众所周知，能源是经济和社会发展的最基本的物质基础和动力来源。随着中国经济规模的不断扩大，未来能源工业能否支撑我国经济的高速增长便成为人们所关心的问题。可见，能源发展战略的合理制订关系到一国经济能否健康、稳定、持续地发展。而能源需求建模与分析是制订能源发展战略、规划部署的基础之一。目前，应用于能源需求建模与分析的方法通常是以传统建模技术为基础的，而传统建模技术有一重要前提，即所处理的时间序列数据是平稳的。事实上，能源时间序列数据存在着非平稳性和非线性，使得传统的能源需求建模方法受到了挑战。因而，本文从经济时间序列数据的非平稳和非线性特性角度出发，分别运用协整理论及误差修正模型和人工神经网络方法对能源需求进行建模与分析，得到了两个合理的、有效的、可预测的能源需求模型，而且在此基础之上对能源需求的影响因素进行了实证分析，得出能源需求与国民经济、产业结构变动、能源消费结构变动之间量化关系，此外，作为能源需求协整模型在具体领域中的应用，研究了电力需求协整模型；其次，比较分析了两个模型，线性模型（协整模型）具有鲜明的经济解释意义、但预测精度较低，而非线性模型（神经网络模型）预测精度较高、但经济解释意义不鲜明，两模型在实际应用中具有互补性；而后，利用所建立的模型对未来能源需求进行了实际预测，两个模型预测结果具有一致性；最后，对我国能源发展提出了一些建议