导读:本文包含了能源需求预测论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:需求预测,能源,模型,新能源,能源消费,信息源,数据。
能源需求预测论文文献综述
姚金楠[1]（2019）在《“机器学习”或将破解家庭能源需求预测难题》一文中研究指出在燃气中混入20%的氢气用于家庭烹饪、取暖等常规用能，英国的这一试点项目能够减排多少二氧化碳？有多少英国家庭愿意参与这项试点项目？能源种类的改变是否会带来不同的用能体验？在苏格兰，计划建设的28兆瓦Kilbraur风电场项目承诺，建成后将为周边4公里范围(本文来源于《中国能源报》期刊2019-12-02）
翁智雄,马忠玉,葛察忠,蔡松锋,程翠云[2]（2019）在《不同经济发展路径下的能源需求与碳排放预测——基于河北省的分析》一文中研究指出运用协整检验和马尔科夫链等方法研究不同经济增长路径下河北省2017～2035年的能源需求与结构、CO_2排放情况.结果显示:经济增长对能源需求具有明显的拉动作用.低速增长情景下,河北2035年的人均能源消费量与能源消费总量将分别达到5.261tce和41613.294万tce,而高速情景下则分别为7.618tce和60258.456万tce.河北未来的能源结构将长期保持相对稳定的状态,煤炭在能源结构中的绝对份额短期内难以改变,预计到2035年煤炭的消费占比仍将达到88.16%.河北的CO_2排放量将依然长期保持增长趋势.高速情景下,预计CO_2排放量将从2017年的87699.314万t增加至2035年的159117.415万t,分别是同期低速增长情景下的1.01倍和1.45倍.应保持经济合理增长,优化能源消费结构,调整产业布局,培育和发展新动能.(本文来源于《中国环境科学》期刊2019年08期）
陈睿,饶政华,廖胜明[3]（2019）在《数据有限区域中长期能源需求预测的混合LEAP建模方法（英文）》一文中研究指出准确的长期能源需求预测对于能源规划和决策至关重要。然而,由于能源数据收集和统计方法不完善,许多区域的可用于能源需求预测的数据通常有限。本文在文献综述的基础上,提出了一种基于长期替代能源规划模型(LEAP)的混合建模方法,以提高这些区域能源需求预测的准确性。以中国湖南省为例,应用该混合模型对不同行业未来可能的能源需求和节能潜力进行了估算。基于Sankey能流图确定LEAP模型结构,采用Lesline矩阵和自回归移动平均(ARIMA)模型分别预测人口、产业结构和运输周转率。采用蒙特卡罗方法评估预测结果的不确定性。研究结果表明,混合模型结合情景分析对统计数据有限区域的长期能源需求提供了相对准确的预测,2030年基础情景下能源需求概率分布的平均标准差不超过0.15。预测结果可为识别节能潜力和制定能源发展路径提供参考依据。(本文来源于《Journal of Central South University》期刊2019年08期）
袁小晶,马哲,李建武[4]（2019）在《中国新能源汽车产业锂资源需求预测及建议》一文中研究指出新能源汽车的发展带动了锂资源需求的大幅增长,核心的动力电池为消耗锂的主要部件。本文根据产业发展政策以及动力电池技术路径,对各类新能源汽车的年产量、电池装配比例、动力电池容量等参数分别进行分析,最终预测2030年我国新能源汽车对锂资源的需求量将达58.2万t。由于国内锂资源的供需存在较大缺口,建议提升本土开发技术,降低对外依存度;完善回收技术,减小供应风险;提高电池制造中的材料利用率,缓解供应压力。(本文来源于《中国矿业》期刊2019年08期）
张鹍鹏,刘鼎,谢秉磊[5]（2019）在《深圳市纯电动新能源汽车维保服务网点的需求预测》一文中研究指出文章研究了深圳市纯电动新能源汽车的维护服务网点需求预测问题,考虑了新能源汽车的定义、分类,纯电动车的保养需求,给出了深圳新能源车的维保现状、问题及趋势,对维保服务网点需求进行了预测,并给出了实施建议。(本文来源于《汽车实用技术》期刊2019年13期）
谢和平,吴立新,郑德志[6]（2019）在《2025年中国能源消费及煤炭需求预测》一文中研究指出煤炭在相当长时间内依然是我国最重要的能源资源,为预测未来我国能源消费结构,尤其是煤炭消费需求,以更好的指导煤炭工业发展,系统分析了中国近20 a经济发展、各分能源消费、能源弹性系数等变化特点,根据变化情况对经济发展、能源消费和弹性系数等进行了阶段划分。采用弹性系数法预测了2025年中国能源消费总需求;提出了煤炭等各分能源增量对能源消费弹性系数贡献值的概念和计算公式,并采用分能源增量贡献值法测算了2025年我国煤炭、石油、天然气和非化石能源消费需求。研究表明:2000—2025年,我国经济发展可划分为规模速度型、中高速增长型和质量效率型增长3个阶段;能源消费总量可划分为更多依靠高耗能重工业的粗放发展、粗放发展向高质量发展过渡和新常态高质量发展3个阶段;能源消费弹性系数以及分能源增量贡献值也明显呈现出3个阶段特征。研究认为2025年中国能源消费需求为55亿～56亿t标准煤。其中,煤炭、石油、天然气、非化石能源消费需求分别为28亿～29亿t标准煤、11亿t标准煤、6亿t标准煤、10亿t标准煤,分别占能源消费总量的50%～52%,20%,11%,18%。中国能源消费结构将进一步优化,煤炭占比由2007年最高72.5%降至2018年59%,2025年进一步降到50%～52%;非化石能源占比由2018年的14.3%增加至2025年的18%。(本文来源于《煤炭学报》期刊2019年07期）
冯雪,张金锁,杨涛[7]（2019）在《基于多源信息融合的我国能源需求预测理论框架》一文中研究指出已有预测模型所捕捉我国能源需求变动趋势的信息有限。文章从信息源的角度出发,提出将影响能源需求的信息源分为同源信息和异源信息,并给出了信息源的选择原则。针对不同的信息源类型,提出了不同的融合预测框架。在此基础上,提出了基于多源信息融合的我国能源需求预测理论框架。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年12期）
冯烽,白重恩[8]（2019）在《广东省能源需求预测与碳排放达峰路径研究——基于混合单位能源投入产出模型》一文中研究指出广东省是中国改革开放的先行地区和典型省份,其碳达峰的路径对于中国2030年实现碳达峰具有重要的研判意义。作者在编制广东省含能源实物流量能源投入产出表的基础上,基于混合单位投入产出模型和RAS投入产出更新技术,结合广东省的发展实际和能耗"双控"约束性指标,对广东省未来的能源需求与二氧化碳排放进行了预测。结果表明:(1)非金属矿物制品业等5个行业是广东省直接能耗和完全能耗的"双高"行业,建筑业则是由于高能源密度的中间投入而成为高完全能耗行业。(2)随着经济增速的回落,广东省能源需求与二氧化碳排放的达峰时间在很大程度上取决于能效改善的速度,2030年以前能源效率改善的速度对于广东省能否如期实现既定的节能减排目标最为关键。(3)在经济增长基准情景下,如果单位GDP能耗年下降3%,可于2028年实现碳达峰,峰值约为62732万吨二氧化碳;如果单位GDP能耗年下降4%,则能源需求和碳排放将分别于2027年、2022年达峰;相对温和的减排路径是,单位GDP能耗在"十叁五""十四五""十五五"期间均下降17%,"十六五""十七五"期间分别下降16%、15%,可使能源需求于2028年达峰,峰值约为36806万吨标准煤,碳排放于2025年达峰,峰值约为58991万吨二氧化碳。(本文来源于《城市与环境研究》期刊2019年02期）
卢捷[9]（2019）在《基于改进GM(1,N)模型的江苏省能源需求预测研究》一文中研究指出预测是根据客观事物的过去和现在的发展规律,借助于科学的方法对其未来的发展趋势和状况进行描述和分析,并形成科学的假设和判断。灰色系统理论创立30多年来,已经形成了较为完善的理论体系。作为灰色理论重要研究方向之一,灰色预测在各个领域都得到了广泛的应用。灰色预测模型,是通过不完全的,较少量的系统信息,根据特定的具体情况建立起与实际符合的数学模型并作出预测的一种方法。在日常生活中,当我们需要制定发展方针和具体政策,或者对一些重要的问题进行分析决策时,都需要运用科学的方法进行预测。而灰色预测方法经过长时间的发展,其科学性与准确性都经受了检验,并被学者们不断改进,在预测领域扮演着极其重要的角色。GM(1,N)作为灰色预测中应用广泛的模型,被应用到各种实际场景中。然而,经典GM(1,N)模型存在一定的缺点。例如预测精度不是很稳定,有时甚至会出现偏差。为此,学者们从不同角度进行了一定程度的改进,但这些优化方法大多都是针对某一方面进行的改进,故具有片面性的缺点。鉴于以上存在的问题,文章提出了一种组合优化方法:同时考虑相关因素间的交互效应、以及虚拟变量对特征序列的影响,并对模型背景值进行优化,讨论新模型的参数求解方法与应用。结合江苏省能源需求数据,分别应用经典模型、仅含交互效应的模型、仅含虚拟变量控制的模型和改进后的GM(1,N)模型进行计算和误差对比,验证了改进后的模型精度要显着优于其他模型,并用改进后的模型对江苏省未来能源需求进行预测。(本文来源于《江南大学》期刊2019-06-01）
王春春[10]（2019）在《基于指数分解与LEAP模型的福建省能源需求及CO_2排放预测研究》一文中研究指出能源是人类生产生活重要的物质基础,改革开放以来福建经济取得了巨大的进步,与此同时能源消费量也显着增加。随着工业化和城市化的持续深入推进,福建能源消费量在未来相当长的时间内仍将保持快速增长。然而,能源消费的快速增长,不仅给能源供应系统带来巨大挑战,也产生大量CO2造成全球变暖。为此,我国制定了一系列的能源环境发展目标,如2020、2030年CO2排放强度在2005年的基础上下降40%-45%和60%-65%,争取在2030年之前尽早达峰等。福建省也结合自身条件,制定了“十叁五”期间CO2排放强度下降19.5%,能源消费总量控制在1.45亿吨标煤左右,提高非化石能源占比等目标。通过对福建能源环境系统进行全面研究,挖掘福建省能源生产与消费不合理之处,科学预测能源消费和CO2排放总量,这对福建科学制定能源和环境发展规划,实现相应发展目标具有重要的理论和现实意义。本文首先从总量、强度、结构等层面对能源消费现状进行分析,借鉴IPCC清单指南推荐的方法2,核算福建省能源消费产生的CO2排放总量。而后采用多层对数平均迪氏分解模型(Multilayer-hierarchical Logarithmic Mean Divisia Index,M-H LMDI),对福建省2000到2015年间的能源消费和CO2排放总量变化进行回顾性分解分析,找出能源消费和CO2排放总量变化的关键影响因素。最后耦合因素分解结果,对关键不确定性因素进行科学设定,借助长期能源规划替代模型(Long-range Energy Alternatives Planning System,LEAP),运用情景分析法设置低模式(Low Development Scenario LDS)、中模式(Medium Development Scenario MDS)和高模式(High Development Scenario HDS)叁种发展情景,对福建省2016到2030年的能源消费及C02排放进行情景预测。通过多种发展路径的对比,评估福建省的节能减排潜力,探索节能减排的新领域和新方向,为福建省能源-经济-环境系统协调发展提供路径选择和政策建议。研究结果表明:2000-2015年间,能源消费总量的关键影响因素主要包括:经济规模、终端能源强度、经济结构、终端能源结构,它们贡献度分别为143.89%、-62.86%、10.09%、13.42%;C02排放总量的关键影响因素主要包括:经济规模、终端能源强度、一次能源结构、经济结构、终端能源结构,它们的贡献度分别为149.04%、-60.56%、-5.25%、9.85%、11.26%;2005-2015年间福建节能减排取得了明显的成效,能源强度和CO2排放强度分别下降了34%、38%;HDS、MDS和LDS叁种发展情景下2020年福建省能源消费量分别为1.46、1.40、1.37亿吨标准煤,CO2排放强度分别下降20%、22%和26%,福建很有可能实现“十叁五”期间的能源总量及CO2排放强度控制目标;叁种情景下福建2030年的一次能源消费量分别为:1.79、1.55、1.36亿吨标准煤,CO2排放总量分别为2.85、2.33、1.96亿吨,其中LDS和MDS分别在2020和2025年实现了CO2排放达峰的目标;研究还发现随着福建产业结构和一次能源结构的优化,结构性节能减排具有较大的发展潜力,在2016-2030年间对CO2排放总量的相对贡献度分别为-7.68%、-6.38%,成为CO2减排的第二、第叁驱动因素。经过以上分析,研究最终为福建能源供应与消费体系提出以下政策建议:合理设定经济发展目标,避免过度追求经济的快速发展;大力发展核电、风电和光伏发电提高清洁能源供给;积极推广热电联产,提高热电厂的能源转换效率;持续推进节能减排技术,降低终端能源强度;积极主动发展第叁产业,优化国民经济结构。(本文来源于《南京大学》期刊2019-05-01）
能源需求预测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
运用协整检验和马尔科夫链等方法研究不同经济增长路径下河北省2017～2035年的能源需求与结构、CO_2排放情况.结果显示:经济增长对能源需求具有明显的拉动作用.低速增长情景下,河北2035年的人均能源消费量与能源消费总量将分别达到5.261tce和41613.294万tce,而高速情景下则分别为7.618tce和60258.456万tce.河北未来的能源结构将长期保持相对稳定的状态,煤炭在能源结构中的绝对份额短期内难以改变,预计到2035年煤炭的消费占比仍将达到88.16%.河北的CO_2排放量将依然长期保持增长趋势.高速情景下,预计CO_2排放量将从2017年的87699.314万t增加至2035年的159117.415万t,分别是同期低速增长情景下的1.01倍和1.45倍.应保持经济合理增长,优化能源消费结构,调整产业布局,培育和发展新动能.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
能源需求预测论文参考文献
[1].姚金楠.“机器学习”或将破解家庭能源需求预测难题[N].中国能源报.2019
[2].翁智雄,马忠玉,葛察忠,蔡松锋,程翠云.不同经济发展路径下的能源需求与碳排放预测——基于河北省的分析[J].中国环境科学.2019
[3].陈睿,饶政华,廖胜明.数据有限区域中长期能源需求预测的混合LEAP建模方法（英文）[J].JournalofCentralSouthUniversity.2019
[4].袁小晶,马哲,李建武.中国新能源汽车产业锂资源需求预测及建议[J].中国矿业.2019
[5].张鹍鹏,刘鼎,谢秉磊.深圳市纯电动新能源汽车维保服务网点的需求预测[J].汽车实用技术.2019
[6].谢和平,吴立新,郑德志.2025年中国能源消费及煤炭需求预测[J].煤炭学报.2019
[7].冯雪,张金锁,杨涛.基于多源信息融合的我国能源需求预测理论框架[J].统计与决策.2019
[8].冯烽,白重恩.广东省能源需求预测与碳排放达峰路径研究——基于混合单位能源投入产出模型[J].城市与环境研究.2019
[9].卢捷.基于改进GM(1,N)模型的江苏省能源需求预测研究[D].江南大学.2019
[10].王春春.基于指数分解与LEAP模型的福建省能源需求及CO_2排放预测研究[D].南京大学.2019
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