天然气需求量预测研究进展

doi:10.3969/j.issn.1006-396X.2018.04.001

石油化工高等学校学报 ›› 2018, Vol. 31 ›› Issue (04): 1-6.DOI: 10.3969/j.issn.1006-396X.2018.04.001

天然气需求量预测研究进展

郑坚钦,王博弘,张浩然,梁永图

中国石油大学(北京)城市油气输配集输北京市重点实验室,北京102249

收稿日期:2018-04-20 修回日期:2018-05-09 出版日期:2018-08-24 发布日期:2018-08-22
通讯作者: :梁永图(1971-),博士,教授,从事长输管道与油气田集输的研究;E-mail:liangyt21st@163.com。
作者简介::郑坚钦(1996-),男,从事长输管道与油气田集输的研究;E-mail:zhengjianqin_cup@163.com。
基金资助:
:国家自然科学基金项目“成品油管道批次输送过程中的复杂传热传质机理研究”(No.51474228)。

Advances in Study of Natural Gas Demand Prediction

Zheng Jianqin, Wang Bohong, Zhang Haoran, Liang Yongtu

Beijing Key Laboratory of Urban Oil and Gas Distribution Technology, National Engineering Laboratory for Pipeline Safety,China University of Petroleum(Beijing), Beijing102249,China

Received:2018-04-20 Revised:2018-05-09 Published:2018-08-24 Online:2018-08-22

摘要/Abstract

摘要： 对天然气需求量准确预测和分析,能为合理进行生产调度和资源配置提供帮助,继而为管网运行企业带来经济效益。论述了目前天然气需求量预测及相似领域其他能源需求预测问题的相关研究进展,分析了国内外在该领域的研究现状和发展方向,重点介绍了其预测模型的特点及发展趋势,指出了当前研究中存在的问题及未来的研究方向,总结了可供借鉴的研究成果,可为未来进一步开展天然气需求量预测研究提供参考。

关键词: 天然气, 需求量预测, 能源, 模型

Abstract: The prediction and analysis of natural gas demand can provide help for reasonable production scheduling and resource allocation, and then bring economic benefits to the network companies. This paper discusses the current research progress of natural gas demand prediction and other energy demand prediction, analyzes the research status and development direction in this field at home and abroad, and introduces the characteristics and development trend of the models used specially. The problems in current study and future research direction are pointed out, and the research results and the research results that can be used for reference are summarized, which can provide reference for future research on the further development of natural gas demand.

Key words: Natural gas, Demand prediction, Energy, Models

郑坚钦,王博弘,张浩然,梁永图. 天然气需求量预测研究进展[J]. 石油化工高等学校学报, 2018, 31(04): 1-6.

Zheng Jianqin, Wang Bohong, Zhang Haoran, Liang Yongtu. Advances in Study of Natural Gas Demand Prediction[J]. Journal of Petrochemical Universities, 2018, 31(04): 1-6.

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