C题--国内外能源需求预测模型研究综述

资 源 简 介

C题--国内外能源需求预测模型研究综述

详 情 说 明

能源需求预测模型研究一直是能源经济与管理领域的重要课题。本文综述了国内外在能源需求预测方法上的主要研究进展。

传统预测方法主要包括时间序列分析、回归分析等统计学方法。这些方法基于历史数据建立数学模型，适用于短期预测场景。其中ARIMA模型在能源需求时间序列预测中表现稳定，但难以处理非线性关系。

随着技术进步，机器学习方法逐渐应用于能源需求预测领域。支持向量机(SVM)可以较好地处理小样本非线性问题；神经网络模型特别是LSTM网络，因其优秀的时序数据处理能力，在中长期预测中展现出优势。

近年来，组合模型成为研究热点。通过将不同模型的优势结合，如将统计方法与机器学习方法集成，或引入分解算法预处理数据，显著提升了预测精度。国外研究更注重模型在气候变化、政策影响等复杂场景下的适应性。

国内研究则侧重于结合中国特色的能源结构特点，考虑工业化进程、城镇化发展等因素。随着碳中和目标的提出，新能源消纳、碳排放约束等新变量也被纳入预测模型。未来研究趋势将更加关注多源数据融合、不确定性处理和情景分析等方面。