2023年中国研究生数学建模竞赛D题-LMDI 模型构建

如题所述

LMDI模型,作为指数分解法的璀璨明珠,以其独特的对数平均法和可完全分解因子的优势,在众多分解方法中脱颖而出。它在Kaya拓展式的基石之上,为我们揭示了长三角地区高能耗行业能源消费的深层影响因素。


通过对Kaya恒等式的扩展,我们构建了一个关键公式,用于剖析这一区域的能源消耗秘密:


Et - E0 = ΔEES + ΔEEI + ΔEIS + ΔEED + ΔEPS


这个公式将高耗能行业的能源消耗变化分解为五个关键因子:结构变化(ΔEES)、强度变化(ΔEEI)、产业结构调整(ΔEIS)、规模效应(ΔEED)和人口增长(ΔEPS)的影响。


深入到每个因子,我们可以通过以下公式计算它们对能源消费的贡献程度:



    ΔEES (贡献值)>0: 能源消费结构的优化推动了整体消耗的增加
    ΔEEI (贡献值)>0: 能源使用效率的提升,同样增加了能源需求
    ΔEIS (贡献值)>0: 产业结构升级带来的能源需求变化
    ΔEED (贡献值)>0: 行业扩张导致的能源消耗同步增长
    ΔEPS (贡献值)>0: 人口增长带来的能源消费基数扩大
    反之,若贡献值<0,则表示相应因素在降低能源消耗中发挥了作用。

通过这些公式,参赛者们可以细致地分析和评估长三角高耗能行业在不同时间段内,每个影响因素是如何塑造能源消费趋势的。这不仅考验着参赛者的数学建模能力,也揭示了能源政策制定者需要关注的关键领域。

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