能源在人类生活中起着不可或缺的作用,准确的能源预测有利于能源部门制定短期计划和长期发展战略,从而有效满足全球能源需求。回声状态网络（Echo State Network,ESN）是对能源数据进行分析和预测的一种高效方法,具有优秀的非线性拟合能力和高效的训练方式。然而,能源数据往往具有时序性、非线性、随机性等特征,使用基本的ESN方法对能源数据进行分析依然存在不足。本文以能源预测为背景,研究基于改进ESN的预测建模与应用,主要内容包括以下四个方面:首先,提出了一种差分进化算法（Differential Evolution,DE）优化ESN的预测模型（DE-ESN）。ESN的储备池替代了传统神经网络的隐含层,在基本ESN中,随机生成的储备池对预测性能有较大影响。因此使用DE对储备池的三个关键参数进行优化,包括储备池规模、稀疏度和谱半径,以确保网络具有良好的性能。本文选取了电力消费量预测的三个实际案例进行实验,实验结果表明DE-ESN模型具有较高的准确性和稳定性,能够有效预测电力消费量。其次,构建了一种深度ESN预测模型（Deep ESN）。现实中的能源数据往往具有非平稳性和非线性的特点,单储备池的ESN可能难以学习到复杂数据中蕴含的规律。因此将深度学习框架引入到基本ESN中,构建了一种多个储备池堆叠的深度ESN模型。本文选取了能源消费量和风力发电量预测的三个实际案例进行实验,实验结果表明Deep ESN模型具有有效且稳定的预测性能。第三,提出了一种基于装袋法（Bootstrap Aggregating,Bagging）的DE优化ESN集成预测模型（BDEESN）。能源数据中存在许多随机干扰因素,基于单个ESN的预测模型泛化能力较弱。集成学习方法通过组合多个同类或异类模型,能够有效提高模型的泛化能力和稳定性。因此将ESN、Bagging和DE相结合,提出了一种集成预测模型,其中改进的ESN为基学习器,Bagging为网络的集成框架,DE用于优化ESN的三个参数。本文选取了能源消费量预测的三个实际案例进行实验,实验结果表明BDEESN模型具有较高的准确性和稳定性,是进行能源消费量预测的合适工具。最后,构建了一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）和DE优化ESN的混合预测模型（VMD-DE-ESN）。风速时间序列具有较强的波动性和非线性,很难直接对其建模。数据分解方法可以将原始序列分解为多个子序列,能够消除原始序列的噪声和挖掘其主要特征。因此将VMD、DE和ESN相结合,构建了一种分而治之的混合预测模型,其中VMD用于分解原始风速序列,DE用于优化ESN的三个参数,改进的ESN用于预测分解得到的每个子序列。本文选取了风速预测的实际案例进行实验,实验结果表明VMD-DE-ESN模型具有较高的准确性和稳定性,是进行风速预测的合适工具。