سیاست‌گذاری انرژی در شرایط بحران؛ بررسی و تحلیل دو متغیر شدت انرژی و مصرف انرژی با رویکرد داده کاوی در ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشیار، گروه اقتصاد، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه حکیم سبزواری، سبزوار، ایران.

2 استادیار، گروه اقتصاد، دانشکده ادبیات و علوم انسانی، دانشگاه حکیم سبزواری، سبزوار، ایران.

چکیده

بررسی مصرف و شدت انرژی از اهمیت بالایی برخوردار است؛ زیرا این دو متغیر تصویری جامع از وضعیت انرژی کشور ارائه داده و نقشی کلیدی در ارزیابی بهره‌وری انرژی و پایداری سیستم‌های انرژی ایفا می‌کنند. این شاخص‌ها نه تنها نشان‌دهنده میزان مصرف و کارایی انرژی هستند، بلکه مستقیماً با تحقق اهداف توسعه پایدار، تأمین دسترسی عادلانه به انرژی، بهبود کیفیت زندگی و حفاظت از محیط‌زیست ارتباط دارند. این پژوهش با رویکرد داده‌کاوی به تحلیل شدت انرژی و مصرف انرژی در ایران پرداخته است. داده‌های سری زمانی بانک جهانی در بازه ۱۹۹۰ تا ۲۰۲۳ برای شناسایی الگوهای مصرف انرژی و شبیه‌سازی رفتار آن‌ها در شرایط مختلف استفاده شده است. یکی از چالش‌های اصلی تحقیق، انتخاب صحیح داده‌هاست که به‌طور مستقیم بر اعتبار نتایج تأثیر می‌گذارد. برای پیش‌پردازش، از تکنیک جایگزینی داده‌های مفقوده مبتنی بر خودرمزگذار جهت تکمیل داده‌های گمشده و استانداردسازی داده‌ها استفاده شده است. همچنین، به منظور تحلیل شباهت‌ها و طبقه‌بندی داده‌ها، از روش‌های مبتنی بر فاصله و شباهت سری‌های زمانی بهره گرفته شده است.
یافته‌ها نشان می‌دهد شدت انرژی ایران به متغیرهای زیست‌محیطی، منابع طبیعی و رفاه اجتماعی وابسته است. تحلیل مصرف کل انرژی نیز نشان می‌دهد که عوامل اقتصادی، زیست‌محیطی و اجتماعی، به‌ویژه مصرف سوخت‌های فسیلی و انتشار گازهای گلخانه‌ای، تأثیرگذار هستند. پژوهش توصیه می‌کند سیاست‌گذاران انرژی در ایران با رویکردی فرابخشی و داده‌محور، متغیرهای اقتصادی، اجتماعی و زیست‌محیطی را در سیاست‌گذاری خود لحاظ کنند تا بتوانند مدیریت بهینه مصرف انرژی، کاهش ناترازی انرژی و تحقق اهداف توسعه پایدار را محقق سازند.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله [English]

Energy Policy in Crisis Conditions: Analysis of Two Variables of Energy Intensity and Energy Consumption with a Data Mining Approach in Iran

نویسندگان [English]

  • Mahdi Goldani 1
  • Morteza Mohammadi 2
  • Seyed Ehsan Alavi 2
1 Associate Professor, Department of Economics, Faculty of Literature and Human Sciences, Hakim Sabzevari University, Sabzevar, Iran.
2 Assistant Professor, Department of Economics, Faculty of Literature and Human Sciences, Hakim Sabzevari University, Sabzevar, Iran.
چکیده [English]

The analysis of energy consumption and intensity is of great importance, as these two variables provide a comprehensive picture of the country's energy status and play a key role in assessing energy efficiency and the sustainability of energy systems. These indicators not only reflect the level of consumption and energy efficiency but are also directly related to achieving sustainable development goals, ensuring equitable access to energy, improving quality of life, and protecting the environment. This study, using a data mining approach, analyzes energy intensity and energy consumption in Iran. Time series data from the World Bank for the period 1990 to 2023 have been used to identify energy consumption patterns and simulate their behavior under different conditions. One of the main challenges of the research is the correct selection of data, which directly affects the validity of the results. For preprocessing, a missing data replacement technique based on autoencoder has been used to complete missing values and standardize the data. Also, to analyze similarities and classify the data, distance-based and time series similarity methods have been applied. The findings show that Iran’s energy intensity depends on environmental variables, natural resources, and social welfare. The analysis of total energy consumption also indicates that economic, environmental, and social factors, especially fossil fuel consumption and greenhouse gas emissions—are influential. The study recommends that energy policymakers in Iran adopt a cross-sectoral and data-driven approach, considering economic, social, and environmental variables in their policymaking to achieve optimal energy management, reduce energy imbalance.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Energy Consumption
  • Energy Intensity
  • Data Mining
  • Energy Policy
  • Time Series Analysis