在我国北方城市冬季供暖体系中，天然气已成为核心能源，其供应稳定直接关系民生保障与企业运营效益。气温波动是影响天然气消费的核心变量，传统预测模型未精准匹配温度与消费的非线性关系，常出现偏差，导致燃气企业面临供应不足或经营压力的困境。重庆能源大数据中心结合北方供暖用气规律，研发天然气消费精准预测模型，通过重构数据处理逻辑、优化模型训练框架，实现预测精度与调度支撑能力双重提升，为城市燃气企业提供可落地的智能化解决方案。

一、核心痛点：预测不准则调度失据

北方城市冬季供暖周期长、用气规模大，天然气消费量与温度呈现极强的关联性，但这种关联并非简单线性关系。气温骤降时，居民供暖、锅炉运行需求激增；极寒天气下设备满负荷运转，消费增速反而放缓；非采暖季、过渡期的用气规律又与采暖季差异显著。

传统预测模式存在明显短板：一是直接混用全时段历史数据，未区分年份、季节、温度区间的数据差异，煤改气政策、人口变动等因素会干扰模型判断；二是简单将温度差值作为单一特征，忽略不同温度区间内消费与温度的相关系数差异，导致极端天气预测偏差放大。

预测偏差直接引发运营风险：预测偏高会造成天然气囤积，增加仓储与资金成本；预测偏低则需高价采购应急气源，既推高成本，又存在民生用气短缺隐患。对于城市燃气企业而言，精准预测不是单纯的技术问题，而是平衡民生保障与经济效益的关键抓手。

二、创新突破：基于气象特征的预测体系构建

模型突破传统线性预测思路，围绕气温与用气的内在关联，自动识别划分温度区间和构建温度区间数据，搭建 “数据 - 模型” 双维度的训练框架，解决传统模型的精度痛点。

（一）温度区间数据构建：破解非线性关联难题

天然气消费与气温变化高度相关，但在不同温度区间呈现明显差异。当气温处于常规区间时，温度波动与用气量变化关联性较强；当气温降至极低水平，供暖设备达到满负荷运行状态，温度继续下降对用气量的影响显著减弱。传统单一温度指标难以体现这一规律，模型通过对历史用气和温度数据的学习，实现对温度区间的自动识别和划分，将浅层的一维温度信息转化为更贴合实际用气规律的多维特征，使预测模型能够更精准地反映不同冷暖条件下的用气行为，有效提升极端天气与季节转换阶段的预测准确性。

（二）双维度智能优化：提升数据与模型适配性

模型摒弃粗放式数据使用方式，从数据与模型两个层面开展系统化优化。在数据层面，自动分析选取近年度有效历史数据，避免老旧信息干扰；结合温度累积影响设置合理回溯周期；按采暖季、非采暖季分段使用数据，并对气象、日期、节假日等多类因素智能筛选，保留有效因子、剔除冗余信息。在模型层面，针对多种主流机器学习算法开展参数优化，通过数据与模型的多组合交叉验证确定最优配置，避免数据冗余与模型适配不足，提升预测稳定性。

（三）多模型融合决策：强化输出可靠性

单一预测算法易受数据波动影响，稳定性有限。模型整合多种预测算法优势，依据实际拟合效果动态分配权重，实现优势互补、误差抵消，既保证预测逻辑清晰，又提升复杂天气下的稳定性，输出结果更适用于调度决策。

三、落地价值：从技术创新到企业实战增益

该模型已在北方某省会城市燃气企业运行超过两年，核心价值体现在预测精度与调度效益两大层面，实现了技术与业务的深度融合。

在预测精度上，采暖季中长期预测偏差控制在较低水平，可稳定支撑企业气源计划与调度安排，面对寒潮、大幅降温等情况仍可提供可靠预判。

在运营效益上，精准预测让燃气企业摆脱“被动应急”困境，转向“主动调度”。以 2024 年 12 月为例，模型提前预判当月用气量将超出计划规模，企业据此提前统筹外购气源、优化管网调度策略，最大限度缩小供需缺口，在牢牢保障居民供暖用气安全稳定的同时，有效规避临时采购应急气源带来的经营损失，实现民生保障与经营效益双赢。2025 年受 CNG 市场萎缩、暖冬气候等因素影响，行业普遍出现气量短提现象，该企业全程以模型预测结果为决策依据，开展合同气量出售与资源调配，大幅提升运营决策效率与资源利用效益。

当前，模型已具备标准化复制潜力，可适配北方不同气候、不同规模的城市燃气企业，为燃气企业降本增效提供成熟范本。

四、前景展望

冬季天然气供暖保供，离不开精准的用气预测与科学的调度安排。基于气象特征优化的天然气消费预测模型，可以紧扣温度与用气的核心关联，通过数据治理、特征优化与多模型融合，有效解决传统预测偏差大、稳定性不足等问题，实现高精度、高实用性的用气预测。

重庆能源大数据中心研发的天然气消费预测模型证明了实用化预测技术在燃气保供中的重要价值，既守住民生底线，又提升企业运营效率。未来，随着数据资源不断完善、预测技术持续迭代，此类贴合行业场景的智能预测方案，将成为城市燃气数字化转型的重要支撑，推动行业从经验调度走向数据驱动、科学决策，为城市能源安全保供与高质量发展提供更强保障。