基于情景分析改進(jìn)馬爾可夫的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)預(yù)測

陳金祥，鄭銳峰，王 彬

（國家能源投資集團(tuán)有限責(zé)任公司，北京 100011）

近年來隨著可持續(xù)發(fā)展理念的深入，人們密切關(guān)注能源的碳排放和綠色發(fā)展問題。保障能源安全，掌握能源消費(fèi)趨勢，優(yōu)化能源體系對促進(jìn)我國能源綠色轉(zhuǎn)型、低碳發(fā)展具有重要意義。當(dāng)前我國處于實(shí)現(xiàn)“雙碳”目標(biāo)的關(guān)鍵期，在該背景下，調(diào)整優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)可以為順利實(shí)施能源發(fā)展規(guī)劃提供保障。

能源一直是國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點(diǎn)，研究方向較為豐富，主要包括能源政策與法律[1-2]、能源系統(tǒng)[3-5]、能源效率[6-7]、能源轉(zhuǎn)型[8-10]、能源安全[11-12]、能源合作[13-14]和能源消費(fèi)[15-16]等，在碳減排背景下國內(nèi)外學(xué)者針對能源消費(fèi)進(jìn)行了深入研究，并取得了一些豐碩的研究成果。國內(nèi)對于能源消費(fèi)的研究側(cè)重于影響因素、預(yù)測模型和優(yōu)化策略等。孫永波等[17]運(yùn)用空間數(shù)據(jù)分析方法構(gòu)建空間模型進(jìn)行實(shí)證分析,研究各因素對能源消費(fèi)強(qiáng)度的影響。郭煜等[18]研究基于2種情景采用彈性系數(shù)法和灰色關(guān)聯(lián)分析法預(yù)測2035年及2050年陜西省能源消費(fèi)和經(jīng)濟(jì)增長情況。楊明等[19]探討了各種能源預(yù)測方法與能源發(fā)展方向問題。李輝等[20]對比了我國與其他能源消費(fèi)國的能源發(fā)展現(xiàn)狀，針對我國能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)與模式問題提出優(yōu)化建議。而國外文獻(xiàn)則注重于新能源和能源政策對能源消費(fèi)影響的研究。Albatayneh等[21]調(diào)查了能源補(bǔ)貼對能源使用結(jié)果及住宅部門內(nèi)消費(fèi)模式的影響。Borozan[22]證明在1997—2019年期間，G7國家在控制收入、制度和創(chuàng)新后，政策帶來的不確定性如何影響可再生能源消費(fèi)等問題。Gyimah等[23]基于歷史數(shù)據(jù)，采用格蘭杰因果關(guān)系和中介模型對加納實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)了可再生能源消費(fèi)增加能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長。El[24]采用格蘭杰因果關(guān)系和向量自回歸（VAR）檢驗(yàn)來檢測海灣合作委員會(huì)（海合會(huì)）國家的CO2排放、能源消耗和人均國內(nèi)生產(chǎn)總值3個(gè)變量之間的因果關(guān)系，提出制定能源政策，減少能源消耗和控制CO2排放的建議。Tutak等[25]確定了以可再生能源為基礎(chǔ)的能源的使用對經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和對傳統(tǒng)能源消費(fèi)的影響，發(fā)現(xiàn)可再生能源基礎(chǔ)上的能源消費(fèi)對經(jīng)濟(jì)增長、溫室氣體排放的減少和減排具有積極的影響。

通過分析總結(jié)可以看出國內(nèi)外學(xué)者預(yù)測能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的模型主要集中于：灰色GM（1，1）模型[26-27]、ARIMA模型[28]、馬爾可夫模型[29-30]和情景分析[31-32]等，每個(gè)模型都有一定的適用性和可行性。顯然，能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移也具有馬爾可夫鏈的無后效性特點(diǎn)，但與此同時(shí)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)會(huì)受到政策、經(jīng)濟(jì)水平和資源稟賦等因素的影響，僅考慮馬爾可夫模型會(huì)影響預(yù)測結(jié)果的準(zhǔn)確性，因此本文采用情景分析改進(jìn)的馬爾可夫模型對能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測。在預(yù)測過程中考慮無規(guī)劃約束和有規(guī)劃約束2種情景下的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)預(yù)測，通過中國某省歷史數(shù)據(jù)實(shí)證分析驗(yàn)證了有規(guī)劃約束的馬爾可夫預(yù)測模型對優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，促進(jìn)政策落地，保障規(guī)劃目標(biāo)實(shí)現(xiàn)具有重要的參考意義，最后就預(yù)測結(jié)果對能源綠色轉(zhuǎn)型的實(shí)現(xiàn)提出建議。

1 能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)預(yù)測模型

1.1 馬爾可夫鏈

馬爾可夫鏈（Markov鏈）是一種任意狀態(tài)轉(zhuǎn)移只涉及上一時(shí)點(diǎn)狀態(tài)而不涉及歷史狀態(tài)，將來狀態(tài)亦只涉及現(xiàn)在狀態(tài)的隨機(jī)過程，其無后效性使得其對過去和將來關(guān)聯(lián)性不強(qiáng)的事件進(jìn)行分析時(shí)容易理解。

馬爾可夫鏈包含3個(gè)主要概念：隨機(jī)變量、狀態(tài)空間和條件概率關(guān)系。設(shè)隨機(jī)變量序列{Xt，t∈T}，滿足對于任意的xt∈S，t∈T={0，1，2，…}，其中，S為狀態(tài)空間，隨機(jī)變量是離散或者連續(xù)的，有P{Xt=xt|X0=x0，X1=x1…Xt-1=xt-1}=P{Xt=xt|Xt-1=xt-1}，則稱{Xt，t∈T}為馬爾可夫鏈或馬爾可夫過程。記Pij=（Xt=i|Xt-1=j）為具有n個(gè)狀態(tài)的馬爾可夫鏈在時(shí)刻（t-1）處于狀態(tài)j轉(zhuǎn)移到時(shí)刻t狀態(tài)i的轉(zhuǎn)移概率，且滿足，則稱矩陣為馬爾可夫鏈的一次轉(zhuǎn)移概率矩陣

1.2 模型步驟

1.2.1 轉(zhuǎn)移概率及轉(zhuǎn)移矩陣的計(jì)算

假設(shè){Xt，t∈T}為有n個(gè)狀態(tài)的隨機(jī)過程，則馬爾可夫預(yù)測系統(tǒng)的狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率計(jì)算規(guī)則如下。

（1）當(dāng)系統(tǒng)由t時(shí)刻轉(zhuǎn)移至t+1時(shí)刻時(shí)，對于能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)來說，若某一種能源消費(fèi)的比重份額沒有改變或提高，說明該種能源消費(fèi)的比重在狀態(tài)轉(zhuǎn)移期間不轉(zhuǎn)移給其他能源比重，或者說其他能源無法吸收這種能源消費(fèi)轉(zhuǎn)移所產(chǎn)生的附加比重，因此該種能源消費(fèi)比重轉(zhuǎn)移可能性為1，其他能源比重轉(zhuǎn)移可能性為0。

（2）當(dāng)某能源消費(fèi)比重由t時(shí)刻轉(zhuǎn)移到t+1時(shí)刻下降時(shí)，表明狀態(tài)轉(zhuǎn)移期間該種能源消費(fèi)比重將轉(zhuǎn)移到其他能源消費(fèi)比重中，則可以根據(jù)該種能源t+1時(shí)刻比重除以t時(shí)刻比重來計(jì)算該種能源消費(fèi)比重的保留概率。

因此，對于n個(gè)狀態(tài)的隨機(jī)過程{Xt，t∈T}，可得系統(tǒng)能源結(jié)構(gòu)從t時(shí)刻到t+1時(shí)刻的一步轉(zhuǎn)移概率矩陣為

若設(shè)能源i在t時(shí)刻的消費(fèi)占比值為在t+1，則時(shí)刻的消費(fèi)占比值為

1.2.2 馬爾可夫預(yù)測模型

設(shè)馬爾可夫鏈系統(tǒng)初始狀態(tài)的概率向量為S(0)=（p1(0)，p2(0)，…pn(0)），則當(dāng)轉(zhuǎn)移概率矩陣P不變時(shí)，由Chapman-Kolmogorov方程可得系統(tǒng)經(jīng)過k步狀態(tài)轉(zhuǎn)移后的狀態(tài)為

通常，上式中的P用k步狀態(tài)轉(zhuǎn)移后的平均轉(zhuǎn)移矩陣代替，即

當(dāng)有外部條件作用于馬爾可夫轉(zhuǎn)移過程時(shí)，則需要根據(jù)條件約束改變轉(zhuǎn)移概率矩陣P，系統(tǒng)從初始狀態(tài)S（0）經(jīng)過k步狀態(tài)轉(zhuǎn)移后的狀態(tài)為

2 案例分析

2.1 適用性分析

為了能夠全面、客觀、真實(shí)地驗(yàn)證模型有效性和適用性，本案例以中國某省2010—2020年實(shí)際能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)歷史數(shù)據(jù)為依據(jù)，根據(jù)馬爾可夫鏈運(yùn)算規(guī)則對該省的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行預(yù)測。該省能源消費(fèi)歷史數(shù)據(jù)（見表1），利用公式（3）計(jì)算出該省2010—2020年能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中煤炭、石油、天然氣及電力的轉(zhuǎn)移概率矩陣見表2，利用公式（5）得出該省2010—2020年能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)平均轉(zhuǎn)移概率矩陣P1見表3。

表1 2010—2020年中國某省能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)占比歷史數(shù)據(jù)

表2 2010—2020年中國某省能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)移概率矩陣

表3 2010—2020年中國某省能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)平均轉(zhuǎn)移概率矩陣

根據(jù)馬爾可夫預(yù)測模型，以中國某省2020年能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)占比為初始值，以2010—2020年的平均轉(zhuǎn)移概率矩陣P1為轉(zhuǎn)移概率矩陣，運(yùn)用式（4）對該省2021年的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)預(yù)測為：S(2021)=S(2020)×P1，計(jì)算出該省2021年的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)占比為（55.757 9%，19.015 8%，8.831 4%，16.394 9%），與實(shí)際值（56%，18.5%，8.9%，16.6%）吻合良好，誤差均在控制范圍內(nèi)，表明模型適用性強(qiáng)。

為保證預(yù)測結(jié)果可靠性，結(jié)合該省2021年實(shí)際能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)占比情況，以該省2010—2021年能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的平均轉(zhuǎn)移概率矩陣P2為轉(zhuǎn)移概率矩陣，結(jié)果見表4。

表4 2010—2021年中國某省能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)平均轉(zhuǎn)移概率矩陣

從平均轉(zhuǎn)移概率矩陣P2的第一行可以看出，石油、天然氣和電力替代煤炭的概率分別為0.31%、0.60%和1.13%，可見在保障煤炭安全穩(wěn)定供應(yīng)基礎(chǔ)進(jìn)行能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)綠色轉(zhuǎn)型中，電力的促進(jìn)作用比較大。

從主對角線上較高的保留概率可以看出，該省的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)相對比較穩(wěn)定。在2010—2021年間，每年消費(fèi)煤炭、石油、天然氣和電力的份額仍保持上一年份額的評價(jià)概率為97.97%，99.45%，100%和99.03%，煤炭的保留概率最低，說明以煤炭為主導(dǎo)的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)正在改變。

2.2 能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)預(yù)測模型

2.2.1 無規(guī)劃約束預(yù)測模型

以該省2021年的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)占比S(2021)=（56%，18.5%，8.9%，16.6%）為初始狀態(tài)，該省2010—2021年能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的平均轉(zhuǎn)移概率矩陣P2為轉(zhuǎn)移概率矩陣，不考慮國家和中國某省的各種政策方針和規(guī)劃目標(biāo)，而僅根據(jù)以往能源結(jié)構(gòu)演變規(guī)律預(yù)測其未來狀態(tài)，可應(yīng)用馬爾可夫鏈模型預(yù)測出無規(guī)劃約束下該省2022—2030年能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)占比。預(yù)測結(jié)果見表5。

表5 中國某省2022—2030年能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)占比預(yù)測

2.2.2 有規(guī)劃約束預(yù)測模型

碳達(dá)峰和碳中和戰(zhàn)略目標(biāo)的提出，對我國能源的低碳化和去碳化發(fā)展提出了挑戰(zhàn)，也為能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的綠色轉(zhuǎn)型指明方向。為在保障能源安全穩(wěn)定供應(yīng)的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)綠色轉(zhuǎn)型，以中國某省為例，根據(jù)“雙碳”目標(biāo)及《“十四五”現(xiàn)代能源體系規(guī)劃》目標(biāo)對該省能源消費(fèi)進(jìn)行無規(guī)劃約束和有規(guī)劃約束2種情景預(yù)測，并對結(jié)果進(jìn)行對比分析，探討推動(dòng)該省能源轉(zhuǎn)型和降低碳排放強(qiáng)度的路徑與對策，以期為能源消費(fèi)的綠色轉(zhuǎn)型提供參考。

無規(guī)劃約束下該省2022—2030能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)預(yù)測結(jié)果表明，2030年非化石能源消費(fèi)比重（電力比重）為20.532 7%，而該省“十四五”能源發(fā)展規(guī)劃提到2030年非化石能源消費(fèi)比重要達(dá)到25%，以促進(jìn)綠色發(fā)展方式和生活方式的形成，說明無規(guī)劃約束條件下的預(yù)測結(jié)果與規(guī)劃提出的更高目標(biāo)相比存在一定差距。基于此，本文認(rèn)為在未來該省經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展過程中，應(yīng)該充分考慮到“十四五”期間非化石能源消費(fèi)增加而引起的資源環(huán)境問題，通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來實(shí)現(xiàn)節(jié)能減排和綠色轉(zhuǎn)型。為此，以下將在該能源發(fā)展規(guī)劃中確定的目標(biāo)為約束下，對轉(zhuǎn)移概率矩陣按照2030年目標(biāo)進(jìn)行調(diào)整，從而對預(yù)測結(jié)果進(jìn)行校正。

由于該省《“十四五”現(xiàn)代能源體系規(guī)劃》要求穩(wěn)中有序降低化石能源尤其是煤炭的消費(fèi)比重，未對其他能源消費(fèi)比重提出明確規(guī)劃目標(biāo)?；诖吮疚募僭O(shè)在2022—2030年期間，該省石油和天然氣消費(fèi)比重的變動(dòng)依然保持無規(guī)劃約束時(shí)的基本趨勢；而電力消費(fèi)比重增加由減少煤炭的比重來補(bǔ)充。由此可以計(jì)算出有規(guī)劃約束下的該省2030年能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)占比，結(jié)果見表6。

表6 2030年2種情景下該省能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)

設(shè)在有規(guī)劃約束情景下，從2022年到2030年調(diào)整的平均轉(zhuǎn)移概率矩陣為P3，則式S(2030)=S(2021)×P39成立，根據(jù)無規(guī)劃約束情景下能源消費(fèi)比重的預(yù)測結(jié)果，可知除煤炭外其他3種能源的消費(fèi)比重持續(xù)增加，因此P3的第二行、第三行和第四行向量為（0，1，0，0）、（0，0，1，0）和（0，0，0，1），可根據(jù)公式（6）計(jì)算P3為

根據(jù)平均轉(zhuǎn)移概率矩陣P3和該省2021年的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)向量S(2021)，可以預(yù)測出有規(guī)劃約束下該省2022—2030年能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)占比，結(jié)果見表5。

2.3 結(jié)果分析

將無規(guī)劃約束和有規(guī)劃約束2種情景下的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行分析，結(jié)果如圖1所示。

圖1 2種情景下該省2022—2030年能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)預(yù)測結(jié)果對比分析

從圖1可以看出：（1）無規(guī)劃約束和有規(guī)劃約束2種情景下預(yù)測的每年石油和天然氣的消費(fèi)比重幾乎看不到誤差，且有規(guī)劃約束情景下截至2030年電力占比可達(dá)到25%的目標(biāo)，滿足預(yù)期要求。且由預(yù)測數(shù)據(jù)計(jì)算可得煤炭消費(fèi)占比無規(guī)劃約束下每年的減少率為1.7%，有規(guī)劃約束下為2.8%。如2030年無規(guī)劃約束下煤炭消費(fèi)占比減少率=（48.622 2%-47.794%）/48.622 2%。

（2）化石能源用于電力轉(zhuǎn)化是當(dāng)前技術(shù)水平下最高效、最經(jīng)濟(jì)和最清潔的利用方式，有規(guī)劃約束下從2024年開始電力消費(fèi)占比開始超過石油和天然氣的占比，成為低碳發(fā)展的有效主力，進(jìn)一步說明了該省“十四五”規(guī)劃關(guān)于加大電力需求側(cè)響應(yīng)管理，推進(jìn)完善電力輔助服務(wù)市場機(jī)制、深化電力革命和加快電源結(jié)構(gòu)優(yōu)化的先進(jìn)性。

（3）總體結(jié)構(gòu)來看該省能源消費(fèi)仍以煤炭為主，這與該省的資源稟賦有很大的關(guān)系，低碳轉(zhuǎn)型必須在保證能源安全穩(wěn)定供應(yīng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行，所以今后幾年內(nèi)煤炭在該省能源消費(fèi)中仍發(fā)揮著壓艙石作用。該省目前的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)尤其是煤炭的清潔利用水平，對于“雙碳”目標(biāo)的按期實(shí)現(xiàn)仍然存在一定的威脅，未來9年低碳問題仍然比較嚴(yán)峻。因此，該省必須采取措施改進(jìn)以煤炭為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，提高化石能源的清潔利用。

3 結(jié)論

發(fā)現(xiàn)能源消費(fèi)規(guī)律，預(yù)測能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)有助于了解能源消費(fèi)趨勢，對制定規(guī)劃目標(biāo)，調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、保障能源低碳發(fā)展具有重要意義。本文在建立能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)的馬爾可夫預(yù)測模型基礎(chǔ)上對中國某省能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)進(jìn)行了無規(guī)劃約束情景預(yù)測和有規(guī)劃約束情景預(yù)測，研究發(fā)現(xiàn)能源綠色轉(zhuǎn)型要在保障能源安全穩(wěn)定供應(yīng)的基礎(chǔ)上進(jìn)行，發(fā)揮壓艙石作用的煤炭能源不會(huì)被立刻取代，在短期內(nèi)改變以煤炭為主的能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)很難[33]，電力取代煤炭成為主要能源消費(fèi)類型仍有很長的路要走。結(jié)果表明，有規(guī)劃約束的馬爾可夫鏈預(yù)測模型對保證“雙碳”目標(biāo)實(shí)現(xiàn)，優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)，保障能源消費(fèi)綠色轉(zhuǎn)型有很重要的參考意義和指導(dǎo)作用。因此能源綠色轉(zhuǎn)型可以從以下幾方面入手。

（1）優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)。從預(yù)測結(jié)果可以看出未來一段時(shí)間該省能源消費(fèi)仍以煤炭為主。我國應(yīng)加強(qiáng)政策引導(dǎo)和信息引導(dǎo)，從政策和體制機(jī)制角度強(qiáng)化煤炭消費(fèi)控制的保障能力，促進(jìn)能源目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)[34]。此外提高化石能源尤其是煤炭的開發(fā)利用效率本身就是碳減排，該省要實(shí)現(xiàn)低碳轉(zhuǎn)型，必須立足于現(xiàn)有的自然資源和能源現(xiàn)狀，深度利用煤炭資源，提高化石能源尤其是煤炭清潔利用率，減少碳排放，推進(jìn)能源高質(zhì)量轉(zhuǎn)型發(fā)展。

（2）大力發(fā)展可再生清潔能源。該省可再生能源種類齊全，儲(chǔ)量豐富，如風(fēng)能、地?zé)崮?、太陽能和生物質(zhì)能等清潔能源發(fā)展?jié)摿薮螅诿禾勘Ｕ夏茉窗踩€(wěn)定供應(yīng)的基礎(chǔ)上增加清潔能源消費(fèi)比例，促進(jìn)新能源消費(fèi)，推進(jìn)能源低碳轉(zhuǎn)型升級。

（3）依據(jù)規(guī)劃目標(biāo)加快電力行業(yè)多元化清潔能源供應(yīng)體系。規(guī)劃對于能源消費(fèi)的綠色轉(zhuǎn)型有著指導(dǎo)作用，所有行動(dòng)必須在規(guī)劃目標(biāo)下有序進(jìn)行，根據(jù)規(guī)劃要求，堅(jiān)持生態(tài)優(yōu)先、綠色發(fā)展，壯大清潔能源產(chǎn)業(yè)，在降低煤炭占比的基礎(chǔ)上持續(xù)實(shí)施清潔能源替代行動(dòng)，增加電能在能源消費(fèi)的比例，推動(dòng)構(gòu)建新型電力系統(tǒng)，支撐未來能源轉(zhuǎn)型。

（4）全面優(yōu)化能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)評估指標(biāo)體系。能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)影響著社會(huì)民生、生態(tài)環(huán)境和國民經(jīng)濟(jì)，應(yīng)用物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算和人工智能等技術(shù)，借鑒成功經(jīng)驗(yàn)建立能源指標(biāo)體系，評估能源消費(fèi)現(xiàn)狀，反映能源發(fā)展問題，為能源綠色低碳發(fā)展提供參考指標(biāo)，為能源決策提供依據(jù)[35]。

能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)預(yù)測對于“雙碳”目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)和可持續(xù)發(fā)展具有重要意義，希望本文提出的基于規(guī)劃約束的馬爾可夫預(yù)測模型可以提供一定的參考。同時(shí)本文也存在著一些不足和局限，比如本文是通過平均轉(zhuǎn)移概率矩陣來預(yù)測能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)，隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和科技的進(jìn)步，模型轉(zhuǎn)移概率矩陣的確定也會(huì)產(chǎn)生新的方向，此外，能源消費(fèi)的影響因素非常復(fù)雜，可在規(guī)劃約束的基礎(chǔ)上進(jìn)一步考慮其他因素來進(jìn)行預(yù)測，后續(xù)研究人員可從這2方面對能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)預(yù)測進(jìn)行改進(jìn)。