摘 要：我国生物质能源储量丰富，生物质燃料发电前景广阔，但国内生物质发电普遍存在亏损现象，燃料采购成本居高 不下，严重阻碍了生物质发电的推广。对生物质燃料进行价格预测分析，对保障生物质燃料发电厂的利益、促进生物质燃料发电产业健康发展具有重要意义。文章利用江苏某生物质发电厂 2018 年 5 月至 2020 年 4 月共 3 年的生物质燃料采购数据，运用滑动平均、趋势法、ARIMA 模型等多种技术手段构建生物质燃料价格预测模型。运用 2020 年 5 月至 2021 年 4 月数据对模型进行检验，预测值相对误差均在 5% 以下，预测误差较小，较为接近真实值。文章采用组合预测模型的方法，能更好地发挥各单一模型的优势，使误差最小化，提高预测正确率以及稳定性。
关键词：生物质燃料；ARIMA；滑动平均；发电；价格预测
DOI:10.19850/j.cnki.2096-4706.2021.16.033
中图分类号：TP181 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2021）16-0139-04
Research on Biomass Fuel Price Prediction Based on Combined Model
CAO Wenkai 1 , HONG Jie 1 , YUAN Ye 1 , JIANG Chong2 , ZHU Xiaogang2
(1. Jiangsu New Energy Development Co., Ltd., NanJing 210018, China; 2. Nanjing Trusted-Blockchain Computing Economics Institute, NanJing 211899, China)
Abstract: China is rich in biomass energy reserves and has broad prospects for biomass fuel power generation. However, there are widespread losses in domestic biomass power generation, and the fuel procurement cost remains high, which seriously hinders the promotion of biomass power generation. The price prediction and analysis of biomass fuel is of great significance to protect the interests of biomass fuel power plants and promote the healthy development of biomass fuel power generation industry. Based on the biomass fuel purchase data of a biomass power plant in Jiangsu from May 2018 to April 2020, this paper constructs a biomass fuel price prediction model by using a variety of technical means such as moving average, trend method and ARIMA model. The data from May 2020 to April 2021 are used to test the model. The relative errors of the predicted values are less than 5%, and the prediction error is small, which is close to the real value. In this paper, the combination forecasting model is the best way to make the first mock exam more effective, minimize the error and improve the accuracy and stability of prediction.
Keywords: biomass fuel; ARIMA; moving average; electricity generation; price forecast
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作者简介：曹文凯（1990—），男，汉族，江苏无锡人，中级工程师，博士研究生，研究方向：新能源、能源管理；通讯作者： 姜冲（1992—），男，汉族，江苏淮安人，研究员，硕士研究生， 研究方向：信息安全、人工智能、智能预测。