一种结合气煤交叉弹性的天然气需求量预测方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种结合气煤交叉弹性的天然气需求量预测方法及系统，该方法包括如下步骤：通过趋势规划模型或趋势预测模型，获取预期内GDP值以及气和煤在预期内的价格；通过原煤需求量预测模型，获取预期内原煤需求量；结合测定或规划的原油及新能源比例，计算预期内天然气需求量。通过本发明专利技术可建立起以气替煤为主的天然气需求量预测模型，提高天然气需求量预测的准确性。预测的准确性。预测的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种结合气煤交叉弹性的天然气需求量预测方法及系统


[0001]本专利技术涉及天然气需求量预测
，尤其涉及一种结合气煤交叉弹性的天然气需求量预测方法及系统。

技术介绍

[0003]目前阶段针对天然气需求预测的研究尚处于起步阶段，预测模型相对匮乏，传统的天然气需求预测方法主要包括趋势外推和消费系数法两种。趋势外推法一般通过若干组历史数据建立时序方程进行简单的趋势外推；消费系数法，通过弹性系数量值间接预测未来天然气需求。由于天然气需求系统是一个复杂的动态系统，与经济、社会、政策环境等诸多方面有交互影响，既有线性关系又有非线性关系，如若简单的采用弹性系数指标的预测值，具有较强的主观性，难以精确赋值，且其微小的变化都会引起需求总量较大变动，因此其预测结构的准确性难以保证。

技术实现思路

[0004]本专利技术的目的是提供一种结合气煤交叉弹性的天然气需求量预测方法及系统，以解决如何提高天然气需求量预测准确率的技术问题。
[0005]本专利技术是采用以下技术方案实现的：一种结合气煤交叉弹性的天然气需求量预测方法，包括如下步骤：
[0006]通过趋势规划模型或趋势预测模型，获取预期内GDP值以及气和煤在预期内的价格；
[0007]通过原煤需求量预测模型，获取预期内原煤需求量；
[0008]结合测定或规划的原油及新能源比例，计算预期内天然气需求量。
[0009]进一步的，所述趋势规划模型包括线性趋势模型、比例趋势模型和阶段趋势模型中的一种或多种。
[0010]进一步的，所述性趋势模型的计算公式为：
[0011]y＝k(t
‑
t0)+b；其中，y：预测期内模型参数规划值；k：变化步长值；b：基础值；t：预测年份；t0：预测基础年份；
[0012]所述比例趋势模型的计算公式为：其中，y：预测期内模型参数规划值；k：变化比例值；b：基础值；t：预测年份；t0：预测基础年份；
[0013]所述阶段趋势模型的计算公式为：其中，y：预测期内模型
参数规划值；x
i
：第i阶段变量值；t
i
‑1：第i阶段开始年份；t
i
：第i阶段结束年份；t：预测年份；t0：预测基础年份。
[0014]进一步的，所述趋势预测模型包括对数趋势模型、乘幂趋势模型和指数趋势模型中的一种或多种。
[0015]进一步的，所述对数趋势模型的计算公式为：
[0016]y＝kln(t
‑
t0)+b，其中，y：预测期内模型参数规划值；k：变化步长值；b：基础值；t：预测年份；t0：预测基础年份。
[0017]所述乘幂趋势模型的计算公式为：y＝b(t
‑
t0)
k
，其中，y：预测期内模型参数规划值；k：幂次值；b：基础值；t：预测年份；t0：预测基础年份。
[0018]所述指数趋势模型的计算公式为：其中，k：指数值；b：基础值；t：预测年份；t0：预测基础年份。
[0019]进一步的，所述原煤需求量预测模型的计算公式为：
[0020]其中，NC
t
：第t年原煤需求量；GDP
t
：第t年GDP；PC
t
：第t年煤价；PG
t
：第t年气价；b0：模型参数1；b1：煤价对煤需求量的弹性系数；b2：气价对煤需求量的交叉弹性系数；b3：模型参数2。
[0021]进一步的，所述预期内天然气需求量的计算方法为：天然气及煤年需求量合计
‑
原煤年需求量，其中，天然气及煤年需求量合计＝新能源年需求量
‑
原油年需求量。
[0022]一种结合气煤交叉弹性的天然气需求量预测系统，包括获取模块和计算模块、所述获取模块用以获取预期内GDP值以及气和煤在预期内的价格，以及获取预期内原煤需求量；所述计算模块用以结合测定或规划的原油及新能源比例，计算预期内天然气需求量。
[0023]一种电子设备，所述电子设备包括：
[0024]存储器，存储有可执行指令；
[0025]处理器，所述处理器运行所述存储器中的可执行指令，以实现上述所述的天然气需求量预测方法。
[0026]本专利技术的有益效果在于：通过本专利技术可建立起以气替煤为主的天然气需求量预测模型，提高天然气需求量预测的准确性。
附图说明
[0027]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的架构获得其他的附图。
[0028]图1为本专利技术流程图。
具体实施方式
[0029]为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本专利技术实施
例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
[0030]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
[0031]下面结合附图，对本专利技术的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0032]实施例1
[0033]参见图1，一种结合气煤交叉弹性的天然气需求量预测方法，包括如下步骤：
[0034]通过趋势规划模型或趋势预测模型，获取预期内GDP值以及气和煤在预期内的价格；
[0035]通过原煤需求量预测模型，获取预期内原煤需求量；
[0036]结合测定或规划的原油及新能源比例，计算预期内天然气需求量。
[0037]在本实施例当中，所述趋势规划模型包括线性趋势模型、比例趋势模型和阶段趋势模型中。其中，所述性趋势模型的计算公式为：
[0038]y＝k(t
‑
t0)+b；其中，y：预测期内模型参数规划值；k：变化步长值；b：基础值；t：预测年份；t0：预测基础年份；
[0039]所述比例趋势模型的计算公式为：其中，y：预测期内模型参数规划值；k：变化比例值；b：基础值；t：预测年份；t0：预测基础年份；
[0040]所述阶段趋势模型的计算公式为：其中，y：预测期内模型参数规划值；x
i
：第i阶段变量值；t
i
‑1：第i阶段开始年份；t
i
：第i阶段结束年份；t：预测年份；t0：预测基础年份。
[0041]在本实施例当中，所述趋势预测模型包括对数趋势模型、乘幂趋势模型和指数趋势模型中。其中，所述对数趋势模型的计算公式为：
[0042]y＝kln(t...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种结合气煤交叉弹性的天然气需求量预测方法，其特征在于，包括如下步骤：通过趋势规划模型或趋势预测模型，获取预期内GDP值以及气和煤在预期内的价格；通过原煤需求量预测模型，获取预期内原煤需求量；结合测定或规划的原油及新能源比例，计算预期内天然气需求量。2.如权利要求1所述的一种结合气煤交叉弹性的天然气需求量预测方法，其特征在于，所述趋势规划模型包括线性趋势模型、比例趋势模型和阶段趋势模型中的一种或多种。3.如权利要求2所述的一种结合气煤交叉弹性的天然气需求量预测方法，其特征在于，所述性趋势模型的计算公式为：y＝k(t
‑
t0)+b；其中，y：预测期内模型参数规划值；k：变化步长值；b：基础值；t：预测年份；t0：预测基础年份；所述比例趋势模型的计算公式为：y＝b(1+k)(t
‑
t0)，其中，y：预测期内模型参数规划值；k：变化比例值；b：基础值；t：预测年份；t0：预测基础年份；所述阶段趋势模型的计算公式为：其中，y：预测期内模型参数规划值；x
i
：第i阶段变量值；t
i
‑1：第i阶段开始年份；t
i
：第i阶段结束年份；t：预测年份；t0：预测基础年份。4.如权利要求1所述的一种结合气煤交叉弹性的天然气需求量预测方法，其特征在于，所述趋势预测模型包括对数趋势模型、乘幂趋势模型和指数趋势模型中的一种或多种。5.如权利要求4所述的一种结合气煤交叉弹性的天然气需求量预测方法，其特征在于，所述对数趋势模型的计算公式为：y＝kln(t
‑
t0)+b，其中，y：预测期内模型参数规划值；k：变化步长值；b：基础值；t：预测年份；t0：预测基础年份；...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄诚，赵素平，蒋建勋，
申请(专利权)人：西南石油大学，
类型：发明
国别省市：