【摘 要】
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能源是国家经济发展的重要物质基础，其有效利用程度和消费量是衡量人类生产技术和生活水平的重要标志。近几十年来，在全球经济的持续发展和部分地区供暖和制冷需求增加的影响下，全球一次能源消费总量在持续的增长，2018年的增速创2010年以来新高。与此同时，影响能源需求的因素变得越来越多，其内在复杂性和不规则性也变得越来越高。因此，能源需求的准确预测成为了一个具有挑战性的问题，能够为一个国家或者地区的能源安全规划与战略制定以及经济发展规划做出重大的贡献。
本研究首先引入自适应算子对标准粒子群算法(Part
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能源是国家经济发展的重要物质基础，其有效利用程度和消费量是衡量人类生产技术和生活水平的重要标志。近几十年来，在全球经济的持续发展和部分地区供暖和制冷需求增加的影响下，全球一次能源消费总量在持续的增长，2018年的增速创2010年以来新高。与此同时，影响能源需求的因素变得越来越多，其内在复杂性和不规则性也变得越来越高。因此，能源需求的准确预测成为了一个具有挑战性的问题，能够为一个国家或者地区的能源安全规划与战略制定以及经济发展规划做出重大的贡献。
本研究首先引入自适应算子对标准粒子群算法(Particle Swarm Optimization Algorithm，PSO)的惯性权重和学习因子进行改进，以提高其对搜索空间的探索和开发之间的平衡性。同时，采用非线性函数来构建回声状态网络(Echo State Networks， ESN)储备池内部状态之间的非线性关系。接着，利用APSO对NESN的关键参数进行优化，以构建APSO-NESN组合预测模型。然后，通过美国电力需求预测和湖北工业用电消耗量预测两个对比算例来验证APSO-NESN在能源需求预测方面的有效性。实验结果表明，APSO-NESN模型较GD-ANN、ADE-BPNN、adaboost和adaboost_sp等预测模型具有更高的预测精度。最后，将APSO-NESN组合预测模型应用于广东省工业用电消耗量预测，运用梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree，GBDT)进行输入特征选择，并将APSO-NESN的预测结果与MLR、ESN和PSO-NESN等预测模型的结果进行比较，结果表明该模型在工业用电消耗量的预测上具有优异的表现，可以为国家或者地区在相关能源政策的决策上提供可靠的辅助支持。
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