基于大模型应用的天然气负荷预测

文中深入探讨了基于大模型的天然气负荷预测方法。在天然气行业,准确预测负荷对优化资源分配和降低运营成本至关重要。首先,分析了预测所需的关键数据源和类型,包括历史负荷数据、气候模式和用户行为等。接着,详细讨论了特征提取的方法和技术,以及数据可视化在初步分析中的应用。文中还对传统预测方法与基于大模型的预测方法进行了对比分析,并强调了后者在处理大规模、复杂数据集方面的优势。最后,探讨了基于数据驱动的决策制定过程和风险管理策略,突出了其在天然气负荷预测中的重要性。

基于RVM-GRNN组合模型的天然气负荷预测研究

为了提高天然气负荷预测精度,针对不同时间段的天然气负荷周期性及非线性特点,提出一种相关向量机模型(RVM)和广义回归神经网络模型(GRNN)组合的优化模型。采用RVM对天然气负荷数据值数据进行初步建模,并用GRNN对RVM模型的残差进行非线性建模。将RVM模型、GRNN模型及RVM-GRNN组合模型对集中供热和非供热阶段的天然气负荷值分别进行预测,将组合模型分别与单一模型预测结果进行比较,并通过实际案例加以验证。实验结果表明,组合模型预测精度高于单一模型预测精度,在非供热阶段和集中供热阶段,组合模型的MAE、MSE、MAPE均小于单一模型,分别为0.1558、0.0472、0.0416和0.9597、1.6603、0.0279。除与自身单一模型进行比较外,将组合模型预测传统负荷预测模型进行比较,结果显示组合模型预测结果均优于传统预测模型。由此得出,RVMGRNN组合模型能够捕捉天然气负荷值变化规律,满足天然气负荷预测要求,可为天然气输送及管网铺设提供依据。

基于组合模型的天然气日负荷预测研究

针对单一模型预测天然气负荷不稳定、风险性较大的问题,提出一种引入气象综合因子的并联组合模型。首先使用Pearson相关分析剔除冗余的影响因素并引入气象综合因子,然后对粒子群算法的线性惯性权重进行改进并结合教学算法形成改进的粒子群算法,最后采用改进后的算法分配Elman神经网络和自回归神经网络(NARX)预测结果的权重组成并联组合模型。实例分析表明,改进后的粒子群算法性能优越,引入综合气象因子的并联组合模型与单一模型和平均权重组合模型相比预测精度更高,绝对误差百分比提升率为3.03%,且泛化能力更强。

四川省成品油和天然气需求预测

本文收集了四川省及国内外能源消费和国民经济发展等有关指标的大量历史数据,在此基础上,分析了四川省能源终端消费构成,并采用部门分析法、GDP能源终端消费单耗类比法、回归分析、灰色预测、神经网络预测等多种预测方法建模,预测了四川省2010年和2020年能源终端消费量,然后经加权平均各种预测方法的预测值,确定四川省2010年和2020年能源终端消费量分别为9 738.94×104t标准煤和19 572.60×104t标准煤。再根据该预测值,采用各种能源消费比重分析,预测了四川省2010年和2020年成品油和天然气需求量。最后对成品油和天然气进行了供需平衡分析,并根据分析结果对四川省今后能源建设提出了合理建议。论文为四川省“十一五”能源规划提供了有力的数据支撑。另外,本文历时几个月艰辛收集的四川省及国内外经济发展和能源生产与消费的大量历史数据,对做同类研究的组织和个人都有十分重要的参考价值。

一种基于聚类算法的天然气负荷预测不确定性估计方法

对天然气负荷预测的不确定性进行准确估计是预测模型使用可靠性的关键。建立了一种基于聚类算法的天然气负荷预测不确定性估计方法。此方法首先使用敏感性分析计算模型输入的敏感性指数,在根据敏感性指数对模型的输入进行加权后,采用聚类算法得到历史数据的若干聚类簇。然后利用各个聚类簇中的残差项计算预测区间。在浙江省某天然气门站数据集上对此方法的效果进行验证。结果显示,对比传统残差聚类的方法,此方法具有更高的预测区间估计准确度,预测区间平均覆盖误差是0.46%。此方法能够量化天然气负荷预测模型的不确定性,可为天然气系统优化运行和调度控制提供更加可靠的负荷预测方法。

联合应用弹性参数λ和μ预测天然气

弹性参数预测研究是进行隐蔽气藏勘探的重要方法。在没有多波多分量资料的状况下,基于岩石物理研究建立模型,通过利用AVO资料进行纵横波分离,然后利用分离的纵横波资料进行弹性参数反演是一种切实可行的弹性参数预测方法。研究中提出了一种利用弹性参数预测储层含气性的新方法,通过在XC气田井位论证中的实际应用,部署的探井获得了成功,证实了利用弹性参数进行隐蔽性气藏含气性预测的可靠性,具有较好的推广应用前景。

基于RBF神经网络非线性集成模型的天然气需求预测

结合数据特征，文章以RBF神经网络作为非线性集成工具，建立了我国天然气需求预测模型。研究发现：（1）非线性集成模型对我国天然气需求预测精度最高，稳定性最强。相较而言，非线性集成模型的预测值平均相对误差最小（2．81％），明显低于单一的ARIMA模型（3．55％）、RBF残差修正后的组合模型（6．78％）和单一的RBF模型（9．00％）；（2）非线性集成模型预测2013～2015年我国天然气需求量以年均12．45％的比例增长，这种增速有利于我国能源消费结构的改善。

“新常态”下的中国天然气消费分析及预测

作为一种优质、高效的绿色能源,天然气在中国能源结构中所占比重逐渐增加。但可再生能源的崛起使得天然气成为过渡能源的选择,天然气消费量的增长趋势不明晰,因此相关企业及部门需要合理、准确的天然气需求预测模型为未来的工作提供指导性信息。基于此,本文首先从经济水平、产业结构、能源结构、天然气价格等方面选取影响天然气消费的12个因素。其次,运用贝叶斯模型平均(BMA)法构建了一个包含相关文献中常用的6个影响因素的基准模型,针对该模型,围绕影响天然气消费量的各种因素,以逐个添加的方式建立对比模型,从备选模型中选出预测精度最高的对未来天然气消费量进行预测。最后,将BMA模型与ARIMA模型、ETS模型、BVAR模型、逐步回归模型以及等权重加权平均模型的预测精度进行对比。结果表明,最优的BMA模型包含了涉及经济水平、产业结构、能源结构、人口因素、天然气价格、天然气供给六个方面9个影响因素,其预测精度优于对比预测模型,且该模型预测2022年天然气消费量将达到3254.153亿立方米,年均增长率为8%。

基于CEEMD-ELM-ARIMA的天然气价格预测模型研究

天然气作为清洁能源,近年成为各国常用能源之一。天然气价格是天然气企业进行重大经营决策以及运营计划的重要影响因素,准确预测天然气价格对天然气产业具有重大意义。首先采用互补集成经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)对天然气价格进行分解;其次利用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)预测高频分量,差分整合移动自回归平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average model,ARIMA)预测低频分量;最后各分量预测结果总和即为最终预测结果。用美国Henry Hub交易中心公布的数据进行预测,并与其他模型进行比较,算例结果表明CEEMD-ELM-ARIMA预测模型的预测精度更高。

基于灰色系统理论的重庆市天然气消费预测

运用灰色系统理论,以1990年-2004年重庆市天然气消费量为基础数据,经过样本数据处理、级比、级比界区检验,构建了重庆市天然气消费量灰色系统预测GM(1,1)模型。采用残差来判断其预测精确度,对1990年至2004年间重庆天然气消费量进行预测和可信度检验,实践检验结果表明:该方法精确度达到97%以上。同时,运用此方法预测了未来10年重庆市天然气消费将呈快速增长趋势,到2015年重庆市天然气消费量将突破628万吨标准煤。

天然气地震预测技术研究与应用

该成果隶属于石油天然气勘探领域，针对复杂天然气藏，以预测天然气富集区，提高天然气预测成功率为目标，为天然气勘探提供地球物理技术支撑和保障。

基于机器学习方法的我国天然气进口预测

在“双碳”政策引导下,大力使用低碳、清洁的天然气资源是我国能源转型的重要举措,我国天然气供应主要依赖进口,准确预测天然气进口趋势对实现“双碳”目标具有重大意义。本文采用曲线投影寻踪动态聚类模型从经济发展、人口、天然气行业和能源消费4个方面确定天然气进口影响因素评价指标体系,分别构建多变量灰色GM(1,N)模型、支持向量机回归(SVR)、卷积神经网络(CNN)3种机器学习模型并对2006~2020年我国天然气进口数据进行拟合,对比拟合精度选取最优模型进行预测,以降低预测风险。研究结果表明:(1)曲线投影寻踪动态聚类模型不受指标数量和样本容量限制,按照影响因素的重要程度进行排序构建了天然气进口预测评价指标体系,剔除人为任意性因素的影响,实现预测指标体系的客观性;(2)CNN模型对天然气进口量的时间序列预测具有较高的预测精度;(3)2021~2026年我国天然气进口量呈上升趋势,增速下降,2026年天然气进口量突破2000亿立方米,预测结果与当前国内外能源政策导向吻合,最后针对预测结果提出相关建议。研究结论科学、可靠,可为我国天然气进口及风险管理提供一定的科学依据。

四川盆地勘探天然气有利地区和新领域探讨(上)

四川盆地天然气勘探工作 40多年来 ,已取得巨大的成绩 ,有力地支援了四川省和重庆市建设。为保持二地区经济的持续发展和 2 1世纪中国天然气工业发展战略的需要 ,还必须扩大有利地区和探索新领域。笔者在参与四川盆地“六五”～“九五”国家重点攻关项目基础上 ,结合前人研究成果 ,从分析盆地勘探现状、总结天然气地质规律、开拓新领域这一思路 ,从四个方面探讨这个复杂问题。虽不能提出具体勘探目标 ,但在战略上可供抉择者参考和同行指正。

关于某市天然气需求预测分析

某市随着社会经济的发展,产生了较为严重的生态环境问题,根据市政府的统一部署,将引入天然气改善能源消费结构。作者通过调查研究获取相关资料,并采用科学的研究方法,对某市未来天然气市场需求量进行预测,为制定正确的经济决策提供依据。

基于三参数指数平滑天然气产量预测分析

近年来,国际天然气价格暴涨,作为现阶段最清洁的能源,有家庭生活燃料、工业燃料、商业能源等多种用途,天然气的价格直接影响到天然气的开采量和使用量。同时,天然气是不可再生能源,其开采和使用需要一定的限制,因此对于国内天然气产量的预测是值得关注的问题。因为天然气产量存在明显的周期性和增长趋势,本文采用三参数指数平滑法对其月产量进行预测,预测结果符合前期增长规律,对于未来天然气的开采有一定的参考意义。

基于LSTM-BPNN混合模型的天然气负荷预测研究

准确的天然气负荷预测对燃气公司的生产运营、调度规划和安全供气至关重要.传统的天然气预测模型往往无法充分利用输入特征之间的时序相关性,这限制了它们的预测精度.因此本文提出了一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)和反向传播神经网络(BPNN)的混合模型用于天然气负荷预测,其中LSTM用于对输入特征进行重编码,BPNN用于学习重编码特征和用气量之间的映射函数.该方法充分利用了 LSTM的时序特征提取能力和BPNN的拟合能力,旨在对用气量进行更准确的预测.本文采用浙江某天然气门站1年用气数据对该方法的性能进行了验证.结果表明,与极端梯度提升树、BPNN和LSTM相比,该方法具有更高的预测精度.

城市天然气市场需求与价格预测

结合国家现行规定,通过分析城市天然气市场需求以及天然气价格承受能力,为石化企业发展天然气事业及确定营销策略提供市场及价格参考。

基于数据挖掘的天然气市场收益率预测

以2000—2018年美国天然气价格为研究对象,基于动态时间规整算法(DTW)、模拟退火算法(SA)、支持向量机模型(SVM)构建DTW-SVM-SA天然气价格预测组合模型,并在不同预测步长下将其与对照模型的预测结果进行对比,分别从预测精度和预测误差两方面对模型的预测性能进行评估。结果表明:利用模拟退火算法可以优化SVM模型的自由参数和混合模型的权重参数;DTW-SVM-SA组合预测模型在天然气价格收益率预测方面表现出良好的泛化能力,对比其他模型,其在不同步长上的预测精度均有显著提升,预测误差均有降低,是一种有效的天然气价格预测模型。DTW-SVM-SA组合预测模型不仅能够为政府进行宏观调控提供参考,而且可以帮助企业尤其是能源相关企业更好地预测和管理价格变动的风险。