到2030年印度将成为全球最大的石油需求增长驱动力

国际能源署(IEA)预计,2023—2030年,印度将成为全球石油需求增长的最大贡献国,略超最大的石油进口国——中国。印度的石油需求将从2023年的 5.5 Mbbl/d(1 bbl≈159 L)增 加到2030年的6.6 Mbbl/d。 印度石油产品消费最多的将是柴油,到2030年,柴油将占印度石油需求增长的近一半,占全球石油需求增长的六分之一以上,其汽油和航空燃料的年均增长率分别为0.7%和5.9%。据IEA预测,与中国等国家不同,印度运输燃料的需求将持续增长。石化产品的需求也将成为印度石油消费增长的一个因素,为了满足这一需求,印度预计将在7年内增加1 Mbbl/d的炼油能力。

到2028年全球石油需求增长将显著放缓

国际能源署(IEA)的《2023年石油中期市场报告》预测,2026年之后,运输燃料用石油将下降,但总体消费预计将受到石化产品需求的支撑。未来几年,全球石油需求增长将放缓至几乎停滞,原因是全球能源危机突显出的高油价和供应安全问题,加速了向更清洁能源技术的转变。根据目前的政府政策和市场趋势,在石化和航空行业强劲需求的支撑下,全球石油需求将在2022年至2028年间增长6%,2028年总液体燃料需求达到105.7 Mbbl d(1 bbl≈159 L),但预计年需求增长将从2023年的2.4 Mbbl d减少到2028年的0.4 Mbbl d,需求峰值即将到来。特别是随着电动汽车的扩张、生物燃料的增长以及燃料经济性的提高,2026年以后,运输燃料的石油使用量将下降。

全球石油需求有望在本10年底达峰

Energy Daily,2023-06-14国际能源署(IEA)6月14日表示,由于能源危机加速了向清洁技术转型,全球石油需求可能在本10年底之前达到峰值。IEA在《2023年石油》中期市场报告中预测,未来5年石油需求增长将大幅放缓。IEA执行主任Fatih Birol在一份声明中称:“向清洁能源经济的转型正在加快步伐,随着电动汽车、能源效率和其他技术的进步,全球石油需求在本10年底之前将达峰。石油生产商需要仔细关注不断加快的变化步伐,并调整它们的投资决策,以确保有序过渡。”

bp称石油需求将在2030年左右达到峰值

bp的《2023年能源展望》(对2050年的预测)称,随着公路运输使用量的下降,所有3种可能情境下的石油需求都将下降。bp表示:“未来10年左右,全球石油需求将趋于平稳,之后将出现下降,部分原因是随着车辆效率提高,替代能源越来越多,道路运输用油将减少。”在“新势头”情景中,bp在展望中提出了反映能源系统“当前大轨迹”的3种情景之一.

21世纪初中国石油需求分析

<正>一、石油需求影响因素分析影响石油需求的因素多且复杂,除了经济增长、技术进步与产业结构调整等几种常见因素外,还有石油价格、国家能源消费政策和国家政策等因素.1．经济增长:自80年代中期以后,随着中国经济持续高速的发展,石油消费总体上逐年上升,特别是1991年~1997年期间。

从汽柴油消费变化预测我国中长期石油需求

我国石油消费需求不断增长,2012年达到5.03×108t,石油对外依存度从2009年超过国际警戒线达到52%以来持续提高,已逼近60%。影响石油消费的主要因素包括国民经济发展水平、城镇化率、汽车保有量、非石油能源及节能技术等,其中中长期内对我国石油消费影响较大的是国民经济发展水平、汽车保有量及城镇化趋势。采用主成分分析法,预测我国2020年、2030年汽柴油消费量合计分别为31593×104t和34718×104t,按照汽柴油消费量合计占石油消费总量的55%计算,2020年、2030年的石油消费量分别为5.7×108t和6.3×108t。届时我国每年至少需要进口石油3.7×108t以上,对外依存度将高达65%。鉴于此,建议应大力发展和鼓励使用节能型(低能耗)汽车及新能源汽车,逐步降低汽车保有量增幅,并高效有序地发展公共交通;同时有序调整炼油厂装置结构,提高优质汽柴油调合组分比例;另外,加快发展替代能源和替代燃料是有效降低石油消费需求增幅,提高能源安全保障能力的重要措施之一。

基于BP神经网络的我国石油需求预测

具有Sigmoid型隐层函数的3层BP神经网络能够以任意精度逼近任何一个具有有限间断点的非线性函数．所以，选择Sigmoid函数的3层Bp神经网络作为石油消费预测模型．根据我国1989-2002年国民生产、石油消费数据进行数据训练学习，以2003年国民生产数据作为输入，预测2004年石油消费．结果表明，该模型预测精度较高，误差仅为1．87％，具有较好的应用价值．

“双碳”目标下中国交通部门低碳转型路径及对石油需求的影响研究

随着经济社会发展,中国交通运输需求将继续提升。现阶段中国交通运输活动以道路交通为主,用能结构"一油独大",导致交通领域能源消费和碳排放量持续上升,深度脱碳面临较大挑战。发展新能源汽车,加快推进电气化和生物质燃料的发展,摆脱对含碳油品的依赖是交通部门实现"双碳"目标的关键。基于"世界与中国能源展望"模型测算,中国成品油和交通用油需求将于2025年前后达峰;石油消费将在2030年达到峰值水平7.6亿~7.8亿吨,2060年石油消费量降至2.8亿吨,化工原料逐步成为石油消费主要领域,化工用油占比从2020年不到20%增至2060年60%。石油行业需在稳定供应的前提下加快"油品转化工品"转型步伐,加快拓展多元化综合供能服务,加快探索新能源供能服务商业模式,更好地适应交通部门用能需求的转变。

中国石油需求量的协整计量分析

基于对我国石油供需的基本分析,面对严峻的石油供需不平衡,本文运用协整和误差修正模型建立中国石油需求的预测模型,并将中国石油消费的长期均衡引入到短期预测模型。通过模型结构分析,得出影响石油需求量波动的长期均衡控制因素(第二产业生产值)和短期波动(第一、二产业生产值,以及上一期石油消费量),其中第二产业生产值的长期均衡调整力度相当可观,而上一期的石油消费量影响作用最大,反映出第二产业发展的战略性影响及显著的石油消费惯性趋势。

软计算与硬计算融合的中国石油需求预测

近年来,随着我国经济的高速增长,石油作为重要的战略资源,在经济发展中发挥着越来越重要的作用。运用软计算和硬计算相融合的方法对我国2004—2015年的石油需求进行了预测。首先介绍了软计算和硬计算融合的串联模式,然后构建了影响我国石油需求(石油消费量)的主要指标,即国内生产总值(GDP)、人口总量、能源消耗量和居民消费水平。通过分析这些指标的数据特征,得出它们随时间的推移呈现增长的趋势。根据这一结论,运用软计算和硬计算融合中的串联模式,用硬计算中的龚珀资(Gompertz)增长曲线预测法来预测影响石油需求的4个指标以及石油需求量2004—2015年的值。在这些数据的基础上,再用软计算中的BP人工神经网络,对我国2004-2015年的石油需求量进行了预测。最后通过对HC和SC预测的石油需求量进行加权平均,得到了最终的预测结果。

减排约束下的中国石油需求预测

针对中国2015年和2020年CO2排放强度减排目标,建立了以CO2强度减排为主要约束,综合考虑经济增长、能源结构以及产业结构等约束的石油需求优化预测模型。预测结果显示:2015年和2020年中国石油需求量分别为5.28亿吨、6.04亿吨,该结果意味着,未来我国石油需求总量仍将有较大幅度的增加,但占一次能源比重有所下降;与其他研究结果比较发现,减排约束对石油需求的增长起到一定的抑制作用;未来中国的石油对外依存度仍将处于较高水平。

中国产业结构与石油需求量关系研究

为了探究中国石油需求变化的内在规律,文章运用协整分析方法并建立了向量误差修正模型,对中国石油需求与产业结构变化的关系进行了定量分析。从短期波动角度看,中国石油需求具有较大的惯性;三大产业发展对中国石油需求量增长影响各不相同。从长期均衡关系来看,中国石油需求具有一定的反向调节能力。通过这些分析结论,我们可以更有针对性地提出解决中国石油供需失衡问题的方案。

中国石油需求模型研究

目前对石油需求量的预测有各种方法，多数模型在估计参数时使用的是石油实际消费量数据，但根据实际消费量建立的预测模型仅仅是对原数据的一种技术上的平滑，并不能真正测度需求量。为此，文章设计了一种算法，通过对影响需求量的因素进行分析来估算需求量，以估算的需求量来建立计量模型，预测未来需求量。并以1990-2003年的数据进行了实际计算，说明了该算法的可行性。

世纪之交我国石油需求状况预测分析

本文采用灰色系统的ＧＭ（１．１）预测方法，对１９９５～２０００年我国石油需求进行预测，并与石油消费弹性系数法的预测结果进行比照研究，增加了预测的准确度。定量预测与定性分析表明，“九五”期间我国石油需求增长较快，年均增长５．６７％，２０００年我国石油需求量为２．０９亿吨，供需缺口４４００万吨。本世纪末到下世纪初我国石油供求紧张的矛盾将更加突出。为此，应加强对石油供需平衡的宏观调控，加大勘探力度，充分利用国内外两种资源建立多元化的石油供应体系；同时要大力推进技术进步，提高能源利用效率，坚持油气并举，大力发展天然气工业。

基于粒子群优化支持向量机的石油需求预测

在能源问题的研究中，石油需求的准确预测对于我国经济管理部门制定石油生产与进口计划、安排相关行业生产计划以及调整产业结构具有非常重要意义。为了实现石油需求准确预测，采用实时准确算法，提出基于粒子群优化支持向量机（PSO—SVM）的石油需求预测方法，PSO—SVM中采用粒子群优化算法优化SVM参数，以获得较优的SVM预测模型。并以我国1990～2007年石油需求数据进行测试与分析，计算实验结果表明，在石油需求预测中，PSO—SVM比BP有着更高的预测精度，为实际需求提供依据。

基于向量误差修正模型的石油需求预测实证检验

文章采用单位根、协整等方法检验了国内生产总值、工业结构变化、城市化水平与石油需求等变量的时间序列特征,建立了石油需求的长期协整关系和短期向量误差修正模型,并考察了模型样本外的预测能力。结果表明经济增长、重工业化对石油需求有明显的推动作用,而城市化水平正处于影响石油需求的初级阶段。根据研究结论,进一步提出了加强消费引导、促进技术升级、缓解供需矛盾的政策建议。

基于支持向量机的石油需求预测

支持向量机是基于结构风险最小化原理的一种学习技术,是一种具有很好泛化能力的预测工具,它有效地解决小样本、非线性、高维数、局部极小等问题.利用支持向量回归机对我国石油需求量进行预测,并通过实验与神经网络的预测结果进行比较,表明支持向量机具有更高的预测精度.

神经网络和卡尔曼算法在石油需求预测中的应用

分析中国1978—2009年影响石油需求的8个相关指标数据。将指标分成3组,通过每组指标的数据分别用广义回归神经网络和误差反向传播神经网络(GRNN和BPNN)方法对2013年的中国石油需求量进行预测,并对其预测结果进行比较。进一步采用神经网络平均影响值(Mean Impact Value,MIV)方法,从影响石油需求时间序列的相关指标数据中筛选出对石油需求影响最大的5个变量。用选出的5个变量,根据AIC准则确定了时间序列的阶数,并建立了石油需求的AR时间序列模型。采用卡尔曼滤波算法和Rauch-Tung-Striebel(RTS)算法对AR模型进行了后验估计。卡尔曼滤波算法使得模型参数得以更新,且相关仿真结果表明,对于AR模型的输出起到较好的修正作用,从而提高了模型的预测精度。

产业结构、石油需求及经济增长间关联的实证检验

文章采用向量自回归模型对我国产业结构以及对应石油需求及经济增长之间的关联进行了实证分析。结果表明,我国石油需求在短期内具有相对显著惯性,并且各产业在石油需求上的增长推动影响因素各不相同;且我国石油需求在三大产业结构的反向调节仅存于长期均衡关系。

基于系统动力学的中国石油需求系统模型及预测

建立了基于系统动力学的我国石油需求系统模型,然后利用GM(1,1)灰色模型对部分因素进行预测,再将灰色系统模型的预测值导入模型,从而对2008～2020年我国石油消费对外依存度和石油需求量进行了预测。预测结果表明,我国石油消费对外依存度以年均1.51%的速度增长,2020年战略石油储备完成后,石油消费对外依存度将达到62.5%。我国石油总消费量将2.5%的速度增长,到2020年将达到5.28亿吨。通过政策模拟,预测了不同经济发展速度下我国的石油需求量,结果表明,经济的发展速度对我国的石油需求量影响比较大。