Cтраница 1
Прогнозы энергопотребления, сделанные 20 лет назад, достойны большого уважения. Его болезненные последствия до сих пор ощущают некоторые крупные страны-производители - Алжир, Индонезия, Нигерия и Венесуэла. [1]
На основе авторского прогноза энергопотребления в мире [2] разработан ряд сценариев развития мировой энергетики, опирающихся на перспективные технологии производства энергии из НВИЭ. [2]
К этому виду относятся прогнозы энергопотребления на период 15 - 20 лет. Они представляют интерес главным образом для органов государственного управления, разрабатывающих комплексные национальные и региональные программы развития топливно-энергетического комплекса. Задачей таких прогнозов является не столько получение каких-либо количественных оценок, сколько выявление будущих условий и факторов экономического, ресурсного, демографического, климатического, научно-технического характера, которые могут в исследуемой перспективе оказывать определяющее влияние на энергетику страны, сдерживая или, наоборот, ускоряя ее развитие. [3]
В крайних же сценариях прогноза энергопотребления спрос но-бытового сектора на газ более существенно - до 5 % к 2005 г. и 7 % в 2010 г. При всех вариантах доля сетевого газа в топливоснабжении городов возрастет с 84 % в 1995 г. до 89 - 90 % в 2005 г. и 90 - 92 % в 2010 г., а в европейских районах газификация городов практически полностью завершится. [4]
В крайних же сценариях прогноза энергопотребления спрос коммунально-бытового сектора на газ различается более существенно - до 5 % к 2005 г. и 7 % в 2010 г. При всех вариантах доля сетевого газа в топливоснабжении городов возрастет с 84 % в 1995 г. до 89 - 90 % в 2005 г. и 90 - 92 % в 2010 г., а в европейских районах России газификация городов практически полностью завершится. [5]
Чтобы уменьшить эту неопределенность за счет устранения несовместимых значений исходных показателей для прогноза энергопотребления, используется натурально-стоимостная модель межотраслевых связей экономики России. [6]
Для оценки влияния парникового эффекта антропогенного происхождения на глобальную температуру атмосферы очень важен прогноз энергопотребления на душу населения. Такое замедление энергетической экспансии стало полной неожиданностью для аналитиков, просмотревших чрезвычайно важный факт: за последние 25 лет все развитые страны мира перестали наращивать потребление всех видов топлива, вместе взятых, в расчете на душу населения. Это, несомненно, отразилось и на динамике глобального энергопотребления, которое имеет явную тенденцию к стабилизации на уровне 2 5 т.у.т. в год на одного человека. [7]
На основе этих сценариев был произведен детальный анализ энергоиспользования в 13 странах, а по остальным странам-потребителям нефти сделан приближенный прогноз энергопотребления. [8]
Пересмотр прогнозов мировых цен на нефть и другие виды топлива на ближайшие 15 - 20 лет в сторону их более медленного роста повлиял и на прогнозы энергопотребления. [9]
Тем самым, во-первых, в явном виде определяется влияние на энергопотребление изменений межотраслевой структуры экономики и, во-вторых, открывается возможность прямого включения в прогнозы энергопотребления вариантов экономии энергии за счет технологических и организационно-технических мероприятий. [10]
Ценность таких моделей для прогнозирования заключается, в частности, в возможности, задавая различные комбинации экзогенных ( внешних) показателей, формировать разные варианты развития исследуемого объекта; это сужает зону неопределенности прогноза энергопотребления. Оценки экзогенных показателей базируются как на формальных процедурах ( например, той же экстраполяции), так и на использовании методов экспертных оценок. [11]
Приведенные выше факты убеждают нас в том, что искусственно низкие цены на нефть и энергоресурсы в целом были бы губительными с точки зрения мировой экономики. При анализе последних прогнозов энергопотребления и энергоснабжения выявляется значительная неопределенность в отношении снабжения нефтью; по этой причине, однако, было бы разумным ожидать постепенного повышения реальных цен на нефть в будущем. [12]
Главными задачами систем интеллектуального анализа данных являются поиск функциональных и логических закономерностей в накопленной информации; построение моделей и правил, которые объясняют найденные закономерности и прогнозируют с определенной вероятностью развитие анализируемых процессов. Примером подобных систем может служить система прогноза энергопотребления для управления режимами электрических сетей и оптимизации объемов закупки электрической энергии на оптовом рынке. [13]
В составе инженерной службы комитета действует отдел по прогнозированию энергопотребления и спроса, который обрабатывает данные за последние 20 лет. Коммунальные предприятия обязаны каждый год представлять в комитет 5-летний прогноз энергопотребления и план своего развития. [14]
Пример наиболее хорошо изученной энергетической системы США позволяет проиллюстрировать проблемы прогнозирования энергопотребления в целом. В докладе Национальной академии наук США по минеральным ресурсам и окружающей среде, опубликованном в 1975 г., говорится, что если прогнозы 60 - х годов обычно занижали энергопотребление, поскольку недооценивалось влияние падения цен на энергетические ресурсы, то в настоящее время существует тенденция к завышению прогнозов энергопотребления из-за неадекватной информации и сравнительно примитивного уровня техники прогнозирования. Далее в этом докладе говорится: Мы приходим к заключению, что оценки спроса, на которых базируются современные представления о необходимости быстрого роста энергоснабжения, по-видимому, слишком высоки с учетом ожидаемых условий на протяжении ближайших двадцати пяти лет... Подобные популярные оценки будущего спроса преувеличиваются, поскольку используют предпосылки относительной дешевизны энергоресурсов и минерального сырья, которые, видимо, нереалистичны для обозримого будущего. [15]