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面向能源数据的灰色季节模型构建及其预测应用

面向能源数据的灰色季节模型构建及其预测应用

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作者：成雨珂常州大学

学位级别：硕士

能源预测是针对各种能源的供求量及其未来状况的推测。能源预测,可以建立能源消耗与环境保护之间的关系,有针对性地调整能源结构和工业布局。我国能源消费总量不断上升,科学准确地预测能源供求量尤为重要,做好能源消费及产量水平的分析... 详细信息

能源预测是针对各种能源的供求量及其未来状况的推测。能源预测,可以建立能源消耗与环境保护之间的关系,有针对性地调整能源结构和工业布局。我国能源消费总量不断上升,科学准确地预测能源供求量尤为重要,做好能源消费及产量水平的分析与预测,对于促进能源工业的发展有十分重要的意义。各种电源的装机容量规划、能源传输线路规划等能源战略制定都需要以科学、合理的能源需求预测结果作为参考。但由于能源时间序列具有复杂的特征,这给能源的精准预测造成了困难。为了提高对能源系统预测的精准度。本文使用对数据无特定要求,且在各种预测问题中具有重要地位的灰色模型来预测能源时间序列。为更好地解决能源精准预测问题,本文构建的非线性灰色季节模型有效的处理了能源系统的非线性、季节性、时间趋势性等复杂特征,能够对能源生产及消费做出精准预测,在此基础上,对未来能源发展给出政策建议。鉴于能源序列具有一定趋势性、季节性、非线性等特征,本研究充分考虑统计计量模型、人工智能模型以及灰色模型的预测强度,建立最小二乘支持向量回归灰色季节预测模型(GSLSSVR)用于三个能源案例的预测并将其推广至月度货物吞吐量预测以验证GSLSSVR模型的普适性。随后,在灰色季节最小二乘支持向量机(GSLSSVR)的基础上,引入时间趋势项,构建灰色季节趋势最小二乘支持向量机(gstlssvr)模型,利用The last block validation和网格搜索法寻找最优超参数。选取趋势特征不同的两个能源案例进行分析,并与一些基准模型比较,验证了新模型的有效性和适用性且得出加入了时间趋势项的gstlssvr模型与GSLSSVR模型相比,对能源序列具有更高的预测精准度。此外,也分析了样本大小对各个模型建模精度的影响。本研究依据多个精度评估准则,对比分析两个新模型和竞争模型对能源生产及消费序列的预测精度。结果表明,与其它的灰色模型、统计计量模型及人工智能模型相比,本文提出的新模型针对能源预测具有更高的模拟和预测精度以及预测稳定性,且能较好地拟合能源生产及消费的季节周期性和非线性波动等变化特点。最后,为了预测国家未来三年内能源供求变化趋势,以便相关部门提前做好能源安排部署,使用gstlssvr模型对我国近十年能源消费总量以及能源生产总量进行建模分析并预测了未来三年的能源生产及消费走向。实证结果得出我国目前处于且未来三年仍将能源供不应求的状态,为此提出相关政策建议。基于本文研究结果以及国家未来三年将处于能源供不应求的局面,提出以下三点建议:首先,我国能源生产及消费将不断增加,呈现出供不应求的现状。基于此,我国应推动能源消费革命,开创节约高效新格局,应从根本上抑制不合理消费,大幅度提高能源利用效率,加快形成能源节约型社会;其次,除了推动能源供给革命外,我国还应立足资源国情,实施能源供给侧结构性改革,推进煤炭转型发展,提高非常规油气规模化开发水平,大力发展非化石能源,完善输配网络和储备系统,优化能源供应结构,形成多轮驱动、安全可持续的能源供应体系。最后,本次研究结果证明了,灰色系统预测是解决能源系统预测问题的有效工具,预测结果是科学地规划未来能源供给策略的重要依据。因此,国家应加强对于能源预测模型的学术研发投入,推动产学研相结合。

关键词： GSLSSVR模型 gstlssvr模型非线性特征季节波动能源预测

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