抗噪声且具有行业意识的表示学习方法在天然气需求预测中的应用

《Expert Systems with Applications》：Noise-Robust and Sector-Aware Representation Learning for Natural Gas Demand Forecasting

噪声抑制的天然气需求预测框架通过对比学习整合多源异构数据，在ENN集团超13.8万时间点的多区域多行业数据集上验证，实现MSE降低3.68%、MASE提升6.15%的预测精度优化。

　　自然气作为一种重要的能源资源，其碳强度相对较低，因此在全球实现碳中和目标的策略中扮演着关键角色。随着全球对清洁能源的需求不断增加，自然气的消费量也在持续增长，2023年已达到3.96万亿立方米，2024年仍保持上升趋势。在这样的背景下，精确的自然气需求预测对于保障能源供应的稳定性、实现高效资源分配、合同规划、库存控制以及缓解供需失衡具有重要意义。特别是在工业场景中，即使微小的预测偏差也可能导致显著的效率损失和成本增加，这进一步突显了构建高精度预测模型的必要性。

然而，现有的自然气需求预测方法在实际应用中仍面临两大关键挑战：工业数据集中的大量噪声以及不同行业之间的消费模式差异。数据噪声通常来源于传感器误差、不规则的报告机制以及数据记录的一致性问题，这些问题会掩盖真实的消费趋势并降低模型的可靠性。此外，不同行业如制造业、商业服务和居民用电等，其需求波动性和时间特征存在显著差异，这种跨行业的异质性使得开发一个能够全面捕捉各类消费行为的统一预测模型变得异常困难。传统方法往往依赖于单一行业的数据，或者采用汇总数据进行训练，难以适应多变的消费模式，导致预测效果不佳。

面对上述挑战，本研究提出了一种创新的预测框架，该框架结合了对比学习（Contrastive Learning）与针对性的噪声过滤技术，旨在提升数据表示的可靠性和预测的稳定性。通过引入噪声过滤模块，模型能够识别并消除传感器波动和数据记录不一致带来的干扰，从而确保输入数据的清洁度，提高预测的准确性。同时，对比学习机制通过利用行业特定信息，帮助模型区分不同行业的消费趋势，捕捉共性模式与行业特有行为，增强其跨行业泛化能力。此外，我们还设计了一种错误负样本去除策略，通过整合领域知识和数据相似性度量，优化样本选择，减少表示偏差，提升模型的泛化性能。

本研究的主要贡献体现在以下几个方面：首先，我们构建了一个包含1380万个时间点的全面自然气需求预测数据集，涵盖了多个省份以及27个主要行业，该数据集为分析跨行业消费模式提供了坚实的基础。其次，我们提出了一种融合多行业数据的新型预测模型，该模型结合了噪声过滤机制和对比学习技术，能够有效处理噪声数据并提取跨行业的特征表示。最后，实验结果表明，与现有的先进预测方法相比，我们的模型在均方误差（MSE）和平均绝对缩放误差（MASE）指标上分别实现了3.68%和6.15%的提升，充分证明了模型在提高预测精度方面的有效性。

自然气需求预测的发展历程从早期的统计方法逐步演变为基于人工智能的模型。统计方法通常依赖于时间序列的平均值、趋势和季节性分析，适用于数据量较小且模式较为稳定的情况。然而，随着数据复杂性和多样性的增加，这些方法逐渐暴露出局限性。近年来，基于机器学习和深度学习的方法在预测精度上取得了显著进步，包括循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）和Transformer架构等。尽管这些方法在预测性能上有所提升，但它们往往依赖于端到端的学习框架，容易受到噪声干扰，并且在处理跨行业数据时缺乏足够的适应性。因此，如何在噪声环境下实现跨行业的泛化能力成为当前研究的重要方向。

为了解决这些问题，我们引入了自监督学习（Self-Supervised Learning）作为解决噪声和异质性问题的新途径。自监督学习在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）领域取得了巨大成功，其核心在于从无标签数据中学习到具有鲁棒性的特征表示。在自然气需求预测中，自监督学习能够有效提取噪声不变的特征，同时分离共享的时间模式和行业特定的动态特征。这一特性对于处理噪声数据和跨行业数据具有重要意义，尤其是在缺乏大量标注数据的情况下，自监督学习可以作为有效的替代方案。

基于上述思路，我们设计了一种新型的预测框架，该框架结合了先进的噪声过滤技术与行业感知的对比学习机制。在噪声过滤模块中，我们采用了基于数据一致性分析的方法，通过识别数据中的异常点和不规则模式，逐步消除噪声对预测结果的影响。这一过程不仅提高了数据的可靠性，还增强了模型对噪声的鲁棒性。在对比学习模块中，我们利用行业特定的信息作为对比目标，通过区分不同行业的消费趋势，使模型能够学习到更具区分性的特征表示。此外，我们还引入了一种错误负样本去除策略，该策略通过分析样本之间的相似性，并结合领域知识，对不合适的负样本进行筛选，从而提升模型的表示学习效果。

在实验部分，我们基于ENN集团提供的大型真实数据集进行了全面评估。该数据集覆盖了中国19个省份，包含了超过27个行业类别，涵盖了工业、商业和福利相关客户，具有很高的代表性和多样性。通过对数据集的深入分析，我们发现其存在较高的噪声水平和不一致性，这进一步验证了噪声过滤和对比学习技术在提升预测性能方面的必要性。在实验过程中，我们采用了多种评价指标，包括均方误差（MSE）、平均绝对缩放误差（MASE）以及模型的鲁棒性测试，以全面衡量模型的预测能力和适应性。

实验结果表明，我们的模型在多个方面优于现有的先进预测方法。在短期和长期预测任务中，模型均表现出显著的提升，尤其是在处理噪声数据和跨行业数据时，其预测精度和稳定性均优于传统方法。这一结果不仅证明了模型的有效性，也展示了噪声鲁棒和行业感知表示学习在实际应用中的潜力。此外，通过引入错误负样本去除策略，模型在样本选择过程中更加精准，从而提升了预测的可靠性。

本研究的创新之处在于，它首次将对比学习与噪声过滤技术相结合，用于自然气需求预测领域。通过这一框架，模型能够在噪声环境下学习到更具代表性的特征表示，同时捕捉到不同行业的消费模式差异。这种结合不仅提高了模型的预测精度，还增强了其在实际应用中的适应性和鲁棒性。此外，我们构建的大型数据集为后续研究提供了宝贵的数据资源，有助于更深入地理解自然气消费的复杂性。

在实际应用中，我们的模型可以用于多个场景，包括能源供应规划、合同签订、库存管理以及供需平衡优化。通过提供更准确的需求预测，该模型有助于能源企业更好地制定策略，减少资源浪费，提高运营效率。此外，模型的跨行业泛化能力使其能够适应不同地区的消费模式，为全球范围内的自然气需求预测提供了一种可行的解决方案。

总的来说，本研究提出了一种新颖的自然气需求预测框架，通过结合噪声过滤和对比学习技术，有效解决了工业数据集中的噪声问题和跨行业消费模式的异质性挑战。实验结果表明，该模型在多个关键指标上均优于现有方法，为提高自然气需求预测的准确性与鲁棒性提供了新的思路和方法。未来的研究可以进一步探索该框架在其他能源领域的应用，以及如何在更复杂的数据环境中优化模型性能。