| 基于改进PSO-BPNN的湖南省化石能源供需形势研究 |
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| 引用本文： | 李湘旗,苏婷,胡东滨,文明. 基于改进PSO-BPNN的湖南省化石能源供需形势研究[J]. 中国矿业, 2021, 30(11): 30-36 |
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| 作者姓名： | 李湘旗 苏婷 胡东滨 文明 |
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| 作者单位： | 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院;2.能源互联网供需运营湖南省重点实验室,中南大学商学院,中南大学商学院,国网湖南省电力有限公司经济技术研究院;2.能源互联网供需运营湖南省重点实验室 |
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| 基金项目： | 国网湖南省电力有限公司科技项目资助5216A218000P；湖南省科技创新平台人才计划2019TP1053 |
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| 摘 要： | 针对湖南省化石能源供需格局新变化，本文基于滑动窗口法建立了PSO-BP神经网络模型，预测煤炭、原油和天然气三种化石能源的供需形势。根据预测结果，改进的PSO-BPNN模型能够很好地拟合湖南省或其他地区能源供需变化情况，且预测效果优于BPNN、ARIMA和GM(1,1)三种模型。通过对预测结果进行分析，发现虽然三种化石能源的需求增长速度逐渐减弱，但缺口量仍然很大；除无生产能力的原油和天然气的省内保障率为100%外，煤炭的约为80%；随着天然气的投入使用，预估短期内湖南省化石能源供需形势将步入深刻调整阶段。最后，根据三种化石能源供需发展趋势，本文对预测结果进行了探讨并提出相关建议，为推动湖南省能源改革提供数据、理论支持。
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| 关 键 词： | 能源供需缺口 滑动窗口法 粒子群算法 BP神经网络 |
| 收稿时间： | 2020-04-10 |
| 修稿时间： | 2021-11-01 |
Research on supply and demand situation of fossil energy in Hunan province based on improved PSO-BPNN |
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| LI Xiangqi,SU Ting,HU Dongbin,WEN Ming. Research on supply and demand situation of fossil energy in Hunan province based on improved PSO-BPNN[J]. CHINA MINING MAGAZINE, 2021, 30(11): 30-36 |
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| Authors: | LI Xiangqi SU Ting HU Dongbin WEN Ming |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Energy supply and demand gap Sliding window Particle Swarm Optimization BP Neural Network |
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