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昨天和大家分享了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)雙碳園區(qū)系列的第十一部分：雙碳園區(qū)綜合核算方法

今天和大家分享第十二部分：雙碳園區(qū)能源需求預(yù)測(cè)方法

能源需求預(yù)測(cè)分為中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)和短期預(yù)測(cè)。中長(zhǎng)期預(yù)測(cè)一般是指預(yù)測(cè)周期為月、年級(jí)別的預(yù)測(cè)，短期預(yù)測(cè)一般為小時(shí)、日、周級(jí)別的預(yù)測(cè)。

1、中長(zhǎng)期能源需求預(yù)測(cè)方法?

針對(duì)園區(qū)的中長(zhǎng)期能源需求預(yù)測(cè)需對(duì)區(qū)域內(nèi)的能源結(jié)構(gòu)、未來能源的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行精確的把握，首先應(yīng)對(duì)各個(gè)能源品種的使用量進(jìn)行拆分和分析，再針對(duì)不同能源品種建模預(yù)測(cè)。

中長(zhǎng)期能源預(yù)測(cè)常采用的方法包括回歸分析預(yù)測(cè)、經(jīng)典技術(shù)預(yù)測(cè)以及機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)等。

1）回歸分析預(yù)測(cè)

回歸分析將能源需求與變量間建立系數(shù)關(guān)系，進(jìn)而進(jìn)行未來使用量的推演，方法包括一元回歸、多元回歸、非線性回歸等。

2）經(jīng)典技術(shù)預(yù)測(cè)

經(jīng)典技術(shù)預(yù)測(cè)采用傳統(tǒng)的能源預(yù)測(cè)方法，根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)推算或結(jié)合需求消費(fèi)彈性系數(shù)進(jìn)行需求量預(yù)測(cè)，考慮因素包括人口/收入增長(zhǎng)、城鎮(zhèn)化率、GDP 增長(zhǎng)率、能源結(jié)構(gòu)變化等宏觀因素。常用方法包括宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型、投入產(chǎn)出模型、CGE 模型等、工程經(jīng)濟(jì)計(jì)算模型、動(dòng)態(tài)能源優(yōu)化模型、能源系統(tǒng)模擬模型等， 混合模型等。

3）機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)

采用機(jī)器學(xué)習(xí)中時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)方法，開展月度、年度的能源需求預(yù)測(cè)，該類模型可將能源使用量的時(shí)間序列分為長(zhǎng)期趨勢(shì)（trend）、季節(jié)變動(dòng)（seasonal）、循環(huán)變動(dòng)（cycling）和隨機(jī)波動(dòng)（irregular）四個(gè)部分，利用能源消費(fèi)變動(dòng)的慣性特征和時(shí)間上的延續(xù)性進(jìn)行預(yù)測(cè)，常用的方法包括 AR 模型、MA 模型、ARMA 模型、ARIMA 模型等。

2、短期能源需求預(yù)測(cè)方法?

短期能源消費(fèi)量受到天氣變化、生產(chǎn)活動(dòng)、節(jié)日類型、季節(jié)特性等多種因素的影響，主要采用人工智能的方法進(jìn)行預(yù)測(cè)，可采用的方法包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、回歸分析、支持向量機(jī)、決策樹、隨機(jī)森林等，可利用能源歷史的能源使用量及外部影響因素，高頻預(yù)測(cè)未來的能源使用量。

短期預(yù)測(cè)方法一般考慮影響因素包括：用戶類型、氣象信息、日歷信息、市場(chǎng)信息等，針對(duì)一定區(qū)域內(nèi)的能源數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化短期預(yù)測(cè)。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)雙碳園區(qū)系列的第十二部分的內(nèi)容就分享到這里，明天和大家分享第十三部分的內(nèi)容：雙碳園區(qū)碳排放預(yù)測(cè)方法及綜合能源調(diào)度技術(shù)

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1、個(gè)人和企業(yè)層面的碳排放管理、碳資產(chǎn)管理培訓(xùn)

2、上市企業(yè)組織層面碳盤查、產(chǎn)品層面碳足跡、碳中和規(guī)劃、碳配額資產(chǎn)托管、國(guó)內(nèi)外碳信用申請(qǐng)和交易（CCER、林業(yè)碳匯、VCS、GS等）