城市燃气负荷影响因素及预测方法分析

摘要：随着我国西部地区天然气资源开发工作的不断推进，城市燃气供应效率得到了显著提升。特别是在城市燃气企业实现市场化运作后，燃气负荷短期预测工作变得越来越重要。准确预测城市燃气在短时间内的动态变化，不仅对维持整个城市供热系统的稳定运行具有重要意义，而且有利于燃气企业合理控制成本。本文主要针对城市燃气负荷影响因素及预测方法进行研究分析，以供参考。

关键词：燃气负荷预测；影响因素；数据关联分析；预测方法

DOI：10.12433/zgkjtz.20241317

一、燃气负荷预测概述

自20世纪起，我国便开始了对城市燃气负荷预测的研究。进入21世纪后，这一领域的研究取得了显著进展，涌现出人工神经网络预测技术、时间序列方法等众多新的预测方法。同时，相关软件的研发也取得了突破性进展，一些实用性更强、准确性与可靠性更高的预测软件得到了广泛应用，为城市燃气负荷预测提供了强有力的支撑。在燃气负荷预测过程中，主要会涉及以下环节：

（一）收集历史数据

收集历史数据是十分重要的环节。历史数据是对城市燃气负荷进行预测的依据，通过分析历史数据，可以发现燃气负荷变化的规律和趋势，从而建立合适的预测模型。首先，需要明确预测的时间范围和目标，以确定需要收集的历史数据的种类和时间段。其次，历史数据可以通过各种方式进行收集。例如，通过对燃气公司的历史数据进行分析，得到燃气消费历史数据，包括日、月、年的燃气销售情况，以及各类用户的用气量等信息。另一方面，还可以从公共数据源或者第三方机构处获得有关数据。再次，在对城市燃气负荷历史数据进行收集的过程中，必须注重历史数据的准确性与完整性。对于燃气销售数据，要保证数据真实可靠，防止误报、漏报等情况。为了保证城市燃气负荷历史数据的可靠性，还需要对其他有关的数据进行校验和清理。此外，对采集到的历史数据进行分类整理、格式化，以便于后续的分析与处理工作。可以将数据按照时间顺序排列，并统一数据的单位和格式。也可以对数据进行初步分析和可视化，以更好地理解数据的分布和变化规律。最后，在收集历史数据的过程中，还需要考虑数据的保密性和安全性。对于涉及个人隐私或商业机密的数据，应采取适当的加密和保护措施，确保数据的安全性和合规性。

（二）原始数据的处理

原始数据的处理是至关重要的一步。原始数据中含有大量的噪声、异常值及冗余信息，若直接将其纳入到预测分析中，可能会降低燃气负荷预测结果的准确度与可信度。为了保证预测结果的质量，必须对原始数据进行科学处理。原始数据处理的主要步骤如下：第一，数据清洗。确定并清理原始数据中的噪声与异常值。这些值可能是由于设备故障、数据传输错误等原因导致的，将对预测模型的准确性产生影响。数据清洗的方法有设定阈值、利用统计方法辨识并替换异常值等。第二，数据整合。原始数据可能来自不同的数据源，而且数据的格式及单位也不统一。为此，有必要对原始数据进行整合，统一数据格式和单位，以便后续的分析和处理。第三，数据插补。对缺失的数据要采取适当的插补方法。为了保证数据的完整，常用的插补方法有线性插值、多项式插值等。第四，数据变换。有些时候，原始数据并不能满足某些预测模型的要求，比如，数据可能呈现非线性关系或不符合正态分布。在这种情况下，需要对数据进行变换，如对数变换、幂变换等，以满足模型的要求。第五，特征提取。从原始数据中提取出与燃气负荷预测相关的特征，这些特征可能包括历史负荷数据、天气因素、节假日因素等。特征提取的目的是简化问题，突出关键信息，提高预测模型的准确性。在完成以上处理后，原始数据就被转化为更加规范、准确和可用的形式，可为后续的燃气负荷预测分析提供可靠的数据基础。

（三）数据关联与相关分析

在对城市燃气负荷进行预测时，必须进行数据关联与相关分析。通过对历史数据进行深度分析，找出不同变量间的关联性和相关性，从而揭示出城市燃气负荷变化的内在规律及影响因素。

数据关联分析主要关注不同变量之间的关联程度。在对城市燃气负荷进行预测时，需要考虑到很多因素，如燃气使用量、天气因素、节假日、经济活动等多个变量。通过计算变量之间的相关系数、绘制散点图等方式，能够明确这些变量之间是否存在显著的关联关系。这种分析不仅有助于更好地了解城市燃气负荷的复杂性，还能为后续的城市燃气负荷预测模型的建立提供重要的输入变量。

相关分析是为了探究各变量之间相关程度以及关系的性质。在城市燃气负荷预测中，可以运用线性相关分析、非线性相关分析等方法，来量化不同变量之间的相关程度。比如，从历史数据分析结果中可以看出，燃气使用量与温度之间存在负相关关系，即随着温度的升高，燃气使用量逐渐降低。这种相关性不仅有助于理解燃气负荷变化的内在机制，还可以为预测模型提供重要的参数依据。

（四）燃气负荷的预测

经过对历史数据的采集、汇总、处理和相关分析，可以对城市燃气负荷进行预测。燃气负荷预测有多种方法，每种方法各有其特色与优点，但也有其局限性与缺陷。在实际的燃气负荷预测过程中，应结合实际情况合理选择预测技术，如根据收集到的数据的特点来选择相应的预测技术，或者根据预测目标的特点来选择预测技术等。

二、影响燃气负荷的相关因素

影响城市燃气负荷的相关因素众多且复杂，主要包括以下六个方面：

第一，气候条件。温度是影响城市燃气负荷的主要因素。在夏季气温高的情况下，用户无需采暖用气，用气量较低；在冬季低温的情况下，用户要采暖用气，用气量比较高。比如，在冬天，寒冷的天气可能会导致燃气负荷急剧增加。另外，天气因素如湿度、风速、天气状况等都会对燃气负荷有一定的影响。

第二，地理位置与城镇规划。地理位置对城市气候特点和能源需求结构起着决定性的作用，而城市规划又直接影响着燃气设施布局及供气策略。

第三，人口规模与增长。人口规模是影响燃气负荷的重要因素。随着城市人口规模的不断增加，燃气负荷通常也会增加。随着人口的不断增加，居民、商业及工业对燃气的需求量也在不断上升，直接推动了燃气负荷的增长。

第四，生活习惯。居民的生活习惯对燃气负荷的影响不可忽视。例如，烹饪、洗浴等日常活动对燃气的需求具有周期性和随机性。另外，在某些特殊时期，如假期、居民出行方式的变化，也会对燃气负荷造成一定的影响。

第五，经济发展与能源政策。燃气的需求量将随城市经济的发展、产业结构的调整而改变。能源政策的制定，将直接影响到城市能源结构的调整方向，进而对燃气负荷产生一定的影响。

第六，能源结构调整与其他能源的竞争性。可再生能源和新能源的开发利用，使城市的能源结构出现了巨大的变化。这些新能源和燃气在市场环境中形成竞争关系，对燃气的负荷也有一定的影响。

三、城市燃气负荷预测技术分析

城市燃气负荷预测技术分析是燃气供应管理中至关重要的环节，涉及多种预测技术和方法的应用。以下是对城市燃气负荷预测技术的详细分析：

第一，时间序列分析。在对城市燃气负荷进行预测的过程中，通常采用时间序列分析法。该方法是根据历史数据的趋势、季节性、周期性等特点，构建预测模型。该模型可用于短时、中期的城市燃气负荷预测，并能准确反映城市燃气负荷的短期变化及长期变化趋势。

第二，回归分析。回归分析是一种常见城市燃气负荷预测方法，通过建立燃气负荷与影响因素之间的回归方程来预测未来的燃气负荷。回归分析可以揭示影响因素与燃气负荷之间的定量关系，但需要注意处理多重共线性和非线性关系等问题。

第三，灰色预测。灰色预测是一种适合小样本、贫信息条件下的城市燃气负荷预测方法。该方法是在充分挖掘现有信息的基础上，对数据进行分析，并从中抽取有用信息，从而构建出可用于预测的灰色模型。当历史数据不完整或难以获取时，此方法具有一定的优势。

第四，人工神经网络。人工神经网络是一种强大的非线性预测工具，通过模拟人脑神经元的连接方式，建立复杂的网络结构，学习历史数据的特征并进行预测。神经网络可以处理复杂的非线性关系，对于燃气负荷预测中的不确定性因素具有较强的处理能力。

第五，组合预测。为提高城市燃气负荷预测的准确性，在实际应用中也可选择多种预测组合运用的方法。组合预测将多种预测方法的结果进行加权平均或优化组合，以充分利用各种方法的优点，减少单一方法带来的误差。

四、城市燃气负荷预测的方法

城市燃气负荷预测是城市能源规划和管理的重要环节，进行城市燃气负荷预测，有助于提前制定燃气供应方案，保证燃气供应的稳定与安全。目前，城市天然气负荷预测的方法很多，每种方法都有其适用场景以及优缺点。

（一）经验法

经验法在很大程度上依靠以往的资料与经验作出预测。该方法一般用于比较稳定的燃气负荷情况，通过观察、分析历史数据，推算出未来的燃气负荷。经验法的运用可根据历史数据进行简单的统计分析，进一步明确燃气负荷的变化规律及发展趋势。比如，在不同季节、不同气候条件下，对燃气负荷的变化情况进行分析，并确定工作日和非工作日之间燃气负荷的差异。经验法的局限性在于无法充分考虑到燃气需求的复杂变化因素，如经济发展、人口增长、政策调整等因素都可能对燃气负荷产生显著影响，但经验法往往难以准确捕捉这些变化。

（二）统计法

统计法是利用统计学原理对城市燃气负荷进行预测。统计法是基于大量的历史数据进行统计学分析，并挖掘其内在规律与关系，从而构建预测模型。统计学的研究方法主要包括时间序列分析、回归分析等，时间序列分析可以揭示燃气负荷随时间变化的趋势和周期性规律；回归分析则可以研究燃气负荷与各种影响因素（如气温、人口数量、经济活动等）之间的定量关系。统计法对数据的敏感性非常高，需要依据较长且完整的历史数据加以预测。此外，统计方法还需要考虑数据的稳定性和可靠性问题，以避免由于数据异常或缺失导致的预测误差。

（三）人工智能法

人工智能方法是近年来在城市燃气负荷预测领域应用较多的方法。该方法利用机器学习、深度学习等人工智能技术，通过对大量历史数据的训练和学习，建立能够自动适应和优化的预测模型。人工智能方法在处理复杂的燃气负荷预测问题时具有显著优势。例如，神经网络可以模拟人脑的思维过程，通过不断学习和调整网络参数来提高预测精度；遗传算法则可以模拟生物进化过程，通过选择、交叉和变异等操作来寻找最优的预测模型参数。人工智能方法具有较强的自学习和优化能力，能够根据实际情况自适应调整预测模型，提高预测准确率，同时还可以处理非线性、非平稳等复杂情况，克服传统预测方法的局限性。

总结来说，经验法、统计法和人工智能法在城市燃气负荷预测中各有其优缺点和适用范围。在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的预测方法，并结合多种方法进行综合预测，以提高预测精度和可靠性。

五、城市燃气负荷预测注意事项

城市燃气负荷预测是一项复杂而重要的任务，需要注意以下几点：一是考虑多种影响因素。燃气负荷受到多种因素的影响，包括天气条件、季节变化、节假日、经济活动、人口增长等。在预测过程中，需要综合考虑这些因素，并建立适当的模型来捕捉它们对燃气负荷的影响。二是选择合适的预测方法。根据数据的特性和预测需求，选择适合的预测方法。不同的预测方法有不同的优缺点和适用范围，需要根据具体情况进行选择。例如，对于具有明显周期性或趋势性的数据，时间序列分析可能是一个合适的选择；对于非线性关系复杂的数据，人工神经网络可能更具优势。三是模型的验证和调优。建立预测模型后，需要进行验证和调优，以确保模型的准确性和可靠性。可以使用历史数据进行回测，评估模型的预测性能，并根据需要进行参数调整或模型改进。四是考虑不确定性和风险。燃气负荷预测具有一定的不确定性和风险，因此，需要在预测结果中考虑这些因素。可以通过设置置信区间或预测误差范围来反映预测的不确定性，并为决策者提供风险参考。五是及时更新和调整预测模型。随着城市发展和燃气需求的变化，预测模型可能需要进行更新和调整。因此，城市燃气负荷预测需要综合考虑多个方面和因素，不仅要确保数据的准确性和完整性，还要选择合适的预测方法，并进行模型的验证、调优和更新，这样才能为城市燃气供应管理提供可靠的决策支持。

六、结语

城市燃气负荷预测结果关系到燃气供应系统整体的稳定性和安全性。城市燃气负荷预测受多方面因素的影响，要确保预测结果的准确性，就必须对城市燃气负荷进行合理预测，合理构建预测模型，规避相关影响因素，以保障预测结果的准确性，为燃气的科学调度奠定基础。

参考文献：

[1]王勋，乔佳，陈婷婷，等.基于信息熵城市燃气日负荷组合预测模型[J].煤气与热力，2022，42（08）：13-15.

[2]尹恒，刘金源，陈传胜，等.燃气负荷预测技术发展及应用现状研究[J].工业加热，2021，50（10）：1-5+11.

[3]陈璐瑶，温钰梅，吴科.城市燃气储气管网设施适应性及

负荷预测[J].中国石油和化工标准与质量，2019，39（03）：187-188.

[4]罗敏，黄小美，吕山.基于PCA-LSTM的城市燃气日负荷预测[C]//中国土木工程学会燃气分会.中国燃气运营与安全研讨会（第十届）暨中国土木工程学会燃气分会2019年学术年会论文集（上册），2019：120-132.

[5]李超，朱远星，王丽芳，等.一种基于相似理论的城市燃气非节假日负荷预测实用方法——以郑州市为例[C]//中国土木工程学会燃气分会.中国燃气运营与安全研讨会（第九届）暨中国土木工程学会燃气分会2018年学术年会论文集（上），2018：159-166.

作者简介：张清阳（1963），女，陕西延川人，研究生，工程管理高级工程师（副高），主要研究方向为化工工程。