海洋经济与管理研究院赵宇峰博士撰写的论文《Dynamic seasonal-buffered nonlinear grey modeling for multivariate renewable energy production and consumption systems》,在《Energy Conversion and Management》(2026年1月)在线发表。该刊系我校A2类期刊。
可再生能源生产与消费的准确预测对能源安全、碳中和和电力系统稳定运行具有重要意义。然而,现有预测方法在小样本条件下,往往难以对具有显著季节性和非线性动态特征的多变量可再生能源序列进行联合建模。本文提出一种动态非线性时变季节性多变量灰色模型,该模型引入动态自适应季节缓冲机制和时间幂项,并结合海洋捕食者算法进行参数优化,利用蒙特卡洛分布分析检验模型稳健性。以中国季度可再生能源发电量和美国月度可再生能源消费量为例,该模型在样本外预测中优于传统灰色模型、季节灰色模型等对比模型。研究表明,该模型为多变量季节性可再生能源预测提供了稳健且可解释的分析框架,并为能源规划提供了量化支持。
原文链接:https://doi.org/10.1016/j.enconman.2025.12102
