CN109033013A - 一种用于农村家庭能源消费结构的计算方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种用于农村家庭能源消费结构的计算方法，包括：步骤1)：采集农村家庭能源消费信息的数据；步骤2)：根据步骤1)中统计的数据计算各类能源消费的占比。本发明将问卷制作、实地调研、数据统计与分析进行模块化处理，最终实现方便、快捷、准确的获得农村能源消费结构。
Description
技术领域
本发明属于能源消耗统计学技术领域，尤其是一种用于农村家庭能源消费结构计算方法。
背景技术
在农村能源变革转型研究中，对农村能源消费现状的了解是首要前提，其 中最重要的是农村家庭能源消费结构，包括家庭消费的能源品类及占比情况。 家庭能源消费的数据统计包括消费问卷制作、实地调研、数据录入、数据统计 等步骤，过程较为繁杂。同时，农村地区地广人稀、能源消费数据繁杂、农民 受教育水平参差不齐等因素都会影响统计数据的准确性。获得统计数据后，目 前农村能源消费结构主要是利用Excel表格通过套用相关公式进行计算，面对 庞大的数据体系，这种计算方式不仅费时费力且易于出错。
申请公布号CN104809522A的专利文献公开了一种综合能源预测方法，包括：按年份选取地区因素历史数据以及能源消费需求实测值作为数据样本；结合上步中数据，挖掘不同年份、不同类型的数据之间关系，寻找地区因素样本对于能源消费需求实测值的样本权重，用于确定不同年份的地区因素对于能源消费需求的影响程度；采用基于线性映射的预测算法，用于对当年的某地区的全年消费需求总值进行预测。申请公布号CN108009667A的专利文献公开了能源需求总量及结构预测***，包括：数据库模块，用于存储能源相关历史数据，所述能源包括煤、石油、天然气和其他可再生能源；输入模块，用于从所述数据库模块中调用所述能源相关历史数据，并提取历史能源预测指标；分析预测模块，根据所述能源预测指标，基于灰色预测模型、能源库兹涅茨曲线和多元回归数学模型对能源需求总量进行预测，基于利用马尔科夫链实现对能源需求结构进行预测；输出模块，用于输出能源需求总量和能源需求结构的预测结果。上述两种预测方法,在对数据统计过程中,很容易发生遗漏的能源消费项目,例如太阳能，而且还存在能源消费总量模拟计算不准确的问题。
综上，如何设计一种农村家庭能源结构的针对性、准确性、有效性的研究模型是本领域技术人员亟需解决的技术问题。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的是针对现有技术的不足，提供一种用于农村家庭能源消费结构计算方法，将问卷制作、实地调研、数据统计与分析进行模块化处理，最终实现方便、快捷、准确的获得农村能源消费结构，为后续能源供给提供参考方向。
为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种用于农村家庭能源消费结构的计算方法，包括以下步骤：
步骤1)：采集某一区域农村家庭能源消费信息的数据，具体包括以下步骤：
步骤101)建立问卷题库，问卷题库包括家庭基本数据和能源消费数据，所述家庭基本数据包括个人身份数据、土地拥有量数据，所述能源消费数据包括电力能耗数据E电力、煤炭能耗数据E煤炭、液化气能耗数据E液化气、汽油能耗数据 E汽油、柴油能耗数据E柴油、太阳能能耗数据E太阳能、薪柴能耗数据E薪柴、沼气能耗数据E沼气和天然气能耗数据E天然气；
步骤102)以调查问卷的形式采集区域内农村家庭基本数据和能源消费数据；
步骤2)：根据步骤1)中统计的数据计算各类能源消费的占比，具体包括以下步骤：
步骤201)计算该区域内各类能源消费总量、土地拥有总量、太阳能利用总量、薪柴时长，
某一类能源消费总量的计算模型为：
其中，Ei为调查家庭i的某一类能源消费量；
土地拥有总量的计算模型为：
其中，Si为调查家庭i的土地拥有量，单位：亩；
太阳能利用总量的计算模型为：
其中，Di为调查家庭i的太阳能利用总量，按照太阳能设备所产生的热水使用量进行计算，单位：升，计算模型为：
其中，Y为使用月数，K为每周的热水使用天数；
薪柴时长计算：
其中，Li为调查家庭i每年的薪柴利用小时数，单位：小时，计算模型为：
L＝30*Y*N*H
其中，Y为使用月数；N为利用频数，单位：小时/天；H为单次使用时长；
步骤202)根据热当量法将各类能源消费总量折算成标煤，其中：
E电力与标煤的换算关系：1kg标煤＝0.1229*E电力；其中，E电力的单位：度；
E煤炭与标煤的换算关系：1kg标煤＝0.7143*E煤炭；其中，E煤炭的单位：千克；
E液化气与标煤的换算关系：1kg标煤＝1.7143*E液化气；其中，E液化气的单位：千克；
E汽油与标煤的换算关系：1kg标煤＝0.725*1.4714*E汽油；其中，E汽油的单位：升；
E柴油与标煤的换算关系；1kg标煤＝0.84*1.4571*(E柴油+S*13)；其中，E 柴油的单位：升；S为该区域内土地拥有总量；根据每年种植一季小麦+一季玉米计算，一亩地所需柴油＝收玉米4升+收小麦2升+耕地5.5升+平地1.5升＝13升；
E太阳能与标煤的换算关系：1kg标煤＝(0.4154*D沐浴*100*0.5+0.4154*D洗菜 *40*0.5)/90；其中，E太阳能的单位：升；D沐浴为沐浴使用的热水量，单位：升； D洗菜为洗菜使用的热水量，单位：升；
E薪柴与标煤的换算关系：1kg标煤＝0.571*2*L薪柴时长；其中，E薪柴的单位：小时；
E沼气与标煤的换算关系：1kg标煤＝0.714*E汽油；其中，E沼气的单位：立方米；
E天然气与标煤的换算关系：1kg标煤＝1.2143*E天然气；其中，E天然气的单位：立方米；
步骤203)计算农村能源消费总量和某一类能源的消费占比，计算模型为：
∑E总量＝∑E电力+∑E煤炭+∑E汽油+∑E柴油+∑E天然气+∑E沼气+∑E薪柴+∑E沼气+∑E太阳能其中，电能消费占比计算：
进一步的，步骤1)中采集农村家庭消费信息的方法包括以下步骤：
步骤101)在J2EE企业平台上建立问卷题库，问卷题库包括家庭基本数据和能源消费数据，所述家庭基本数据包括个人身份数据、土地拥有量数据，所述能源消费数据包括煤炭能耗数据E煤炭、电力能耗数据E电力、液化气能耗数据E 液化气、汽油能耗数据E汽油、柴油能耗数据E柴油、太阳能能耗数据E太阳能、薪柴能耗数据E薪柴、沼气能耗数据E沼气和天然气能耗数据E天然气；
步骤102)在J2EE企业平台上生成调查问卷，从问题题库中选择需要的问题添加到调查问卷中；在调查问卷中对选中的问题进行排序，完成调查问卷的生成；
步骤103)将调查问卷加载到手机或平板电脑离线app内，并加载读取数据库db文件，建立轻量级数据库和app应用程序的链接；调查问卷数据文件为db 文件格式，用户在手机或者平板电脑上完成问卷作答，问卷作答以db文件的形式记录存储在手机或平板电脑内，所述离线app工具基于安卓***进行开发，离线数据存储基于SQLite数据库构建。
本发明的有益效果是：
1.本发明利用信息化手段，提出一套用于计算农村家庭能源消费结构的方法体系，将问卷制作、实地调研、数据统计与分析进行模块化处理，最终实现方便、快捷、准确的获得农村能源消费结构。
2.将土地拥有量进行统计用于计算柴油的消费总量，是依托于目前农村地区耕种的机械化程度较高的现状，将耕作过程中所消耗的柴油量进行，有效保证了数据统计的准确性。
3.采用离线式的问卷调查方法统计方案，可以解决农村网络信号不好、无信号等问题，相较于在线问答处理速度响应更快，数据更安全。
4.采用标准的J2EE(Java 2Enterprise Edition)企业平台架构及后续升级版本搭建，采用多层的分布式应用模型、组件复用技术、一致化的安全模型及灵活的事务控制，使***具有更好的移植性，以适应***软件应用环境复杂、业务规则多变、***未来扩展的需要；SQLite是一款轻型的数据库，遵守ACID 的关系型数据库管理***，它包含在一个相对小的C库中，占用资源非常的低，只需要几百K的内存。可支持Windows/Linux/Unix等主流的操作***，同时能够跟很多程序语言相结合，比如C#、PHP、Java等，还有ODBC接口，处理速度比Mysql、PostgreSQL这两款开源的数据库管理***更快。
具体实施方式
一种用于农村家庭能源消费结构的计算方法，包括以下步骤：
步骤1)采集农村家庭能源消费信息的数据，具体包括以下步骤：
步骤101)在J2EE企业平台上建立问卷题库，问卷题库包括家庭基本数据和能源消费数据，所述家庭基本数据包括个人身份数据、土地拥有量数据，所述能源消费数据包括煤炭能耗数据E煤炭、电力能耗数据E电力、液化气能耗数据E 液化气、汽油能耗数据E汽油、柴油能耗数据E柴油、太阳能能耗数据E太阳能、薪柴能耗数据E薪柴、沼气能耗数据E沼气和天然气能耗数据E天然气；依托于J2EE企业平台架构及后续升级版本搭建，采用多层的分布式应用模型、组件复用技术、一致化的安全模型及灵活的事务控制，使***具有更好的移植性，以适应***软件应用环境复杂、业务规则多变、***未来扩展的需要；
步骤102)在J2EE企业平台上生成调查问卷，从问题题库中选择需要的问题添加到调查问卷中；在调查问卷中对选中的问题进行排序，完成调查问卷的生成；
步骤103)将调查问卷加载到手机或平板电脑离线app内，加载过程为通过现有技术开发的安卓应用程序读取数据库db(database)文件，建立轻量级数据库和app应用程序的链接。调查问卷数据文件为db文件格式，用户在手机或者平板电脑上完成问卷作答，问卷作答以db文件的形式记录存储在手机或平板电脑内，所述离线app工具基于安卓***进行开发，离线数据存储基于SQLite 数据库构建；离线app可以解决农村网络信号不好、无信号等问题，相较于在线问答处理速度响应更快，数据更安全；
在调查结束后，导出调查记录至db文件，把db文件拷贝至后台管理***终端电脑上，选择一个或多个db文件导入***中，导入过程中采用缓存技术，对多个db文件的数据进行整合处理，然后分批次传送后台服务器，避免大批量数据传输时数据丢失或数据阻塞，同时提高了数据导入速度，重复导入会根据记录唯一标识覆盖原数据。数据导入后可进行按条件查询并查看详情；
步骤2)根据步骤1)中统计的数据计算各类能源消费的占比，具体包括以下步骤：
步骤201)计算该区域内各类能源消费总量、土地拥有总量、太阳能利用总量、薪柴时长，
某一类能源消费总量的计算模型为：
其中，Ei为调查家庭i的某一类能源消费量；
土地拥有总量的计算模型为：
其中，Si为调查家庭i的土地拥有量，单位：亩；
太阳能利用总量的计算模型为：
其中，Di为调查家庭i的太阳能利用总量，按照太阳能设备所产生的热水使用量进行计算，单位：升，计算模型为：
其中，Y为使用月数，K为每周的热水使用天数；
薪柴时长计算：
其中，Li为调查家庭i每年的薪柴利用小时数，单位：小时，计算模型为：
L＝30*Y*N*H
其中，Y为使用月数；N为利用频数，单位：小时/天；H为单次使用时长；
步骤202)根据热当量法将各类能源消费总量折算成标煤，其中：
E电力与标煤的换算关系：1kg标煤＝0.1229*E电力；其中，E电力的单位：度；
E煤炭与标煤的换算关系：1kg标煤＝0.7143*E煤炭；其中，E煤炭的单位：千克；
E液化气与标煤的换算关系：1kg标煤＝1.7143*E液化气；其中，E液化气的单位：千克；
E汽油与标煤的换算关系：1kg标煤＝0.725*1.4714*E汽油；其中，E汽油的单位：升；
E柴油与标煤的换算关系；1kg标煤＝0.84*1.4571*(E柴油+S*13)；其中，E 柴油的单位：升；S为该区域内土地拥有总量；根据每年种植一季小麦+一季玉米计算，一亩地所需柴油＝收玉米4升+收小麦2升+耕地5.5升+平地1.5升＝13升；
E太阳能与标煤的换算关系：1kg标煤＝(0.4154*D沐浴*100*0.5+0.4154*D洗菜 *40*0.5)/90；其中，E太阳能的单位：升；D沐浴为沐浴使用的热水量，单位：升； D洗菜为洗菜使用的热水量，单位：升；
E薪柴与标煤的换算关系：1kg标煤＝0.571*2*L薪柴时长；其中，E薪柴的单位：小时；
E沼气与标煤的换算关系：1kg标煤＝0.714*E汽油；其中，E沼气的单位：立方米；
E天然气与标煤的换算关系：1kg标煤＝1.2143*E天然气；其中，E天然气的单位：立方米；
步骤203)计算农村能源消费总量和某一类能源的消费占比，计算模型为：
∑E总量＝∑E电力+∑E煤炭+∑E汽油+∑E柴油+∑E天然气+∑E沼气+∑E薪柴+∑E沼气+∑E太阳能其中，电能消费占比计算：
其它能源消费以上述公式进行计算，根据占比计算结果，得出农村家庭能源消费结构图。
最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其他修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (2)
1.一种用于农村家庭能源消费结构的计算方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1)：采集某一区域农村家庭能源消费信息的数据，具体包括以下步骤：
步骤101)建立问卷题库，问卷题库包括家庭基本数据和能源消费数据，所述家庭基本数据包括个人身份数据、土地拥有量数据，所述能源消费数据包括电力能耗数据E电力、煤炭能耗数据E煤炭、液化气能耗数据E液化气、汽油能耗数据E汽油、柴油能耗数据E柴油、太阳能能耗数据E太阳能、薪柴能耗数据E薪柴、沼气能耗数据E沼气和天然气能耗数据E天然气；
步骤102)以调查问卷的形式采集区域内农村家庭基本数据和能源消费数据；
步骤2)：根据步骤1)中统计的数据计算各类能源消费的占比，具体包括以下步骤：
步骤201)计算该区域内各类能源消费总量、土地拥有总量、太阳能利用总量、薪柴时长，
某一类能源消费总量的计算模型为：
其中，Ei为调查家庭i的某一类能源消费量；
土地拥有总量的计算模型为：
其中，Si为调查家庭i的土地拥有量，单位：亩；
太阳能利用总量的计算模型为：
其中，Di为调查家庭i的太阳能利用总量，按照太阳能设备所产生的热水使用量进行计算，单位：升，计算模型为：
其中，Y为使用月数，K为每周的热水使用天数；
薪柴时长计算：
其中，Li为调查家庭i每年的薪柴利用小时数，单位：小时，计算模型为：
L＝30*Y*N*H
其中，Y为使用月数；N为利用频数，单位：小时/天；H为单次使用时长；
步骤202)根据热当量法将各类能源消费总量折算成标煤，其中：
E电力与标煤的换算关系：1kg标煤＝0.1229*E电力；其中，E电力的单位：度；
E煤炭与标煤的换算关系：1kg标煤＝0.7143*E煤炭；其中，E煤炭的单位：千克；
E液化气与标煤的换算关系：1kg标煤＝1.7143*E液化气；其中，E液化气的单位：千克；
E汽油与标煤的换算关系：1kg标煤＝0.725*1.4714*E汽油；其中，E汽油的单位：升；
E柴油与标煤的换算关系；1kg标煤＝0.84*1.4571*(E柴油+S*13)；其中，E柴油的单位：升；S为该区域内土地拥有总量；根据每年种植一季小麦+一季玉米计算，一亩地所需柴油＝收玉米4升+收小麦2升+耕地5.5升+平地1.5升＝13升；
E太阳能与标煤的换算关系：1kg标煤＝(0.4154*D沐浴*100*0.5+0.4154*D洗菜*40*0.5)/90；其中，E太阳能的单位：升；D沐浴为沐浴使用的热水量，单位：升；D洗菜为洗菜使用的热水量，单位：升；
E薪柴与标煤的换算关系：1kg标煤＝0.571*2*L薪柴时长；其中，E薪柴的单位：小时；
E沼气与标煤的换算关系：1kg标煤＝0.714*E汽油；其中，E沼气的单位：立方米；
E天然气与标煤的换算关系：1kg标煤＝1.2143*E天然气；其中，E天然气的单位：立方米；
步骤203)计算农村能源消费总量和某一类能源的消费占比，计算模型为：
∑E总量＝∑E电力+∑E煤炭+∑E汽油+∑E柴油+∑E天然气+∑E沼气+∑E薪柴+∑E沼气+∑E太阳能其中，电能消费占比计算：
2.根据权利要求1所述的一种用于农村家庭能源消费结构的计算方法,其特征在于：步骤1)中采集农村家庭消费信息的方法包括以下步骤：
步骤101)在J2EE企业平台上建立问卷题库，问卷题库包括家庭基本数据和能源消费数据，所述家庭基本数据包括个人身份数据、土地拥有量数据，所述能源消费数据包括煤炭能耗数据E煤炭、电力能耗数据E电力、液化气能耗数据E液化气、汽油能耗数据E汽油、柴油能耗数据E柴油、太阳能能耗数据E太阳能、薪柴能耗数据E薪柴、沼气能耗数据E沼气和天然气能耗数据E天然气；
步骤102)在J2EE企业平台上生成调查问卷，从问题题库中选择需要的问题添加到调查问卷中；在调查问卷中对选中的问题进行排序，完成调查问卷的生成；
步骤103)将调查问卷加载到手机或平板电脑离线app内，并加载读取数据库db文件，建立轻量级数据库和app应用程序的链接；调查问卷数据文件为db文件格式，用户在手机或者平板电脑上完成问卷作答，问卷作答以db文件的形式记录存储在手机或平板电脑内，所述离线app工具基于安卓***进行开发，离线数据存储基于SQLite数据库构建。
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