[18]，但这些方法缺乏时间动态性，并难以将定性不确定性与定量指标结合起来。预测准确性和风险量化之间的根本脱节是一个关键问题：决策者需要能够同时预测消费模式并评估安全影响的综合工具，但目前的方法分别处理这些功能，这在碳中和规划中尤为成问题。本研究通过开发一个结合了优化非线性代谢灰色模型和基于云模型风险评估的综合预测-风险评估框架来解决这些方法论差距，该框架专为数据约束和碳中和目标下的区域能源规划设计。分析框架使用遗传算法优化同时调整四个结构参数——功率系数、背景值系数、序列长度和预测间隔——实现适应性强、计算效率高的模型配置，同时捕捉非线性消费模式。与云模型的整合提供了动态风险量化，将预测结果转化为与政策规划周期一致的时间安全评估。使用2006-2025年YRD省份数据的实证验证表明，所有省份的预测准确性均低于5%的MAPE，同时揭示了能源安全状况从中等风险水平恶化为极高风险水平，为差异化的省级干预和动态预警系统提供了可行的政策建议。

本研究通过四个方面的贡献推进了能源规划文献的发展。首先，与仅优化单参数的传统灰色模型不同，ONMGM(1,1)引入了全面的多参数优化，同时解决了四个结构要素，所有YRD省份的MAPE均低于5%，而GM(1,1)为12-18%，MGM(1,1)为12-18%，NMGM(1,1)为5-9%，这代表了通过系统探索参数相互作用实现的理论进步。其次，虽然最近的研究实现了高预测准确性[20]或开发了复杂的风险框架，但本研究首次将其集成在一个统一的方法论架构中，实现了预测和风险评估之间的同步。第三，该框架在数据受限的情况下表现出实际优越性，仅需15-20个历史观测值，而机器学习方法需要超过1000个样本，并且提供了动态风险评估，显示YRD的安全状况从2006-2010年的中等水平恶化为2021-2025年的极高风险水平。第四，研究结果扩展了能源安全理论，表明区域风险演变遵循与工业集中度差异相关的系统模式，其中江苏省每年5.32%的不成比例的消费增长推动了区域脆弱性，而上海市则保持4.14%的稳定增长，使得在综合区域框架内可以制定差异化的省级政策。

文献综述：能源消耗预测和安全性评估是在碳中和约束下进行区域规划的关键研究领域。本综述考察了五个相互关联的研究方向：灰色预测模型的演变、数据受限环境下的机器学习限制、长江三角洲区域规划挑战、包括云模型理论在内的能源安全框架，以及统一预测-风险评估方法的整合必要性。

理论框架和方法：本节提出了一个结合了优化灰色预测和基于云模型的风险评估的综合方法论框架，用于在碳中和约束下的区域能源规划。我们首先介绍了从传统的GM(1,1)到代谢和非线性变体的演变过程，然后介绍了提出的带有多参数遗传算法优化的ONMGM(1,1)。随后，我们详细介绍了确保公平模型评估的比较实验设计。

YRD地区的能源消耗：2006年至2025年期间，收集了Zhejiang、Shanghai、Anhui和Jiangsu四个省份的能源使用数据。我们计算了这三个省份年度能源消耗的增长率，分别为2.62%、4.14%、4.2%和5.32%。因此，尽管Jiangsu省的能源消耗增长率最低，但其年度增长率在YRD地区却是最快的。

结论和政策建议：本文提出了一个结合了优化非线性代谢灰色模型（ONMGM(1,1)的云模型，提供了一个综合的预测和风险评估框架，用于预测长江三角洲（YRD）的能源消耗并评估能源安全问题。ONMGM(1,1)通过基于遗传算法的优化在所有四个省份的预测准确性（MAPE<5%）方面优于传统灰色模型。利用云模型，可以有效量化和...

未引用的参考文献[16]，[17]，[21]，[22]，[57]，[63]。

利益冲突声明：作者声明他们没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。