为实现合理的能源消费总量，优化的能源生产结构，高效的能源利用效率和完善的能源运行机制，在“十三五”期间，广东省给广州市下达了能源消费总量和强度的控制目标:至2020年，能源消费总量控制在6284万吨标准煤以内、年均增速2.1％，万元GDP能耗累计下降19.3％，年均下降4.2％。然而能源消费总量控制的完成情况十分不理想，其主要原因是广州市的能源管理存在诸多不足，需要完善能源精细化管理。能源精细化管理的核心内容是依托数字化能源管理平台，建立能源数据渠道和持续维护的机制，构建完整的能源分析模型体系，为能源决策提供可资参考的数据分析结果，提高能源决策的信息化、科学化和自主化。能源精细化管理的要求主要有:(1)完善的能源数据收集机制与能源分析模型体系，实现相关部门间数据互联互通，满足多部门的数据分析需求。(2)管理对象的精细化，将能源精细化管理落实到行政区、行业、企业层面。(3)多角度的能源数据分析，为能源主管部门的决策提供多维度数据参考。
　　目前广州市能源管理存在的主要问题有:(1)政府部门能源管理体制不够健全，能源相关主管部门的能源管理职能分散，导致部门间协调工作量较大，信息衔接不够畅通。(2)广州市能源主管部门能较好地掌握全市能源现状，但管理方式较为粗放，对行政区和行业的能源管理仍存在不够精细、分析不足的问题。能源主管部门主要从时间角度对关键时间节点的能源指标进行管理，在能源管理过程中对能源空间分布的认知不够深入。缺少基于能源基础数据库的能源分析模型体系研究作支撑。
　　针对广州市能源粗放式管理的问题，本文通过分行政区能源消费预测和分行业月度用电特点研究将广州市能源分析进一步拓展到行政区与行业层面，从时间角度提出相关能源管理建议。为增强能源空间管理能力，能源消费重心分析为广州市空间能源管理提供参考，从空间角度提出能源管理建议。最后为完善能源精细化管理的能源数据收集机制与能源分析模型体系，研究初步提出了能源分析模型体系与能源统计制度的相关建议。主要结论如下:
　　(1)广州市能源消费总量预测采用多种预测方法对2018年广州市能源消费总量进行预测，并进一步应用于2019、2020年的能源消费总量预测。结果表明，在短周期预测、小数据样本的情况下可以通过细化数据区域来使用多种因素对能源消费量进行预警预测。使用多因素的分行政区预测方法比其他方法的预测结果更接近实际值。
　　(2)分行业月度用电特点研究发现，基于广州市分行业月度用电特点、抓住行业用电量风向标子行业，利用存在可相互抵消用电波动的用电组合，在2017年广州市用电量水平下优化行业用电结构和优化用电时间管理总计可减小约2.25亿千瓦时的全社会用电月度峰谷差。
　　(3)能源消费重心分析结果表明:第一，2010-2017年能源消费重心位于天河区东部并持续向南迁移且波动幅度大;第二，能源消费重心与GDP重心的空间重置性较高，但有逐渐减弱的趋势;第三，因素分解模型结果表明能源消费重心南移的主要原因是南沙区人口大量增加、第二产业迅速发展。根据各区因素分解结果预测未来能源消费重心向西南方向移动。而理想的移动方向为西北方向，可令各要素之间的空间耦合性增强并大幅改善空间不均衡性。
　　(4)作者初步提出了能源分析模型体系，该模型体系分别将行政区、行业和企业作为研究主体提出相应的分析模型与分析内容以满足各类服务对象的数据分析需求。体系将分行政区能源消费预测、分行业月度用电特点研究、能源消费重心分析囊括其中，并根据政府决策主体的需求提出多种模型组合，为新的能源分析方法提供展望。
　　研究从分行政区能源分析、分行业用电分析、能源空间分析的角度完善了能源分析模型体系，为能源精细化管理充实了能源分析方法和模型基础。各研究方法从研究对象、研究角度、方法应用等方面实现了对原有研究的拓展，使其符合广州市能源精细化管理需求。作者对广州市能源精细化进行实证研究，并分别从时间角度和空间角度分别对能源精细化管理提出了建议。研究也为广州市能源精细化管理提供了新的管理功能和管理思路。
　　本研究仅从三个方面提供了一些拓展思路，各分析方法、分析模型之间的互联互通以及研究深度还远远不足以满足能源主管部门与相关部门的需求。今后还需从方法的延伸性和组合性角度进行深入探讨进一步细化能源管理对象、增加能源分析角度、完善能源分析模型体系。