袁锐莹　蒋荣飞　李昌恒

摘 要：本文以美国和墨西哥边界上四个州California （CA）、 Arizona （AZ）、New Mexico （NM）和Texas （TX）的能源概况为例，先使用回归拟合模型和Person相关系数法对影响各州能源使用的主要因子进行权重排序；根据分析得到的主要影响因子，建立基于变异系数法的评估模型，对各州的能源概况综合排名，并分析其与当地政策的关系；最后建立能源发展评价的人工神经网络模型，对各州能源概况的发展进行预测和评价。

关键词：Person相关系数法、人工神经网络模型、能源管理系统

1.背景

能源的合理配置和高效管理逐渐成为学术界的热点问题。早在1970年，美国西部的12个州就成立了西部能源交换共同体，致力于培养洲际合作，提高核能源的使用和管理。随着环保意识的大力推进，美国各州的能源政策都逐步将能源管理战略的核心转移到了清洁和可再生能源的开发利用上，近期美国和墨西哥边界上的四个州California （CA）、 Arizona （AZ）、New Mexico （NM）和Texas （TX）正希望签订一个重点关注清洁和可再生能源使用的新能源契约。

以往的研究表明，一个地区能源概况的发展是个漫长的过程，且受到多种因素的影响，如能源工业投资比例、当地能源政策及强度等。传统观念认为政府仅该对使用能源产生的污染进行管控，而将能源类型的选择作为经济学的研究范畴，即通过市场“看不见的手”来调节能源的使用。

学术界不少研究人员已针对能源管理问题进行过分析，并取得了一定的成果。如基于粒子群算法的新能源集热系统、区域能源供给网络热电协同规划模型等。……