1.2.2能源需求预测模型研究进展近年来，国内外学者运用不同的能源需求模型和方法对全球、国家、地区及部门尺度的能源系统发展趋势进行了大量的预测，也有不少文献对这些模型和方法进行了综述(SuganthiL,etal,2012;GhalehkhondabiI,etal,2016;DebnathKB,etal,2018;赵春富等,2015)。不同的学者对能源需求预测模型的分类也有所差异。其中，SuganthiL等将能源需求预测模型分为以下十二种类型：时间序列模型、回归模型、计量经济模型、分解模型、单位根检验及协整模型、ARIMA模型、专家模型及ANN模型、灰色预测模型、投入-产出模型、遗传算法/模糊逻辑/模糊神经模型、集成模型贝叶斯向量自回归模型/支持向量机回归模型/粒子群优化模型、自底向上模型MARKAL/TIMES/LEAP(SuganthiL,etal,2012)。GhalehkhondabiI等总结了2000-2015年间能源需求预测的相关文献使用的预测方法，主要集中在ANN模型、模糊逻辑算法、时间序列模型、灰色预测、ARMA/ARIMA/SARIMA模型、回归模
