基于基准年的城市天然气预测管理可解释性探究

Exploring the Explainability of City Gas Forecasting and Management Based on"Base Year"

针对城市天然气用气负荷预测的可解释性问题,本文以北京地区为例,引入“基准年”概念,通过基于循环神经网络的控制变量法、线性回归预测等方式,对历年天然气消费量数据进行处理,实现对其中寒潮、阶段性升温、提前/延长采暖政策、制冷需求等主要影响因素的趋势分析和成果量化,并成功引入箱线图法对还原后的天然气消费量数据异常值进行检测和刷选,辅助用量规律分析并量化确定出常态下的天然气年消费量值,结合自然发展、疫情影响等因素,用来指导未来城市天然气的年度用气量预测工作,有效提高预测精确度。