能源發展評價的人工神經網絡模型設計與應用

袁銳瑩　蔣榮飛　李昌恒

摘 要：本文以美國和墨西哥邊界上四個州California （CA）、 Arizona （AZ）、New Mexico （NM）和Texas （TX）的能源概況為例，先使用回歸擬合模型和Person相關系數法對影響各州能源使用的主要因子進行權重排序；根據分析得到的主要影響因子，建立基于變異系數法的評估模型，對各州的能源概況綜合排名，并分析其與當地政策的關系；最后建立能源發展評價的人工神經網絡模型，對各州能源概況的發展進行預測和評價。

關鍵詞：Person相關系數法、人工神經網絡模型、能源管理系統

1.背景

能源的合理配置和高效管理逐漸成為學術界的熱點問題。早在1970年，美國西部的12個州就成立了西部能源交換共同體，致力于培養洲際合作，提高核能源的使用和管理。隨著環保意識的大力推進，美國各州的能源政策都逐步將能源管理戰略的核心轉移到了清潔和可再生能源的開發利用上，近期美國和墨西哥邊界上的四個州California （CA）、 Arizona （AZ）、New Mexico （NM）和Texas （TX）正希望簽訂一個重點關注清潔和可再生能源使用的新能源契約。

以往的研究表明，一個地區能源概況的發展是個漫長的過程，且受到多種因素的影響，如能源工業投資比例、當地能源政策及強度等。傳統觀念認為政府僅該對使用能源產生的污染進行管控，而將能源類型的選擇作為經濟學的研究范疇，即通過市場“看不見的手”來調節能源的使用。

學術界不少研究人員已針對能源管理問題進行過分析，并取得了一定的成果。如基于粒子群算法的新能源集熱系統、區域能源供給網絡熱電協同規劃模型等?！?br>