基于遗传算法的中国清洁能源需求Logistic预测模型

• 作者: 付娟 蒋尚明 金菊良 魏一鸣
• 来源期刊: 水电能源科学
• 学科: 工学
• 关键词: 清洁能源需求 可持续发展 中长期预测 Logistic模型 遗传算法
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 175-178
• 页数: 4页
• 分类号: TK011
• 语种: 中文

摘要

通过分析中国历年能源需求量变化规律,得出序列近10 a增长趋势与以往明显不同.为准确描述能源需求增长趋势,用整体序列和近10 a序列分别建立Logistic模型,再将两者耦合,并运用遗传算法优化模型参数,由此建立基于遗传算法的能源需求Logistic中长期预测模型.运用该模型对中国2020年能源需求量进行预测,并构建未来社会经济发展情景,结合碳减排目标推求清洁能源需求量,由此建立基于遗传算法的清洁能源Logistic中长期预测模型,并对中国2020年清洁能源需求量进行预测分析.结果表明,该模型物理概念明确,思路清晰,预测结果与中国能源规划目标相符,具有一定的合理性.