能源消费总量随着工业化与城镇化的不断推进而出现迅猛扩张的态势,这也是资源危机与环境危机出现的主要原因。环渤海地区是“一带一路”建设和京津冀协调发展等诸多战略实施的重要载体,充分梳理该地区工业能耗现状及影响因素,实现工业能源消费量精准预测,对于科学制定能源双控的调整策略意义重大。首先,本研究基于能耗总量、能耗结构及能耗强度对环渤海地区工业能耗现状进行研究,从人口规模、经济发展及能源结构三个方面梳理并分析了环渤海地区工业能耗的影响因素。通过灰色关联度分析筛选出总人口、工业增加值、一次能源生产量和火力发电量等四个关键因素,并将其作为工业能源消费量预测模型的输入指标。其次,基于LSTM、GRU和BiLSTM深度学习神经网络构建直线型、含merge函数型及组合型3类11个预测模型,并以MAE、RMSE和MAPE评价模型预测性能。结果表明:merge函数的引入对于降低单一模型的误差有一定促进作用但精度远不及组合模型;WD对原始时间序列分解能够显著提升模型预测精度;WD-BiLSTM在所有预测模型中表现最为优异,适合环渤海地区工业能耗预测,MAPE分别为北京5.62%、天津7.39%、河北6.78%、辽宁2.98%、山东4.49%。最后,本研究基于最优的WD-BiLSTM预测模型对环渤海地区2020-2025年工业能源消费量进行了低增长、基准及高增长三种不同情景的模拟预测。结果显示2025年环渤海地区工业能源消费总量在低增长、基准以及高增长情景下分别达到50421.09、55664.54、62240.73万吨标准煤。并依据此结果提出环渤海地区工业能耗控制的政策组合策略以及区域协同策略。