湖北省能源消费预测实证研究开题报告

1. 研究目的与意义（文献综述）

能源是人类维系基本生存活动的能量来源，是人类社会得以延续与发展的物质基础，是一个国家或地区经济发展的命脉。纵观人类社会的发展历史，能源作为人类社会发展的能量源泉，它在人类农业发展、工业进步、现代文明的进程中发挥着不可替代的作用，人类的每次文明变革都会伴随着能源的发展与更替，能源的利用推动着人类社会与世界经济不断进步。

“十二五”期间湖北省能源发展取得了较好的成绩，能源消费量稳步增长、能源消费结构进一步优化、能源基础设施更加完善、节能减排成效明显。但国家目前实施能源“双控”，湖北省能源消费总量日益增加，节能目标完成难度不断增加。此外，受煤、油、气等自然资源禀赋限制及水电大规模外送影响，湖北能源对外依存度仍将长期处于高位，能源供应安全保障依然面临较大压力；湖北省省天然气发展相对滞后，风、光资源条件不优，清洁能源增量有限，煤炭的主体能源地位短期内难以改变，加快能源结构调整困难较大；湖北省工业结构偏重，单位产品能耗与国内先进水平存在差距，实现能源消费总量和能耗强度控制目标，推进节能减排任务艰巨；全省人均用能用电远低于全国平均水平，能源普遍服务水平有待进一步提高。因此随着湖北省能源需求量的逐年上升，无疑对一个能源并不充裕的省份提出了严重挑战，同时能源供需矛盾也正威胁着湖北资源节约型社会的发展。因此，正确判断出湖北能源供需现状，有效预测出该省能源的未来供求数据，既对湖北省能源的合理开发和利用提供理论指导，也对湖北省为可持续的经济发展建设具有十分重要的现实意义。

目前，对能源消费的预测主要是通过构建能源消费模型完成的。在某些能源计划应用的领域里，建成的模型可以为规划与政策的制定做出很大贡献。能源消费模型通常是基于历史消费和消费与其他相关变量的关系，如经济，人口，气候指标等构建的。如果模型构建的不合适，对预测对象的估计则会出现偏差，在能源消费这一预测对象上，如果低估了能源消费量，将可能产生对生命和社会经济的潜在破坏，而高估了能源消费量则可能导致能源的闲置与财政资源的浪费。因此，在能源消费上必须进行准确的模型构建，做出合理的预测，制定合适的能源计划，以避免付出高昂的代价。由于能量消费数据的预期性质是非线性的，最好使用可以处理变量之间的非线性的模型，所以时间序列是目前构建能源消费预测模型时最受欢迎的建模技术之一。但是，在日益增长的能源需求与消费下，需要开发一些智能的预测方法与算法。如bp神经网络可以最大限度逼近并模拟任何复杂的非线性函数的特性，并且可以学习和自适应任何不确定的复杂系统，所以选择构建bp神经网络模型，以训练出极度贴近实际情况的模型，来预测未来的能耗量。两种方法构建预测模型的方法都可以获得能源消费的预测，但是各有利弊。为了充分利用单一模型反映的有效信息，克服单一模型的缺陷，减少预测的随机性，提高预测精度，通过时间序列模型和bp神经网络两种方法的结合使用，建立权重可变组合模型，以期得到较两种单一预测模型更好的效果，对湖北省能源消费现状进行合理的分析及预测，对湖北省未来的能源消费计划做出一定贡献。

2. 研究的基本内容与方案

2.1基本内容

文章以湖北省能源消费为主要研究对象，根据前人的研究现状入手，通过梳理国内外能源消费预测研究现状的整体脉络，首先利用主成分分析法研究影响湖北省能源消费主要因素，分别建立arima模型和bp神经网络模型，等权重的arima模型、bp神经网络模型的组合预测模型，以及以标准差法计算出权重的arima模型、bp神经网络模型的组合预测模型。对四个模型的预测精度进行比较，最后得到最佳预测模型。最后根据湖北省能源结构与能源消费现状，给出合理的能源利用和开发建议。

2.2目标

3. 研究计划与安排

第1-2周：根据选题查阅国内外相关的研究论文，并对文献进行梳理总结；

第3周：根据要求完成一篇英文文献的翻译工作；

第4周：根据要求完成毕业论文的开题报告；

4. 参考文献（12篇以上）

[1]b.lspillone,bchateau.themodel for long term energy damand forecasting[j].socio-economic planningsciences.1981，15(2):53-58.

[2]coskunhamzacebi．foeracasting of turkey net electricity energy consumption onsectoral bases[j].energy policy,2007,35(3):

2009-2016.