能源是我国经济社会发展的重要物质基础,有效预测能源消费结构的变动趋势,对我国实现“双碳”目标有着重要的现实意义.然而能源消费结构属于一类具有特殊空间结构的复杂数据类型,其主要特征是各组成部分比例为非负且总和恒定为1.因此将成分数据理论引入到能源消费结构的研究中,旨在充分满足能源消费结构的特殊内部特征,并充分挖掘出其相对信息.分别构建了球坐标变换下各成分的BP神经网络、ARIMA模型和三次指数平滑等单一预测模型;基于成分数据中的Aitchison距离平方和最小化,分别构建了定权和变权的组合预测模型;以平均Aitchison距离值MSD最小的变权组合模型预测了2024-2030年我国能源消费结构的变化趋势.预测结果表明,我国能源消费结构中短期内将朝着多元化格局发展,清洁能源消费占比将呈现不断增加的趋势,但煤炭等化石资源仍将占据着能源消费的主体地位.

国家社会科学基金资助项目(19BJL043);教育部人文社会科学研究项目(21YJA630050)

索瑞霞,王琪,韩秋彤.成分数据视角下我国能源消费结构的定变权组合预测[J].中国煤炭,2024,50(11):21-29.