文献类型：期刊文章

作　　者：苏琪[1] 王海波[1] 施晓辰[1] 李桂鑫[2] 孙阔[2]

SU Qi;WANG Haibo;SHI Xiaochen;LI Guixin;SUN Kuo(State Grid Tianjin Electric Power Company Chengnan Power Supply Branch,Tianjin 300201,China;State Grid Tianjin Electric Power Company,Tianjin 300000,China)

机构地区：[1]国网天津市电力公司城南供电分公司,天津300201 [2]国网天津市电力公司,天津300000

出　　处：《南昌大学学报（理科版）》

基　　金：国网天津市电力公司科技项目(KJ21-2-15)。

年　　份：2022

卷　　号：46

期　　号：3

起止页码：371-378

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、IC、RCCSE、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：能源电力是中国实现双碳目标的关键领域,精确预测未来能源供需及碳排放量,有利于制定低碳转型的可行路径。灰色预测模型GM(1,1)是在能源预测领域应用最为广泛的一种动态预测模型,但其对原始数据要求较高,且GM(1,1)发展系数α较大时,模型可能失效,另一方面,GM(1,1)的另一关键参数灰作用量u直接决定模型预测精度,如果能够找到更优的u值代入模型进行预测,则模型的精度将会显著提高,考虑到这些问题,本文将一种在实际优化问题中表现优良的新颖群体智能算法帝王蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization,MBO)引入到灰色预测模型关键参数α和u的寻优过程,提出了一种全新的灰色-帝王蝶优化预测模型,实现对天津能源供需及碳排放的准确预测,并依据预测结果制定天津2030年碳达峰的低碳转型路径,通过与已有经典文献方法与预测数据的对比,证实了本文所提出的灰色-帝王蝶优化预测模型的有效性和优越性。

关 键 词：灰色系统预测模型  帝王蝶优化算法  能源供需预测  碳达峰  

分 类 号：F426.2]