工业互联网双碳园区系列12——双碳园区能源需求预测方法

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昨天和大家分享了工业互联网双碳园区系列的第十一部分：双碳园区综合核算方法

今天和大家分享第十二部分：双碳园区能源需求预测方法

能源需求预测分为中长期预测和短期预测。中长期预测一般是指预测周期为月、年级别的预测，短期预测一般为小时、日、周级别的预测。

1、中长期能源需求预测方法 

针对园区的中长期能源需求预测需对区域内的能源结构、未来能源的发展趋势进行精确的把握，首先应对各个能源品种的使用量进行拆分和分析，再针对不同能源品种建模预测。

中长期能源预测常采用的方法包括回归分析预测、经典技术预测以及机器学习预测等。

1）回归分析预测

回归分析将能源需求与变量间建立系数关系，进而进行未来使用量的推演，方法包括一元回归、多元回归、非线性回归等。

2）经典技术预测

经典技术预测采用传统的能源预测方法，根据经济发展趋势推算或结合需求消费弹性系数进行需求量预测，考虑因素包括人口/收入增长、城镇化率、GDP 增长率、能源结构变化等宏观因素。常用方法包括宏观计量经济模型、投入产出模型、CGE 模型等、工程经济计算模型、动态能源优化模型、能源系统模拟模型等， 混合模型等。

3）机器学习预测

采用机器学习中时间序列分析预测方法，开展月度、年度的能源需求预测，该类模型可将能源使用量的时间序列分为长期趋势（trend）、季节变动（seasonal）、循环变动（cycling）和随机波动（irregular）四个部分，利用能源消费变动的惯性特征和时间上的延续性进行预测，常用的方法包括 AR 模型、MA 模型、ARMA 模型、ARIMA 模型等。

2、短期能源需求预测方法 

短期能源消费量受到天气变化、生产活动、节日类型、季节特性等多种因素的影响，主要采用人工智能的方法进行预测，可采用的方法包括神经网络、回归分析、支持向量机、决策树、随机森林等，可利用能源历史的能源使用量及外部影响因素，高频预测未来的能源使用量。

短期预测方法一般考虑影响因素包括：用户类型、气象信息、日历信息、市场信息等，针对一定区域内的能源数据进行建模，可实现自动化、智能化短期预测。

工业互联网双碳园区系列的第十二部分的内容就分享到这里，明天和大家分享第十三部分的内容：双碳园区碳排放预测方法及综合能源调度技术

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