[發明專利]一種天然氣消費量預測的數據處理系統及方法

有效

• 申請號: 202110590350.8
• 申請日: 2021-05-28
• 公開（公告）號: CN113326983B
• 公開（公告）日: 2022-08-26
• 發明（設計）人: 熊垠州;秦朗;朱偉;彭識路;劉輝
• 申請（專利權）人: 重慶能源大數據中心有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06Q50/06;G06N3/08
• 代理公司: 重慶樂泰知識產權代理事務所(普通合伙) 50221
• 代理人: 崔雷

1.一種天然氣消費量預測的數據處理系統，其特征在于，包括：

數據獲取模塊，用于獲取天然氣消費量的歷史數據以及天然氣消費量影響因子的數據，其中，所述影響因子包括歷史影響因子和未來影響因子；

數據分析篩選模塊，用于分析數據獲取模塊獲取到的歷史影響因子數據與天然氣消費量歷史數據之間的關系，選取對應的協變量；

所述數據分析篩選模塊還用于對歷史影響因子的數據與天然氣消費量分別進行粗粒度數據的關聯度分析、細粒度數據的因果關系和滯后階數分析以及細粒度數據的相關性分析，選取得到對應的第一協變量、第二協變量和第三協變量；

第一預測模塊，用于根據數據獲取模塊獲取到天然氣消費量歷史數據、未來影響因子數據以及數據分析篩選模塊選取的對應協變量進行初步預測，計算得到對應的初步預測數據；

所述第一預測模塊還用于根據第一協變量預測得到多維度影響因子預測臨時數據、根據第二協變量得到多維度影響因子歷史數據、根據第三協變量擬合得到第一天然氣消費量預測臨時數據以及根據天然氣消費量歷史數據和未來影響因子進行擬合得到第二天然氣消費量預測臨時數據，且所述第二天然氣消費量預測臨時數據在根據天然氣消費量歷史數據和未來影響因子進行擬合時采用基于傅里葉級數的加法模型擬合得到；以及

第二預測模塊，用于根據第一預測模塊得到的初步預測數據進行最終預測，計算得到天然氣消費量的最終預測數據；

所述第二預測模塊還用于對所述多維度影響因子預測臨時數據、多維度影響因子歷史數據、第一天然氣消費量預測臨時數據和第二天然氣消費量預測臨時數據進行擬合得到天然氣消費量的最終預測數據。

2.根據權利要求1所述的一種天然氣消費量預測的數據處理系統，其特征在于，還包括一數據預處理模塊，用于對數據獲取模塊獲取到的天然氣消費量的影響因子的數據進行歸一化處理，將各影響因子的數據轉化為無量綱數據；所述歸一化處理的公式為：

其中：k為時間序列維度，k＝1,2,…,n，n為時間序列維度的個數；i為影響因子，i＝1,2,…,m，m為影響因子的個數；x_i(k)'為第i影響因子在第k時間序列維度上的數據，max[x_i(k)']為第i影響因子的最小值，min[x_i(k)']為第i個影響因子的最大值。

3.根據權利要求2所述的一種天然氣消費量預測的數據處理系統，其特征在于，所述數據分析篩選模塊包括：

第一分析子模塊，用于對預處理后的歷史影響因子的數據與天然氣消費量之間進行關聯度分析，計算每一歷史影響因子的關聯系數，選取關聯度排名靠前的若干項歷史影響因子對應的數據作為第一協變量輸入第一預測模塊；

第二分析子模塊，用于對預處理后的歷史影響因子的數據與天然氣消費量之間進行因果關系和滯后階數分析，選取與天然氣消費量具有因果關系且滯后階數大于等于預測期數的歷史影響因子對應的數據作為第二協變量直接輸入第二預測模塊；以及

第三分析子模塊，用于對預處理后的歷史影響因子的數據與天然氣消費量之間進行相關性分析，計算各歷史影響因子的相關系數，選取相關系數在預期范圍內的歷史影響因子對應的數據作為第三協變量輸入第一預測模塊。

4.根據權利要求3所述的一種天然氣消費量預測的數據處理系統，其特征在于，所述第一分析子模塊用于通過以下公式對預處理后的歷史影響因子的數據與天然氣消費量之間進行關聯度分析，從而得到每一歷史影響因子的關聯系數：

其中：ζ_i(k)'為每一歷史影響因子對應在各時間序列上的關聯系數；

所述第三分析子模塊用于通過以下公式對預處理后的歷史影響因子的數據與天然氣消費量之間進行相關性分析，從而得到每一歷史影響因子的相關性系數：

其中：cοv(x₀,x_i)為天然氣消費量歷史數據x₀與天然氣消費量影響因子x_i的協方差；σx₀為天然氣消費量歷史數據x₀的標準差，σx_i為天然氣消費量影響因子x_i的標準差。