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我国生物质能源储量丰富,生物质燃料发电前景广阔,但国内生物质发电普遍存在亏损现象,燃料采购成本居高不下,严重阻碍了生物质发电的推广.对生物质燃料进行价格预测分析,对保障生物质燃料发电厂的利益、促进生物质燃料发电产业健康发展具有重要意义.文章利用江苏某生物质发电厂2018年5月至2020年4月共3年的生物质燃料采购数据,运用滑动平均、趋势法、ARIMA模型等多种技术手段构建生物质燃料价格预测模型.运用2020年5月至2021年4月数据对模型进行检验,预测值相对误差均在5％以下,预测误差较小,较为接近真实值.文章采用组合预测模型的方法,能更好地发挥各单一模型的优势,使误差最小化,提高预测正确率以及稳定性.