[发明专利]一种基于TIMES模型的居民消费优化方法

权利要求书

1.一种基于TIMES模型的居民消费优化方法，其特征在于，包括：

构建TIMES模型，其中，该模型划分为城镇居民能源消费和农村居民能源消费两种消费主体；

基于上述TIMES模型，将预测参数输入所述TIMES模型进行预测，获得预测模型，其中，

所述预测参数包括人口结构、人均住房面积、家电设备数和能耗强度，其中，所述人口结构包括，城乡人口数据和城乡户数数据，所述能耗强度按人均值、户均值和单位均值进行划分；

采用所述预测模型，对设定的5种居民能源消费的单政策情景和1种综合政策情景进行分析，得到不同情景下对公共建筑的用电量的影响、空调用电量的影响、照明用电量的影响、家电设备用电量的影响和高电力占比的影响；其中，

所述单政策情景包括限值、提高空调的能效等级、提高照明灯泡的能效、提高家电设备能效和优化居民能源消费结构，所述综合政策情景为所述5种居民能源消费的单政策情景的叠加效果。

2.根据权利要求1所述的基于TIMES模型的居民消费优化方法，其特征在于，构建TIMES模型，其中，该模型划分为城镇居民能源消费和农村居民能源消费两种消费主体，包括：

所述城镇居民能源消费主体包括5类共23种用能方式，所述农村居民能源消费主体包括5类共20种用能方式，其中，所述两种消费主体均包括空调用能、炊事用能、生活热水用能、照明用能和家电设备用能。

3.根据权利要求1所述的基于TIMES模型的居民消费优化方法，其特征在于，所述采用所述预测模型，对设定的5种居民能源消费的单政策情景和1种综合政策情景进行分析，得到不同情景下对公共建筑的用电量的影响、空调用电量的影响、照明用电量的影响、家电设备用电量的影响和高电力占比的影响，包括：

情景1，通过限值，降低公共建筑的能耗强度，从而在相同照度下，减小公共建筑的用电量；

情景2，提高空调的能效等级，从而在同样的制冷量下，减小空调的用电量；

情景3，提高照明灯泡的能效，从而在同样的照度下，减小照明用电量；

情景4，提高家电设备能效，从而在家电设备输出相同的有用能时，可以减小家电设备的用电量；

情景5，优化居民能源消费结构，提高居民能源消费中的电力占比；

情景6，反映上述5种情景的累加效果。

4.根据权利要求1所述的基于TIMES模型的居民消费优化方法，其特征在于，基于上述TIMES模型，将预测参数输入所述TIMES模型进行预测，获得预测模型，包括：

基于TIMES模型输入预测参数，将所述预测参数输入Leslie矩阵中进行计算，获得预测模型。

5.根据权利要求1所述的基于TIMES模型的居民消费优化方法，其特征在于，所述城乡人口数据和城乡户数数据，包括：

根据多次迭代人口数据，计算初始年的常住人口净迁入率，根据所述净迁入率分为高、中、低三种净迁入模式，其中，

所述高迁入模式假定净迁入率维持当前水平；所述中迁入模式假定净迁入率呈缓慢下降的趋势；所述低迁入模式则假定净迁入率在当前水平的基础上快速下降。

6.根据权利要求1所述的基于TIMES模型的居民消费优化方法，其特征在于，所述预测参数包括人口结构、人均住房面积、家电设备数和能耗强度，其中，所述人口结构包括，城乡人口数据和城乡户数数据，所述能耗强度按人均值、户均值和单位均值进行划分，包括：

其中，所述居民能源消费的所述能耗强度需要按不同的用能方式做单独计算。