项目名称：发电用天然气量预测模型研发

所属企业：上海申能奉贤热电有限公司

获评奖项：技术革新奖

项目编号：ECF-2026-SYE-1002

项目主要参与人：张文林

评审专家点评：

该成果将随机森林方法用于发电用天然气量预测，融合历史负荷、气象、燃料供应及相关能源数据，针对多因素非线性变化改进了用气计划编制。测试集决定系数达到0.932，实际测试偏差率为－2.00%，平均偏差为1.93%，说明模型具有贴近生产的实用性。项目创新体现在将算法、企业数据与调度业务有效结合，为降低采购与实际需求偏差、改善供气安排提供依据。成果投入路径清晰、便于嵌入现有管理流程，对具有相似数据条件的燃气发电企业开展数字化经营具有借鉴和推广价值。

主要创新点：

本项目基于燃气发电的天然气用量预测模型及方法，包括选取燃气负荷历史数据、气象数据、经济指标、LNG供应动态及外来电发电量等特征因素，以日为单位，收集一定时间段的数据，构建多维特征数据集，得到原始数据，对收集到的原始数据进行预处理，通过随机森林算法整合燃气负荷历史数据、气象数据、LNG供应动态、外来电发电量等11项关键特征因素，模型训练集决定系数（R²）达0.989，测试集R²达0.932，2023—2024年实际测试偏差率仅为-2.00%，平均偏差1.93%，显著优于传统方法对高维、非线性数据的处理能力，精准的预测结果可支撑天然气科学调度，缓解天然气峰谷差过大带来的供应压力，保障发电用天然气稳定供应。

产品主要用途、技术原理：

通过随机森林算法整合燃气负荷历史数据、气象数据、LNG供应动态、水电站发电量等11项关键特征因素，模型训练集决定系数（R²）达0.989，测试集R²达0.932，2023—2025年实际测试偏差率仅为-2.00%，平均偏差1.93%，显著优于传统方法对高维、非线性数据的处理能力，精准的预测结果可支撑天然气科学调度，缓解上海市天然气峰谷差过大带来的供应压力，保障发电用天然气稳定供应。