第二节　研究思路与内容

一、研究思路

针对我国能源需求预测问题，从信息源的角度，将信息源分为同源信息和异源信息。其中，将同源信息视同模型信息，异源信息特指不规则事件。在此基础上，本书构建了基于多源信息融合的我国能源需求预测总体框架，并在该框架下用异源信息的预测结果对同源信息融合预测进行调整。其中，同源信息融合主要针对模型信息融合的问题，采用支持向量机回归模型（SVM）作为融合预测模型。针对不规则事件等异源信息预测的问题，采用专家预测系统的方法对异源信息对能源需求的影响进行估计。研究思路如图0-1所示。

图0-1　研究思路

二、研究内容

基于多源信息融合的我国能源需求预测包括以下主要研究内容：

首先是绪论，分析了能源需求预测的背景、意义，指出了能源需求预测中存在的问题，介绍了本书的研究思路和研究内容。

第一章是文献综述。从能源需求预测模型技术提升和预测误差不断改善的角度，以模型和不规则事件为线索，梳理并总结了国内外能源需求预测的相关理论与模型特征。在梳理两条线索中模型类型的基础上，对现有模型存在的问题进行评述，并指出下一步工作的改进方向。

第二章构建了基于多源信息融合的我国能源需求预测总体框架。从我国能源需求序列趋势的特征出发，总结了能源需求预测中存在的问题。从信息源的角度，提出将信息源分为同源信息和异源信息，并将同源信息视为模型预测的信息，给出了信息源的选择原则；异源信息则为不规则事件对能源需求的影响。针对不同的信息源类型，提出了不同的融合预测模型。最后，介绍了本书所采用的预测性能评价指标。

第三章为基于同源信息融合的我国能源需求预测。针对同源信息融合预测的问题，引入了包容性检验方法，提出了模型信息融合预测中单一模型的遴选原则。在此基础上，采用SVM模型对遴选出的单一模型进行融合，对2023—2030年的我国能源需求量进行预测。

第四章为基于异源信息融合的我国能源需求预测。针对不规则事件等异源信息的预测问题，采用专家预测系统的方法来预测异源信息对我国能源需求的影响程度。在构建专家预测系统中，重点设计了知识库和推理机。采用专家预测系统对2023年异源信息对能源需求的影响程度进行预测，并将其作为同源信息融合预测结果的调整，从而得到基于多源信息融合的2023年我国能源需求预测值。

第五章总结了本书的主要研究成果及创新之处，并对后续研究方向进行展望。

[1]黄震，谢晓敏.碳中和愿景下的能源变革［J］.中国科学院院刊，2021，36（9）：1010-1018.

[2]清华大学气候变化与可持续发展研究院.中国长期低碳发展战略与转型路径研究：综合报告［M］.北京：中国环境出版集团，2021.

[3]韩崇昭，朱洪艳，段战胜，等.多源信息融合［M］.北京：清华大学出版社，2006.