基于人工智能的城市燃氣運行預測與優化研究

摘要：城市燃氣系統的高效運行對保障城市能源供應和居民生活質量至關重要。隨著人工智能技術的快速發展，將其應用于城市燃氣運行預測與優化成為可能。該研究提出了一種基于深度學習的城市燃氣需求預測模型，并結合強化學習算法實現了燃氣管網運行優化。實驗結果表明，所提出的方法在預測準確度上較傳統方法提高了15%，同時將燃氣管網運行效率提升了8%。這一研究為城市燃氣系統的智能化管理提供了新的思路和方法。

關鍵詞：人工智能;城市燃氣;需求預測;運行優化;深度學習;強化學習

DOI：10.12433/zgkjtz.20243611

城市燃氣系統作為重要的城市基礎設施，面臨需求波動大、管網復雜、安全隱患多等挑戰。傳統管理方法依賴經驗判斷和簡單統計模型，難以應對日益復雜的系統需求。而人工智能技術的快速發展為解決這些問題提供了新的可能。本研究旨在探索基于深度學習的燃氣需求預測模型和強化學習的管網運行優化方法，以提高燃氣系統的運行效率和安全性。這一研究對于推動城市燃氣系統智能化管理具有重要意義。

一、基于深度學習的城市燃氣需求預測模型

（一）數據收集與預處理

研究收集了某市2018年1月至2022年12月的每日燃氣消耗數據，共1826條記錄。同時獲取了相應時間段的氣象數據和宏觀經濟指標。數據預處理包括四個步驟：異常值處理、缺失值填補、特征工程和數據標準化。通過這些步驟，得到了一個高質量的訓練數據集，包含多個關鍵特征，如日燃氣消耗量、氣象因素、經濟指標等連續變量，以及時間相關的類別變量[1]。這些特征全面反映了影響燃氣需求的各種因素，為后續模型訓練奠定了基礎。

（二）模型架構設計

本模型采用長短期記憶網絡和時間卷積網絡相結合的混合架構，并引入注意力機制。模型輸入為過去30天的歷史數據，每天包含9個特征。數據首先通過雙向長短期記憶網絡層處理，然后輸入時間卷積網絡層提取多尺度特征。注意力層計算不同時間步的權重，最后通過全連接層輸出未來7天的預測值。該架構充分利用了兩種網絡的優勢，有望提高預測的準確性和魯棒性。

（三）模型訓練與驗證

模型訓練采用自適應矩估計優化器，學習率初始為0.001。損失函數選擇均方根誤差，使用小批量梯度下降法訓練200輪。為防止過擬合，采用早停法、隨機丟棄和二范數正則化。數據集劃分采用時間序列交叉驗證方法，使用2018～2020年數據作為訓練集，2021年數據作為驗證集，2022年數據作為測試集。模型在各數據集上的性能指標如表1所示。

（四）預測結果分析

我們將深度學習模型與傳統時間序列預測方法進行了對比，結果顯示深度學習模型在各項指標上均優于傳統方法。具體對比結果如表2所示。模型在不同預測時間尺度上的表現也進行了評估，特別是在3天內的短期預測中表現出色[2]。通過可解釋人工智能技術分析了模型的決策依據，發現日平均氣溫、時間特征、節假日效應和經濟指標都對預測結果有顯著影響。這些分析結果驗證了模型的有效性，并為進一步優化提供了見解。

二、基于強化學習的燃氣管網運行優化

（一）問題建模

燃氣管網運行優化問題建模為馬爾可夫決策過程，核心在于精確定義狀態空間、動作空間和獎勵函數。狀態空間包含管網中各關鍵節點的壓力、流量、燃氣質量等參數。動作空間涵蓋調壓閥開度、壓縮機功率和儲氣設施調度量等可控變量。

獎勵函數設計綜合考慮能耗最小化、供氣穩定性和安全性，可表示為：

R（s，a） = w1 E（s，a） + w2S（s，a） + w3F（s，a）

其中E（s，a）為能耗項，S（s，a）為供氣穩定性項，F（s，a）為安全性項，w1 、w2 、w3為權重系數。這種建模方法全面反映了燃氣管網的動態特性和優化目標，為強化學習算法提供了明確的學習方向，使其能夠根據不同場景自適應地調整優化策略[3]。

（二）算法選擇與實現

考慮到燃氣管網優化問題的高維連續狀態和動作空間特性，我們選擇深度確定性策略梯度算法作為核心方法。該算法結合了深度學習和確定性策略梯度，能有效處理連續動作空間。算法包括四個神經網絡：當前策略網絡、目標策略網絡、當前價值網絡和目標價值網絡。

策略網絡結構采用多層感知機，輸入層對應狀態維度，隱藏層使用修正線性單元激活函數，輸出層使用雙曲正切函數映射到動作空間。價值網絡采用類似結構，但輸出層為單個價值估計。學習率設為0.001，采用自適應矩估計優化器。經驗回放緩沖區大小為十萬，小批量大小為64。

為適應大規模燃氣管網，我們設計了多智能體框架，將網絡分解為多個子網絡，每個子網絡由一個智能體負責。智能體間通過經驗共享和動作協調實現全局優化。這種設計顯著提高了算法的可擴展性和計算效率。

（三）仿真環境構建

為驗證強化學習算法的有效性，我們構建了高保真度的燃氣管網數字孿生模型。該模型基于某市實際主干管網，包含200個節點、300條管段、50個調壓閥和10個壓縮機站。使用專業流體仿真軟件作為基礎引擎，并進行了定制化擴展。流體動力學模型采用非線性方程組描述，包括節點流量平衡方程、管段壓降方程和壓縮機功率方程。其中，管段壓降方程可簡化表示為：

ΔP = kQ2

式中，ΔP為壓降，k為管段阻力系數，Q為流量。

模型還整合了多種約束條件，如節點壓力限制、管段流速限制、壓縮機運行范圍等。這些約束通過懲罰項添加到獎勵函數中。仿真環境采用高級編程語言實現，提供標準化接口。每個時間步長設為15分鐘，支持加速仿真。為增加魯棒性，引入隨機擾動模擬用戶需求波動和設備故障。

（四）優化結果分析

通過在構建的仿真環境中對強化學習算法進行大規模訓練（約100萬個時間步長），我們獲得了顯著的優化效果。相比傳統比例—積分—微分控制方法，強化學習方法在多個關鍵指標上均有明顯改善。

能耗方面，系統日均能耗從156.3萬千瓦時降至136.8萬千瓦時，降幅達12.5%。主要節能來自壓縮機運行優化和管網壓力控制優化。壓縮機平均利用率提高了8.7%，而平均運行壓力從0.45兆帕降至0.41兆帕[4]。供氣穩定性顯著提升，用戶端壓力波動標準差從0.032兆帕降至0.026兆帕，減小18.7%。強化學習方法能更快響應需求變化，平均調節時間縮短了23.5%。特別是在早晚用氣高峰期，壓力波動抑制效果最為明顯。

安全性指標也有改善，系統異常事件發生頻率從每月4.3次降至3.9次，降低9.3%。通過風險熱圖分析，發現高風險區域面積減少了15.6%。這主要得益于算法學習到了更為穩健的運行策略，能夠預先調整管網狀態以應對潛在風險。

綜上所述，基于強化學習的燃氣管網運行優化方法展現出優異的性能和適應性，為智能化城市燃氣系統管理提供了新的解決方案。

三、實際案例應用與驗證

（一）研究區域概況

研究選擇了華北地區某中等規模城市作為實際應用案例。該城市面積約1200平方公里，常住人口210萬，年均氣溫14℃，冬季供暖期長達5個月。城市燃氣管網總長度達2300公里，包括高壓管網300公里、中壓管網1500公里和低壓管網500公里。系統日均供氣量為180萬立方米，高峰時段可達280萬立方米。管網結構呈現“三環六射”的布局特點，共有5座門站、12座調壓站和3座儲配站[5]。

該城市的燃氣需求具有明顯的季節性和周期性特征，冬季供暖期間的用氣量是夏季的3倍左右。此外，工業用戶占總用氣量的40%，對供氣穩定性要求較高。城市近年來快速發展，燃氣需求年均增長率達8%，給現有管網系統帶來了巨大壓力。表3概述了研究區域的主要特征。

（二）數據采集與系統部署

為實現基于人工智能的燃氣運行預測與優化，我們構建了一套全面的數據采集和系統部署方案。數據采集系統包括三個層面：第一，管網監測數據，通過在關鍵節點和管段安裝壓力、流量、溫度等傳感器，實時采集運行數據；第二，用戶用氣數據，利用智能燃氣表和用戶管理系統，收集不同類型用戶的用氣情況；第三，外部環境數據，包括氣象數據、節假日信息、重大事件等。

數據采集頻率根據不同指標的變化特性進行了優化設置，關鍵參數如壓力、流量等每分鐘采集一次，非關鍵參數如管網溫度每5分鐘采集一次。所有數據通過4G/5G網絡實時傳輸到云端數據中心，經過數據清洗、預處理后存入分布式數據庫。

系統部署采用了邊緣計算與云計算相結合的架構。在每個門站和調壓站部署邊緣計算節點，負責局部數據處理和快速響應控制。云端部署了大規模并行計算集群，用于運行深度學習和強化學習算法。整個系統通過專用的工業控制網絡實現安全可靠的通信和控制。

（三）運行效果評估

系統在該城市實際運行6個月后，我們對其性能進行了全面評估。評估指標包括預測準確性、能源效率、供氣穩定性和系統安全性。在預測準確性方面，基于深度學習的需求預測模型在日尺度上的平均絕對百分比誤差（MAPE）為3.8%，優于傳統時間序列模型的5.7%。特別是在節假日和極端天氣等特殊情況下，新模型表現出更強的適應性。

能源效率方面，通過強化學習優化的運行策略使系統整體能耗降低了15.3%。主要體現在壓縮機運行優化和管網壓力控制兩個方面。供氣穩定性顯著提升，用戶端壓力波動幅度減小了22.6%，有效投訴率下降了35.2%。

安全性是燃氣系統的重中之重。新系統上線后，自動檢測到的潛在安全隱患數量增加了40%，但需要人工干預處理的緊急情況減少了28.7%，體現了系統在主動預防方面的優勢。表4總結了系統運行前后的主要性能指標對比。

（四）系統可擴展性討論

基于人工智能的燃氣運行預測與優化系統展現出良好的可擴展性。在地理范圍上，系統可擴展至更大規模的城市群或區域性燃氣網絡。功能方面，可進一步整合泄漏檢測、管網規劃和應急響應等模塊。系統預留的標準化接口便于與智慧城市平臺和綜合能源管理系統對接，為能源互聯網應用創造條件。

然而，系統擴展也面臨挑戰，如數據質量和標準化問題、算法泛化能力的驗證，以及計算復雜度增加和實時性降低等。未來研究方向包括開發先進的遷移學習算法、探索聯邦學習技術，以及結合區塊鏈技術增強安全性和可追溯性。這些努力將進一步提升系統的可擴展性和應用價值，推動燃氣行業向更智能、高效的方向發展。

四、結語

該研究將深度學習和強化學習技術成功應用于城市燃氣運行預測與優化，開發了一套智能化的燃氣管理系統。通過大規模實驗和實際案例驗證，證明了所提出方法的有效性和先進性。研究成果不僅顯著提高了燃氣需求預測的準確度，還實現了燃氣管網運行的智能優化，為城市燃氣系統的現代化管理提供了新的技術支撐。未來研究將進一步探索多源數據融合、邊緣計算等技術在燃氣系統中的應用，以及人工智能方法在更大規模城市能源系統中的推廣應用。

參考文獻：

[1]翟鵬.城市化背景下城市燃氣工程項目建設風險管理[J].中國石油和化工標準與質量，2024，44（10）：69-71.

[2]鐘振茂.大型城市燃氣電站噪聲治理技術[J].安裝，2023（03）：62-65.

[3]何文萱，唐海亮，孫健.城市燃氣負荷預測研究[J].中國設備工程，2022（13）：253-255.

[4]黃健雄.城市燃氣中低壓管網運行管理模式的優化方法[J].化工設計通訊，2022，48（09）：133-135.

[5]翟向琳，張強，王世奉.智能化城市燃氣輸配系統設計探討[J].石油和化工設備，2021，24（08）：64-65+63.

（作者單位：1.杭州天然氣有限公司，

2.杭州市能源集團工程科技有限公司）