
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,692 |
تعداد مقالات | 72,237 |
تعداد مشاهده مقاله | 129,208,237 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 102,036,341 |
پیشبینی مصرف گاز طبیعی در ایران تا سال 1420 با استفاده از مدل ARIMA | ||
فصلنامه سیستم های انرژی پایدار | ||
دوره 4، شماره 2، فروردین 1404، صفحه 197-211 اصل مقاله (1.16 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ses.2025.389042.1116 | ||
نویسندگان | ||
مجتبی رضائی فرد* 1؛ یونس نوراللهی2 | ||
1دانشجوی کارشناسی ارشد مهندسی سیستمهای انرژی، دانشکدۀ مهندسی انرژی و منابع پایدار، دانشگاه تهران | ||
2استاد دانشکدۀ مهندسی انرژی و منابع پایدار، دانشگاه تهران | ||
چکیده | ||
روند افزایشی مصرف انرژی جهانی به دلیل تغییرات اساسی در صنعت و اقتصاد، مدیریت انرژی و پیشبینی تقاضا را ضروری کرده است. گاز طبیعی نه تنها منبع اصلی انرژی است، بلکه یکی از پایههای اقتصاد ایران نیز به شمار میرود. امنیت انرژی و تأمین پایدار گاز طبیعی، موضوعی پیچیده و حیاتی است که با رشد مصرف و توسعۀ اقتصادی کشور ارتباط دارد، بنابراین، سیاستهای جامعی برای مدیریت بهینۀ مصرف گاز طبیعی و توسعۀ پایدار لازم است. این سیاستها باید انعطافپذیر و مؤثر باشند تا به تأمین پایدار گاز طبیعی کمک کنند. مدیریت تقاضای گاز طبیعی برای تخصیص بهینۀ منابع و جلوگیری از اتلاف انرژی ضروری است. برای اینمنظور، تکنیکهای نوینی برای پیشبینی مصرف آینده معرفی شدهاند که به تصمیمگیران در برنامهریزی دقیقتر کمک میکنند. در این پژوهش از مدل میانگین متحرک خودرگرسیون یکپارچه (ARIMA) به عنوان ابزاری پیشرفته برای پیشبینی تقاضای انرژی بهره گرفته شده است. این مدل، که نقش کلیدی در تحلیل سریهای زمانی ایفا میکند، در حوزههای مختلفی نظیر اقتصاد، انرژی و مدیریت کاربرد فراوان دارد. دادههای مورد استفاده در این مطالعه، از ترازنامههای انرژی وزارت نیرو استخراج شده است. نتایج پژوهش حاکی از آن است که مصرف گاز طبیعی در ایران طی سالهای ۱۳۶۸ تا ۱۴۰۰ به طور قابل توجهی افزایش یافته است. همچنین، بر اساس پیشبینیها، با بازۀ اطمینان ۹۵ درصد، انتظار میرود که تا سال ۱۴۲۰ مصرف گاز طبیعی به ۶۹۰٬۳۱۳ میلیون مترمکعب برسد. علاوه بر این، نتایج نشان میدهد مصرف گاز طبیعی به طور میانگین بیش از ۴۳ درصد رشد خواهد داشت. | ||
کلیدواژهها | ||
تقاضای انرژی؛ پیش بینی انرژی؛ روش ARIMA؛ مصرف گاز طبیعی؛ مصرف انرژی ایران | ||
مراجع | ||
[1] A. Rode et al., “Estimating a social cost of carbon for global energy consumption.,” Nature, vol. 598, no. 7880, pp. 308–314, Oct. 2021, doi: 10.1038/s41586-021-03883-8.
[2] E. M. de Oliveira and F. L. Cyrino Oliveira, “Forecasting mid-long term electric energy consumption through bagging ARIMA and exponential smoothing methods,” Energy, vol. 144, pp. 776–788, 2018, doi: https://doi.org/10.1016/j.energy.2017.12.049.
[3] L. K. Chu, “The role of energy security and economic complexity in renewable energy development: evidence from G7 countries,” Environ. Sci. Pollut. Res., vol. 30, no. 19, pp. 56073–56093, 2023, doi: 10.1007/s11356-023-26208-w.
[4] W. Guilian et al., “Forecast of total rural energy demand based on energy consumption intensity,” Front. Energy Res., vol. 10, 2023, doi: 10.3389/fenrg.2022.1021164.
[5] S. Mahjoub, L. Chrifi-Alaoui, B. Marhic, and L. Delahoche, “Predicting Energy Consumption Using LSTM, Multi-Layer GRU and Drop-GRU Neural Networks,” 2022. doi: 10.3390/s22114062.
[6] K. B. Debnath and M. Mourshed, “Forecasting methods in energy planning models,” Renew. Sustain. Energy Rev., vol. 88, pp. 297–325, 2018, doi: https://doi.org/10.1016/j.rser.2018.02.002.
[7] A. Azadeh, S. M. Asadzadeh, M. Saberi, V. Nadimi, A. Tajvidi, and M. Sheikalishahi, “A Neuro-fuzzy-stochastic frontier analysis approach for long-term natural gas consumption forecasting and behavior analysis: The cases of Bahrain, Saudi Arabia, Syria, and UAE,” Appl. Energy, vol. 88, no. 11, pp. 3850–3859, 2011, doi: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2011.04.027.
[8] S. Barak and S. S. Sadegh, “Forecasting energy consumption using ensemble ARIMA–ANFIS hybrid algorithm,” Int. J. Electr. Power Energy Syst., vol. 82, pp. 92–104, 2016, doi: https://doi.org/10.1016/j.ijepes.2016.03.012.
[9] Y. Hang, X. Deyun, and L. Zhentao, “Regional Energy Demand Modeling and Forecasting,” in 2009 Sixth International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, 2009, pp. 599–603. doi: 10.1109/FSKD.2009.177.
[10] A. Najafi, H. Falaghi, J. Contreras, and M. Ramezani, “Medium-term energy hub management subject to electricity price and wind uncertainty,” Appl. Energy, vol. 168, pp. 418–433, 2016, doi: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2016.01.074.
[11] A. Manowska, A. Rybak, A. Dylong, and J. Pielot, “Forecasting of natural gas consumption in poland based on ARIMA‐LSTM hybrid model,” Energies, vol. 14, no. 24, 2021, doi: 10.3390/en14248597.
[12] N. Shamsapour, M. Noorollahi, and M. Rezaeifard, “Analysis of economic and environmental policies for global climate change and suggestions for Iran,” J. Sustain. Energy Syst., vol. 2, no. 4, pp. 389–404, 2024, doi: 10.22059/ses.2024.373927.1058.
[13] Saberi, Zafarian, and Rahiminezhad, “Barname toseye haftom [7th Iran Development Plan System],” Māhnāmah-i markaz-i pizhūhish’hā-yi majlis-i shurā-yi Islāmī [ Iran Parlem. Reports], vol. 31, no. 3, 2023, [Online]. Available: https://report.mrc.ir/article_9433.html [In Persian]
[14] Q. Wang, Z. Luo, and P. Li, “Natural Gas Consumption Forecasting Based on Homoheterogeneous Stacking Ensemble Learning,” Sustain., vol. 16, no. 19, 2024, doi: 10.3390/su16198691.
[15] “Iran Energy Balance Report at 2022,” Ministry of Energy (Iran). [Online]. Available: https://pep.moe.gov.ir/ [In Persian]
[16] Ministry of Energy (Iran), “Iran Energy Flowdiagram Report at 2022,” Ministry of Energy (Iran). [Online]. Available: Iran Energy Balance Report at 2022 [In Persian]
[17] “Four Decade Iran Energy Reports,” Ministry of Energy (Iran). [Online]. Available: https://pep.moe.gov.ir [In Persian] | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 115 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 47 |