陕西省是我国的资源大省，也是全国重要的化石燃料储备基地。目前陕西省煤炭消耗量多、占比大，而清洁能源如天然气、非化石燃料等却未得到充分的发展利用，整个陕西省在能源消费结构上存在着粗放、低效等问题。为了确定合规合理的能源消耗水平，为促进陕西省传统产业转型升级，为加快新兴产业发展提供指导，这就要求对当前陕西省的能源消费结构进行优化，确定更优的能源消费结构，从而贯彻落实上述原则，最终达到降低能源消费总量，降低能源强度，降低碳排放强度的目标。
本文以此为目标，对陕西省的能源消费总量影响因素进行分析整理，分别利用BP神经网络与LSTM递归神经网络模型对2020年陕西省的能源消费总量以及能源消费结构进行预测，并以此为约束函数，最终分别以最优能耗、最优能源强度、最优碳强度为目标函数，利用粒子群算法进行优化，优化分析所得结果将为陕西省低碳经济发展提供借鉴。本文主要得到以下结论：
（1）陕西省煤炭、天然气和石油等能源储量丰富，具有良好的资源优势，但是从近二十多年来陕西省各种能源消费占比情况来看，能源消费结构存在着不健康、不平衡的问题。尽管目前水电等可再生能源消费比例已经从1995年的1.4%提升到了2017年的13%，但在总能源消费量中，煤炭消费量的占比仍然高达78%，与其它省市相比，陕西省能源消费结构的改革任重道远。从区域角度来看，地区生产总值位列陕西省前十名的市区的单位GDP能耗基本呈现下降趋势。
（2）就目前阶段而言，陕西省的碳排放总量呈现持续上升的趋势，而碳强度与能源强度则以基本一致的变化趋势持续下降，这一现状说明碳排放的增加与能源消费呈现正比关系。从近二十年陕西省的碳排放总量来看，仅1997-2000年、2013-2014年两个阶段呈现负增长趋势。由此可见，降低碳排放的重中之重就是要调整陕西省能源消费结构，与此同时，未来应当坚持低碳节能的发展模式。
（3）利用BP神经网络模型以及LSTM神经网络模型预测了陕西省2017-2020年的能源消费总量以及各能源的预测消耗值，将2020年的能源消费总量为13968.4347万吨标准煤作为多目标决策的能源约束条件之一，所得的预测结果显示，2017-2020年煤炭消费比重由78.25%降到了70.8%，天然气消费比重由10.74%升至12.5%，石油消费比重由8.6%降到了5.6%，再根据这些比重计算出水电的比重由2.41%升至11.1%。预测结果表明，在整个能源消费结构中，天然气及非化石燃料消费比重逐渐上升，而煤炭消费比重一直保持下降，由此可见在未来几年的发展时间内，陕西省能源消费结构将会发生持续变化。
（4）确定了陕西省能源消费结构优化的原则和目标，通过调整优化能源结构，达到降低能源消费总量、降低能源强度及碳排放强度的目的。并以此构建了能源消费结构的优化模型，包括：确定优化对象陕西省能源结构；目标函数按照不同需要，确定了三套方案：能源消耗总量最优，能源强度最优和碳强度最优；并根据现实条件、政策需求以及预测，确定了约束条件，确保不同方案在有所侧重的同时，均能满足最低要求。通过调研和预测结果的具体数据，构建了陕西省2020年能源结构的多目标优化模型。
（5）使用粒子群优化算法，对上述多目标优化模型进行优化，分别得到了三套方案下最优的陕西省能源消费结构。通过比较验证，优化结果均能有效完成所规定的节能减排的目标，并对各自的重点进行优化。通过比较，发现最优能源强度方案所得出的能源结构，能在保持较低的能源消耗总量条件下，还提高了GDP的增速，具有较强可实施性，在三种方案中最优，可用作陕西省2020年能源结构政策调整的依据与参考。