随着人口与经济水平快速的发展,浙江省面临能源结构不合理、环境污染日益加重、经济转型升级、电力改革加速等新形势,能源互联网建设已经进入了战略实施的重要时期。而电能相对于其他一次能源更加方便、安全和清洁,在终端消费环节的能源转换效率具有显著优势。为了减少一次能源的直接燃烧排放、优化能源消费结构,浙江省立足于世界能源转型的趋势,推动清洁能源开发,加快能源消费侧实施电能替代,逐步形成以清洁为主导、电力为中心的能源消费格局。当前,本文通过梳理浙江省能源消费结构及电能替代发展现状,针对性地对浙江省电能替代潜力预测及发展策略进行研究,对于促进浙江省电能替代快速发展具有重要意义。本文主要从以下四个方面对浙江省电能替代潜力预测及发展策略进行研究。首先,阐述了我国浙江省终端能源消费结构及特点、重点项目建设情况及相关政策,根据电能替代发展量化指标,分析了我国浙江省目前电能替代发展水平及存在的问题;其次,对我国电能替代潜力的影响因素进行了分析,包括经济因素、人口因素、环保因素、技术因素、政策因素等,并对其指标进行了量化处理和相关性分析,构建了电能替代潜力组合预测模型,即基于IOWHA(诱导有序加权调和平均算子)的PSO-BP(粒子群优化神经网络)和LSSVM(最小二乘支持向量机)的电能替代潜力组合预测模型,该模型将PSO-BP算法、LSSVM算法和IOWHA有机的结合在一起,进行预测算法的二次优化。经过该模型的适用性分析,利用预测误差评价指标对该组合预测模型的预测结果与单项预测模型PSO-BP、LSSVM的预测结果进行了对比,结果表明基于IOWHA的PSO-BP和LSSVM的组合预测模型的预测精度明显高于其他单项预测模型,论证了该改进后的组合预测模型可以有效利用不同算法的优势,大大提高了预测精度。然后,本文针对浙江省的不同电能替代发展情况,分别对影响因素量化指标进行设定,设置了四种电能替代发展情景,利用基于IOWHA的PSO-BP和LSSVM的组合预测模型对浙江省电能替代潜力进行预测;最后,结合浙江省电能替代发展现状和电能替代潜力预测结果,提出了浙江省电能替代潜力发展策略和措施。本文以浙江省作为电能替代潜力预测及发展策略的研究对象,提出了一种新型的基于IOWHA的PSO-BP和LSSVM的组合预测模型,为该省电能替代潜力预测提供了新的方法和思路;根据该改进的组合模型的预测结果,提出了浙江省电能替代发展对策建议,为该省未来更合理高效的推广电能替代提供了依据。