近年来,天然气管网规模日益扩大,管道在输送大量能源的同时,能耗也处于较高的水平。对天然气长输管道能耗进行预测,可以帮助企业更好地了解天然气管道的用能状况,把握天然气管道的未来能耗变化趋势,有效地制定管输能耗的控制目标,为挖掘天然气管道的节能潜力和减少碳排放提供可靠的理论和技术支持。本文对天然气长输管道的压气站能耗组成进行了分析,确定了天然气长输管道能耗的影响因素,为能耗预测模型输入变量的选取提供了依据,本文采用的能耗预测方法包括统计分析法和工艺计算法两大类。基于统计分析法建立了BP神经网络模型、支持向量机（SVM）模型、RBF神经网络模型三种机器学习预测模型,使用Python语言编写了计算程序,并对每种模型的参数进行了优选,从而提高了模型的精度。使用BP神经网络预测模型、SVM预测模型、RBF神经网络预测模型对A管线进行了全线日能耗预测,并对三种模型的预测效果进行了对比,发现RBF神经网络模型的预测效果优于其他两种模型,压气站总能耗预测平均相对误差为5.72%。使用BP神经网络预测模型、RBF神经网络预测模型对A管线各压气站日能耗进行了预测,发现RBF神经网络预测模型对冬季工况、春秋工况、夏季工况能耗预测平均相对误差分别为12.22%、11.60%、7.24%,预测效果总体上优于BP神经网络预测模型。基于工艺计算法建立了TGNET预测模型,设置了合理的边界条件,并利用冬季、夏季实际运行数据对模型进行了校准,对W管网各压气站日能耗进行了预测,冬季工况和夏季工况预测平均误差分别为4.61%、4.64%,并利用TGNET软件回归了A管线和B管线单位周转量能耗曲线。对A管线六种不同日输量的工况,在运行方案未知的情况下使用三种机器学习预测模型进行了全线日能耗预测,在一种可行运行方案下使用TGNET模型进行了各压气站日能耗预测,进而累加得到全线日能耗预测值,发现RBF神经网络模型和TGNET模型预测结果随输量增加而增大,进一步证明了RBF神经网络预测效果优于其他两种机器学习预测模型。