基于遗传算法的中国清洁能源需求Logistic预测模型

被引：12

作者：

付娟 ^{[1
]}

金菊良 ^{[1
]}

魏一鸣 ^{[2
]}

蒋尚明 ^{[1
]}

机构：

[1] 合肥工业大学土木与水利工程学院

[2] 北京理工大学管理与经济学院

来源：

水电能源科学 | 2010年 / 28卷 / 09期

关键词：

清洁能源需求; 可持续发展; 中长期预测; Logistic模型; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TK011 [];

学科分类号：

080702 ;

摘要：

通过分析中国历年能源需求量变化规律,得出序列近10 a增长趋势与以往明显不同。为准确描述能源需求增长趋势,用整体序列和近10 a序列分别建立Logistic模型,再将两者耦合,并运用遗传算法优化模型参数,由此建立基于遗传算法的能源需求Logistic中长期预测模型。运用该模型对中国2020年能源需求量进行预测,并构建未来社会经济发展情景,结合碳减排目标推求清洁能源需求量,由此建立基于遗传算法的清洁能源Logistic中长期预测模型,并对中国2020年清洁能源需求量进行预测分析。结果表明,该模型物理概念明确,思路清晰,预测结果与中国能源规划目标相符,具有一定的合理性。

引用

页码：175 / 178

页数：4

共 15 条

[1]

中国几种主要能源温室气体排放系数的比较评价研究.[D].马忠海.中国原子能科学研究院.2002, 01

[2]

发展清洁能源应对气候变化.[N].黄勇;.中国环境报.2007,

[3]

能源与国家经济发展.[M].王安建等; 著.地质出版社.2008,

[4]

可再生能源中长期发展规划..国家发展和改革委员会;..2007,