市场调研与预测范文第1篇
1 市场调查和预测的宏观指导作用
1.1 市场调查和预测为制定科学的计划和政策提供依据
在我国社会主义市场经济发展过程中, 计划仍然是一种重要的经济与社会管理手段。对于烟草, 国家颁发了《烟草专卖法》, 卷烟的生产、销售乃至进出口卷烟均纳入了国家严格的计划管理, 在数量上是总量控制, 不得突破, 使全国的卷烟生产和销售在国民经济中成为了一个协调的整体。市场调查和市场预测可以为科学的计划和政策的制定提供依据。
在市场调查和市场预测中, 切实的社会和客户的统计资料是必不可少的。某种意义上来说, 市场调查也就是市场资料的调查, 我们必须注重市场调查和市场预测中客户的资料收集、整理、统计, 并注意资料的真实性、可靠性, 这样才能使我们的市场调查和预测也真实、可靠。
1.2 市场调查和市场预测是管理决策和提高经济效益的必要条件
在社会主义市场经济中, 没有市场调查和市场预测的决策, 必然会导致盲目的、主观的、不合理的决策。在卷烟销售的市场调查和市场预测活动中, 就向企业的管理者提供了在一定时间 (一般是一季度或一年度) 、一定空间 (主城区或某个农村乡镇) , 一定卷烟品牌的销售数量的有关信息, 致使卷烟销售能有序地进行, 增强了企业经营的自觉性和主动性, 同时也给客户和企业带来了期望的经济效益。
1.3 市场调查和市场预测对社会生产的合理化起促进作用
我国的商品生产是在社会主义市场经济条件下进行的, 它必须遵循商品生产的基本规律, 社会产品必须要通过市场进行交换, 才能使商品从生产领域到达消费领域。特别是我们烟草行业的卷烟生产, 必须按照国家下达的指令性计划组织生产, 数量上是定量的, 对整个市内的消费供给是通过市内生产供应和市外全国协调来实现的, 其矛盾主要集中在产业结构和产品结构上。在现实中, 由于卷烟品牌不合理, 就会造成某一品牌的卷烟大量压库, 造成整个经营活动受阻, 这种产销不对路的状况, 是生产和消费脱节在市场上的具体表现。
涪陵区的卷烟消费者市场, 农村的消费品牌一般是价位在2~5元一包的卷烟品牌上;而城区由于收入较高, 流动人口增多, 消费品牌一般是10~30元一包价位的卷烟品牌上。这就要求我们不但要对卷烟消费的总量进行市场调查和预测, 而且要对卷烟消费的品种在城区及农村不同的各个消费分量进行市场调查和预测。在此基础上, 为卷烟工业公司提供准确的、全面的、系统的调查和预测数据, 在商品总量供求平衡的基础上, 而又满足不同消费层次的消费者的消费需要, 起到非常重要的作用。
1.4 市场调查和预测对客户管理和服务工作起了宏观指导作用, 提高了企业的前瞻性、主动性
社会生产与消费是紧密联系的, 消费者的要求体现在各个方面, 需求的多样化, 最终需求集中体现在市场上。说通俗一点, 一句话就是“市场需要什么, 就要求我们生产, 销售什么”, 这就是社会主义市场经济对企业的要求。这里应该指出的是, 我们不仅要对已有商品的需求进行满足, 而且还要反映出客户对新产品的某种新特点, 如卷烟的类型 (烤烟型或混合型) 、包装 (硬盒或软包) 的需求, 以上这些, 只有且必须通过对消费者市场的调查和预测才能实现。
2 通过市场调查对涪陵区卷烟市场的认识
卷烟销售是烟草公司的主营品种。卷烟, 同其他任何商品一样, 受商品经济规律的支配, 其商品的流转具有一般商品的共性, 同时又具有专卖品的特殊个性, 这就对商品的市场调查和市场预测提出了更高的要求。
涪陵区卷烟市场的性质是消费者市场。消费者市场是由为满足个人生活需要而购买商品的所有个人和家庭组成。它是社会再生产消费环节的具体表现, 是经济活动的最终市场, 对消费者市场的调查和预测, 是市场分析最基础也是最主要的内容。
卷烟消费者市场的几个主要特点:一是消费者市场具有突出的多样性。由于消费者的年龄、性别、职业、收入支出、文化程度、生活地域、传统习惯等方面的不同, 他们会有各种各样的需求, 对不同商品或同种商品不同品种、规格、质量、式样、价格等会产生多样的需求, 在此点上, 卷烟品种和价格表现得尤为突出。二是消费者购买作为具有较明显的可引导性。由于消费的购买决策一般是由自发的、分散的个人或家庭做出的, 卷烟的品牌较多, 吸味及价格差异大, 消费者购买某个品牌的卷烟, 往往需要长期的扶持及促销, 对新品牌的推入市场, 往往需要我们卖方的宣传、介绍和帮助。三是消费者市场的购买具有少量多次的特点, 正如卷烟的零售中, 购买一般以个人为主体, 每次购买量不多、金额不大, 但购买的人次频繁, 即具有商品销售的广泛性及分散性等等。
3 涪陵区2013年卷烟消费市场的预测
以下用回归法具体计算涪陵区2013年卷烟消费市场的预测量。
取中间年为标准年, X为间隔期 (年) , Y为年销量 (箱) , n为取的年数 (奇数) 。
4 市场调查和市场预测, 对我们为客户的管理和服务提出了新的需求
在加强烟草专卖的前提下, 要不断地完善客户关系的管理和服务体系。烟草公司的客户关系管理体系主要体现在零售户的关系管理上, 零售户是连结工商企业与消费者的主要桥梁, 是卷烟产品实现价值转化的关键环节, 是中国烟草巩固市场份额的基础堡垒。那么, 我们该如何建立与不断变化的市场相适应的客户关系管理和服务体系呢?我认为, 应做好以下工作。
4.1 推行分类管理, 以实现行之有效的差异化服务
市场管理总是相对的, 客户有权利享受, 那么也就有义务付出。我们要改变服务理念, 实行个性化服务, 把培育重点客户作为服务的核心内容, 我们要时刻关心重点客户的销售情况, 要拓宽他们的经营空间, 注意余缺调剂, 稳定他们的消费群体, 实现客户增量增收。
4.2 完善客户关系管理和服务体系是网络建设的灵魂
网建的目的是为了服务市场、服务客户。要充分发挥网络优势, 从而实现市场占有。要通过管理和服务, 使客户自觉地成为卷烟产品的推销员、市场的调查员、信息的反馈员。
4.3 树立诚信经营, 共同发展的理念
在对客户管理和服务中, 一定要坚持诚信管理, 要讲究规范, 铸就诚信, 要让客户有归属感。我们要在日常与客户的接触中, 一点一滴的渗透, 一次又一次的真情投放, 只有用真实守信的态度去引导、去付出, 才能获得客户的密切配合, 真诚的回报, 最终实现客户保留、客户忠诚和客户创利的目的。
摘要：随着我国社会主义市场经济的建设和完善, 烟草行业面临的形势发生了深刻的变化, 行业改革和发展的新形势对烟草行业流通环节提出了更新、更高的要求。市场调查和预测对客户管理和服务工作起了宏观指导作用, 提高了企业的前瞻性、主动性。
关键词：市场调查与预测,管理体制,经营活动
参考文献
[1] 刘利兰.市场调查与预测.经济科学出版社, 2007.
[2] 陶剑虹.营销无规则执行有标准.清华大学出版社, 2005.
[3] 烟草专卖法.
市场调研与预测范文第2篇
来源：尾矿处理/尾矿利用/尾矿陶粒/尾矿处理技术/尾矿处理设备-郑州德森环境科技有限公司
土壤修复是指利用物理、化学和生物的方法转移、吸收、降解和转化土壤中的污染物，使其浓度降低到可接受水平，或将有毒有害的污染物转化为无害的物质。从根本上说，污染土壤修复的技术原理可包括为：(1)改变污染物在土壤中的存在形态或同土壤的结合方式，降低其在环境中的可迁移性与生物可利用性;(2)降低土壤中有害物质的浓度。
我国土壤治理的重点分为三类：1.工业污染场地恢复;2.矿区治理及其所相关的水污染治理;3.农田污染治理。其中国家在前两方面技术相对成熟，其中尤其是城市工业污染场地恢复，投资回报率高，市场更加活跃。而农田污染由于范围广、回报小，治理难，收效慢等因素，治理项目仅有寥寥几例，但目前已有盈利案例。我们预计随着土壤修复市场深入发展，治理将逐步覆盖城市工业污染地、矿区和农田三个领域。
一、中国历史积累的土壤修复问题非常严重
不同土壤利用类型点位超标率
2014 年，环保部和国土资源部联合发布了《全国土壤污染状况调查公报》。调查结果显示，全国土壤环境状况总体不容乐观，部分地区土壤污染较重，耕地土壤环境质量堪忧，工矿业废弃地土壤环境问题突出。全国土壤总的点位超标率为 16.1%，其中轻微、轻度、中度和重度污染点位比例分别为 11.2%、2.3%、1.5%和 1.1%。
各类典型地块点位超标率
耕地的点位超标率远高于草地、林地和未利用地，其中轻微污染、轻度污染和中度污染比例都是四类土壤利用类型中最高的，耕地的土壤环境问题最为严重。且各类典型地块的点位超标率分布接近，其中问题较为突出的是重污染企业用地和工业废弃地。污染物类型以无机物为主，有机物次之，复合型污染比重较小。重金属污染中点位超标率最高前三位的是镉、镍和砷，而有机物污染中滴滴涕点位超标率最高，达到了 1.9%。从污染分布情况看，南方污染问题重于北方。
无机污染物点位超标率
有机污染物点位超标率
根据 2004年我国《典型区域土壤环境质量状况探查研究》，以珠三角为例，数据显示该地区近 40%的农田土壤重金属超标，其中 10%严重超标，重金属超标元素主要为：镉、汞、砷、铜、镍。其中，土壤中汞含量超标，超标幅度达到 70%-150%。镍在珠三角地区的超标现象也比较明显，该地区某城市镍超标达到 59.3%。
此外，针对中国工业污染场地表层土壤的调查显示，样本中 PAHs 的最高浓度达到16417mg/kg ，超过我国土壤标准 171倍，超过美国土壤标准 1.7mg/kg 9600 倍;重金属 Pb、Cu 最高平均浓度分别达到 10605 mg/kg、1098 mg/kg，分别超过我国自然土壤背景值 35mg/kg 和 35mg/kg，300 倍和 31 倍，超过国家三级土壤标准 500mg/kg 和400mg/kg，21 倍和 2.7 倍。这种高污染土壤中的污染物会不断向下迁移，最终影响地下水。
同时注意到土壤污染和地下水污染的密不可分特性。在美国国家优先控制场地名录( National Priorities List， NPL) 中，截止2014年共有1157个污染场地实施了修复处理，占名录总数的 69%，其中同时进行土壤和地下水控制、处理的污染场地有 473个，占清单总数的 28%。可见，土壤和地下水均受到污染的场地占有较大比重，这两项污染治理密不可分。目前，我国对地下水污染的研究也刚起步，地下水污染的修复开展较土壤修复工作更少。
根据对我国 12 个城市多处工厂的数据监测：重金属污染方面，Zn 污染上海和沈阳较严重，PAHs污染北京极为严重，Cd浓度沈阳较高，Pb 污染沈阳极为严重，厦门的 Cu和Ni、Cr 污染较严重，青海的 Cr污染问题严峻;有机型污染方面，北京 BTEX污染严重。
二、土壤修复行业市场广阔
根据2014年4月环境保护部和国土资源部发布的《全国土壤污染状况调查公报》显示，全国耕地、林地、草地土壤点位污染物超标率分别为19.4%、10.0%、10.4%，据此估算全国受污染的耕地有2 333万hm2，其中中度污染333万hm2，加上受工业污染土地，土壤污染的面积已经极大。
我国每年因重金属污染的粮食达1 200万t，造成的直接经济损失约为200亿元。2002年，农业部稻米及制品质量监督检验测试中心曾对全国市场稻米进行安全性抽检。结果显示，其中铅超标率为28.4%，镉超标率则为10.3%。南京农业大学教授潘根兴在200
7、2008年分别对全国多个省市的大米采样分析，发现10%左右的大米镉超标，大米铅超标率还有所增加。
2006年至2009年，环境修复的项目增长缓慢，每年的项目少于20个;2010至2013年环境修复的项目有明显增加，每年的项目在20至60个之间;从2014年起，项目数量开始明显增加。
目前，土壤修复行业还处于发展初期，虽然在利好的政策的刺激下，已经有了明显的增长，但每年的项目数量还是比较少。预计在未来的数年内土壤修复行业还会保持增长，特别在《土壤污染防治行动计划》批准后，有可能会出现爆发性的增长。
1、市场分析
中国土壤污染面积大，土壤修复单价高，并且没有为土壤修复配套专门基金也缺乏其它的融资渠道，资金成为制约土壤修复项目开展的关键因素。目前土壤修复资金来源主要为政府，只有部分地理位置好，周边房价高的地块，土壤修复的费用可以在土壤修复完成后，通过建造住宅、商业地产等途径来收回。
在中国土壤污染面积大数量多，而修复资金有限的现实情况下，土壤修复的优先次序成为要问题。根据“近期土壤环境保护和综合治理工作安排”下述几类土壤修复领域，较容易筹集到足够的修复资金，从而在整个土壤修复市场中率先进行：(1)重污染工矿企业和尾矿库周边：土壤修复的责任人明确，经济承受能力强;(2)集中式饮用水源地周边：影响广大人民群众的饮水安全，危害极大，政府必须优先予以解决;(3)危险废弃物堆存场地：单位污染物的修复成本低，土壤修复效率高;(4)城市周边工矿企业搬迁遗留场地：受污染地块经修复后，可以提高开发品质，同时也可以减少对人的危害。
针对市场最活跃的工业污染场地对我国情况进行调查分析可知，以 2012 年为例，中国城市工业企业数约为 30.61 万个，工业用地面积为 6035km2，其中分布于市辖区的企业数占 48.52%。并且注意到，经济越是发达的地区，其工业用地面积占城市用地比例越大，如广东省城市工业用地面积超过 1000 km2，市辖区工业企业数位居全国第一，达到 36173 个。浙江、江苏、上海和山东等东部沿海地区，市辖区工业企业数均超过 1 万个。新疆、青海、海南和西藏等地的工业企业最少，低于 600个。这些工业用地在城市外扩之时，都是外迁后需要土壤修复的潜在市场。
工业场地污染中以下五类最为严重：1.石油化工及炼焦;2.化学原料及化学制品制造;3.医药制造;4.金属冶炼;5.机械制造。对以上五类企业进行调查可知，以 2011年为例，规模化以上企业分别对应为 1974, 22600, 5926, 13507, 23980 个，共占到我国规模以上工业企业总数(32560 个)17.15%。
由此可见，“京津沪+苏浙鲁粤”七地重污染企业数之和可以占到全国的 55%，将这些地区重污染企业数的年数目单独取出进行分析可见下图，从 2009年到 2011年间，关停并转迁的重污染企业数一共 10001 家。
我们假设：1.自从 2011年之后，城市市区里没有新建重污染企业。2.已有的重污染企业中仅有 20%建在目前的市区内。以“京津沪+苏浙鲁粤”七地市区内重污染企业作为我们工业场地土壤修复的有效目标市场，计算得到截止至 2011 年数据，符合要求的企业共7478 个。按照市面了解到每个项目平均规模一千万元计算，我国工业场地污染土壤修复市场规模为 748亿元。
计算得到全国土壤修复先导市场规模，可见大部分先导市场集中在市区的工业污染场地和耕地处。
2、从业公司分析
我国从事环境修复的企业根据企业特点可以归为四类：(1)与环保相关的科研院所及高校，通过强大的科研能力积累技术，并通过成立环境修复事业部或工程公司转投实业，参与污染场地调查评估、承包治理修复工程，在争取项目和技术研发中都具有较大优势。(2)国内专业的环境修复工程公司，它们大多由成熟的环保工程公司为开拓土壤修复市场而专门设立，也有一部分是由地方环保部门、投资公司、其它相关企业转型而来，通常都拥有一定的稀缺资源，注重行业战略布局，公司管理、项目运作方面经验丰富。(3)在全球市场上已经有深厚技术经验积累的外资企业，它们以咨询管理、分析检测等方式参与国内的土壤修复产业;也有与国内的工程公司合作，成立合资公司直接接入土壤修复过程的。(4)大型的工业集团的下属企业，专门从事环境修复业务的部门或子公司。这类公司主要修复被总公司污染的场地，专精于修复
一、两种类的土壤污染，将土壤修复的利润消化于集团内部。
国内的土壤修复企业，无论属于上述哪类，都处于起步状态，都还处于发展时期。在全国的土壤修的修复市场中，并没有出现实力超强的公司，也没有企业在拥有绝对的技术优势。此市场后续的进入者，还是拥有很好的发展机会。
3、技术分析
根据土壤中污染物质的类型，可以将其分为重金属污染和有机物污染。土壤修复的方法主要分为物理、化学、植物、微生物等方法。物理修复技术主要包括土壤淋洗、热脱附、蒸气浸提和异地填埋等技术;化学修复技术主要包括固定一稳定化技术、氧化还原、化学改良、表面活性剂清洗和有机质改良等;植物修复技术主要包括植物富集、固定及降解。由于土壤污染面积大，污染物质种类多，污染组合类型复杂等原因，单项修复技术往往难以达到预定修复目标，多种修复技术相结合是以后的发展方向。
根据污染修复的场所，可以分为原位修复和异位修复。异位修复需要增加土壤挖掘、运输等工序，费用较高，危险废物在运输过程中还存在监管的盲区，该技术也难以解决地下水污染的问题，缺陷较多。尽管现阶段，国内的土壤修复还以异位修复为主，但是以后原位土壤修复将越来越受到重视，相应的技术和专有的机械也会逐次开发出来。
三、土壤修复市场尚无绝对龙头，将经历从大乱到大治过程
2010 年之前，全国涉及重金属污染土壤修复的企业不超过20家，其中真正具备专业能力的只有5家左右。 截止2013年底，中国环保产业协会掌握的企业数量已经超过 300家。据最新统计，目前全国至少有 500 多家相关企业。
我国约 43.75%土壤修复项目规模较小，集中在 5000 万以下。2亿以上相对大规模项目比例仅占 18.75%。
与美国和欧洲分别已修复30283处和80700处污染场地项目相比，我国已修复的场地数不超过 200 个，尚处萌芽阶段。但目前，土壤污染问题严重、民众日益关注环境安全问题、传统产业面临产业转型、关停搬迁等，这些都将给我国土壤修复市场带来巨大的需求。
20 世纪 70 年代，发达国家普遍处于工业高速发展阶段，土壤污染问题随之而来，引发各国政府重视，制定土壤污染治理法律法规。“拉夫河污染事件”使得美国政府开始认识到土壤污染的巨大危害。同时期，日本经济快速增长，工业废水废渣无序排放，土壤污染公害事件发生数起。当时痛痛病、水俣病、第二水俣病、四日市病四大公害，有三起与重金属污染相关。1975 年的东京都铬渣污染事件引起了日本政府对棕地污染的重视。英国则由于大量位于英国南部和东南部的早期大型工业城市中心的土地被工业污染，成为棕色土地，影响难以控制，开始重视土壤污染问题。此外，加拿大、荷兰等发达国家都由于工业化造成棕地污染问题，制定并发布了土壤污染相关法律法规。
发达国家的法律法规与治理机制比较
欧洲 2008年土壤修复市场在各国 GDP的 0.0%-0.3%之间波动。对比我国 2013 年 40 亿的土壤修复市场规模，仅占我国 GDP 的 0.007%。可见我国土壤修复市场规模还有很大上升空间。预期“土十条”的出台，势必会推动土壤修复市场需求增加。
四、土壤修复政策频出，国家重金支持试点项目
我国历年出台法律法规及标准
自14年起，政府频频出台土壤防治相关的技术导则、行动计划等，对土壤防治问题日益重视。2014 年，《土壤污染防治行动计划》通过环保部审议，计划内容包括开展污染地块土壤治理与修复试点、建设 6 个土壤环境保护和污染治理示范区，预计单个示范区用于土壤保护和污染治理的财政投入在 10 亿-15 亿元之间。 2015年，中央下达重金属专项资金 36亿元，支持 30个地方重点区域重金属治理和 37 个重金属土壤污染治理与修复示范工程。9 月 28 日，福建出台《福建省土壤污染防治办法》，填补了地方土壤立法空白。尽管目前法律法规、治理机制建设尚处于初级阶段，但立法速度在这两年明显加快，这无疑释放出国家在宏观政策层面上支持土壤修复行业的积极信号。
2014 年，国家在浙江台州、湖北大冶、湖南石门、广东韶关、广西环江和贵州铜仁等地实施典型区域土壤污染综合治理项目，情况如下：
国家土壤污染综合治理项目
2015 年 7 月，中央财政部下达专项资金约 28亿元，用于重点支持 30 个地市加快推进重金属污染综合防治。中央资金将连续三年对重点区域进行支持。获得支持的地市中，湖南占三分之一强，包括常德市、娄底市、张家界市、长沙市等 11个地市。.我们预计在“十三五”期间国家将重点支持推广土壤修复试点项目，五年计划投资 20000亿元，平均每年 4000亿，希望到 2020年环境情况能得到改善。
市场调研与预测范文第3篇
摘 要：为了预测家庭短期电力负荷，提出一种基于多任务贝叶斯时空高斯过程的电力负荷预测方法，有效地捕捉不同居住社区之间的关联性和家庭之间的局部空间变化。为了更好地捕捉不同居住社区之间关联性，提出了一种新的多任务学习方法，即低秩Dirty模型，通过使用“公共特征集”和“共享低秩结构”来改进多任务贝叶斯时空高斯过程的学习。为了克服低阶dirty模型和高斯过程参数联合估计的困难，提出了一种迭代算法。实验结果表明，与已有的几种方法相比，该方法可以有效地预测电力负荷。
关键词：负荷预测;多任务学习;高斯过程;关联性;低秩结构
DOI：10.15938/j.jhust.2021.04.007
文献标志码：A
0 引 言
负荷预测对于平衡电力供需、避免电网不稳定至关重要[1-4]。短期负荷预测主要是对一小时到一周的用电负荷进行预测，可以指导电力公司和发电厂通过按需发电来调节发电量以满足市场需求[5-9]。然而，由于电网的复杂性和用电量的不确定性，负荷预测仍然具有挑战性。随着新数据分析技术的发展，智能电表等先进数据采集系统的应用，提高了负荷预测水平。近年来，基于机器学习的负荷预测方法得到了越来越多的关注。例如，自回归综合移动平均（autoregressive integrated moving average，ARIMA）模型是最常用的方法之一[10]，多线性回归和高斯过程回归也是电力负荷预测的有效方法[11]。在机器学习领域，支持向量机、人工神经网络是应用广泛的电力负荷预测方法。大多数现有的基于机器学习的负荷预测方法，包括到前面提到的方法都属于单任务学习（single-task learning，STL）方法的范畴。然而，STL方法的预测性能受到数据缺失、测量错误、测量分辨率低的影响。
近年来，在多任务学习框架下，多个模型在多个数据源上联合学习。融合来自多个数据源的用电量数据，为提高负荷预测水平提供了新的契机。Zhang等[12]研究了多任务高斯过程在电力负荷预测中的应用。Fiot等[13]使用了一种基于核的MTL方法，称为低秩输出核学习（low-rank output kernel learning，LR-OKL），用于配电站的中期负荷预测。在机器学习领域，通常采用基于正则化的策略来提取多个数据源之间的相似知识或变化模式，以提高学习性能（称为相关性）。该方法引入了一定的正则化项，将加权惩罚项应用于目标函数的学习[14]。MTL也被开发用来处理高斯过程模型的MTL[15]。虽然先前的研究已经证明了MTL方法的潜力，但是从多个任务中找出数据集之间的相关性仍然是一个巨大的挑战。
从应用角度来看，大量的负荷预测研究仅使用历史用电量数据进行預测。最近，电力负荷预测研究超越了只考虑历史用电量数据的方法，并将天气条件纳入其中，以提高预测精度。系统体系、多网络理论和“智能城市”概念的出现，鼓励了新的研究，这些研究考虑了电力网络与其它基础设施网络的相互依赖性和互联性。该文提出的模型受文[16]的启发，提出了配电网中交通负荷与用电量的关系框架。文[16]对电力和交通负荷的联合预测结果表明，将交通数据和机动车信息作为预测因子可以提高电力负荷预测的准确性。因此，该文采用用电量数据、交通量数据和气象参数相结合作为短期电力负荷预测的预测因子。
该文旨在改进基于多任务学习（MTL）框架的短期负荷预测，其中一个“任务”是指学习每个居民小区的负荷预测模型，“多任务”是指通过融合多个社区的数据，共同学习多个社区的负荷预测模型。具体就是，将城市中多个居住社区在相似条件或设置下的训练数据进行融合，通过探索不同社区间数据模式的相似性，共同学习社区间的相关性。因此，利用关联性概念来描述环境和交通条件对多个居住社区用电量的相似影响是可行的。在居民外出上班的早晨，居民区附近的交通量更大，导致居民家庭用电量减少，直到下午人们回家。此外，由于空调负荷的影响，用电量随环境温度的变化而变化。环境和交通数据对电力消费的影响在一个城市的不同居民社区中有相似之处。此外，可能存在一些特定于社区的信息，例如社区内的局部时空变化，这些信息不在社区之间共享。从方法论的角度来看：①传统的MTL方法，包括基于正则化的方法[17]和基于核的方法[15]，并没有区分在社区间普遍共享的总体趋势和局部时空变化;②基于正则化的MTL方法通过在目标函数中引入一些正则化项来表征相关性，这些正则化项是基于“公共特征集”或“共享低秩结构”，它们只部分地捕捉不同任务之间的关联性。
本文针对现有方法的不足，提出了一种基于多任务贝叶斯时空高斯过程（MT-BSGP）的短期电力负荷预测方法。
1 多任务贝叶斯时空高斯过程（MT-BSGP）
为了预测电力负荷，提出一个用于负荷预测的MT-BSGP。首先，提出了融合社区环境和交通数据的预测模型的结构;然后，建立了估计MT-BSGP的学习问题;再次，介绍了现有的基于正则化的MTL方法;为了提高MT-BSGP的學习性能，提出了LRDM;最后，通过迭代算法学习MTL框架下的模型参数实现LRDM。
1.1 社区预测模型
单个社区的用电量E预测如下：
其中：μ表示用电量数据的平均偏移或趋势模式;η表示数据中相关的随机过程;ε表示噪声，其为正态分布的独立同分布，且均值为零，方差为σ2ε。μ和η反映了数据之间的系统级相关性，可用于提高预测精度。
有很多方法可以扩展η。一种常用的方法是根据用户的用电模式将相似或相关的行为分组到一个簇中。因此，η可以扩展为基于同一簇内消费者数据的预测因子[18]。如果消费者表现为空间聚集模式，η可以用空间相关过程来表征，其原因包括：①电网的拓扑布局和馈线的侧联性。②居住区的人口统计和地形特征，包括土地利用、建筑类型、建筑规模、景观设计、家庭收入水平，从而导致住户的空间相关过程用电模式。例如，一个社区的大多数建筑遵循相似的设计和足迹，由同一个开发商和类似的建筑材料建造，这些材料使建筑具有相似的绝缘、建筑围护结构等，从而导致类似的电力消耗。消费者活动中的相关性进一步导致了相关的用电行为，因为邻近社区中类似环境和交通道路条件导致消费者活动往往是相关的。
上述原因反映了人类-电力系统中导致空间依赖性的系统级原因是全球趋势、空间相关过程（通常是高斯过程）和独立变化的组合。因此，上述模型可以简化为：
式（2）为一个贝叶斯时空高斯过程（Bayesian spatiotemporal Gaussian process，BSGP）模型。GP为高斯过程参数。采用式（2）的一个目的是，在历史数据有限甚至没有数据的情况下预测家庭的电力负荷。大多数的预测方法都需要一定数量的历史记录来记录感兴趣的家庭（或地点）。BSGP模型可以在没有足够历史数据的情况下，利用邻居的信息预测电力负荷。
假设均值μ为与电力消耗相关的变量的线性模型。s表示每个房屋的位置和时间t的索引。μ可以展开为：μ（s，t）=∑i∑jXij（s，t）βj。本文提出的模型受到了文[7]中提供的交通与电网之间因果关系的启发，将这两个变量用于负荷预测。因此，在本文中，设定X为输入变量，可以包含用电量数据、小区附近的交通量（Tr）、温度（T）、湿度（H）和太阳辐射（S）等参数。而且，家庭数量和收入水平等社会经济因素也可以在负荷预测中发挥重要作用，并有可能纳入预测模型。当这些输入数据可用时，它们可作为线性项包含在模型中。此外，生活水平会对平均耗电量以及用电模式的时间波动产生影响。平均生活水平也可以纳入模型中。然而，短期内社区所有家庭的生活水平相对稳定，因此不影响所提出的负荷预测方法的性能。
向量β是输入变量的系数。例如，如果存在M个房屋和τ个的时间点，则μ可以展开为：
其中：n为观测次数;时间序列模型中的时间间隔p由自相关函数（autocorrelation function，ACF）确定。用偏自相关函数（partial autocorrelation function，PACF）求出模型中需要多少个早期观测值。β→=[β1，…，βp+4]表示输入变量对电力消耗的影响，变量的个数为p+4。式（2）中的“GP”项是正态分布，其中均值为0和协方差矩阵为∑GP=（σ2GP|t）exp（-（φ|t）‖si-sj‖2），φ>0，其中∑GP的特征是在每个时间戳上具有房屋不变的公共方差（σ2GP|t）和空间相关函数（k（si，sj;φ））。通常为k（si，sj;φ）选择平方指数相关函数，该函数包含每个时间戳（φ|t）上的衰变参数和两个房屋之间的平方距离（‖si-sj‖2）。
总之，在所提出模型的基础上建立了负荷预测的多任务学习问题，并提出了一种有效的算法来解决该问题，并将在以下各部分中进行介绍。
基于以上提出的模型，所提出的MT-BSGP的总体框架如图1所示。MT-BSGP包括：提出的LRDM，其用于估计在社区间相似的总体平均偏移或趋势模式;一个特定于社区并捕获局部变化和空间相关性的高斯过程（GP）;LRDM和GP之间的迭代估计过程。
1.2 MT-BSGP结构
在MTL框架下，通过融合来自多个社区的数据，可以改进BSGP的估计。通过探索不同社区之间的相关性，提出了MT-BSGP的结构。社区间的相关性体现在环境因素/交通量与用电量之间的相似关系上。因此，在MTL框架下，不同社区的BSGP系数β可以“相似相关”。这种相关性的数学特征将在下面介绍。此外，GP捕获了特定于社区的家庭用电量数据之间的时空相关性。为了描述空间相关性，已有研究将高斯过程应用于负荷预测[19]。
假设存在Z个社区，对于社区l=1，…，Z，提出的MT-BSGP模型结构如下：
MT-BSGP由两个学习目标来估计，包括：①“μ”的MTL;②在每个社区内分别学习“GP”。μ的MTL目标是同时估算β→1，…，β→Z，这里给定每个社区的包含环境、交通和历史用电量的数据X，以及β→1，…，β→Z之间的关系。GP的目标是根据每个社区的数据和相关系数β→l来估计GP参数，而相关系数β→l由MTL估计。学习目标如式（5）所示：
1.3 基于正则化的MTL方法
这部分介绍了线性回归模型（如μ）的基于正则化的MTL方法的公式，并给出了两个常用范数作为学习目标中的正则化项。基于正则化的MTL是为了解决下面的问题：
其中βj，k是β的第j行和第k列。l1，∞正则化器引入一个群稀疏结构，在所有社区中对μ模型进行变量选择;它对每一行的最大绝对值之和进行惩罚，以鼓励β的每行元素有0元素。因此，l1，∞正则化器可以找到一组共同的输入变量，这些变量对不同社区的用电量数据有影响。
2）所有社区的共享低秩结构：
其中σi是通过奇异值分解得到的矩阵β的奇异值。
这两类范数从两个不同的角度捕捉了社区间关联性的信息。本文结合两类范数的相关信息，在下一部分提出了一种改进MT-BSGP方法。
1.4 提出的LRDM
通过将变量系数（β→l）分解为稀疏分量（P→l）和稀疏分量（Q→l），Jalali等提出了一个Dirty模型[5]，如下：
其中使用稀疏分量Q→l懲罚是处理特定于社区的变化，而使用群稀疏分量P→l惩罚则是为了捕捉不同社区模型估计之间的相关性。
受“Dirty”模型和两种捕获相关性信息的范数的启发，该文进一步为矩阵Q→l构造了一个低秩结构，以包含更多群稀疏分量无法捕捉到的社区间相关性信息，从而得到LRDM。LRDM的目标如下：
因此，提出的LRDM旨在将上述两类范数结合起来。特别地，该文提出整合l1，∞和l*范数可以增加在多个社区中获取更多共享信息的机会，并且可以优于现有的仅利用l1，∞或l*来获取相关性的MTL方法。式（11）中提出的LRDM是一个无约束凸优化问题，其函数是非平滑的。这种非平滑性存在于l1，∞或l*中，这给解决式（11）中的LRDM问题带来了挑战。一种解决方法是使用加速近似法[20]，因为它具有最佳的收敛速度和处理大规模非平滑优化问题的能力。
为了估计表征LRDM精度的理论边界，考虑l≥2和n≥1时式（11）的优化问题以及所有任务的训练数据大小相同。同时，定义以下参数：
理论边界的证明类似于文[20]中的推导过程。精度边界的数值估计详见3.3节实验部分。
1.5 MT-BSGP参数估计的迭代算法
为了建立MT-BSGP模型，每个社区需要估计两类参数，包括μl中的β→l，以及GPl中每个时间戳的σ2GPl和φl。学习的挑战在于，β→l应根据MTL框架下所有社区的数据进行联合估算;而GPl是特定于社区的，应根据社区l的数据进行估算。μl估计的任何变化都会直接影响GPl，反之亦然。该文提出了一个迭代算法来联合估计式（5）中的所有参数。
MT-BSGP的流程图如图2所示，其中上标表示迭代次数。在初始化中，第1次迭代时，GP和β→l的参数被赋予零值。为conv指定一个大的数字，并且根据期望的精度确定conv的阈值。另外，还要为λ1（群稀疏分量系数）和λ2（低秩分量系数）设置初始值。在训练阶段，将训练数据（Trr）分成10个相等的子集（Trrk，k=1，…，10），并对任何给定的λ1和λ2进行10次交叉验证，算法1给出了10倍交叉验证。如下所示：
在此基础上，对LRDM进行9个子集训练，然后在第10个子集上进行测试。误差Erk通过λ1和λ2的每个值以及这10个部分中的每个值的均方根误差（RMSE）来估计。E-r（i）是Erk是这10个部分（迭代）的平均误差，即选择λ1和λ2的LRDM的平均误差。该过程适用于λ1和λ2的所有m个建议值。最后，选择最小E-r（i），并确定λ1和λ2的最佳值。在确定训练部分中的λ1和λ2之后，开始学习模型参数的迭代过程。在迭代j中，通过从电力消耗数据中减去在迭代j-1中获得的高斯过程来更新μ模型，并使用所提出的LRDM来估计系数β→l。然后进行收敛性测试，以检查μ的收敛性。根据系数向量的变化是否在预先设定的阈值（ε）内判断收敛性;否则，在进行下一次迭代之前，算法通过从耗电量数据（Yl）中减去迭代j处的估计μ来更新GP。此过程将一直运行，直到通过收敛测试。最后，将预测的用电量与实际值进行比较，得到误差。
2 案例研究
本文所提出的MT-BSGP模型通过安庆市两个居民社区的实际数据进行了验证。电耗数据（kWh）每30min远程测量一次，并由安庆电力公司的电表数据管理系统存储。交通数据来自安庆市交警大队。该市有6个不同的遥测交通监测站点，每30min连续存储一次交通量，安庆市仅收集特定地点和特定日期的当地道路交通数据。此外，环境数据，包括温度、湿度和太阳辐射可通过选定社区的监测记录获得。
为了数据的隐私保护，该文选取安庆市的两个居住社区称为东北社区和东南社区。东北部和东南部社区的测量包括2019年10月、11月和12月每30min收集的50户居民的用电量和环境数据。同时，每小时从同一区域采集交通量并用作预测变量。东北社区的数据量相对较少，这些数据仅在2019年的某些时间在装有交通检测器的地点收集。东北地区只有2019年10月、11月和12月18个工作日的10栋房子的数据。此外，选取东南社区的所有可用数据（50户×92d×48个30min增量=220800个观测值）和东北社区17个工作日（10户×17d×48个30min增量=8160个观测值）作为训练数据。选取东北社区最后一个剩余工作日（10栋房屋×1d×48个30min增量=480个观测值）作为测试数据，该数据不在训练数据范围内。
3 实验结果与分析
该部分验证所提出的MT-BSGP的短期负荷预测性能。提出的模型输入为历史用电量、温度、湿度、太阳辐射和交通量。通过在5%显著性水平上检查ACF和PACF图，时间序列建模的时间间隔p=2。在进行10倍交叉验证后，选择λ1=100和λ2=300。迭代算法经过6次迭代后收敛。采用均方根误差（root mean square error，RMSE）和对称平均绝对百分比误差（symmetric mean absolute percentage error，SMAPE）作为误差指标，即：
式中：y（i）为观测值;y^（i）为预测值;n为观测值总数。RMSE和SMAPE是通过对东北社区所有房屋的预测误差进行汇总得到的。
3.1 多任务学习与单任务学习
该部分首先比较MT-BSGP和BSGP，BSGP只依赖于一个社区的数据，即单任务学习。此外，将提出的MT-BSGP方法与其他的电力预测方法进行了比较，包括ARIMAX、支持向量机（support vector machine，SVM）、随机森林（random forest，RF）和神经网络（neural network，NN）回归。所有这些方法只在东北部社区并使用相同的输入数据（包括电力、天气和交通量）来实现;而MT-BSGP探索了东南社区的类似数据模式，以补充更多信息来预测东北社区的电力。由这些方法得到的RMSE和SMAPE如表1所示。实验结果表明，在单任务结构下，MT-BSGP与ARIMAX相比减少了34%，与BSGP相比减少了22%，与SVM相比减少了20%，与RF相比减少了17%，与NN相比减少了15%。可以看出，多个数据源的组合可以减少MT-BSGP的预测误差。
在性能比较中，对所有的方法进行了优化，并为它们选择了最佳的参数。例如，对于ARIMAX，通过用R编程语言在forecast包的auto函数中搜索可能的模型来选择最佳模型。对于SVM，采用径向基函数核函数，通过10次交叉验证进行参数优化，得到最优参数。在参数优化后，用R语言在randomForest包中实现RF。对于NN，采用多层感知器方法，通过优化隐层参数、每个隐层中的神经元数目和误差函数偏导数的阈值作为停止准则，确定最佳初始值;选取隐层3个神经元的最佳神经网络，阈值为0.01，最大步长为1×107。
图3比较了MT-BSGP预测负荷曲线与实际负荷曲线。从图3可以看出，MT-BSGP方法可以有效地捕捉家庭电力负荷的趋势。
3.2 多任务学习与基于融合数据的学习
MTL并不像合并来自多个社区的数据那么简单。简单的多社区数据融合忽略了社区的独特信息和社区间的差异，从而引入了可能对模型学习过程产生负面影响的信息。然而，MTL探索了数据中的相似模式，并区分了社区间共享的信息和社区特定的信息，从而提高了学习的准确性。当两个数据集具有一定的相似性但也存在显著的差异时，将这些数据集合到单个任务学习框架中通常比在多任务学习框架中分别处理它们的效果差。
图4是MT-BSGP与其他三种方法的比较结果。可以看出，MT-BSGP在融合数据上的性能明显优于SVM、RF和NN。比较表1和图4，使用合并数据进行的学习并没有明显降低RMSE。因此，MTL方法在探索社区间的关联性和不同社区间的知识转移以提高预测精度方面具有重要价值。
3.3 MT-BSGP与MTL方法
本文提出的MT-BSGP方法与三种基于正则化的MTL方法进行了比较，包括Dirty模型[14]、稀疏低秩（sparse-low rank，SLR）[19]和鲁棒（robust）MTL[20]，以及與LR-OKL[13]进行了比较。提出的LRDM与上述基于正则化的MTL方法之间的差异如表2所示。在有GP和没有GP的情况下，使用上述MTL方法获得的结果在表3中给出。实验结果表明，在基于正则化的MTL方法中加入GP可以明显提高预测精度。与SLR+GP相比，MT-BSGP使RMSE降低了22%。实验结果还表明，LRDM的性能比Dirty模型高11%。在Dirty模型中加入共享低秩结构（l*）可以显著提高预测精度，从而说明低秩结构对提高预测精度的贡献。同时，与SLR和Robust方法相比，LRDM的RMSE分别减少了24%和10%。
图5比较了MT-BSGP、BSGP和LR-OKL在工作日随机选择的房屋的预测负荷情况。尽管LR-OKL与表3中所示的其他方法相比，其误差显著降低，但提出的MT-BSGP进一步将RMSE降低了14%，并更好地捕捉了时间数据变化。给定相同的MTL数据源，所提出的MT-BSGP还利用了模型结构的优点。该模型结构被分解为一个μ和一个GP，μ用于捕获社区之间的共享时间相关性，GP对特定于社区的局部变化进行建模。基于分解的模型（μ-GP）优于LR-OKL所采用的集成核方法，因为在LR-OKL方法中为核函数选择合适的参数。实验结果表明，最大误差出现在高峰时段（第33个30min）。该结果很正常，因为峰值负荷是一个相对罕见的事件，每天发生一次，持续时间很短。因此，负荷预测对于高峰负荷的误差通常大于非高峰负荷。从图5可以看出，在全天的总体性能方面，MT-BSGP方法优于其它方法。对于峰值负荷预测，MT-BSGP方法也优于其他方法。图6进一步比较了所有方法的标准差。可以看出，MT-BSGP具有最小的平均RMSE和标准差。
3.4 MT-BSGP与基于聚类的方法
为了体现所提出的MT-BSGP优于基于聚类的方法，将BSGP和MT-BSGP与基于聚类的负荷预测模型[18]进行了比较。根据文[18]，该方法考虑不同的k（例如，k从1到10），并根据获得的最小误差来选择最佳k。给定的k进行k-means聚类后，将LS-SVM应用于每个簇。然后，得到并结合每个簇的预测结果，从而得到最终的估计结果。而且，选择精度最高的k值来确定类的数量。
利用k-means算法对训练数据中的房屋（东南社区50户，东北社区10户）进行聚类，根据其在1到10之间的不同指定“k”下的负荷消耗模式进行聚类。因此，对于每个指定的“k”，所有的房屋都被聚集到k个簇中。然后，对每一个簇进行LS-SVM训练，并对其进行第二天的预测，并记录RMSE。最后，集合每个“k”的误差，并选择导致最小误差的“k”（由LS-SVM获得）。根据文[18]的过程，东南社区选择k=5，东北社区选择k=4。然后，对东南部和东北部的所有簇进行了空间依赖性检验，实验结果表明，东南部的簇4和5以及东北部的簇1和3在簇内确实表现出了空间依赖性。MT-BSGP与其他方法在东南部和东北部具有空间依赖性的簇进行了实验，实验结果如表4所示。从表4看出，在SMAPE方面，BSGP可以将东南社区的簇4和5的精度分别提高22%和20%。在SMAPE方面，在东北社区的簇1和3，BSGP的精度比基于k-means的LS-SVM分别高出9%和7%。因此，在一些空间相关性仍然存在的簇中，考虑GP和空间相关性可以提高预测效果。
4 结 论
为了预测电力短期负荷，提出一种基于MT-BSGP的方法，该方法可以捕捉城市不同居住社区之间的关联性和家庭之间的局部空间变化。为了更好地捕捉不同居住社区之间关联性，提出了一种新的多任务学习方法，即LRDM。该方法通过使用“公共特征集”（ll，∞范数）和“共享低秩结构”（l*范数）来改进MT-BSGP的学习。另外，为了克服LRDM和高斯过程参数联合估计的困难，提出了一种迭代算法。通过采集到的安庆市相关数据进行实验，得到了以下结论：1）与传统的单任务学习方法（ARIMAX、BSGP、SVM、RF和NN）相比，MT-BSGP的性能分别提高了34%、22%、20%、17%和15%;2）所提出的MT-BSGP比基于融合多社区数据的SVM、RF和NN的性能分别高出20%、18%和17%。3）提出的MT-BSGP的性能优于SLR、Dirty、Robust和LR-OKL。因为它在μ中同时使用了“公共特征集”和“共享低秩结构”，故可以跨社区共享;同时采用μ-GP分解结构。4）由于空间依赖性可能仍然存在于某些簇中，因此提出的算法的性能优于基于k-means的LS-SVM方法，而空间依赖性只能由MT-BSGP中的GP捕捉到。在将来的工作中，在电力市场中的动态定价方案中将考虑采用提出的负荷预测方法，以提高能源利用率和成本效益。
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（编辑：温泽宇）
市场调研与预测范文第4篇
市场调查、预测、分析：市场调查、预测、分析也叫"市场调查报告"，是指市场对购买欲望和动机、对商品(或企业)的意见和要求及对商品价格浮动的文字材料。 格式：1.标题。
2.正文：前言、主文(情况、预测、分析、建议)和结语。
3.结尾：调查单位、调查人签名、调查时间等。
市场调研与预测范文第5篇
摘 要：在煤炭等传统能源行业寒冬之际，如何寻求突围成为新的出路。帮助煤炭企业脱困，成为媒体的热点话题，关键是要抓住限产和化解过剩产能等问题。虽然限产后产能有所下降，但是整个煤炭行业仍然供大于求，煤价持续下滑。煤炭企业应收账款增加、融资难度加大、资金运转紧张、减发欠发工资和欠缴社会保险等情况不断出现，行业下行压力仍然较大。煤炭企业由于资金问题也传导到银行金融体系，例如：山西省吕梁市联盛能源有限公司因煤矿业低迷陷入债务危机，如不采取有效措施将会产生不良社会后果。煤炭企业或许只有调整产业结构、延伸传统产业链、改变一煤独大才是实现可持续发展之路。
关键词：煤炭企业；产业结构；可持续发展；创新
我国煤炭行业主体分散不均，传统小煤矿众多导致煤炭产能过剩，上下游产业链薄弱，煤炭清洁利用技术程度低加上新兴能源行业如：太阳能、风能、光伏发电等新技术推广利用等问题是影响我国煤炭现状的重要因素，煤炭企业脱困还需要政府相关部门综合施策。在今年制定的第“十三五”规划期间，煤炭行业发展目标将按照严格控制新增产量和优化现有库存量思路，逐步引导资源枯竭型、产能落后型的煤企及劣质的煤炭产能退出市场，将从煤炭总量上严控新增产能；努力改善现有的煤炭市场供应与需求关系，加强市场供求关系的管理，地方政府严格控制违规建设和生产，同时加快推进高效采煤新技术利用和安全生产。截止今年前10个月，煤炭企业实现利润同比下降62%，行业整体亏损223亿元。鉴于形势从以下几个方面提供一些建议，仅供参考：
一、认清形势，迎难而上，坚定信心迎战危机
当前，我国煤炭市场的产能过剩供大于求，煤炭企业经营发展异常困难，导致部分煤炭企业停产。作为煤炭企业经营者应当认清形势加快调整传统产业结构、改革传统的企业经营思路、以改革创新谋求发展、靠提升管理质量提高效率、力求企业在当前煤炭市场逆流中顺势而为，借势而上，坚定信心迎战危机谋求更好发展机遇。
二、加快产业结构转型，实现绿色可持续发展
煤炭能源作为我国的传统能源，在国民经济的能源消费结构中的基础地位在很长的时期内难以得到根本性改变，煤炭资源在我国储量最丰富的石化资源中占96%。据预测到2050年，煤炭资源的消费量仍占我国石化能源消费结构的55%，煤炭资源保障了中国经济改革开放以来的高速发展需求。
所以作为煤炭企业应坚持以煤炭主体为基础，走多元化发展的根本路径，围绕“煤电材”和“煤焦化”两个循环经济发展产业链条，实现由黑色煤炭绿色发展，高碳经济低碳发展的可持续发展路径。政府应制定相应政策支持大型煤炭企业做大做强，加快推进传统产业结构转型升级，走可持续发展之路，实现煤电、煤焦、煤化、煤机联营机制实现绿色发展。
三、简政放权，政府制定宽松政策扶持煤炭产业发展
以“十三五”规划和科学发展观为指导思想，地方政府因简政放权为本已深陷泥潭的煤炭企业制定扶持政策。由于煤炭企业资金困难部分煤炭企业长期拖欠职工工资和供应商材料款，加强融资性担保机构监管体系建设，不断加大政策支持力度，努力改善外部环境，增强和提升融资性担保机构的整体实力和担保能力，促进融资性担保行业稳健运行和可持续发展，有效缓解煤炭企业融资的困难，对于促进社会稳定和煤炭企业发展具有重要作用。
四、提高企业管理效率，改变传统商业模式
在最近的全国煤炭交易大会上，煤炭行业内各界以“互联网+煤炭”为主题，围绕产业结构调整、市场战略转型就煤炭与互联网如何结合问题提出建议。“互联网+”不因局限于目前流行的淘宝、天猫、京东等O2O电商平台，还应渗透入国民生活的全产业链中。传统煤炭企业因以此为契机将推动煤炭的绿色清洁利用，提高煤炭企业的精细化管理效率，推动改革信息、金融、消费、物流服务等传统商业模式，推广利用云技术促使煤炭消费市场的供需平衡。在实现降低生产成本和精准营销的同时，为地方政府监督产能、调控产量、监管运销、监测环境、征收税费、发布预警预测等提供数据支持，从根本上改变煤炭企业传统煤炭销售弊端，实现重资产的轻资产化管理减员增效压缩销售成本。
五、政府应加快推动煤炭清洁利用技术发展
就目前的煤炭利用水平而言，原煤在经过洗选后使用，可以减少污染物排放降低雾霾形成。据调查我国目前煤炭使用已经全部为洗精煤，正在加快推广动力煤的洗选调质，由于科技发展水平有限入洗率与世界上发达国家相比还有较大的差距。
国家应该推动煤炭企业与高校之间的技术创新合作，提高煤炭洗选加工转化和综合利用水平，从环保角度出发制定严格政策限制高硫、高灰等指标劣质煤炭生产和使用。国家发展改革委员会应对未开采的劣质煤炭资源暂停项目核准，同时压缩在建规模，已投产的要减少产量，限制产能过剩，努力平衡煤炭市场的供需关系。
加快推动采用绿色清洁生产工艺，通过技术升级改造除尘、脱硫、脱硝等装置，努力控制大气污染物排放达标。
加快推动煤化工产业新技术开发使用，例如：华电煤业煤制甲醇通过深加工提炼制芳烃项目，项目建成后为世界首套煤基芳烃工业装置，对于推动相关煤化工技术的发展具有重要意义。
六、创新技术，培养人才，强化驱动助推企业发展
科学技术是第一生产力，创新是第一驱动力。在今后企业的发展中，煤炭企业将继续加快完善和推广新型采煤技术和低碳技术开发利用拓宽煤炭的绿色使用范围。同时，要健全完善合理的人才梯队和人才循环机制，突破瓶颈、积蓄力量，助推煤炭企业发展。
七、结语
鉴于目前全球煤炭资源消费市场的低速增长，不等于煤炭行业在以后的能源消费领域没有了发展空间，发展的关键在于下定决心调整传统产业结构转型跨越发展。国家从宏观角度实行优势资源整合兼并重组调整；延伸上下游产业链特别是“煤电材”、“煤焦化”等综合利用；加快煤炭清洁化利用和可再生能源消费结构调整；加快向煤炭深度加工转化方向调整。相信煤炭行业定会在逆境中得到新生，走向健康的、可持续发展的道路。（作者单位：山西焦煤集团西山煤电多经煤炭运销公司）
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