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案例頻道文獻標識碼：B文章編號：1003-0492（2023）06-060-05中圖分類號：TP311
★鄒祥，劉礪，黃譜，汪平（中國石油西南油氣田川中油氣礦，四川遂寧629001）
★陳冰，鮑新飛，劉淼（中國石油昆侖數智科技有限責任公司，北京102206）
摘要：用戶側用氣量的準確預測是天然氣生產及管網運行調度的前提。 為彌補現有預測方法未考慮數據本身誤差對預測結果的影響，本文提出 了一種基于歷史數據的天然氣用氣量智能預測方法。該方法通過數據清 洗和異常值篩選對原始數據進行預處理，降低原始數據誤差對預測結果 的影響；通過三次樣條插值解決用氣量數據丟失和用氣量非等時間間隔 的問題，采用小波降噪降低原始數據中的噪聲；最后，通過實測數據構 建了居民用氣和工業用氣兩種類型的數據集，并通過構建的LSTM網絡預測用氣量。結果表明，該方法可以有效地預測天然氣的用氣量，與未處理的數據相比，預測誤差分別降低了19.1%和27.9%。
關鍵詞：天然氣；用氣量預測；數據預處理；LSTM
摘自《自動化博覽》2023年6月刊
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號