[发明专利]一种城镇燃气用量的预测方法、存储介质及终端设备

说明书

本发明公开了一种城镇燃气用量的预测方法、存储介质及终端设备，所述方法包括获取待预测区域的用户数据，其中，所述用户数据包括区域标识、燃气用户数量以及用户类型；将所述用户数据输入经过训练的预测网络模型，通过所述预测网络模型输出待预测区域对应的预测用气量。本发明通过经过训练的预测网络模型，基于区域标识、燃气用户数量以及用户类型确定待预测区域对应的用气量，可以提高用气量预测的准确性，减小天然气的供销比能够有效降低燃气输配、储运费用，降低企业运行成本。

技术领域

本发明涉及燃气技术领域，特别涉及一种城镇燃气用量的预测方法、存储介质及终端设备。

背景技术

随着国家对清洁能源天然气的大力推广，2018年，我国天然气表观消费量达2803亿立方米，同比增长17.5％，在一次能源消费中占比达7.8％，同比提高0.8个百分点。从消费结构看，工业燃料占比38.6％，城镇燃气占比33.9％，发电用气占比17.3％，化工用气占比10.2％，其中工业燃料和城镇燃气增幅最大，合计用气增量351亿立方米，占年度总增量的84％。2019年我国天然气表观消费量有望达到3100亿立方米左右，同比增长约10％。预计2050年前我国天然气消费量，仍会保持增长趋势，未来将形成工业燃料、城市燃气、发电用气“三足鼎立”的局面。

对于城镇燃气企业而言，稳定供气是基本职责，减小天然气的供销比能够有效降低燃气输配、储运费用，降低企业运行成本。随着城镇燃气用量、用户数的日益增加，用户用气情况日渐复杂，单纯地依靠经验进行天然气用气量的预测已无法满足生产要求，如何实现稳定供气、减小供销比，是目前城镇燃气企业急需解决的问题。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的不足，提供一种城镇燃气用量的预测方法、存储介质及终端设备。

为了解决上述技术问题，本发明实施例第一方面提供了一种城镇燃气用量的预测方法，所述方法包括：

获取待预测区域的用户数据，其中，所述用户数据包括区域标识、燃气用户数量以及用户类型；

将所述用户数据输入经过训练的预测网络模型，通过所述预测网络模型输出待预测区域对应的预测用气量。

所述城镇燃气用量的预测方法，其中，所述待预测区域包括若干燃气用户，若干燃气用户中每个燃气用户的用户类型均为所述用户类型。

所述城镇燃气用量的预测方法，其中，所述预测网络模型包括输入层、第一隐藏层、第二隐藏层以及输出层；所述将所述用户数据输入经过训练的预测网络模型，通过所述预测网络模型输出待预测区域对应的预测用气量具体包括：

将所述用户数据输入所述输入层；

通过所述输入层将所述用户数据输入第一隐藏层，并通过所述第一隐藏层确定所述用户数据对应的若干第一特征向量；

将所述若干第一特征向量输入第二隐藏层，通过第二隐藏层确定所述用户数据对应的若干第二特征向量；

将所述若干第二特征向输入所述输出层，通过所述输出层输入所述用气量，以得到所述待预测区域对应的预测用气量。

所述城镇燃气用量的预测方法，其中，所述输入层包括若干第一神经元，若干第一神经元的数量与所述用户数据包括的数据元素的数量相同，并且每个第一神经元的输入项为一个数据元素，并且各第一神经元的输入项互不相同。

所述城镇燃气用量的预测方法，其中，所述第一隐藏层包括若干第二神经元，若干第二神经元与若干第一特征向量一一对应，并且每个第一特征向量为其对应的第二神经元的输出项。

所述城镇燃气用量的预测方法，其中，所述第二隐藏层包括若干第三神经元，若干第三神经元与若干第二特征向量一一对应，并且每个第二特征向量为其对应的第三神经元的输出项。