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案例频道文献标识码：B文章编号：1003-0492（2023）06-060-05中图分类号：TP311
★邹祥，刘砺，黄谱，汪平（中国石油西南油气田川中油气矿，四川遂宁629001）
★陈冰，鲍新飞，刘淼（中国石油昆仑数智科技有限责任公司，北京102206）
摘要：用户侧用气量的准确预测是天然气生产及管网运行调度的前提。 为弥补现有预测方法未考虑数据本身误差对预测结果的影响，本文提出 了一种基于历史数据的天然气用气量智能预测方法。该方法通过数据清 洗和异常值筛选对原始数据进行预处理，降低原始数据误差对预测结果 的影响；通过三次样条插值解决用气量数据丢失和用气量非等时间间隔 的问题，采用小波降噪降低原始数据中的噪声；最后，通过实测数据构 建了居民用气和工业用气两种类型的数据集，并通过构建的LSTM网络预测用气量。结果表明，该方法可以有效地预测天然气的用气量，与未处理的数据相比，预测误差分别降低了19.1%和27.9%。
关键词：天然气；用气量预测；数据预处理；LSTM
摘自《自动化博览》2023年6月刊
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