不同时间尺度下的天然气需求预测模型研究进展

摘要：

天然气需求预测是分析供需现状和预判天然气市场发展前景的重要环节,经过多年的研究和发展,已形成了较为完善的预测方法体系,并取得了相应的应用成果.受综合环境多方约束,天然气长期需求趋势的不确定性增强,同时短期内天然气消费用户用气行为多样,需要精细化管理,因此划分归纳不同时间尺度下的需求预测模型是当前用气预测的一项重要工作.以2016-2021年发表的国内外相关文献为基础,分析了不同时间尺度下的用气特征,探讨了不同时间周期内所考虑的主要影响因素,总结了各时间尺度下预测模型的优缺点.研究结果表明:短尺度数据直观体现终端用户特性,周期性和规律性特征较强,主要受气候条件、日期类型等因素影响,根据性能指标MAPE的计算结果,单一模型中SVR模型表现优异,组合模型中LSSVM模型预测效果较好;而长尺度数据是用户用气的宏观体现,主要受人口、经济结构、天然气行业相关数据及政策的影响,根据性能指标MAPE的计算结果,灰色模型与线性回归构成的组合模型预测效果最优,根据性能指标RMSE计算结果,遗传算法优化的SVM模型的预测效果最优.在此基础上,提出一种以数据尺度、因素及模型为主线的模型选择框架,并从短期预测、中长期预测角度提出预测模型未来的研究方向,为预测模型的进一步研究提供建议.

关键词：天然气、需求预测、时间尺度、用气特征、影响因素

所属期刊栏目：35

分类号：F224;F426.22(经济计算、经济数学方法)

资助基金：中国石油大学北京项目;中国石油大学北京项目

在线出版日期：2023-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共17页

页码：95-111