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摘要：能源是社会进步、经济发展的重要支撑性因素，尤其是清洁可再生能源受到了世界性的广泛重视。本文考虑能源、经济、环境三方面因素，建立能源应用契约以实现清洁、可再生能源的最佳配置（best profile）。
从“能源种类及其消耗量、经济价值”两个方面考虑，结合能源分类与去向在605组变量中筛选出10个能源变量SOTCB，WYTCB，HYTCB，GETCB，BMTCB，NUETB，WWTCB，NGTCB，CLTCB，PATCB以及TETCV，GDPRV两个经济价值变量，并依据50年数据分析给出各州能源配置。
关键词：多元线性回归；能源配置；经济价值
引言
能源是社会进步、经济发展的重要支撑性保障因素，因此问题需要考虑环境、经济、能源三个层面。对于各州能源配置[1]的创建，首先需要对找出能源配置变量，此时可以应用能源分类和去向在能源和经济两个方面进行筛选变量，然后基于篩选后的变量分析50年能源配置变量的变化即可得到四个州的能源配置。
1 能源配置概况
在创建每个州的能源配制时本文从“能源种类及消耗、经济价值”两个方面进行阐述。针对题目所给出的数据信息进行筛选和选择，首先本文对能源种类进行概括有：焦炭产品、石油产品、燃料、电能等二次能源[3]来自于化石能源、太阳能、生物质能等一次能源，由于木材与废料概念比较模糊因此也作为一级能源考虑。因此本文在分析能源种类时便可将一系列能源用图一中的10种一次能源去概括。与此同时，通过“msncodes”中信息可以得到能源的去向，归总为下图：
通过图1可以得到能源的去向，结合题目中所给的605种变量之间的关系可以将所有部门以及居民所耗用能源归总考虑。其次，对于能量的表述题目中有不同的单位表示，因此本文在考虑时可以只选取其中一个，如“Thousand short tons”与“Billion Btu”本文在分析时选用量纲“Billion Btu”。
对于MN，NGTCB、PADCB占有较高比例且居高不下，CLTCB的消耗量快速升高且1980s后消耗量占据第一，其余能源的消耗量较低且NUETB无使用。对于TX，能源消耗[5]量主要为PATCB、NGTCB其次为CLTCB，其余能源占比较少但在1990s后有较小的上升趋势。对于AZ，TETCB、PATCB的使用占有很高比例，但是在1980s后能源消耗呈现多元化，尤其NUETB，另外HYTCB的使用也占有一定的比例。同理可得到不同年份下各州的不同能源的经济价值。
2 能源配置模型
2.1建立能源配置概况模型
按照常识，能源总消耗量与各个能源消耗量呈线性关系因此用变量 分别表示不同州的能源总消耗量；用变量； 来表示A中所得的10个能源变量。建立多元线性回归方程，如下：
其中 是待估记的回归系数， 是随机误差。
结果分析：已知 ，即有86.32%可由模型确定，F值大于F检验的临界值， 远通过残差图可知第14组数据为异常数据， 可以看出改进后的结果明显好于改进前的，同理进行残差分析有：
2.2能源概况描述
因此根据上述模型结果可定义
总体来看：在前期四州的清洁能源以及可再生能源利用率均不高，除NM外其余三州的核能得到快速发展。在清洁可再生能源的使用上TX、NM大体上在近期才开始使用并以风能为主且占有较大比例，CA州长期对大部分都有使用且逐渐增大，到近期排序为WYTCB≈GETCB>SOTCB>HYTCB>BMTCB，AZ基本未利用。
结论
本文基于能源配置变量建立回归方程，并依据残差分析进行数据剔除直至合理，使得变量之间的关系更加准确；在寻找“最优”时本文运用RSR综合评价法对四个州进行加权秩和比估计并排序，同时应用TOPSIS进行辅助分析，使得结果更具说服力。AZ在近期才开始利用WYTCB其它基本未使用；AZ也呈现多元化但占比不高。最后结合各州气候、能源分布以及主要生产类型等地理信息分析出异同原因。
参考文献
[1]刘政平，李薇，王深，黄国和，齐心.不确定条件下能源优化配置与敏感性分析模型[J].可再生能源，2017，35（10）：1544-1550.
[2]王婉君，朱永强，夏瑞华.区域能源优化配置原则设计[J].电力建设，2017，38（11）：113-120.
[3]NAKATA Toshihiko，RODIONOV Mikhail，SILVA Diego，et al.Shift to a low carbon society through energy systems design[J].Science China（Technological Sciences），2010，（01）：134-143.
[4]T.V. Ramachandra. RIEP：Regional integrated energy plan[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews，2009，13（2）：285-317
[5]W.J.Dell and P.J.Brays.Z.Xiao11B NMR studies and structural modeling of Na2O---B2O3---SiO2 glasses of high soda content[J].Journal of Non-Crystalline Solids，1983，Vol.58，No.1
（作者单位：华北理工大学 以升创新教育基地）
从“能源种类及其消耗量、经济价值”两个方面考虑，结合能源分类与去向在605组变量中筛选出10个能源变量SOTCB，WYTCB，HYTCB，GETCB，BMTCB，NUETB，WWTCB，NGTCB，CLTCB，PATCB以及TETCV，GDPRV两个经济价值变量，并依据50年数据分析给出各州能源配置。
关键词：多元线性回归；能源配置；经济价值
引言
能源是社会进步、经济发展的重要支撑性保障因素，因此问题需要考虑环境、经济、能源三个层面。对于各州能源配置[1]的创建，首先需要对找出能源配置变量，此时可以应用能源分类和去向在能源和经济两个方面进行筛选变量，然后基于篩选后的变量分析50年能源配置变量的变化即可得到四个州的能源配置。
1 能源配置概况
在创建每个州的能源配制时本文从“能源种类及消耗、经济价值”两个方面进行阐述。针对题目所给出的数据信息进行筛选和选择，首先本文对能源种类进行概括有：焦炭产品、石油产品、燃料、电能等二次能源[3]来自于化石能源、太阳能、生物质能等一次能源，由于木材与废料概念比较模糊因此也作为一级能源考虑。因此本文在分析能源种类时便可将一系列能源用图一中的10种一次能源去概括。与此同时，通过“msncodes”中信息可以得到能源的去向，归总为下图：
通过图1可以得到能源的去向，结合题目中所给的605种变量之间的关系可以将所有部门以及居民所耗用能源归总考虑。其次，对于能量的表述题目中有不同的单位表示，因此本文在考虑时可以只选取其中一个，如“Thousand short tons”与“Billion Btu”本文在分析时选用量纲“Billion Btu”。
对于MN，NGTCB、PADCB占有较高比例且居高不下，CLTCB的消耗量快速升高且1980s后消耗量占据第一，其余能源的消耗量较低且NUETB无使用。对于TX，能源消耗[5]量主要为PATCB、NGTCB其次为CLTCB，其余能源占比较少但在1990s后有较小的上升趋势。对于AZ，TETCB、PATCB的使用占有很高比例，但是在1980s后能源消耗呈现多元化，尤其NUETB，另外HYTCB的使用也占有一定的比例。同理可得到不同年份下各州的不同能源的经济价值。
2 能源配置模型
2.1建立能源配置概况模型
按照常识，能源总消耗量与各个能源消耗量呈线性关系因此用变量 分别表示不同州的能源总消耗量；用变量； 来表示A中所得的10个能源变量。建立多元线性回归方程，如下：
其中 是待估记的回归系数， 是随机误差。
结果分析：已知 ，即有86.32%可由模型确定，F值大于F检验的临界值， 远通过残差图可知第14组数据为异常数据， 可以看出改进后的结果明显好于改进前的，同理进行残差分析有：
2.2能源概况描述
因此根据上述模型结果可定义
总体来看：在前期四州的清洁能源以及可再生能源利用率均不高，除NM外其余三州的核能得到快速发展。在清洁可再生能源的使用上TX、NM大体上在近期才开始使用并以风能为主且占有较大比例，CA州长期对大部分都有使用且逐渐增大，到近期排序为WYTCB≈GETCB>SOTCB>HYTCB>BMTCB，AZ基本未利用。
结论
本文基于能源配置变量建立回归方程，并依据残差分析进行数据剔除直至合理，使得变量之间的关系更加准确；在寻找“最优”时本文运用RSR综合评价法对四个州进行加权秩和比估计并排序，同时应用TOPSIS进行辅助分析，使得结果更具说服力。AZ在近期才开始利用WYTCB其它基本未使用；AZ也呈现多元化但占比不高。最后结合各州气候、能源分布以及主要生产类型等地理信息分析出异同原因。
参考文献
[1]刘政平，李薇，王深，黄国和，齐心.不确定条件下能源优化配置与敏感性分析模型[J].可再生能源，2017，35（10）：1544-1550.
[2]王婉君，朱永强，夏瑞华.区域能源优化配置原则设计[J].电力建设，2017，38（11）：113-120.
[3]NAKATA Toshihiko，RODIONOV Mikhail，SILVA Diego，et al.Shift to a low carbon society through energy systems design[J].Science China（Technological Sciences），2010，（01）：134-143.
[4]T.V. Ramachandra. RIEP：Regional integrated energy plan[J]. Renewable and Sustainable Energy Reviews，2009，13（2）：285-317
[5]W.J.Dell and P.J.Brays.Z.Xiao11B NMR studies and structural modeling of Na2O---B2O3---SiO2 glasses of high soda content[J].Journal of Non-Crystalline Solids，1983，Vol.58，No.1
（作者单位：华北理工大学 以升创新教育基地）