基于改进PSO-BPNN的湖南省化石能源供需形势研究

摘要：

针对湖南省化石能源供需格局新变化,本文基于滑动窗口法建立了PSO-BP神经网络模型,预测煤炭、原油和天然气三种化石能源的供需形势.根据预测结果,改进的PSO-BPNN模型能够很好地拟合湖南省或其他地区能源供需变化情况,且预测效果优于BPNN、ARIMA和GM(1,1)三种模型.通过对预测结果进行分析,发现虽然三种化石能源的需求增长速度逐渐减弱,但缺口量仍然很大;除无生产能力的原油和天然气的省内保障率为100％ 外,煤炭的省内保障率约为80％;随着天然气的投入使用,预估短期内湖南省化石能源供需形势将步入深刻调整阶段.最后,根据三种化石能源供需发展趋势,本文对预测结果进行了探讨并提出相关建议,为推动湖南省能源改革提供数据、理论支持.

关键词：能源供需;缺口;滑动窗口法;粒子群算法;BP神经网络

所属期刊栏目：30

分类号：F407.22(工业经济理论)

资助基金：国网湖南省电力有限公司科技项目资助;湖南省科技创新平台人才计划资助

在线出版日期：2021-11-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：30-36