城市燃氣負荷影響因素及預測方法分析

摘要：隨著我國西部地區天然氣資源開發工作的不斷推進，城市燃氣供應效率得到了顯著提升。特別是在城市燃氣企業實現市場化運作后，燃氣負荷短期預測工作變得越來越重要。準確預測城市燃氣在短時間內的動態變化，不僅對維持整個城市供熱系統的穩定運行具有重要意義，而且有利于燃氣企業合理控制成本。本文主要針對城市燃氣負荷影響因素及預測方法進行研究分析，以供參考。

關鍵詞：燃氣負荷預測；影響因素；數據關聯分析；預測方法

DOI：10.12433/zgkjtz.20241317

一、燃氣負荷預測概述

自20世紀起，我國便開始了對城市燃氣負荷預測的研究。進入21世紀后，這一領域的研究取得了顯著進展，涌現出人工神經網絡預測技術、時間序列方法等眾多新的預測方法。同時，相關軟件的研發也取得了突破性進展，一些實用性更強、準確性與可靠性更高的預測軟件得到了廣泛應用，為城市燃氣負荷預測提供了強有力的支撐。在燃氣負荷預測過程中，主要會涉及以下環節：

（一）收集歷史數據

收集歷史數據是十分重要的環節。歷史數據是對城市燃氣負荷進行預測的依據，通過分析歷史數據，可以發現燃氣負荷變化的規律和趨勢，從而建立合適的預測模型。首先，需要明確預測的時間范圍和目標，以確定需要收集的歷史數據的種類和時間段。其次，歷史數據可以通過各種方式進行收集。例如，通過對燃氣公司的歷史數據進行分析，得到燃氣消費歷史數據，包括日、月、年的燃氣銷售情況，以及各類用戶的用氣量等信息。另一方面，還可以從公共數據源或者第三方機構處獲得有關數據。再次，在對城市燃氣負荷歷史數據進行收集的過程中，必須注重歷史數據的準確性與完整性。對于燃氣銷售數據，要保證數據真實可靠，防止誤報、漏報等情況。為了保證城市燃氣負荷歷史數據的可靠性，還需要對其他有關的數據進行校驗和清理。此外，對采集到的歷史數據進行分類整理、格式化，以便于后續的分析與處理工作。可以將數據按照時間順序排列，并統一數據的單位和格式。也可以對數據進行初步分析和可視化，以更好地理解數據的分布和變化規律。最后，在收集歷史數據的過程中，還需要考慮數據的保密性和安全性。對于涉及個人隱私或商業機密的數據，應采取適當的加密和保護措施，確保數據的安全性和合規性。

（二）原始數據的處理

原始數據的處理是至關重要的一步。原始數據中含有大量的噪聲、異常值及冗余信息，若直接將其納入到預測分析中，可能會降低燃氣負荷預測結果的準確度與可信度。為了保證預測結果的質量，必須對原始數據進行科學處理。原始數據處理的主要步驟如下：第一，數據清洗。確定并清理原始數據中的噪聲與異常值。這些值可能是由于設備故障、數據傳輸錯誤等原因導致的，將對預測模型的準確性產生影響。數據清洗的方法有設定閾值、利用統計方法辨識并替換異常值等。第二，數據整合。原始數據可能來自不同的數據源，而且數據的格式及單位也不統一。為此，有必要對原始數據進行整合，統一數據格式和單位，以便后續的分析和處理。第三，數據插補。對缺失的數據要采取適當的插補方法。為了保證數據的完整，常用的插補方法有線性插值、多項式插值等。第四，數據變換。有些時候，原始數據并不能滿足某些預測模型的要求，比如，數據可能呈現非線性關系或不符合正態分布。在這種情況下，需要對數據進行變換，如對數變換、冪變換等，以滿足模型的要求。第五，特征提取。從原始數據中提取出與燃氣負荷預測相關的特征，這些特征可能包括歷史負荷數據、天氣因素、節假日因素等。特征提取的目的是簡化問題，突出關鍵信息，提高預測模型的準確性。在完成以上處理后，原始數據就被轉化為更加規范、準確和可用的形式，可為后續的燃氣負荷預測分析提供可靠的數據基礎。

（三）數據關聯與相關分析

在對城市燃氣負荷進行預測時，必須進行數據關聯與相關分析。通過對歷史數據進行深度分析，找出不同變量間的關聯性和相關性，從而揭示出城市燃氣負荷變化的內在規律及影響因素。

數據關聯分析主要關注不同變量之間的關聯程度。在對城市燃氣負荷進行預測時，需要考慮到很多因素，如燃氣使用量、天氣因素、節假日、經濟活動等多個變量。通過計算變量之間的相關系數、繪制散點圖等方式，能夠明確這些變量之間是否存在顯著的關聯關系。這種分析不僅有助于更好地了解城市燃氣負荷的復雜性，還能為后續的城市燃氣負荷預測模型的建立提供重要的輸入變量。

相關分析是為了探究各變量之間相關程度以及關系的性質。在城市燃氣負荷預測中，可以運用線性相關分析、非線性相關分析等方法，來量化不同變量之間的相關程度。比如，從歷史數據分析結果中可以看出，燃氣使用量與溫度之間存在負相關關系，即隨著溫度的升高，燃氣使用量逐漸降低。這種相關性不僅有助于理解燃氣負荷變化的內在機制，還可以為預測模型提供重要的參數依據。

（四）燃氣負荷的預測

經過對歷史數據的采集、匯總、處理和相關分析，可以對城市燃氣負荷進行預測。燃氣負荷預測有多種方法，每種方法各有其特色與優點，但也有其局限性與缺陷。在實際的燃氣負荷預測過程中，應結合實際情況合理選擇預測技術，如根據收集到的數據的特點來選擇相應的預測技術，或者根據預測目標的特點來選擇預測技術等。

二、影響燃氣負荷的相關因素

影響城市燃氣負荷的相關因素眾多且復雜，主要包括以下六個方面：

第一，氣候條件。溫度是影響城市燃氣負荷的主要因素。在夏季氣溫高的情況下，用戶無需采暖用氣，用氣量較低；在冬季低溫的情況下，用戶要采暖用氣，用氣量比較高。比如，在冬天，寒冷的天氣可能會導致燃氣負荷急劇增加。另外，天氣因素如濕度、風速、天氣狀況等都會對燃氣負荷有一定的影響。

第二，地理位置與城鎮規劃。地理位置對城市氣候特點和能源需求結構起著決定性的作用，而城市規劃又直接影響著燃氣設施布局及供氣策略。

第三，人口規模與增長。人口規模是影響燃氣負荷的重要因素。隨著城市人口規模的不斷增加，燃氣負荷通常也會增加。隨著人口的不斷增加，居民、商業及工業對燃氣的需求量也在不斷上升，直接推動了燃氣負荷的增長。

第四，生活習慣。居民的生活習慣對燃氣負荷的影響不可忽視。例如，烹飪、洗浴等日?；顒訉θ細獾男枨缶哂兄芷谛院碗S機性。另外，在某些特殊時期，如假期、居民出行方式的變化，也會對燃氣負荷造成一定的影響。

第五，經濟發展與能源政策。燃氣的需求量將隨城市經濟的發展、產業結構的調整而改變。能源政策的制定，將直接影響到城市能源結構的調整方向，進而對燃氣負荷產生一定的影響。

第六，能源結構調整與其他能源的競爭性。可再生能源和新能源的開發利用，使城市的能源結構出現了巨大的變化。這些新能源和燃氣在市場環境中形成競爭關系，對燃氣的負荷也有一定的影響。

三、城市燃氣負荷預測技術分析

城市燃氣負荷預測技術分析是燃氣供應管理中至關重要的環節，涉及多種預測技術和方法的應用。以下是對城市燃氣負荷預測技術的詳細分析：

第一，時間序列分析。在對城市燃氣負荷進行預測的過程中，通常采用時間序列分析法。該方法是根據歷史數據的趨勢、季節性、周期性等特點，構建預測模型。該模型可用于短時、中期的城市燃氣負荷預測，并能準確反映城市燃氣負荷的短期變化及長期變化趨勢。

第二，回歸分析。回歸分析是一種常見城市燃氣負荷預測方法，通過建立燃氣負荷與影響因素之間的回歸方程來預測未來的燃氣負荷?；貧w分析可以揭示影響因素與燃氣負荷之間的定量關系，但需要注意處理多重共線性和非線性關系等問題。

第三，灰色預測。灰色預測是一種適合小樣本、貧信息條件下的城市燃氣負荷預測方法。該方法是在充分挖掘現有信息的基礎上，對數據進行分析，并從中抽取有用信息，從而構建出可用于預測的灰色模型。當歷史數據不完整或難以獲取時，此方法具有一定的優勢。

第四，人工神經網絡。人工神經網絡是一種強大的非線性預測工具，通過模擬人腦神經元的連接方式，建立復雜的網絡結構，學習歷史數據的特征并進行預測。神經網絡可以處理復雜的非線性關系，對于燃氣負荷預測中的不確定性因素具有較強的處理能力。

第五，組合預測。為提高城市燃氣負荷預測的準確性，在實際應用中也可選擇多種預測組合運用的方法。組合預測將多種預測方法的結果進行加權平均或優化組合，以充分利用各種方法的優點，減少單一方法帶來的誤差。

四、城市燃氣負荷預測的方法

城市燃氣負荷預測是城市能源規劃和管理的重要環節，進行城市燃氣負荷預測，有助于提前制定燃氣供應方案，保證燃氣供應的穩定與安全。目前，城市天然氣負荷預測的方法很多，每種方法都有其適用場景以及優缺點。

（一）經驗法

經驗法在很大程度上依靠以往的資料與經驗作出預測。該方法一般用于比較穩定的燃氣負荷情況，通過觀察、分析歷史數據，推算出未來的燃氣負荷。經驗法的運用可根據歷史數據進行簡單的統計分析，進一步明確燃氣負荷的變化規律及發展趨勢。比如，在不同季節、不同氣候條件下，對燃氣負荷的變化情況進行分析，并確定工作日和非工作日之間燃氣負荷的差異。經驗法的局限性在于無法充分考慮到燃氣需求的復雜變化因素，如經濟發展、人口增長、政策調整等因素都可能對燃氣負荷產生顯著影響，但經驗法往往難以準確捕捉這些變化。

（二）統計法

統計法是利用統計學原理對城市燃氣負荷進行預測。統計法是基于大量的歷史數據進行統計學分析，并挖掘其內在規律與關系，從而構建預測模型。統計學的研究方法主要包括時間序列分析、回歸分析等，時間序列分析可以揭示燃氣負荷隨時間變化的趨勢和周期性規律；回歸分析則可以研究燃氣負荷與各種影響因素（如氣溫、人口數量、經濟活動等）之間的定量關系。統計法對數據的敏感性非常高，需要依據較長且完整的歷史數據加以預測。此外，統計方法還需要考慮數據的穩定性和可靠性問題，以避免由于數據異?；蛉笔е碌念A測誤差。

（三）人工智能法

人工智能方法是近年來在城市燃氣負荷預測領域應用較多的方法。該方法利用機器學習、深度學習等人工智能技術，通過對大量歷史數據的訓練和學習，建立能夠自動適應和優化的預測模型。人工智能方法在處理復雜的燃氣負荷預測問題時具有顯著優勢。例如，神經網絡可以模擬人腦的思維過程，通過不斷學習和調整網絡參數來提高預測精度；遺傳算法則可以模擬生物進化過程，通過選擇、交叉和變異等操作來尋找最優的預測模型參數。人工智能方法具有較強的自學習和優化能力，能夠根據實際情況自適應調整預測模型，提高預測準確率，同時還可以處理非線性、非平穩等復雜情況，克服傳統預測方法的局限性。

總結來說，經驗法、統計法和人工智能法在城市燃氣負荷預測中各有其優缺點和適用范圍。在實際應用中，可以根據具體情況選擇合適的預測方法，并結合多種方法進行綜合預測，以提高預測精度和可靠性。

五、城市燃氣負荷預測注意事項

城市燃氣負荷預測是一項復雜而重要的任務，需要注意以下幾點：一是考慮多種影響因素。燃氣負荷受到多種因素的影響，包括天氣條件、季節變化、節假日、經濟活動、人口增長等。在預測過程中，需要綜合考慮這些因素，并建立適當的模型來捕捉它們對燃氣負荷的影響。二是選擇合適的預測方法。根據數據的特性和預測需求，選擇適合的預測方法。不同的預測方法有不同的優缺點和適用范圍，需要根據具體情況進行選擇。例如，對于具有明顯周期性或趨勢性的數據，時間序列分析可能是一個合適的選擇；對于非線性關系復雜的數據，人工神經網絡可能更具優勢。三是模型的驗證和調優。建立預測模型后，需要進行驗證和調優，以確保模型的準確性和可靠性?？梢允褂脷v史數據進行回測，評估模型的預測性能，并根據需要進行參數調整或模型改進。四是考慮不確定性和風險。燃氣負荷預測具有一定的不確定性和風險，因此，需要在預測結果中考慮這些因素?？梢酝ㄟ^設置置信區間或預測誤差范圍來反映預測的不確定性，并為決策者提供風險參考。五是及時更新和調整預測模型。隨著城市發展和燃氣需求的變化，預測模型可能需要進行更新和調整。因此，城市燃氣負荷預測需要綜合考慮多個方面和因素，不僅要確保數據的準確性和完整性，還要選擇合適的預測方法，并進行模型的驗證、調優和更新，這樣才能為城市燃氣供應管理提供可靠的決策支持。

六、結語

城市燃氣負荷預測結果關系到燃氣供應系統整體的穩定性和安全性。城市燃氣負荷預測受多方面因素的影響，要確保預測結果的準確性，就必須對城市燃氣負荷進行合理預測，合理構建預測模型，規避相關影響因素，以保障預測結果的準確性，為燃氣的科學調度奠定基礎。

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作者簡介：張清陽（1963），女，陜西延川人，研究生，工程管理高級工程師（副高），主要研究方向為化工工程。