液化天然气需求预测方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种液化天然气需求预测方法及装置、电子设备及可读存储介质。该方法包括：获取地区液化天然气日用量数据；将所述地区液化天然气日用量数据输入预设时间序列算法进行拟合，以建立时间序列模型；采用预设参数优化算法对所述时间序列模型的参数进行优化；根据优化结果输出液化天然气需求预测模型，以根据所述液化天然气需求预测模型预测地区的液化天然气需求。本申请解决了相关技术中存在的由于无法对液化天然气进行科学的资源调配导致液化天然气的运输效率不高以及因管道覆盖不足、管网互联互通程度有限、建设进展缓慢导致制约天然气发展的问题。通过本申请，可以更科学的调配资源，助力天然气保供，提升液化天然气的运输效率。

【技术实现步骤摘要】
液化天然气需求预测方法及装置
本申请涉及液化天然气需求预测领域，具体而言，涉及一种液化天然气需求预测方法及装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
近年来随着国家清洁环保政策的逐渐落实，全国范围内煤改气项目进展迅速。受此影响，液化天然气(LNG)下游需求快速扩张，国内供应趋紧，管道气频频限气，多元化的消费需求需要匹配多元化的运输模式，其中公路运输承担了将天然气液化工厂、接收站的液化天然气运送到各个使用点的任务。液化天然气的公路运输是液化天然气供应链的重要部分。因此对液化天然气的需求预测可以更科学的调配资源，助力天然气保供，提升液化天然气的运输效率，速效弥补因管道覆盖不足、管网互联互通程度有限以及建设进展缓慢对天然气发展的制约。针对相关技术中存在的由于无法对液化天然气进行科学的资源调配导致液化天然气的运输效率不高以及因管道覆盖不足、管网互联互通程度有限、建设进展缓慢导致制约天然气发展的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
本申请的主要目的在于提供一种液化天然气需求预测方法及装置、电子设备及可读存储介质，以解决相关技术中存在的上述问题。为了实现上述目的，根据本申请的第一方面，提供了一种液化天然气需求预测方法。根据本申请的液化天然气需求预测方法包括：获取地区液化天然气日用量数据；将所述地区液化天然气日用量数据输入预设时间序列算法进行拟合，以建立时间序列模型；采用预设参数优化算法对所述时间序列模型的参数进行优化；根据优化结果输出液化天然气需求预测模型，以根据所述液化天然气需求预测模型预测地区的液化天然气需求。进一步地，所述获取地区液化天然气日用量数据包括：获取液化天然气公路运输轨迹数据；根据所述液化天然气公路运输轨迹数据提取地区液化天然气供需数据；根据所述液化天然气供需数据计算所述地区液化天然气日用量数据。进一步地，所述预设时间序列算法包括多个子函数，所述将所述地区液化天然气日用量数据输入预设时间序列算法进行拟合，以建立时间序列模型包括：将所述地区液化天然气日用量数据分别输入多个所述子函数进行拟合，以得到多个拟合结果；将多个所述拟合结果进行叠加得到所述时间序列模型。进一步地，所述预设时间序列算法包括趋势函数、季节函数以及节假日函数，所述将所述地区液化天然气日用量数据输入预设时间序列算法进行拟合，以建立时间序列模型包括：将所述地区液化天然气日用量数据输入所述趋势函数，以得到第一拟合结果；将所述地区液化天然气日用量数据输入所述季节函数，以得到第二拟合结果；将所述地区液化天然气日用量数据输入所述节假日函数，以得到第三拟合结果；将所述第一拟合结果、所述第二拟合结果和所述第三拟合结果进行叠加得到所述时间序列模型。进一步地，所述根据优化结果输出液化天然气需求预测模型，以根据所述液化天然气需求预测模型预测地区的液化天然气需求之后包括：获取液化天然气需求预测请求，其中所述液化天然气需求预测请求包括地区和日期；根据所述地区调用相应的液化天然气需求预测模型；将所述日期输入所述液化天然气需求预测模型，以输出所述地区在所述日期的液化天然气需求量。为了实现上述目的，根据本申请的第二方面，提供了一种液化天然气需求预测装置。根据本申请的液化天然气需求预测装置包括：第一获取模块，用于获取地区液化天然气日用量数据；输入模块，用于将所述地区液化天然气日用量数据输入预设时间序列算法进行拟合，以建立时间序列模型；优化模块，用于采用预设参数优化算法对所述时间序列模型的参数进行优化；输出模块，用于根据优化结果输出液化天然气需求预测模型，以根据所述液化天然气需求预测模型预测地区的液化天然气需求。进一步地，所述第一获取模块包括：获取单元，用于获取液化天然气公路运输轨迹数据；提取单元，用于根据所述液化天然气公路运输轨迹数据提取地区液化天然气供需数据；计算单元，用于根据所述液化天然气供需数据计算所述地区液化天然气日用量数据。进一步地，所述所述预设时间序列算法包括多个子函数，所述输入模块包括：第一输入单元，用于将所述地区液化天然气日用量数据分别输入多个所述子函数进行拟合，以得到多个拟合结果；第一叠加单元，用于将多个所述拟合结果进行叠加得到所述时间序列模型。为了实现上述目的，根据本申请的第三方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如前任一项所述的方法。为了实现上述目的，根据本申请的第四方面，提供了一种非暂态可读存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如前任一项所述方法的步骤。在本申请实施例中，采用获取地区液化天然气日用量数据；将所述地区液化天然气日用量数据输入预设时间序列算法进行拟合，以建立时间序列模型；采用预设参数优化算法对所述时间序列模型的参数进行优化的方式，通过根据优化结果输出液化天然气需求预测模型，达到了根据液化天然气需求预测模型准确预测地区的液化天然气需求的目的，从而可以更科学的调配资源，助力天然气保供，提升液化天然气的运输效率，速效弥补因管道覆盖不足、管网互联互通程度有限以及建设进展缓慢对天然气发展的制约。附图说明构成本申请的一部分的附图用来提供对本申请的进一步理解，使得本申请的其它特征、目的和优点变得更明显。本申请的示意性实施例附图及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1是根据本申请第一实施例的液化天然气需求预测方法的流程示意图；图2是根据本申请第二实施例的液化天然气需求预测方法的流程示意图；图3是根据本申请第三实施例的液化天然气需求预测方法的流程示意图；图4是根据本申请第四实施例的液化天然气需求预测方法的流程示意图；图5是根据本申请第五实施例的液化天然气需求预测方法的流程示意图；图6是根据本申请实施例的液化天然气需求预测模型的拟合结果示意图；图7是根据本申请实施例的液化天然气需求预测结果中的趋势效应、周效应和年度效应示意图；图8是根据本申请实施例的液化天然气需求预测装置的组成结构示意图；以及图9是根据本申请实施例的电子设备的组成结构示意图。具体实施方式为了使本
的人员更好地理解本申请方案，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本申请保护的范围。需要说明的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种液化天然气需求预测方法，其特征在于，包括：/n获取地区液化天然气日用量数据；/n将所述地区液化天然气日用量数据输入预设时间序列算法进行拟合，以建立时间序列模型；/n采用预设参数优化算法对所述时间序列模型的参数进行优化；/n根据优化结果输出液化天然气需求预测模型，以根据所述液化天然气需求预测模型预测地区的液化天然气需求。/n

【技术特征摘要】
1.一种液化天然气需求预测方法，其特征在于，包括：
获取地区液化天然气日用量数据；
将所述地区液化天然气日用量数据输入预设时间序列算法进行拟合，以建立时间序列模型；
采用预设参数优化算法对所述时间序列模型的参数进行优化；
根据优化结果输出液化天然气需求预测模型，以根据所述液化天然气需求预测模型预测地区的液化天然气需求。


2.根据权利要求1所述的液化天然气需求预测方法，其特征在于，所述获取地区液化天然气日用量数据包括：
获取液化天然气公路运输轨迹数据；
根据所述液化天然气公路运输轨迹数据提取地区液化天然气供需数据；
根据所述液化天然气供需数据计算所述地区液化天然气日用量数据。


3.根据权利要求1所述的液化天然气需求预测方法，其特征在于，所述预设时间序列算法包括多个子函数，所述将所述地区液化天然气日用量数据输入预设时间序列算法进行拟合，以建立时间序列模型包括：
将所述地区液化天然气日用量数据分别输入多个所述子函数进行拟合，以得到多个拟合结果；
将多个所述拟合结果进行叠加得到所述时间序列模型。


4.根据权利要求1所述的液化天然气需求预测方法，其特征在于，所述预设时间序列算法包括趋势函数、季节函数以及节假日函数，所述将所述地区液化天然气日用量数据输入预设时间序列算法进行拟合，以建立时间序列模型包括：
将所述地区液化天然气日用量数据输入所述趋势函数，以得到第一拟合结果；
将所述地区液化天然气日用量数据输入所述季节函数，以得到第二拟合结果；
将所述地区液化天然气日用量数据输入所述节假日函数，以得到第三拟合结果；
将所述第一拟合结果、所述第二拟合结果和所述第三拟合结果进行叠加得到所述时间序列模型。


5.根据权利要求1所述的液化天然气需求预测方法，其特征在于，所述根据优化结果输出液化天然气需求预测模型，以根据所述液化天然气需求预测模型预测地区的液化天然...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘冰，周智宏，李文军，王名扬，张文强，
申请(专利权)人：上海中旖能源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31