高 迪，任庚坡，李琦芬，毛俊鹏，桂雄威

(1.上海电力大学， 上海 200090； 2.上海市节能监察中心， 上海 200083)

上海市作为长江流域经济带的骨干和“龙头”，近年来能源需求也不断提高。与日俱增的能源需求，不仅影响我市能源自身安全，而且会对全国能源生产与供给产生一定影响。响应绿色低碳号召，加强自身能源保障，是未来经济社会发展所遵循的规律[1]。因此，把握未来能源需求趋势，对上海市能源战略的制定实施及经济社会持续发展都具有重要意义。

为实现“十三五”时期上海工业绿色发展“双控”目标的完成，本文尝试从工业企业能源消费、工业固定资产投资项目能源消费及产调与技改能耗减少量3部分驱动因素入手调控上海市工业能源消费总量。采用ARIMA-BP神经网络组合模型、情景分析法等能耗预测方法，综合预测上海市工业能源消费总量的需求趋势。

1 样本数据说明

本文研究共涉及7个变量，分别为上海市工业能源消费、经济水平(上海市生产总值)、产业结构(三次产业结构能源消费)、能源强度(单位产值能源消费)、能源消费结构(一次能源消费)、四大高载能行业能源消费以及固定资产投资项目新增能源消费量。考虑数据获得性，本文选取的时间序列跨度为2000—2018年，数据主要来源于历年《上海能源统计年鉴》、《上海统计年鉴》、固定资产投资项目能评管理系统及统计局官网公布信息，数据资料真实可靠，有据可依[2-3]。

2 能源消费预测模型方法概述

目前在能源消费领域预测方法主要有回归分析法、灰色预测法及时间序列法等，常用的能源消费预测方法特点，见表1。……