一种基于温度的天然气销量预测的方法、装置和介质与流程

本发明属于能源需求量预测，具体涉及一种基于温度的天然气销量预测的方法、装置和介质。

背景技术：

1、天然气作为一种优质、高效、低碳的一次性能源，在能源消费结构中呈快速增长趋势，在优化国家能源消费结构中天然气发挥着重要作用。

2、天然气市场中用户需求量受到多种因素的影响，现有的预测所涉及的因素大多比较多，预测过程繁琐工作量大，如专利文献cn113326983b公开的一种天然气消费量预测的数据处理系统及方法，通过对影响销量的多种因素进行分析，进而进行销量预测，这种方式涉及的计算量比较大，计算耗时较长，又如专利文献cn114997525a公开的一种基于灰色神经网络的天然气消费量预测方法、装置和介质，通过机器学习模型或时间序列预测的方法来进行预测，预先需要基于大量数据进行模型的训练，训练过程也比较耗时。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于温度的天然气销量预测的方法，以解决上述背景技术中提出的现有天然气销量预测方法的局限性。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于温度的天然气销量预测的方法，包括如下步骤：

3、获取多个年度预设时间段内天然气的区间点销量数据和温度数据；

4、基于所述区间点销量数据和温度数据，通过拟合构建每个年度预设时间段内温度-销量数据的线性拟合曲线；

5、基于多个年度预设时间段的线性拟合曲线的斜率值和截距值，得到用户气温弹性消费预测系数和预测消费基数；

6、基于所述用户气温弹性消费预测系数和预测消费基数构建预测模型，并基于所述预测模型进行预测。

7、优选的，所述基于多个年度预设时间段的线性拟合曲线的斜率值和截距值，得到用户气温弹性消费预测系数和预测消费基数包括：

8、通过拟合构建年份-斜率值线性拟合曲线和年份-截距值线性拟合曲线，并基于所述年份-斜率值线性拟合曲线和年份-截距值线性拟合曲线计算用户气温弹性消费预测系数和预测消费基数。

9、优选的，所述方法还包括：

10、对得到的每个年度预设时间段内温度-销量数据的线性拟合曲线进行评价；

11、基于评价结果，对所述预设时间段进行分段，并通过拟合构建分段时间段的温度-销量数据的线性拟合曲线。

12、优选的，所述对得到的每个预设时间段内温度-销量数据的线性拟合曲线进行评价的评价指标为r2或mape。

13、优选的，所述对预设时间段进行分段包括基于供暖时间和非供暖时间进行分段。

14、优选的，所述区间点构成为温度-销量数据的采集周期。

15、优选的，所述区间点销量数据和温度数据构成为日温度数据和日销量数据的点的集合。

16、优选的，所述方法还包括：

17、对获取多个预设时间段内天然气的区间点销量数据和温度数据进行预处理，所述预处理包括补齐缺失数据和剔除异常数据。

18、优选的，所述预测模型构成为以用户气温弹性消费预测系数作为斜率，预测消费基数作为截距，构建得到的日气温-销量的线性函数。

19、优选的，所述基于所述预测模型进行预测包括：

20、获取预测时间段内温度的平均值，基于所述温度的平均值对预测时间段内的销量数据进行预测。

21、本申请另一方面，公开了一种基于温度的天然气销量预测装置，包括：

22、获取模块，其配置为获取多个年度预设时间段内天然气的区间点销量数据和温度数据；

23、曲线生成模块，其配置为基于所述区间点销量数据和温度数据，通过拟合构建每个年度预设时间段内温度-销量数据的线性拟合曲线；

24、计算模块，其配置为基于多个年度预设时间段所对应线性拟合曲线的斜率值和截距值，得到用户气温弹性消费预测系数和预测消费基数；

25、预测模块，其配置为基于所述用户气温弹性消费预测系数和预测消费基数构建预测模型，并基于所述预测模型进行预测。

26、优选的，所述曲线生成模块还配置为：

27、对得到的每个年度预设时间段内温度-销量数据的线性拟合曲线进行评价；

28、基于评价结果，对所述预设时间段进行分段，并通过拟合构建分段时间段的温度-销量数据的线性拟合曲线。

29、本申请还公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时上述方法。

30、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

31、本申请通过简化影响因素，将日销量数据和温度数据建立数据点并进行线性拟合，得到温度-销量数据的线性拟合曲线，并基于线性拟合曲线构建预测模型实现天然气销量的预测，计算效率高，能够快速进行销量预测且准确度符合要求。

技术特征：

1.一种基于温度的天然气销量预测的方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于温度的天然气销量预测的方法，其特征在于：所述基于多个年度预设时间段的线性拟合曲线的斜率值和截距值，得到用户气温弹性消费预测系数和预测消费基数包括：

3.根据权利要求1或2所述的一种基于温度的天然气销量预测的方法，其特征在于：所述方法还包括：

4.根据权利要求3所述的一种基于温度的天然气销量预测的方法，其特征在于：所述对得到的每个预设时间段内温度-销量数据的线性拟合曲线进行评价的评价指标为r2或mape。

5.根据权利要求4所述的一种基于温度的天然气销量预测的方法，其特征在于：所述对预设时间段进行分段包括基于供暖时间和非供暖时间进行分段。

6.根据权利要求1所述的一种基于温度的天然气销量预测的方法，其特征在于：所述区间点构成为温度-销量数据的采集周期。

7.根据权利要求6所述的一种基于温度的天然气销量预测的方法，其特征在于：所述区间点销量数据和温度数据构成为日温度数据和日销量数据的点的集合。

8.根据权利要求1所述的一种基于温度的天然气销量预测的方法，其特征在于：所述方法还包括：

9.根据权利要求1所述的一种基于温度的天然气销量预测的方法，其特征在于：所述预测模型构成为以用户气温弹性消费预测系数作为斜率，预测消费基数作为截距，构建得到的日气温-销量的线性函数。

10.根据权利要求9所述的一种基于温度的天然气销量预测的方法，其特征在于：所述基于所述预测模型进行预测包括：

11.一种基于温度的天然气销量预测装置，其特征在于：包括：

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于：所述曲线生成模块还配置为：

13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至10中任一项所述的方法。

技术总结本发明公开了一种基于温度的天然气销量预测的方法、装置和介质，属于能源需求量预测技术领域，该一种基于温度的天然气销量预测的方法，包括获取多个年度预设时间段内天然气的区间点销量数据和温度数据；拟合构建每个年度预设时间段内温度‑销量数据的线性拟合曲线；得到用户气温弹性消费预测系数和预测消费基数；基于所述用户气温弹性消费预测系数和预测消费基数构建预测模型，并基于所述预测模型进行预测。通过简化影响因素，将日销量数据和温度数据建立数据点并进行线性拟合，得到温度‑销量数据的线性拟合曲线，并基于线性拟合曲线构建预测模型实现天然气销量的预测，计算效率高，能够快速进行销量预测且准确度符合要求。技术研发人员：王洪旭,潘凯,张晗,刘源,王洪军,罗鑫,刘勇,赵晖受保护的技术使用者：中国石油天然气股份有限公司技术研发日：技术公布日：2025/1/6