【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及燃氣系統負荷預測，具體涉及一種供暖季城市燃氣系統負荷預測方法及系統。
技術介紹
1、隨著城市化水平的大幅提高，城市燃氣作為重要的能源，其需求量隨之大幅增加，在供暖季，尤其是北方地區，由于氣溫下降，居民和企業的供暖需求急劇增加，導致城市燃氣系統負荷顯著上升，為了確保供暖季燃氣的穩定供應，需要對燃氣系統負荷進行準確分析，以便合理調配資源，避免供需失衡。
2、在供暖季節的燃氣消耗量受多重因素影響。由于地理位置和氣候特點，不同地市在秋冬季節對燃氣的需求量存在顯著差異，尤其在遇到極端天氣如寒潮時，這種需求的波動尤為明顯。各地市的經濟發展水平、人口密度和建筑物保溫性能等差異，使得燃氣公司在進行采購和供應規劃時面臨較大挑戰。精準預測供暖季節的燃氣負荷，不僅有助于保障燃氣供應的穩定性，還能優化資源配置，降低運營成本。
3、此外，燃氣用戶的使用情況也具有多樣性。家庭用戶和商業用戶(如餐飲行業)在燃氣使用量和使用習慣上有顯著差異。家庭用戶通常使用燃氣進行日常烹飪和取暖，而商業用戶的使用量較大且波動性更強。現有的管理方式難以滿足不同用戶的個性化需求，這不僅限制了用戶對燃氣消耗的了解，也影響了燃氣公司制定精準營銷策略的能力。
4、現有技術中，燃氣系統負荷受日歷時間、人口密度等多種因素影響，導致供暖季城市燃氣的負荷預測難度增加，容易出現偏差，并且在極端天氣情況下，會導致預測結果出現更大的風險和不確定性，因此，如何提高供暖季城市燃氣的負荷預測準確的，并強化風險管理及應對措施，是我們要解決的問題，為此，現提出
技術實現思路
1、本專利技術目的在于提供一種供暖季城市燃氣系統負荷預測方法及系統，以解決上述
技術介紹
中提出的問題。
2、為解決上述技術問題，本專利技術所采用的技術方案是：
3、第一方面，一種供暖季城市燃氣系統負荷預測方法，包括以下步驟：
4、步驟1，收集供暖季城市燃氣系統的關聯原始數據，其中原始數據包括歷史數據和實時數據，并對收集的原始數據進行預處理，得到燃氣負荷分析集和燃氣負荷分析的需求變量；
5、步驟2，結合燃氣負荷分析集和燃氣負荷分析的需求特征，構建燃氣負荷預測模型，建立燃氣負荷評估指數，進行負荷預測；
6、步驟3，基于供暖季城市燃氣系統的實時數據并結合地區歷史氣象數據庫，分析歷史極端天氣的風險及影響，建立風險評估模型，與燃氣負荷評估指數相配合，得到風險預警系數，對風險進行量化評估，判斷極端天氣對燃氣負荷預測的影響；
7、步驟4，分析風險預警系數及風險量化評估結果，綜合預測供暖季城市燃氣系統的負荷，進行供暖季城市燃氣系統的預警及監測，針對性制定應急預案和應對措施。
8、本專利技術技術方案的進一步改進在于：所述步驟1中，燃氣負荷分析集及燃氣負荷分析的需求變量的獲取過程為：
9、步驟101，收集歷史和實時的供暖季城市燃氣系統的關聯原始數據，包括燃氣使用數據、氣象數據、日歷數據、人口統計數據以及燃氣價格數據；
10、步驟102，從數據庫中獲取歷史供暖季期間的燃氣使用量數據，包括每周及每月的燃氣消耗量數據，并獲取當前的燃氣消耗數據，以便分析和預測，從地區歷史氣象數據庫提取歷史氣象數據，包括溫度、濕度、風速、降雨量、日照時長，并收集當前的氣象數據，收集地區總人口及人口密度的人口統計數據，收集燃氣價格的歷史數據和當前價格；
11、步驟103，對原始數據進行數據清洗、數據轉換及數據整合的預處理操作，檢查去除數據中的異常值，將數據轉換為時間序列格式，以便于分析時間趨勢和季節性模式，并將從不同來源收集的數據按時間戳進行對齊和整合，建立燃氣負荷分析集；
12、步驟104，在燃氣負荷分析集中確定燃氣負荷分析的需求變量，并對需求變量進行分類標記，需求變量包括燃氣使用、氣象、人口和燃氣價格多個變量。
13、本專利技術技術方案的進一步改進在于：所述步驟2中，燃氣負荷評估指數的獲取過程為：
14、步驟201，對燃氣負荷分析集進行數據分析，從燃氣使用量、氣象數據、人口統計數據和燃氣價格數據中提取特征，得到特征數據集，將特征數據集分割為訓練集和測試集；
15、步驟202，選擇神經網絡模型，并使用訓練集的歷史數據進行模型訓練，構建燃氣負荷預測模型，使用測試集的相關數據，對燃氣負荷預測模型進行測試評估；
16、步驟203，使用訓練好的燃氣負荷預測模型對燃氣負荷進行預測，并結合實時數據，分析燃氣負荷的偏差率、變化率以及穩定性，建立燃氣負荷評估指數，評估燃氣負荷的波動情況，進而分析燃氣負荷的變化趨勢。
17、本專利技術技術方案的進一步改進在于：所述燃氣負荷評估指數的計算公式為：
18、
19、mi＝w1·(ti-tbase)+w2·hi+w3·wi+w4·rhi；
20、
21、其中，gi為燃氣負荷評估指數，gi為第i天的燃氣使用量，mi為氣象影響因子，n為評估周期內的天數，tmax和tmin分別為評估周期內的最高溫度和最低溫度，dp為評估周期內的人口統計數據，p為地區燃氣使用的平均人口閾值，r為評估周期內的燃氣平均價格，ti為第i天的平均氣溫，tbase為預設的基準溫度，用于計算氣溫偏離基準的程度，hi為第i天的日照時長，wi為第i天的風速，rhi為第i天的相對濕度，(w1，w2，w3，w4)分別為氣溫、日照、風速和相對濕度的權重系數，dp，j為第j個區域的人口統計數據，uj為第j個區域的燃氣使用單位量，m為區域總數。
22、本專利技術技術方案的進一步改進在于：所述步驟3中，風險預警系數的獲取過程為：
23、步驟301，從地區歷史氣象數據庫提取歷史氣象數據，提取極端天氣時間的記錄，包括發生時間、持續時間、影響范圍、強度，極端天氣指寒潮、暴雪、大風等惡劣氣象；
24、步驟302，分析歷史供暖季燃氣負荷數據及歷史氣象數據，確定影響燃氣負荷的主要極端天氣類型，識別過去的極端天氣事件及其對燃氣負荷的歷史影響，基于極端天氣事件的嚴重性及頻率確定極端天氣的影響值，分析所有極端天氣情況的影響值，得到極端天氣影響指數；
25、步驟303，將歷史氣象數據、燃氣負荷數據以及極端天氣風險評估指數作為輸入變量，通過構建風險評估模型，建立極端天氣與燃氣負荷之間的關聯關系，結合燃氣負荷評估指數和風險評估模型，定義風險預警系數，量化風險水平；
26、步驟304，基于風險預警系數劃分不同的負荷預警等級，分別為低負荷預警等級、中負荷預警等級和高負荷預警等級，并為負荷預警等級設定對應的預警閾值；
27、步驟305，當風險預警系數超過預設的預警閾值時，輸出對應的負荷預警等級，并觸發對應的風險預警機制。
28、本專利技術技術方案的進一步改進在于：所述風險預警系數的計算公式為：
29、
30、其中，rac為本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種供暖季城市燃氣系統負荷預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種供暖季城市燃氣系統負荷預測方法，其特征在于：所述步驟1中，燃氣負荷分析集及燃氣負荷分析的需求變量的獲取過程為：
3.根據權利要求2所述的一種供暖季城市燃氣系統負荷預測方法，其特征在于：所述步驟2中，燃氣負荷評估指數的獲取過程為：
4.根據權利要求3所述的一種供暖季城市燃氣系統負荷預測方法，其特征在于：所述燃氣負荷評估指數的計算公式為：
5.根據權利要求4所述的一種供暖季城市燃氣系統負荷預測方法，其特征在于：所述步驟3中，風險預警系數的獲取過程為：
6.根據權利要求5所述的一種供暖季城市燃氣系統負荷預測方法，其特征在于：所述風險預警系數的計算公式為：
7.根據權利要求6所述的一種供暖季城市燃氣系統負荷預測方法，其特征在于：多個所述負荷預警等級對應多個所述預警閾值，其中，所述預警閾值包括上限閾值和下限閾值；
8.根據權利要求7所述的一種供暖季城市燃氣系統負荷預測方法，其特征在于：所述步驟4中，供暖季城市燃氣
9.一種供暖季城市燃氣系統負荷預測系統，用于實現上述權利要求1-8任一項所述的供暖季城市燃氣系統負荷預測方法，包括燃氣負荷監管中心，其特征在于：所述燃氣負荷監管中心通信連接有數據采集與處理模塊、預測模型構建模塊、極端天氣分析模塊、風險評估預警模塊、應急預案響應模塊以及監測反饋模塊，其中，各模塊間電信號連接；
...【技術特征摘要】
1.一種供暖季城市燃氣系統負荷預測方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的一種供暖季城市燃氣系統負荷預測方法，其特征在于：所述步驟1中，燃氣負荷分析集及燃氣負荷分析的需求變量的獲取過程為：
3.根據權利要求2所述的一種供暖季城市燃氣系統負荷預測方法，其特征在于：所述步驟2中，燃氣負荷評估指數的獲取過程為：
4.根據權利要求3所述的一種供暖季城市燃氣系統負荷預測方法，其特征在于：所述燃氣負荷評估指數的計算公式為：
5.根據權利要求4所述的一種供暖季城市燃氣系統負荷預測方法，其特征在于：所述步驟3中，風險預警系數的獲取過程為：
6.根據權利要求5所述的一種供暖季城市燃氣系統負荷預測方法，其...
【專利技術屬性】
技術研發人員：魏鴻杰，束開，廖玉芹，強強，黃翔，饒洋，吳平維，田美玲，
申請(專利權)人：貴州數聯慧云數字科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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