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基于ARIMA模型与多准则决策的Qeshm岛可持续能源系统优化：光伏发电与电动汽车整合策略研究
【字体： 大 中 小 】 时间：2025年06月18日 来源：Sustainable Futures 3.3
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为解决伊朗Qeshm岛能源需求增长与碳排放问题，研究人员通过ARIMA模型预测2030年电力/汽油需求，结合EnergyPLAN软件构建光伏(PV)与电动汽车(EV)整合的能源系统模型，并采用BWM-WASPAS多准则决策方法评估不同情景。结果显示，最优情景(S4)可降低17.3%能耗和23.8%排放，证实可再生能源与电动交通协同对岛屿可持续发展的关键作用。
在全球能源转型背景下，岛屿地区因地理隔离和资源限制面临独特的能源挑战。伊朗Qeshm岛作为波斯湾最大岛屿，其能源系统严重依赖化石燃料，2018年可再生能源占比仅0.5%，而交通部门碳排放占全球23%。随着能源需求持续增长（2001-2019年电力消耗增长5倍），如何平衡经济发展与生态保护成为关键难题。
为破解这一困局，研究人员开展了一项融合时间序列分析、能源系统建模与多准则决策的创新研究。通过收集2001-2019年电力/汽油消耗数据，采用ARIMA(0,2,2)和ARIMA(0,2,5)模型分别预测2030年需求趋势。基于EnergyPLAN软件构建五种情景：基础情景（现状延续）、S1（新增500MW火电）、S2（+195MW光伏）、S3（S2+20%EV）、S4（S2+50%EV），并设置TPES、CO2
排放、TAC和RES占比四大评价指标。运用BWM法确定指标权重（TPES占46.6%），再通过WASPAS方法进行情景排序。
关键技术包括：1) ARIMA时间序列预测；2) EnergyPLAN小时级能源系统仿真；3) BWM-WASPAS多准则决策分析。数据来源于伊朗能源部统计和Qeshm岛气象记录。
研究结果
需求预测：电力消费将从2018年230GWh持续增长，汽油需求同步上升，ARIMA模型AIC值分别为385.69和328.37，验证预测可靠性。
能源建模：
多准则决策：WASPAS评分显示S4综合得分1.0，显著优于S3（0.95）和S2（0.92），证实50%EV渗透率与195MW光伏是最优组合。
结论与意义
研究首次将ARIMA预测、EnergyPLAN建模与BWM-WASPAS决策集成应用于岛屿能源系统，证明单纯扩建火电（S1）会恶化经济环境效益，而PV与EV的协同部署可实现"能源-环境-经济"三重优化。具体而言：
该成果发表于《Sustainable Futures》，为发展中国家岛屿应对能源-气候挑战提供了实证案例，尤其对化石资源丰富但可再生能源滞后的地区具有参考价值。未来研究可结合机器学习优化预测精度，并探索储能系统与智能电网的整合方案。
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