能源是国民经济发展的重要物质基础。1978年以来，我国GDP一直保持着较快速度的增长，整个社会的能源需求量越来越大，并于20世纪90年代中后期开始成为能源净进口国，能源在经济发展中的瓶颈作用凸显。这种大背景下，制定科学合理的能源发展战略能有效地保证社会经济的稳定、有序发展，而正确的能源发展战略离不开对能源影响因素的分析以及对能源需求的预测。2000年以来，云南省社会经济发展取得了显著的成绩，但是与之对应的是能源消费量的剧增，尽管每年能源生产量保持了较高的增长率，但是煤、电、油等能源产品的供应依然出现了全面紧张的局面。云南省己步入工业化发展中期，这一轮发展周期正处于高耗能阶段，全社会对能源的需求将越来越大，而省内资源又相对不足，能源紧缺已成为云南省社会经济发展的一大瓶颈。这种情况下，有效的能源需求预测对能源安全、能源投资、能源规划以及保障经济社会持续发展具有重要意义。能源需求预测方法有很多，经常采用的有ARMA模型法、趋势外推法、灰色系统法、指数平滑法、移动平均法、BP神经网络预测等预测方法。不同预测方法各有其优缺点，他们之间并不是相互排斥，而是相互联系、相互补充的。有鉴于此，Bates和Granger提出了组合预测思想。组合预测法能够吸收各个单项预测模型的优点，并有效提高预测精度。本论文首先采用回归模型、GM(1,1)模型以及三次指数平滑模型进行了单项预测，然后采用合作博弈中的shapley值方法确立权重，建立了适合云南省能源需求预测的组合预测模型，对未来10年的能源需求量进行了预测。检验表明，以shapley值确定权重的组合预测模型有效地提高了预测精度，是能源需求预测的有效方法。