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能源是社会生产发展的物质基础，是国民经济发展的命脉。随着全球经济的高速发展，经济对能源的依赖性也越大，导致能源紧缺现象日趋严重；为确保人类可持续性发展，能源规划和能源安全显得极其重要，而能源供需预测是能源规划和能源安全的基础；因此，能源供需预测课题的研究成为当今研究热点。本文通过分析能源系统、能源供需预测，以及深入分析Agent特性和研究Multi-Agent方法基础上，提出基于Multi-Agent能源供需预测系统结构，并通过分析能源供需预测系统的输入因子特性，提出运用偏最小二乘回归PLSR与最小二乘支持向量机LS-SVR组合构造能源管理Agent，以实现能源供需预测的方法。本文主要研究工作如下：
首先，对能源供需预测系统进行分析，把系统分解成能源供应、能源消费以及能源管理层三层Agent结构，对各层所要实现的任务、目标进行分析，运用映射概念，提出基于反应式Agent结构的能源供应层Agent和能源消费层Agent以及基于智能混合式Agent结构的能源管理层Agent；其次，用偏最小二乘回归方法实现管理层Agent中感知模块，对能源供需预测系统输入因子进行处理，将其输出作为管理层Agent中预测模块的输入，该预测模块是由最小二乘支持向量机方法得到，从而实现能源供需预测；并对影响最小二乘支持向量机性能的参数进行分析研究，且与支持向量机预测结果进行对比，验证所提方法的有效性；最后，探讨用Netlogo平台实施三层Agent结构构成的能源供需预测系统。
基于上述研究结果表明：基于偏最小二乘回归与最小二乘支持向量机组合方法的能源供需预测方法可有效地消除数据间的复共线性关系，提高系统的预测精度，具有更好的预测效果；为政府相关部门进行能源规划及保障能源安全提供可靠依据，也为进一步研究Agent方法在能源供需预测复杂系统的应用提供了基础。