CN109559046A - 一种天然气发展影响因素评估方法和评估系统 - Google Patents

一种天然气发展影响因素评估方法和评估系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种天然气发展影响因素评估方法和评估系统，解决现有天然气发展的影响因素无法形成有效量化用于趋势预测的技术问题。方法包括：通过采集天然气发展过程中的城市发展量化数据形成影响因素并建立影响因素体系；通过所述影响因素体系确定的行政区划范围内的影响因素建立评估模型；利用所述评估模型估计天然气发展趋势，获得优势影响因素的影响规律。涵盖了影响因素的定性分析和影响因素对天然气发展的定量分析，使得影响天然气发展的规律性影响趋势得以呈现，实现了从海量历史自变量数据中获取天然气发展的客观趋势因变量的技术手段。

Description

一种天然气发展影响因素评估方法和评估系统
技术领域
本发明涉及能源供求预测技术领域，具体涉及一种天然气发展影响因素评估方法和评估系统。
背景技术
现实生活中，石化能源在国家能源结构中具有重要作用，但石化能源的发展受气源、资源、环境、企业、市场等多因素影响，各因素对石化能源的影响需要采用合理的定量或定性指标体系反映。
现有技术中，存在利用计量经济学原理对个别城市的天然气使用量进行分析计算以期获得石化能源发展影响因素的分析方法，但仅限于理论研究。
发明内容
鉴于上述问题，本发明实施例提供一种天然气发展影响因素评估方法和评估系统，解决现有天然气发展的影响因素无法形成有效量化用于趋势预测的技术问题。
本发明实施例的天然气发展影响因素评估方法，包括：
通过采集天然气发展过程中的城市发展量化数据形成影响因素并建立影响因素体系；
通过所述影响因素体系确定的行政区划范围内的影响因素建立评估模型；
利用所述评估模型估计天然气发展趋势，获得优势影响因素的影响规律。
本发明一实施例中，所述通过采集天然气发展过程中的城市发展量化数据形成影响因素并建立影响因素体系包括：
获取城市基础经济数据形成基础影响因素；
获取城市地理环境数据形成保障影响因素；
获取城市中长期规划数据形成驱动影响因素；
获取城市运行状态数据形成内在影响因素；
根据历史数据定性各影响因素相互影响形成所述影响因素体系。
本发明一实施例中，所述通过所述影响因素体系确定的行政区划范围内的影响因素建立评估模型包括：
对所述影响因素的历史数据预处理形成季度历史数据；
通过格兰杰因果检验从所述影响因素体系中确定初始影响因素；
通过天然气历史数据对所述初始影响因素进行优化，形成修正影响因素；
对所述修正影响因素进行主成分分析建立评估模型。
本发明一实施例中，所述对所述影响因素的历史数据预处理形成季度历史数据包括：
从确定数据源获得各影响因素的年度历史数据；
通过差分处理将所述年度历史数据转换为季度历史数据。
本发明一实施例中，所述通过格兰杰因果检验从所述影响因素体系中确定初始影响因素包括：
基于所述影响因素体系形成行政区划范围内影响因素框架；
利用格兰杰因果检验对所述影响因素框架中影响要素的历史数据进行回归分析；
通过所述回归分析从所述影响因素框架的影响要素中确定初始影响因素。
本发明一实施例中，所述通过天然气历史数据对所述初始影响因素进行优化，形成修正影响因素包括：
确定所述初始影响因素与燃气相关性；
通过所述初步相关影响因素间的相关性确定优化影响因素；
确定所述历史数据中的天然气需求周期性增加对应的周期性影响因素；
确定所述历史数据中的政策量化指标增加对应的政策影响因素，使得修正影响因素至少包括优化影响因素、周期性影响因素和政策影响因素。
本发明一实施例中，所述对所述修正影响因素进行主成分分析建立评估模型包括：
对所述优化影响因素进行主成分分析获得符合主成分阈值的主要成分；
根据所述主要成分对所述修正影响因素进行多元线性回归分析；
对所述多元线性回归分析结果中的所述修正影响因素进行误差调整形成所述评估模型。
本发明一实施例中，所述评估模型为：
ln(y)＝4.3919+0.4497y1 +0.0489D5 +0.0198D4 -1.4385D1-1.3309D2-0.2570D3(R2＝0.9796)。
其中：R2为决定系数，y1为主成分自变量，D1为第二季度虚拟量，D2 为第三季度虚拟量，D3为第四季度虚拟量，D4为国家能源政策虚拟量，D5 为城市补贴政策虚拟量。
本发明一实施例中，所述利用所述评估模型估计天然气发展趋势，获得优势影响因素的影响规律包括：
根据所述评估模型确定影响因素的偏回归系数形成天然气用量的弹性估计数据；
根据所述弹性估计数据形成确定影响因素对天然气用量的单独影响趋势，确定优势影响因素。
本发明实施例的天然气发展影响因素评估，包括：
存储器，用于存储上述天然气发展影响因素评估方法处理步骤对应的程序代码；
处理器，用于执行所述程序代码。
本发明实施例的天然气发展影响因素评估方法和评估系统，涵盖了影响因素的定性分析和影响因素对天然气发展的定量分析，使得影响天然气发展的规律性影响趋势得以呈现，实现了从海量历史自变量数据中获取天然气发展的客观趋势因变量的技术手段。
附图说明
图1所示为本发明实施例天然气发展影响因素评估方法的评估过程示意图。
图2所示为本发明一实施例天然气发展影响因素评估方法中建立影响因素体系的步骤示意图。
图3所示为本发明一实施例天然气发展影响因素评估方法中建立评估模型的步骤示意图。
图4所示为本发明一实施例一实施例天然气发展影响因素评估方法中评估影响因素影响的步骤示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚、明白，以下结合附图及具体实施方式对本发明作进一步说明。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本发明实施例的天然气发展影响因素评估方法如图1所示，在图1中，天然气发展影响因素评估方法包括：
步骤100：通过采集天然气发展过程中的城市发展量化数据形成影响因素并建立影响因素体系。
利用数据分析基础获得天然气发展过程中存在的影响因素，并形成影响因素间的相关性定性分析，通过相关性定性分析获得影响因素体系。
步骤200：通过影响因素体系确定的行政区划范围内的影响因素建立评估模型。
通过对影响因素的历史数据作定量分析形成天然气发展过程与各主要影响因素间的线性对应关系，形成天然气发展未来趋势的判断基础。
步骤300：利用评估模型估计天然气发展趋势，获得优势影响因素的影响规律。
根据评估模型对天然气发展趋势中的优势影响因素进行认定，并对天然气发展过程中影响因素的变化趋势进行量化获得与天然气发展相应的影响规律
本发明实施例的天然气发展影响因素评估方法涵盖了影响因素的定性分析和影响因素对天然气发展的定量分析，使得影响天然气发展的规律性影响趋势得以呈现，实现了从海量历史自变量数据中获取天然气发展的客观趋势因变量的技术手段。
本发明一实施例中，建立影响因素体系如图2所示。在图2中，步骤 100包括：
步骤110：获取城市基础经济数据形成基础影响因素。
基础影响因素包括经济状况、产业结构、城市人口和能源消费四类，其中：
经济状况包括常住人口数量、政府财政收入、政府财政支出、政府用于燃气基础建设投资和政府用于燃气用户补贴等。
产业结构包括第一产业在GDP占比、第二产业在GDP占比和第三产业在GDP占比等。
城市人口包括常住人口数量因素、城镇化率因素、城镇居民人均家庭总收入因素、城镇居民人均可支配收入和城镇居民人均住房面积等。
能源消费包括能源消耗总量、单位GPD能耗和第三产业能源消耗量等因素。
步骤120：获取城市地理环境数据形成保障影响因素。
保障影响因素包括气源保障因素、地理位置因素和特许经营因素等。
步骤130：获取城市中长期规划数据形成驱动影响因素。
驱动影响因素包括环境压力因素、政策支持因素和城市定位因素等。
步骤140：获取城市运行状态数据形成内在影响因素。
内在影响因素包括基础建设因素、社会责任因素和经营模式因素等。
步骤150：根据历史数据定性各影响因素相互影响形成影响因素体系。
本发明实施例的天然气发展影响因素评估方法通过对既往经济环境与天然气发展的同步数据获得对天然气发展过程中可能产生作用与反馈的因素类型，为不同行政区划的天然气发展趋势的定量或定性分析形成了评估基础，保证了评估过程的宏观一致性和评估结论的微观差异性。
本发明一实施例中，建立评估模型过程如图3所示。在图3中，步骤 200包括：
步骤210：对影响因素的历史数据预处理形成季度历史数据。
为了拟合天然气供应的周期性趋势将连续的年度历史数据转换为连续的季度历史数据。
步骤220：通过格兰杰因果检验从影响因素体系中确定初始影响因素。
根据行政区划内影响因素体系中影响因素的相互影响定性分析，获得对天然气发展具有直接影响的影响因素。
步骤230：通过天然气历史数据对初始影响因素进行优化，形成修正影响因素。
通过排除影响因素的平稳性缺陷和之间的相关性减少后续数据分析的误差。
步骤240：对修正影响因素进行主成分分析建立评估模型。
通过主成分分析建立与实际影响因素对应的特征数据的评估模型，形成对天然气趋势预测的基础。
本发明一实施例中，如图3所示，步骤210包括：
步骤211：从确定数据源获得各影响因素的年度历史数据；
确定数据源包括但不限于天然气使用量年度数据、人口年度数据、经济情况年度数据、产业结构年度数据、能源消费情况数据以及政策出台时间数据等。多数据源的历史数据具有数据采集独立性，可以避免各影响因素历史数据过早融合形成历史数据间出现较强的处理趋势或周期趋势。
步骤212：通过差分处理将年度历史数据转换为季度历史数据；
具体处理方式为：
其中αt表示第t年的数据，αti表示t年第i季度的数据。
考虑到模型变量经济学意义，以及量纲的一致性和变量时间序列的平稳性，我们将所有变量统一处理成同比数据进行分析。
通过数据预处理消除历史数据中的季节性扰动，同时派出历史数据中的无效数据。
本发明一实施例中，如图3所示，步骤220包括：
步骤221：基于影响因素体系形成行政区划范围内影响因素框架。
形成影响因素框架包括确定行政区划内属于影响因素体系的影响要素，以及影响要素影响天然气发展时的相互影响关联关系，以确定对每一影响要素(即影响因素)产生影响的其他影响要素。
步骤222：利用格兰杰因果检验对框架中影响要素的历史数据进行回归分析；
在对影响要素进行格兰杰因果检验前，需要验证影响要素的历史数据是否具有虚假回归特性。通过单位根检验的方式验证各影响要素的时间序列的平稳性，判断各影响要素的时间序列是否存在趋势项或者周期性导致虚假回归。
在对影响要素进行格兰杰因果检验前利用AIC信息准则(Akaike InformationCriterion)确定格兰杰因果检验的滞后阶数，在滞后内对影响要素进行格兰杰因果检验，提高格兰杰因果检验对影响要素的分析准确率。
步骤223：通过回归分析从影响因素框架的影响要素中确定初始影响因素。
根据回归分析确定的格兰杰概率，通过概率阈值确定存在影响的初始影响因素。
本发明一实施例中，如图3所示，步骤230包括：
步骤231：确定初始影响因素与燃气相关性。
建立每一个初始影响因素与天然气历史数据间的燃气相关系数以量化初始影响因素与天然气使用量间的相关程度，同时可以通过天然气使用量获得各初始影响因素间的相关属性。
步骤232：通过初步相关影响因素间的相关性确定优化影响因素；
根据初步相关影响因素间的协方差判断步相关影响因素间的独立性，通过排除缺乏独立性的个别初步相关影响因素保证各初步相关影响因素间的独立性。
当初始影响因素中的影响因素间的自协方差系数存在很强的相关关系时本实施例采用减少相关影响因素的方式确定优化影响因素。
步骤233：确定历史数据中的天然气需求周期性增加对应的周期性影响因素；
对天然气历史数据得变化趋势进行分析，确定天然气使用量的变化趋势和变化周期形成天燃气周期性，并通过引入虚拟变量反映天燃气周期性的具体变化阶段，避免形成的评估模型趋势拟合效果很差。
步骤234：确定历史数据中的政策量化指标增加对应的政策影响因素。使得修正影响因素至少包括优化影响因素、周期性影响因素和政策影响因素。
本发明一实施例中，如图3所示，步骤240包括：
步骤241：对优化影响因素进行主成分分析获得符合主成分阈值的主要成分；
采用数学工具如MATLAB对修正影响因素中的优化影响因素进行主成分分析获得优化影响因素的协方差特征值，通过与主成分阈值比较获得等于大于主成分阈值的主要成分(即主要的优化影响因素)。
步骤242：根据主要成分对修正影响因素进行多元线性回归分析。
采用以下公式表示对修正影响因素进行多元线性回归分析获得一个因变量相关的自变量样本拟合值：
yt＝intercept+b1*x1,t-1+b2*x2,t-1+…+bm*xm,t-1
m＝1,2,3…m,t为年度，x为影响因素，b为影响因素的偏回归系数， intercept为截距。从上述方程各影响因素x的系数b可以判断各个影响因素对目标量y的影响权重。各影响因素包括优化影响因素、周期性影响因素和政策影响因素。
本发明一实施例中，可以根据系数b确定最主要的一个或一组影响因素。
步骤243：对多元线性回归分析结果中的修正影响因素进行误差调整形成评估模型。
通过对自变量和因变量都做取自然对数处理对修正影响因素的数量级差异造成的模型误差之间异方差性机型消除，同时可以使得评估模型反映因变量和自变量之间的弹性关系。
在本发明一实施例中，形成的一种针对大型城市行政区划的天然气发展趋势评估模型为：
ln(y)＝4.3919+0.4497y1 +0.0489D5 +0.0198D4 -1.4385D1-1.3309D2-0.2570D3(R2＝0.9796)
其中：R2为决定系数；
y1＝0.6395*ln(rev) +0.6021*ln(con) +0.3141*ln(gdp) +0.3112*ln(inc) +0.0286*ln(urban) +0.1119*ln(popu) +0.1402*ln(house)。其中：
常驻人口数/万(popu)，政府财政收入/亿元(rev)，城镇化率/％
(urban)，政府财政支出/亿元(con)，人均GDP/元(gdp)，城镇人均可支配收入/元(inc)，城镇居民人均住房建筑面积/m2(house)。
其中：
第二季度虚拟量(D1)，第二季度置1。
第三季度虚拟量(D2)，第三季度置1。
第四季度虚拟量(D3)，第四季度置1。
国家能源政策虚拟量(D4)，确定年度的第二、三、四季度置1。
城市补贴政策虚拟量(D5)，确定年度置1。
其中：主成分y1中的影响因素的协方差的特征值如下所示。
latent＝1.7092
0.0049
0.0008
0.0002
0.0001
0.0001
0.0000
0.0000。
本发明一实施例中，建立影响因素体系如图4所示。在图4中，步骤 300包括：
步骤310：根据评估模型确定影响因素的偏回归系数形成天然气用量的弹性估计数据。
通过对评估模型公式的自变量和因变量求导，可以获得确定影响因素的偏回归系数。
步骤320：根据弹性估计数据形成确定影响因素对天然气用量的单独影响趋势，确定优势影响因素。
可以获得确定影响因素线性变化是对应的天然气用量变化趋势，通常确定影响因素的偏回归系数与天然气用量的对应规律可以简化为：
确定影响因素变化1％导致天然气用量变化(确定影响因素的偏回归系数)％。
本发明实施例的天然气发展影响因素评估系统包括：
存储器，用于存储与上述天然气发展影响因素评估方法处理步骤对应的程序代码；
处理器，用于执行上述程序代码。
处理器可以采用DSP(Digital Signal Processing)数字信号处理器、FPGA(Field-Programmable Gate Array)现场可编程门阵列、MCU(Microcontroller Unit)系统板、SoC(system on a chip)系统板或包括I/O的PLC(Programmable Logic Controller)最小系统。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (10)

1.一种天然气发展影响因素评估方法，其特征在于，包括：
通过采集天然气发展过程中的城市发展量化数据形成影响因素并建立影响因素体系；
通过所述影响因素体系确定的行政区划范围内的影响因素建立评估模型；
利用所述评估模型估计天然气发展趋势，获得优势影响因素的影响规律。
2.如权利要求1所述的天然气发展影响因素评估方法，其特征在于，所述通过采集天然气发展过程中的城市发展量化数据形成影响因素并建立影响因素体系包括：
获取城市基础经济数据形成基础影响因素；
获取城市地理环境数据形成保障影响因素；
获取城市中长期规划数据形成驱动影响因素；
获取城市运行状态数据形成内在影响因素；
根据历史数据定性各影响因素相互影响形成所述影响因素体系。
3.如权利要求2所述的天然气发展影响因素评估方法，其特征在于，所述通过所述影响因素体系确定的行政区划范围内的影响因素建立评估模型包括：
对所述影响因素的历史数据预处理形成季度历史数据；
通过格兰杰因果检验从所述影响因素体系中确定初始影响因素；
通过天然气历史数据对所述初始影响因素进行优化，形成修正影响因素；
对所述修正影响因素进行主成分分析建立评估模型。
4.如权利要求3所述的天然气发展影响因素评估方法，其特征在于，所述对所述影响因素的历史数据预处理形成季度历史数据包括：
从确定数据源获得各影响因素的年度历史数据；
通过差分处理将所述年度历史数据转换为季度历史数据。
5.如权利要求4所述的天然气发展影响因素评估方法，其特征在于，所述通过格兰杰因果检验从所述影响因素体系中确定初始影响因素包括：
基于所述影响因素体系形成行政区划范围内影响因素框架；
利用格兰杰因果检验对所述影响因素框架中影响要素的历史数据进行回归分析；
通过所述回归分析从所述影响因素框架的影响要素中确定初始影响因素。
6.如权利要求5所述的天然气发展影响因素评估方法，其特征在于，所述通过天然气历史数据对所述初始影响因素进行优化，形成修正影响因素包括：
确定所述初始影响因素与燃气相关性；
通过所述初步相关影响因素间的相关性确定优化影响因素；
确定所述历史数据中的天然气需求周期性增加对应的周期性影响因素；
确定所述历史数据中的政策量化指标增加对应的政策影响因素，使得修正影响因素至少包括优化影响因素、周期性影响因素和政策影响因素。
7.如权利要求6所述的天然气发展影响因素评估方法，其特征在于，所述对所述修正影响因素进行主成分分析建立评估模型包括：
对所述优化影响因素进行主成分分析获得符合主成分阈值的主要成分；
根据所述主要成分对所述修正影响因素进行多元线性回归分析；
对所述多元线性回归分析结果中的所述修正影响因素进行误差调整形成所述评估模型。
8.如权利要求7所述的天然气发展影响因素评估方法，其特征在于，所述评估模型为：
ln(y)＝4.3919+0.4497y1+0.0489D5+0.0198D4-1.4385D1-1.3309D2-0.2570D3(R2＝0.9796)。
其中：R2为决定系数，y1为主成分自变量，D1为第二季度虚拟量，D2为第三季度虚拟量，D3为第四季度虚拟量，D4为国家能源政策虚拟量，D5为城市补贴政策虚拟量。
9.如权利要求7所述的天然气发展影响因素评估方法，其特征在于，所述利用所述评估模型估计天然气发展趋势，获得优势影响因素的影响规律包括：
根据所述评估模型确定影响因素的偏回归系数形成天然气用量的弹性估计数据；
根据所述弹性估计数据形成确定影响因素对天然气用量的单独影响趋势，确定优势影响因素。
10.一种天然气发展影响因素评估，其特征在于，包括：
存储器，用于存储如如权利要求1至9任一所述天然气发展影响因素评估方法处理步骤对应的程序代码；
处理器，用于执行所述程序代码。
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