能源是人类生存繁衍、社会繁荣进步、国民经济发展和人民生活水平提高的重要物质基础。对能源消费量进行准确的预测,有利于国民经济平稳较快的发展,有利于加快能源行业健康发展,有利于制定完善的能源规划,因此对能源消费量的准确预测十分重要和必要。中国是世界煤炭生产和消费大国之一,煤炭在我国一次能源消费量占70%左右,如何更好地对煤炭消费进行预测,已成为关系国民经济可持续发展的重要问题。本文首先分析了目前世界上应用于煤炭消费预测的模型和方法,及此领域的研究现状;其次就我国目前的煤炭供需现况及其主要影响因素作了较为深刻地论述;然后介绍了能源预测的基本原则与步骤,并对所选取的预测模型和方法的原理进行了深入的剖析。而后重点是应用神经网络模型、灰色预测模型、ARMA模型、部门分析法模型进行中国煤炭消费量的预测,进行影响煤炭消费量因素的分析,根据不同模型的特点选择不同的指标和历史数据建立相应的模型,分别预测出2007-2012年煤炭消费量,并对预测结果进行分析。最后将预测模型实际地应用于预测系统中,探讨模型与Agent的关系,并对基于Agent的中国煤炭消费预测原型系统进行设计和实现。通过对我国煤炭消费量预测模型的研究及应用和基于Agent的分析设计,将给我国建立统一的能源需求预测系统一些启发,同时也为可我国煤炭政策的制定提供一些参考,使我国煤炭政策的制定更为科学有效。