天然ガス需要予測は需要と供給の現状を分析し、天然ガス市場の将来を予測する重要な部分であり、長年にわたる研究と開発の結果、かなり完璧な予測方法体系が形成され、それに応じる利用成果を上げています。総合的な環境の多様な制約のため、天然ガス需要の長期的な傾向の不確実性が増し、同時に短期間内の天然ガス消費者のガス使用行動が多様であり、細かい管理が必要です。そのため、異なる時間範囲での需要予測モデルを分類整理することは、現在のガスの予測の重要な作業です。2016年から2021年の国内外の関連文献を基に、異なる時間範囲でのガス特性を分析し、異なる時間サークル内で考慮すべき主要な影響要素を探り、異なる時間範囲での予測モデルの長所と短所をまとめました。研究結果は次のとおりです。短期の計測データは終端ユーザーの特性を直感的に反映し、周期的で規則的な特性を示し、気候条件、日付タイプなどの要因に主に影響を受けます。MAPEの計算結果に基づくと、単一モデルではSVRモデルが優れた性能を示し、組み合わせモデルではLSSVMモデルが良好な予測効果を上げました。長期の計測データはユーザーのガス使用の宏観的な反映であり、主に人口、経済構造、天然ガス産業に関連するデータおよび政策に影響を受けます。MAPEの計算結果に基づくと、灰色モデルと線形回帰によって構成された組み合わせモデルが最適な予測効果を示し、RMSEの計算結果に基づくと、遺伝アルゴリズムによって最適化されたSVMモデルが最良の予測効果を示しました。この基に、データの尺度、要素、モデルを中心にしたモデル選択フレームワークを提案し、短い期間の予測と中長期の予測の観点から将来の予測モデルに関する研究方向を提示し、予測モデルの追加的な研究に対する提案を行います。

天然ガス;需要予測;時間尺度;ガス特性;影響因子