对于油气行业来说， 能源效率至关重 要， 因 为 该 行 业 的运营成本和环 境影响一直受到密切关注。准确 预测和管理电力消耗和峰值需 求，特别是在天气条件多变的情 况下，是一项重大挑战。这项工 作提出了一个基于历史天气和电 力数据训练的神经网络模型，用 于预测电力消耗、峰值需求和功 率因数。 能源效率是油气行业的首要 任务，因为控制运营成本和减少 对环境的影响至关重要。该行业 的公司在预测和管理电力消耗方 面面临着重大挑战，尤其是在天 气条件变化很大的情况下。
 
迈向数字卓越的飞跃
 
通过优化能源使用，这些公 司可以降低成本，提高可持续性。 提高石油和天然气行业能源效率 的潜在节省是巨大的。国际能源 署估计，到 2040 年，提高能源 效率每年可为全球工业节省高达 7,000 亿美元。天气数据在这项 工作中起着关键作用，因为温度、 湿度、压力和风速都会显著影响 能源使用。通过准确预测这些因 素，公司可以更好地预测电力消 耗和需求的变化。然而，做出这 些预测需要精确的数据和能够实 时处理的复杂算法。确保这些数 据的准确性和可靠性至关重要， 因为不准确可能导致糟糕的能源 管理决策。 尽管油气行业在努力提高能 源效率，但现有的方法往往缺乏 实时天气数据集成。对管理效率 和节能策略的研究提供了见解， 但缺乏利用气候数据动态优化操 作的研究。同样，对天然气生产 和控制系统的研究侧重于技术方 面，而没有解决实时天气能源管 理的需求。为了解决这一差距， 我们提出了一个神经网络模型， 利用天气数据实时优化电力消耗、 峰值需求和功率因数，提高运营 效率和可持续性。
 
相关工作
 
许多研究以不同的方法和结 果调查了石油和天然气行业的能 源效率和气候数据的使用。然而， 这些研究主要集中在静态改进和 政策分析上，而没有纳入实时天 气数据来进行操作优化。其他研 究建议了提高能源效率的技术和 组织措施。这些方法侧重于内部 流程和技术，忽略了显著影响电 力消耗和需求的外部气候变量。 先进技术在优化能源利用方 面显示出潜力。机器学习在供应 链和物流中的应用已经取得了成 功，尽管它们主要解决物流问题， 而不是直接的电力消耗。建筑气 候控制的模型预测控制研究表明， 在能源管理中使用天气预报的好 处，但主要集中在建筑环境。本 文介绍的方法专门针对石油和天 然气行业，使用实时天气数据动 态预测和优化电力消耗、峰值需 求和功率因数。 现有的方法提供了有价值的 见解，但往往不能将天气驱动的 预测集成到实时能源管理中。这 项工作旨在通过将历史数据分析 与实时天气预报相结合来填补这 些空白，以适应石油和天然气行 业的独特挑战和需求。
 
数据源
 
这里介绍的系统使用分布在 多个站点的智能电表网络来收集 关键的电气数据，如消耗、峰值 需求和功率因数。这些仪表将数 据发送到中央服务器，确保准确 地收集和维护所有信息。此外， 天气数据从8个战略位置的气 象站收集，每小时记录温度、湿 度、 压 力 和 风 速。 该 系 统 还 使 用 来 自 OpenWeatherMap 应 用程序编程接口 (API) 的实时数 据来提高预测的准确性。图 1 显 示 将 智 能 电 表、 气 象 站 和 来 自 OpenWeatherMap API 的实时 天气数据集成到一个用于预测建 模的中央服务器中。该模型处理 历史和实时数据来预测电力消耗、 峰值需求和功率因数，从而提高 运营效率和可持续性。
 
该 数 据 集 由 WEYBURN 站 ( 气 候 ID: 401HP5R) 的 344 个 智能电表每小时记录的 1210 万 个 条 目 组 成， 涵 盖 2019 年 至 2024 年。参数包括年、月、日、时、 站压 (kPa)、温度 (℃ )、相对湿 度 (%)、风速 (km/h)。数据预处 理 涉 及 使 用 StandardScaler 对 特征进行标准化，以确保统一的 缩 放。 使 用 StandardScaler 对 特征进行规范化，以促进有效的 学习。数据集分为训练集和测试 集，80% 的数据用于训练，20% 的数据用于测试。 这种设置确保了对不可见数 据的可靠评估。在开发模型时， 我们专注于使用历史天气和电气 数据，不包括设备特定参数。这 是因为智能电表每 15 分钟提供一 次详细的记录，而设备数据通常 具有较低的时间分辨率，并且经 常丢失条目。
 
通过关注与天气相 关的变量及其与电力使用的关系， 该模型可以捕捉复杂的模式，并 在不需要特定设备信息的情况下 做出可靠的预测。 数据预处理和模型训练是该 框架的核心。最初收集到的数据 要经过预处理步骤，包括提取时 间特征、规范化环境变量和处理 任何数据缺口。这些经过处理的 数据随后被用于训练模型，该模 型旨在将天气和时间输入与电力 使用模式联系起来。整合实时天 气数据使系统能够动态调整预报， 保持较高的准确性。实时和历史 数据的结合使系统能够提供可靠 的电力消耗、峰值需求和功率因 数预测。
 

能源预测模型
 
该系统使用经过训练的神经 网络模型，通过预处理的实时天 气数据，对电力消耗、峰值需求 和功率因数进行预测。关键功能， 如月、日、小时和温度 (° C) 被 使用，目标变量是 SUM 消耗， 最大峰值需求，和 AVG 功率因 数。该神经网络包括一个匹配特 征数量的输入层，使用 ReLU 激活函数的 1 到 4 个隐藏层，32 到 512 个单元，以及速率从 0.0 到 0.5 的 dropout 层，以防止过拟 合。输出层由具有连续值线性激 活的单个单元组成。使用 Adam 优化器，学习率从 10~4 调整到 10~2，均方误差 (MSE) 作为损 失函数。为了确保模型的准确性 和可靠性，使用 MSE、平均绝对 误差和 r 平方 (R2 ) 等指标对模型 进行持续评估。标准化确保所有 的特征值被统一缩放，丢失的数 据被适当处理，以保持数据的完 整性。
 
预测模型的主要目标是利 用天气数据准确预测电力指标。 这个问题被表述为一个监 督学习回归任务，目的是最小化 每个目标变量的预测误差。对模 型参数进行了优化，减小了预测 值 与 实 测 值 之 间 的 误 差。 来 自 OpenWeatherMap API 的实时 天气数据不断输入到模型中，使 其能够动态更新预报，并提供准 确和响应性的能源预测。 这种预测机制支持提前 15 天 的每小时预测范围，从而能够及 时做出操作决策。 该模型通过使用历史数据和 交叉验证的广泛测试来验证，以 确保稳健性和可靠性。图 2 显示 三个不同账户的历史和预测的每 日电力消耗之间的比较。图表显 示，预测值与历史数据密切相关， 证明了该模型准确预测消费趋势 的能力。该模型有效地处理不同 的消费模式，保持跨不同帐户的 高准确性。
 
分析
 
敏感性分析帮助我们了解天 气变量的变化如何影响电力消耗、 峰值需求和功率因数。通过特征 重要性分析、偏相关图和相关分 析，确定影响最大的天气参数。 这种理解对于完善模型并将其有 效地应用于石油和天然气行业至关重要。以下各节详细介绍每种 敏感性分析方法。 图 3 中的特征重要性图概述 了各种输入特征如何有助于预测 电力消耗、峰值需求和功率因数。 从图 3a 中，我们可以看到月是预 测电力消耗最具影响力的特征， 其 次 是 日。 其 他 特 征， 如 温 度 (° C)、站压 (kPa)、风速 (km/h)、 相对湿度 (%) 和小时的重要性逐 渐降低。 同样，图 3b 强调了月份对 于预测最大峰值需求至关重要， 其他与天气相关的特征影响相对 较小。在图 3c 中，我们看到月份 对于预测 AVG 功率因子的重要 性也占主导地位，温度 (° C) 是 最重要的天气相关特征，尽管影 响仍然小于时间变量。
 
部分图 (pdp) 提供了对每 个 特征如何影响电力消耗、峰值需 求和功率因数目标值的全面理解。 从表 1 中可以看出，月的特征表 现出中等到显著的影响，电力消 耗的部分依赖值在 6.35 和 13.21 之间波动，反映了能源使用的季 节性趋势。这种可变性对于最大 峰值需求和平均功率因数也很明 显，其中月在 7 月达到峰值，表 明其与捕获能源指标的月度变化 相关。 特征日对所有目标值的影响 一致而适度，表明每日波动虽然 不太明显，但仍与准确的能源预 测有关。温度是一个关键的天气 变量，其部分依赖值逐渐增加， 电力消耗的峰值为 10.67，最大 峰值需求和 AVG 功率因数的峰 值均为 0.74。这种对所有目标值 的一致影响强调了温度在影响能 耗、峰值需求和功率因数方面的 关键作用。
 
与此同时，压力、湿 度和风速等特征表现出轻微到中 度的影响，在目标指标之间有轻 微的变化。这些特征虽然不如温 度占主导地位，但仍然有助于捕 捉天气对能源使用影响的复杂性。 使用 pdp 的敏感性分析突出了 月、日和温度作为最具影响力的 特征，证明了它们在我们模型中 的优先级。 Pearson 相关分析提供了输 入特征和目标值之间线性关系的 清晰度量，补充了之前的敏感性 分析。相关矩阵显示，“电力消耗” 与最大峰值需求 (-0.07)、最大峰 值 需 求 (-0.07) 和 AVG 功 率 因 数 (-0.11) 具有弱相关性。虽然 这些相关性很低，但它们可能无 法完全反映季节性影响或与其他 变量的相互作用。尽管其直接影 响较弱，但在分析中包括“月份” 很重要，因为它可能与温度和湿 度等因素相互作用，或反映非线 性季节趋势。
 
此外，将“月份” 作为分类变量或创建交互项可能 会揭示其在季节变化中的作用。 温度与电力消耗 (0.11)、最大峰 值需求 (0.11) 和 AVG 功率因数 (0.12) 显示出轻微的正相关，表 明对能量指标有一致但适度的影 响。其他特征，如相对湿度、风 速和站压的相关性甚至更弱。值 得注意的是，相对湿度与电力消 耗 (-0.15)、最大峰值需求 (-0.15) 和 AVG 功 率 因 数 (-0.12) 呈 轻 微的负相关，表明存在轻微的负 相关关系。 这些数值表明，月份和温度等时间特征是预测电力消耗、峰 值需求和功率因数的最重要因素。 这些特征的中强相关性表明它们 对目标值的显著影响，证明它们 包含在模型中是正确的。虽然相 对湿度显示出轻微的负相关，但 与先前分析中的其他特征相比， 它并没有显示出实质性的重要性。
 
因此，我们将月份和温度作为预 测模型的主要特征，确保模型利 用最相关的数据进行准确可靠的 能源预测。 这项工作解决了预测和管 理石油和天然气行业的电力消 耗 和 峰 值 需 求 的 挑 战， 以 提 高 能 源 效 率 并 降 低 运 营 成 本。 利 用历史天气和电力数据训练神经 网 络 模 型 来 预 测 电 力 消 耗值 需 求 和 功 率 因 数。 通 过 敏 感 性分析，我们确定温度、月份和 日期是最显著的预测因子。这种 天气驱动的预报被制定为一个回 归 问 题， 旨 在 使 用 深 度 神 经 网 络最小化 MSE。通过整合来自 OpenWeatherMap API 的实时 温度数据，该模型可以提前 15 天 提供每小时的预报，为短期运营 决策提供有价值的见解。
 
对工业的影响
 
该研究通过提高动态预测和 管理电力消耗、峰值需求和功率 因数的能力，为石油和天然气行 业带来了显著的好处，将实时天 气数据集成到能源管理系统中， 可以让公司更好地预测和应对能 源使用的波动，优化运营效率， 降低能源成本。对高峰需求的准 确预测有助于公司避免过高的能 源费用，并提高电网的稳定性。 此外，预测功率因数变化使公司 能够实施纠正措施，最大限度地 减少低效电力使用造成的损失。 这种积极主动的方法可以显著节 省成本并减少环境足迹。
 
未来的工作
 
未来的工作将探索纳入其他 数据源，如设备特定信息，以提 高预测的准确性。我们的目标是 改进数据采集技术，以获得更细 粒度和连续的数据捕获，促进实 时预测和扩展规划视野。模型架 构的增强，包括集成先进的机器 学习技术和基于物理的模型，将 为优化石油和天然气行业的能源 效率提供更全面的解决方案。95