對于油氣行業來說， 能源效率至關重 要， 因 為 該 行 業 的運營成本和環 境影響一直受到密切關注。準確 預測和管理電力消耗和峰值需 求，特別是在天氣條件多變的情 況下，是一項重大挑戰。這項工 作提出了一個基于歷史天氣和電 力數據訓練的神經網絡模型，用 于預測電力消耗、峰值需求和功 率因數。 能源效率是油氣行業的首要 任務，因為控制運營成本和減少 對環境的影響至關重要。該行業 的公司在預測和管理電力消耗方 面面臨著重大挑戰，尤其是在天 氣條件變化很大的情況下。
 
邁向數字卓越的飛躍
 
通過優化能源使用，這些公 司可以降低成本，提高可持續性。 提高石油和天然氣行業能源效率 的潛在節省是巨大的。國際能源 署估計，到 2040 年，提高能源 效率每年可為全球工業節省高達 7,000 億美元。天氣數據在這項 工作中起著關鍵作用，因為溫度、 濕度、壓力和風速都會顯著影響 能源使用。通過準確預測這些因 素，公司可以更好地預測電力消 耗和需求的變化。然而，做出這 些預測需要精確的數據和能夠實 時處理的復雜算法。確保這些數 據的準確性和可靠性至關重要， 因為不準確可能導致糟糕的能源 管理決策。 盡管油氣行業在努力提高能 源效率，但現有的方法往往缺乏 實時天氣數據集成。對管理效率 和節能策略的研究提供了見解， 但缺乏利用氣候數據動態優化操 作的研究。同樣，對天然氣生產 和控制系統的研究側重于技術方 面，而沒有解決實時天氣能源管 理的需求。為了解決這一差距， 我們提出了一個神經網絡模型， 利用天氣數據實時優化電力消耗、 峰值需求和功率因數，提高運營 效率和可持續性。
 
相關工作
 
許多研究以不同的方法和結 果調查了石油和天然氣行業的能 源效率和氣候數據的使用。然而， 這些研究主要集中在靜態改進和 政策分析上，而沒有納入實時天 氣數據來進行操作優化。其他研 究建議了提高能源效率的技術和 組織措施。這些方法側重于內部 流程和技術，忽略了顯著影響電 力消耗和需求的外部氣候變量。 先進技術在優化能源利用方 面顯示出潛力。機器學習在供應 鏈和物流中的應用已經取得了成 功，盡管它們主要解決物流問題， 而不是直接的電力消耗。建筑氣 候控制的模型預測控制研究表明， 在能源管理中使用天氣預報的好 處，但主要集中在建筑環境。本 文介紹的方法專門針對石油和天 然氣行業，使用實時天氣數據動 態預測和優化電力消耗、峰值需 求和功率因數。 現有的方法提供了有價值的 見解，但往往不能將天氣驅動的 預測集成到實時能源管理中。這 項工作旨在通過將歷史數據分析 與實時天氣預報相結合來填補這 些空白，以適應石油和天然氣行 業的獨特挑戰和需求。
 
數據源
 
這里介紹的系統使用分布在 多個站點的智能電表網絡來收集 關鍵的電氣數據，如消耗、峰值 需求和功率因數。這些儀表將數 據發送到中央服務器，確保準確 地收集和維護所有信息。此外， 天氣數據從8個戰略位置的氣 象站收集，每小時記錄溫度、濕 度、 壓 力 和 風 速。 該 系 統 還 使 用 來 自 OpenWeatherMap 應 用程序編程接口 (API) 的實時數 據來提高預測的準確性。圖 1 顯 示 將 智 能 電 表、 氣 象 站 和 來 自 OpenWeatherMap API 的實時 天氣數據集成到一個用于預測建 模的中央服務器中。該模型處理 歷史和實時數據來預測電力消耗、 峰值需求和功率因數，從而提高 運營效率和可持續性。
 
該 數 據 集 由 WEYBURN 站 ( 氣 候 ID: 401HP5R) 的 344 個 智能電表每小時記錄的 1210 萬 個 條 目 組 成， 涵 蓋 2019 年 至 2024 年。參數包括年、月、日、時、 站壓 (kPa)、溫度 (℃ )、相對濕 度 (%)、風速 (km/h)。數據預處 理 涉 及 使 用 StandardScaler 對 特征進行標準化，以確保統一的 縮 放。 使 用 StandardScaler 對 特征進行規范化，以促進有效的 學習。數據集分為訓練集和測試 集，80% 的數據用于訓練，20% 的數據用于測試。 這種設置確保了對不可見數 據的可靠評估。在開發模型時， 我們專注于使用歷史天氣和電氣 數據，不包括設備特定參數。這 是因為智能電表每 15 分鐘提供一 次詳細的記錄，而設備數據通常 具有較低的時間分辨率，并且經 常丟失條目。
 
通過關注與天氣相 關的變量及其與電力使用的關系， 該模型可以捕捉復雜的模式，并 在不需要特定設備信息的情況下 做出可靠的預測。 數據預處理和模型訓練是該 框架的核心。最初收集到的數據 要經過預處理步驟，包括提取時 間特征、規范化環境變量和處理 任何數據缺口。這些經過處理的 數據隨后被用于訓練模型，該模 型旨在將天氣和時間輸入與電力 使用模式聯系起來。整合實時天 氣數據使系統能夠動態調整預報， 保持較高的準確性。實時和歷史 數據的結合使系統能夠提供可靠 的電力消耗、峰值需求和功率因 數預測。
 

能源預測模型
 
該系統使用經過訓練的神經 網絡模型，通過預處理的實時天 氣數據，對電力消耗、峰值需求 和功率因數進行預測。關鍵功能， 如月、日、小時和溫度 (° C) 被 使用，目標變量是 SUM 消耗， 最大峰值需求，和 AVG 功率因 數。該神經網絡包括一個匹配特 征數量的輸入層，使用 ReLU 激活函數的 1 到 4 個隱藏層，32 到 512 個單元，以及速率從 0.0 到 0.5 的 dropout 層，以防止過擬 合。輸出層由具有連續值線性激 活的單個單元組成。使用 Adam 優化器，學習率從 10~4 調整到 10~2，均方誤差 (MSE) 作為損 失函數。為了確保模型的準確性 和可靠性，使用 MSE、平均絕對 誤差和 r 平方 (R2 ) 等指標對模型 進行持續評估。標準化確保所有 的特征值被統一縮放，丟失的數 據被適當處理，以保持數據的完 整性。
 
預測模型的主要目標是利 用天氣數據準確預測電力指標。 這個問題被表述為一個監 督學習回歸任務，目的是最小化 每個目標變量的預測誤差。對模 型參數進行了優化，減小了預測 值 與 實 測 值 之 間 的 誤 差。 來 自 OpenWeatherMap API 的實時 天氣數據不斷輸入到模型中，使 其能夠動態更新預報，并提供準 確和響應性的能源預測。 這種預測機制支持提前 15 天 的每小時預測范圍，從而能夠及 時做出操作決策。 該模型通過使用歷史數據和 交叉驗證的廣泛測試來驗證，以 確保穩健性和可靠性。圖 2 顯示 三個不同賬戶的歷史和預測的每 日電力消耗之間的比較。圖表顯 示，預測值與歷史數據密切相關， 證明了該模型準確預測消費趨勢 的能力。該模型有效地處理不同 的消費模式，保持跨不同帳戶的 高準確性。
 
分析
 
敏感性分析幫助我們了解天 氣變量的變化如何影響電力消耗、 峰值需求和功率因數。通過特征 重要性分析、偏相關圖和相關分 析，確定影響最大的天氣參數。 這種理解對于完善模型并將其有 效地應用于石油和天然氣行業至關重要。以下各節詳細介紹每種 敏感性分析方法。 圖 3 中的特征重要性圖概述 了各種輸入特征如何有助于預測 電力消耗、峰值需求和功率因數。 從圖 3a 中，我們可以看到月是預 測電力消耗最具影響力的特征， 其 次 是 日。 其 他 特 征， 如 溫 度 (° C)、站壓 (kPa)、風速 (km/h)、 相對濕度 (%) 和小時的重要性逐 漸降低。 同樣，圖 3b 強調了月份對 于預測最大峰值需求至關重要， 其他與天氣相關的特征影響相對 較小。在圖 3c 中，我們看到月份 對于預測 AVG 功率因子的重要 性也占主導地位，溫度 (° C) 是 最重要的天氣相關特征，盡管影 響仍然小于時間變量。
 
部分圖 (pdp) 提供了對每 個 特征如何影響電力消耗、峰值需 求和功率因數目標值的全面理解。 從表 1 中可以看出，月的特征表 現出中等到顯著的影響，電力消 耗的部分依賴值在 6.35 和 13.21 之間波動，反映了能源使用的季 節性趨勢。這種可變性對于最大 峰值需求和平均功率因數也很明 顯，其中月在 7 月達到峰值，表 明其與捕獲能源指標的月度變化 相關。 特征日對所有目標值的影響 一致而適度，表明每日波動雖然 不太明顯，但仍與準確的能源預 測有關。溫度是一個關鍵的天氣 變量，其部分依賴值逐漸增加， 電力消耗的峰值為 10.67，最大 峰值需求和 AVG 功率因數的峰 值均為 0.74。這種對所有目標值 的一致影響強調了溫度在影響能 耗、峰值需求和功率因數方面的 關鍵作用。
 
與此同時，壓力、濕 度和風速等特征表現出輕微到中 度的影響，在目標指標之間有輕 微的變化。這些特征雖然不如溫 度占主導地位，但仍然有助于捕 捉天氣對能源使用影響的復雜性。 使用 pdp 的敏感性分析突出了 月、日和溫度作為最具影響力的 特征，證明了它們在我們模型中 的優先級。 Pearson 相關分析提供了輸 入特征和目標值之間線性關系的 清晰度量，補充了之前的敏感性 分析。相關矩陣顯示，“電力消耗” 與最大峰值需求 (-0.07)、最大峰 值 需 求 (-0.07) 和 AVG 功 率 因 數 (-0.11) 具有弱相關性。雖然 這些相關性很低，但它們可能無 法完全反映季節性影響或與其他 變量的相互作用。盡管其直接影 響較弱，但在分析中包括“月份” 很重要，因為它可能與溫度和濕 度等因素相互作用，或反映非線 性季節趨勢。
 
此外，將“月份” 作為分類變量或創建交互項可能 會揭示其在季節變化中的作用。 溫度與電力消耗 (0.11)、最大峰 值需求 (0.11) 和 AVG 功率因數 (0.12) 顯示出輕微的正相關，表 明對能量指標有一致但適度的影 響。其他特征，如相對濕度、風 速和站壓的相關性甚至更弱。值 得注意的是，相對濕度與電力消 耗 (-0.15)、最大峰值需求 (-0.15) 和 AVG 功 率 因 數 (-0.12) 呈 輕 微的負相關，表明存在輕微的負 相關關系。 這些數值表明，月份和溫度等時間特征是預測電力消耗、峰 值需求和功率因數的最重要因素。 這些特征的中強相關性表明它們 對目標值的顯著影響，證明它們 包含在模型中是正確的。雖然相 對濕度顯示出輕微的負相關，但 與先前分析中的其他特征相比， 它并沒有顯示出實質性的重要性。
 
因此，我們將月份和溫度作為預 測模型的主要特征，確保模型利 用最相關的數據進行準確可靠的 能源預測。 這項工作解決了預測和管 理石油和天然氣行業的電力消 耗 和 峰 值 需 求 的 挑 戰， 以 提 高 能 源 效 率 并 降 低 運 營 成 本。 利 用歷史天氣和電力數據訓練神經 網 絡 模 型 來 預 測 電 力 消 耗值 需 求 和 功 率 因 數。 通 過 敏 感 性分析，我們確定溫度、月份和 日期是最顯著的預測因子。這種 天氣驅動的預報被制定為一個回 歸 問 題， 旨 在 使 用 深 度 神 經 網 絡最小化 MSE。通過整合來自 OpenWeatherMap API 的實時 溫度數據，該模型可以提前 15 天 提供每小時的預報，為短期運營 決策提供有價值的見解。
 
對工業的影響
 
該研究通過提高動態預測和 管理電力消耗、峰值需求和功率 因數的能力，為石油和天然氣行 業帶來了顯著的好處，將實時天 氣數據集成到能源管理系統中， 可以讓公司更好地預測和應對能 源使用的波動，優化運營效率， 降低能源成本。對高峰需求的準 確預測有助于公司避免過高的能 源費用，并提高電網的穩定性。 此外，預測功率因數變化使公司 能夠實施糾正措施，最大限度地 減少低效電力使用造成的損失。 這種積極主動的方法可以顯著節 省成本并減少環境足跡。
 
未來的工作
 
未來的工作將探索納入其他 數據源，如設備特定信息，以提 高預測的準確性。我們的目標是 改進數據采集技術，以獲得更細 粒度和連續的數據捕獲，促進實 時預測和擴展規劃視野。模型架 構的增強，包括集成先進的機器 學習技術和基于物理的模型，將 為優化石油和天然氣行業的能源 效率提供更全面的解決方案。95