【摘 要】
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准确的长期能源需求预测对于能源规划和决策至关重要。然而,由于能源数据收集和统计方法不完善,许多区域的可用于能源需求预测的数据通常有限。本文在文献综述的基础上,提出
【机 构】
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School of Energy Science and Engineering, Central South University;
【出 处】
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Journal of Central South University
【基金项目】
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Project(51606225) supported by the National Natural Science Foundation of China;Project(2016JJ2144) supported by Hunan Provincial Natural Science Foundation of China;Project(502221703) supported by
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准确的长期能源需求预测对于能源规划和决策至关重要。然而,由于能源数据收集和统计方法不完善,许多区域的可用于能源需求预测的数据通常有限。本文在文献综述的基础上,提出了一种基于长期替代能源规划模型(LEAP)的混合建模方法,以提高这些区域能源需求预测的准确性。以中国湖南省为例,应用该混合模型对不同行业未来可能的能源需求和节能潜力进行了估算。基于Sankey能流图确定LEAP模型结构,采用Lesline矩阵和自回归移动平均(ARIMA)模型分别预测人口、产业结构和运输周转率。采用蒙特卡罗方法评估预测结果的不确定性。研究结果表明,混合模型结合情景分析对统计数据有限区域的长期能源需求提供了相对准确的预测,2030年基础情景下能源需求概率分布的平均标准差不超过0.15。预测结果可为识别节能潜力和制定能源发展路径提供参考依据。
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