宋 强

(贵州电网有限责任公司 计量中心，贵州 贵阳 550000)

能源供给作为构成能源市场活动的一个重要方面，充足的能源供给是经济和社会发展的必要保障。同时，随着供给侧结构性改革的不断深入、可持续发展的要求及对环保的重视程度，低碳经济模式逐渐成为发展重点[1-2]。伴随着一大批水电站的兴建，风电、太阳能等的快速发展，能源来源持续多样化，清洁能源逐步取代化石燃料成为主要能源，是能源供给发展的必然趋势。因此，如何合理预测与判断能源供给情况，结合地区资源特色保障能源供应，同时优化能源结构促进可持续发展，为竞争性业务开展提供数据支撑，值得深入探讨和研究。近年来，学者对能源供给预测展开了大量研究，研究方法主要有趋势外推法、时间序列分析法、神经网络法、灰色系统预测法等。文献[3]利用提出了一种基于动态三次指数平滑的时间序列预测模型，对火电厂发电量进行预测，具有动态的平滑系数和动态参数，论证了比传统的加权移动平均法的预测更精准，更好地服务于火电厂发电的运行控制。文献[4]采用基于BP神经网络的双预测模型结构来预测光伏发电量，有效地解决天气变量预测值不准确造成的预测误差大且存在波动的问题，具有一定的实用性。文献[5]运用灰色模型对光伏发电量进行总体趋势预测后，引入了加权马尔可夫链预测理论，同时考虑了模型对指数增长序列的适应性以及发电量数据随机波动的特点，提高了对波动性较大的发电量数据预测的精度。……