Теория и практика прогноза газопотребления при планировании развития систем регионального газоснабжения

Сухарев Михаил Григорьевич   Тверской Игорь Владимирович   Сураев Георгий Андреевич   

Прогноз газопотребления нужен для принятия решений по функционированию и развитию газовой отрасли, одной из ключевых отраслей топливно-энергетического комплекса страны. В статье особое внимание уделяется среднесрочному прогнозу потребления региона – субъекта РФ. Прогнозы такого рода требуются при разработке и корректировке региональных схем газоснабжения. Прогноз должен учитывать последовательность предшествующих решений и их фактическую реализацию, а также заявки потенциальных потребителей на подключение к сетевому газу. В качестве основного аппарата среднесрочного прогнозирования рекомендуются подходы факторного анализа. Приводятся результаты прогнозных исследований для девяти регионов РФ. На этих примерах убедительно доказано, что целесообразно: разделять региональное потребление на три-четыре сектора; использовать в моделях не один, а три климатических фактора; исследовать возможность уменьшения числа априорно выбранных социально-экономических факторов по результатам выполненного анализа.

Статья опубликована в журнале «Проблемы прогнозирования», №2 2026

Литература/References

  1. Макаров А.А. Полвека системных исследований развития энергетики СССР и России – а что далее? // Теплоэнергетика. 2020. № 12. С. 5-14. [Makarov A.A. Polveka sistemnykh issledovanii razvitiya energetiki SSSR i Rossii – a chto dale? // Teploenergetika. 2020. No. 12. Pp. 5-14. (In Russ.)]
  2. Филиппов С.П., Веселов Ф.В., Кейко А.В., Хоршев А.А. Подходы к формированию прогнозов развития ТЭК России как составной части сценариев декарбонизации экономики страны // Проблемы прогнозирования. 2023. № 6. С. 67-78. [Filippov S.P., Veselov F.V., Keiko A.V., Khorshev A.A. Approaches to the Forecast Formation of the Development of the Russian Energy Sector as a Component Part of Scenarios for Decarbonization of the Country’s Economy // Studies on Russian Economic Development. 2023. Vol. 34. No. 6. Pp. 769-777. (In Russ.)] DOI: 10.1134/S1075700723060035.
  3. Дынкин А.А., Миловидов В.Д. Наука дальновидности: как преуспеть в стратегическом прогнозировании и планировании // Проблемы прогнозирования. 2023. № 3 (198). С. 8-23. [Dynkin A.A., Milovidov V.D. The Science of Foresight: How to Succeed in Strategic Forecasting and Planning // Studies on Russian Economic Development. 2023. Vol. 34. No. 3. Pp. 285-296. (In Russ.)] DOI: 10.1134/S1075700723030048.
  4. Сухарев М.Г., Самойлов Р.В., Тверской И.В., Акоста A.A., Сураев Г.А. Агрегированный долгосрочный прогноз газопотребления // Вести газовой науки. 2024. № 1 (57). С. 179-192. [Sukharev M.G., Samoylov R.V., Tverskoy I.V., Acosta A.A., Suraev G.A. Agregirovannyi dolgosrochnyi prognoz gazopotrebleniya // Vesti gazovoy nauki. 2024. No. 1 (57). Pp. 179-192. (In Russ.)]
  5. Сторонский Н.М., Тверской И.В., Сухарев М.Г., Акоста А.А. Особенности прогнозирования регионального газопотребления. Основные факторы // Газовая промышленность. 2025. № 7 (884). C. 72-84. [Storonskiy N.M., Tverskoy I.V., Sukharev M.G., Acosta A.A. Osobennosti prognozirovaniya regional’nogo gazopotrebleniya. Osnovnye factory // Gazovaya promyshlennost’. 2025. No. 7 (884). Pp. 72-84. (In Russ.)]
  6. Сторонский Н.М., Сухарев М.Г., Самойлов Р.В., Тверской И.В., Акоста А.А. Правильный прогноз газопотребления – ключ к рациональному выбору резерва производственных мощностей газораспределительных систем // Вести газовой науки. 2022. № 2 (51). С. 16-28. [Storonskiy N.M., Sukharev M.G., Samoylov R.V., Tverskoy I.V., Acosta A.A. Pravil’nyy prognoz gazopotrebleniya – klyuch k ratsional’nomu vyboru rezerva proizvodstvennykh moshchnostey gazoraspredelitel’nykh sistem // Vesti gazovoy nauki. 2022. No. 2 (51). Pp. 16-28. (In Russ.)]
  7. Громов А., Кондратьев С., Широв А. Внутренний рынок газа на историческом перепутье // Энергетическая политика. 2023. № 9 (188). С. 14-25. [Gromov A., Kondratev S., Shirov A. Vnutrenniy rynok gaza na istoricheskom pereput’e // Energeticheskaya politika. 2023. No. 9 (188). Pp. 14-25. (In Russ.)]
  8. Филиппов С.П. Переход к углеродно-нейтральной экономике: возможности и пределы, актуальные задачи // Теплоэнергетика. 2024. № 1. С. 21-40. [Filippov S.P. Perekhod k uglerodno-neytral’noy ekonomike: vozmozhnosti i predely, aktual’nye zadachi // Teploenergetika. 2024. No. 1. Pp. 21-40. (In Russ.)]
  9. Zheng K., Sun Z., Song Y., Zhang Chen, Zhang Chunyu, Chang F., Yang D., Fu X. Stochastic Scenario Generation Methods for Uncertainty in Wind and Photovoltaic Power Outputs: A Comprehensive Review // Energies. 2025. 18 (3). Р. 503. URL: https://doi.org/10.3390/en18030503
  10. Debevc M. Energy Transition Trends in Natural Gas Planning. PSIG 2214. 2022. 9 р. URL: https://onepetro.org/PSIGAM/proceedings-abstract/PSIG22/All-PSIG22/PSIG-2214/485456
  11. Adolfo D., Pambour K., Brancucci C., Carcasc C. An integrated solution for planning and operating Power-To-Gas facilities in coupled gas and electricity networks. PSIG 2115. 2021. 11 р. URL: https://onepetro.org/PSIGAM/proceedings-abstract/PSIG21/All-PSIG21/PSIG-2115/463597
  12. Zlotnik A., Sundar K., Rudkevich A.M., Tabors R., Li X. Pipeline Transient Optimization for a Gas-Electric Coordination Decision Support System. PSIG 1919. 2019. 9 р. URL: https://search.spe.org/i2kweb/SPE/doc/ onepetro:5148CCBA
  13. Beyca O.F., Ervural B.C., Tatoglu E., Ozuyar P.G., Zaim S. Using machine learning tools for forecasting natural gas consumption in the province of Istanbul // Energy Economics. 2019. No. 80. Pp. 937-949.
  14. Sahin E., Yüce H. Prediction of Water Leakage in Pipeline Networks Using Graph Convolutional Network Method // Applied Sciences. 2023. No. 13. 16 р.
  15. Панкратов С.Н., Казак А.С., Лобанов А.Н., Горлов Д.В. Анализ применимости различных методов машинного обучения для прогнозирования почасового газопотребления в разрезе газотранспортных обществ // Автоматизация и информатизация ТЭК. 2023. № 6 (599). С. 5-14. DOI: 10.33285/2782-604X-2023-6(599)-5-14. [Pankratov S.N., Kazak A.S., Lobanov A.N., Gorlov D.V. Analiz primenimosti razlichnykh metodov mashinnogo obucheniya dlya prognozirovaniya pochasovogo gazopotrebleniya v razreze gazotransportnykh obshchestv // Avtomatizatsiya i informatizatsiya TEK. No. 6 (599). Pp. 5-14. (In Russ.)]
  16. Manandhar P., Rafiq H., Rodriguez-Ubinas E., Palpanas T. New Forecasting Metrics Evaluated in Prophet, Random Forest, and Long Short-Term Memory Models for Load Forecasting. Energies 2024. No. 17 (6131). 30 р.
  17. Yusuf Karadede, Gültekin Özdemir, Erdal Aydemir, Breeder Hybrid Algorithm Approach for Natural Gas Demand Forecasting Model // Energy. 2017. DOI: 10.1016/j.energy.2017.09.130
  18. Szoplik J. Forecasting of natural gas consumption with artificial neural networks // Energy. 2015. No. 85. Pp. 208-220.
  19. Bean B. A Review of Customer Demand Modeling Methods for Distribution Systems. PSIG 1219. 2012. 8 р. URL: https://onepetro.org/PSIGAM/proceedings-abstract/PSIG12/All-PSIG12/PSIG-1219/2395
  20. Svoboda R., Basterrech S., Kozal J., Platoš J., Woźniak M. A Natural Gas Consumption Forecasting System for Continual Learning Scenarios based on Hoeffding Trees with Change Point Detection Mechanism. arXiv:2309.03720v4 [cs.LG] 12 Aug 2024. 77 p.