基于数据包络分析的城市燃气供需预警研究(2021)
基于GIS_的城市燃气管网信息管理预警系统研究与开发
118研究与探索Research and Exploration ·工艺流程与应用中国设备工程 2023.07 （上）生产的主要能源之一。
但从人身健康的角度来讲，燃气是易燃、易爆、有毒、有害气体。
燃气泄漏极易引发燃气中毒、燃气爆炸事故，关乎生命和财产安全。
因此，保证燃气输送安全是燃气企业的重要责任。
1.3 城市燃气管网运行中的安全隐患与管理问题燃气管网实际运行中的安全隐患问题，主要出在燃气管网的设计、施工、管理与复杂城市环境的交互过程中。
包括市政建设、建筑建设等对燃气管网的意外破坏，管网使用寿命和所在自然环境影响对燃气管网的腐蚀老化，以及燃气管网管理不到位或效率低下的影响。
同时，燃气管网信息系统数字化建设各自为政、建设不规范重复建设等问题也需要解决。
2 基于GIS 的城市燃气管网信息管理与预警系统基于GIS 的城市燃气管网信息管理与预警系统，可以极大地提高燃气管网的管理效率，实现管网安全问题的事前和事中预警，在企业级、城市级、国家级范围内实现城市燃气管网的统筹管理。
2.1 GIS 概述地理信息系统GIS，是基于空间地理信息，通过遥感技术和计算机软、硬件技术等，实现在计算机平台上对地理空间相关数据信息的处理技术。
通过GIS 技术，可以实现基于空间位置信息相对应地理信息、环境信息、设备设施数据信息等的信息分析和处理，以及数据信息实时的、动态的、视觉化的和图形化的显示。
GIS 技术结合具体的应用场景，可以建立不同的数据信息管理系统。
随着计算机信息技术中分布式SOA 架构技术的成熟，GIS 技术在信息服务领域得到广泛应用。
基于GIS 技术的信息服务系统，已逐渐成为政府部门、企事业单位数字化建设中的重要管理工具。
2.2 城市燃气管网监测预警技术基于声、光、电、磁、化学反应等的传感器技术，对环境中气体含量、温度、压力、燃气流量等数据信息的实时采集；同时可对数据信息的传输、存储、运算、分析、预警、决策等；通过数字化的管网管理平台，实现燃气管网数据信息的预警功能；通过GIS 对数据信息的地位空间定位，及时高效地对预警信息进行调整或维修维护处理。
燃气负荷智能预测研究及其实现的开题报告
燃气负荷智能预测研究及其实现的开题报告题目：燃气负荷智能预测研究及其实现一、研究背景及意义随着城市化进程的加速，城市燃气供应压力越来越大。
如何合理、高效地利用燃气资源，提高燃气供应质量，是城市燃气供应管理面临的一个新问题。
对于燃气供应企业来说，如何在不断增长的需求下合理规划和优化资源，减少生产成本，提高服务水平，成为企业发展的核心竞争力。
因此，燃气负荷预测成为燃气供应企业和燃气消费者的关键技术。
它可以为燃气供应企业提前预测未来的燃气需求，有效规划生产计划，减少生产成本，提高效益；对于燃气消费者来说，可以帮助他们在用气高峰期提前合理规划用气，避免燃气供应紧张和价格上涨等问题。
二、研究内容和方法本论文旨在通过对燃气负荷进行智能预测，提高燃气供应企业的生产效率和服务质量。
具体研究内容和方法如下：1. 收集和整理燃气用气数据，建立燃气负荷预测模型。
通过对历史数据的分析，运用机器学习算法和时间序列分析方法，建立燃气负荷预测模型，并优化模型，提高预测精度。
2. 针对各行业的用气特点，建立行业预测模型。
通过对各行业燃气用气特点的分析，建立不同行业的燃气负荷预测模型，提高预测精度。
3. 研究和设计预测系统。
根据建立的预测模型，设计并实现一个燃气负荷预测系统，包括数据接入、数据处理、数据预处理等模块。
4. 系统评估和优化。
通过对实时数据的预测准确率评估和系统的反馈，优化预测模型和系统，提高预测精度和稳定性。
三、拟解决的问题和预期成果通过本研究的燃气负荷智能预测技术和燃气负荷预测系统，能够有效解决以下几个问题：1. 提高燃气供应企业的生产效率和服务质量，减少生产成本，提高效益；2. 帮助燃气消费者在用气高峰期提前合理规划用气，避免燃气供应紧张和价格上涨等问题；3. 提高燃气行业的智能化水平和核心竞争力，促进行业的可持续发展。
预期成果如下：1. 建立具有可行性和有效性的燃气负荷智能预测模型。
2. 设计和实现一套稳定、高效、易用的燃气负荷预测系统。
基于小波神经网络的城市燃气用气量预测模型的研究
小 波网络 参数 的初 始化 包括对 尺度 参数ａ、位移 参数 Ｔｉ ｜ ｌ 和权 值 ｗｉ 的初始 化。 其 中ｗｊ 的初始 化与 一般神 经 网络 中权 值 的初始 化 样 。ａ、 Ｔｉ ｌ ｌ 的初始 化直 接影 响到 整个 网络 的收敛 性 ，但 是 它们 的初始 化 目前没 有系统 的方 法 ，主 要根据 实际 情况和 经验 。 Ｔ初 ｉ 始化主 要考 虑所 处理 函数 的时域 边界 ，可 以取 两个 时域边 界之 间 的均 匀值作 为位 移 参数 初始 化值 ；ａ初 始化 则要 考虑 到处 理 函数 ｉ ｊ 的极值 ，若 直接 将 函数 的一系列 极值 初始 化尺度 参 数 ，则 收敛 速 度 较快 。
负荷 预 测的各 种 因素进 行 了深 入 的分析 和探 讨 。 关 键词 ：小波神 经 网络 ；燃气 ；负荷 ；预 测模 型 随着 我国城 市用 气规模 的扩大 ，对城 市燃 气管 网 的规划 、运 行 管理及 调 峰、储 气 等都提 出 了更高 的要 求。 于是 掌握 燃气 用气 量 的大 小 、特 性及 变 化规律 ，进 而对 燃气 负荷 动态 系统 未来 的 负 荷和 特性 进行 预测 ，使 现代 化城 市燃 气供 气 系统 实现高 效运 行 、
一
２ 型参数 的确定 模
影 响燃气 负荷 预测 的主要 因素 有天气 日历 时 间负荷 变化趋势 和 历史 数据 质量 等 。天气 影响城 市燃 气 负荷最 主要 的因素 是天 气 温度和 风速 ，而 温度 又是 燃气 负荷预 测 的最 关键 参 数相对 而言 其 它天 气 参数 影 响较 小 。城 市 燃 气 总 负荷 中约 ６ ％—— ７ ％是 民 ０ ０ 用 ，这部 分负荷 主要 用在 烹饪 和热水 生产 上 ，因 为 目前用 于空调 上的负荷 仍然很小 ，因此 负荷 变化基 本上是 反比于 天气 温度。 商 用 和 工业 负荷 常 以一 周 为 时间 段 呈 现周 期 性 变化 ，在 一 周 中 的工作 日内燃 气 负荷往 往较 高 ，设计预 测模 型应 能克服 这个 工 作 日偏差 问题 。使 用时 间序列模 型 ，工 作 日的影 响是模 型固有 的 ，而 对于 回归和 神经 网络模 型 ，需 要设 置校正 因子 。可 用以下 两 个方法 实现 ： （ 在模 型中包含 工作 日 ； １ ） 项 ② 进 行数据 预 处理 ，在模 型训练 前使 用校 正 因子 消除 工作 日 偏 差 ，而在模 型实 际进行预测 运行时再 加上工作 日偏差。 针 对短 期 负 荷 的 影 响 因素和 变化 规 律 ，应 用 小 波神 经 网络 进 行预 测 ，关键是 确定 学 习样本 的参数 和 构造 有效 的小波神 经 网 络 模型 。选 取样 本参数 要全 面考 虑用 户结 构、 用户 比例、 天气情 况、生 活 习惯 等 各种 因素 ，使样 本参 数能 全面客 观地 描述 用气量 变化 的性质特 点 ，为预 测结 果 的得 出提 供准 确 的原始 参量表 征。 日用气 量预 测是 一个短 期预 测行 为 ，短 期 内用 户数量 及结 构不会 有太 大变化 ，因此在 负荷模 型 时 ，输 入层 只考 虑天气 和 日期类 型 两个主 要 因素 ，即输入 层有 五 个神 经 元 ：最高 气温 、最低 气温 、 平 均气 温 、天气 类型 （ 、雨 、阴 、云 、晴 ） 日期 类型 （ 雪 、 工作 日、休 息 日 ）；输 出 为 日用 气 量 。本 文 中 的小 波 神经 网络 结构 是 ５ １— ， — ４ １ 即输 入层 节点５个 ，隐含层 节 点 １ 个 ，输 出层节 点 １ ４ 个 。 网络 的初 始权 值 设 为【 １ 之 间 的随机 数 ，网络 的输入 为 由 一川 Ｇ ｕｓ ａ ｓ 函数产 生的均 匀分布 的伪 随机数。
智慧燃气地下管道实时监测与预警解决方案
THANK YOU
工业园区燃气泄漏风险防范措施
泄漏检测与报警
在工业园区燃气管道沿线设置泄漏检测装置，一旦检测到泄漏， 立即启动报警系统，通知相关人员进行处理。
紧急切断系统
在发生泄漏或其他紧急情况时，能够迅速切断燃气供应，防止事故 扩大。
定期检测与维护
定期对工业园区燃气管道进行检测和维护，确保管道处于良好的运 行状态。
多级联动预警机制实现
现场级预警
在燃气管道现场安装声光报警器等设备，当发生异常事件 时，立即触发现场级预警，提醒现场人员及时处置。
区域级预警
将燃气管道划分为若干个区域，当某个区域内发生异常事 件时，触发区域级预警，通知该区域内相关人员进行处理 。
中心级预警
在监控中心建立中心级预警系统，对全局范围内的燃气管 道进行实时监测和预警，协调各区域和现场进行应急处置 。
动城市管理和服务模式的创新。
03
智慧燃气地下管道监测系统介 绍
系统架构与组成部分
01
02
03
04
感知层
负责采集地下管道的状态信息 ，包括压力、温度、流量等传
感器。
网络层
负责将感知层采集的数据进行 传输，包括有线网络、无线网
络等通信方式。
平台层
负责对传输的数据进行处理、 分析和存储，提供实时监测、
居民小区用气安全保障措施
入户安全检查
定期对居民小区进行入 户安全检查，确保燃气 设施完好无损，无安全 隐患。
宣传与教育
加强居民小区的安全宣 传与教育，提高居民的 安全意识和操作技能。
智能燃气表
推广使用智能燃气表， 实时监测居民用气情况 ，发现异常及时报警并 处理。
06
项目实施计划与进度安排
中国绿色全要素能源效率测算及影响因素研究
中国绿色全要素能源效率测算及影响因素研究作者：范秋芳晏向星来源：《中国石油大学学报(社会科学版)》2021年第06期摘要：選取2005—2017年中国30个省份的面板数据，运用Global Malmquist-Luenberger 指数对中国绿色全要素能源效率变化进行测算与分解，并利用固定效应模型回归分析中国绿色全要素能源效率的影响因素。
结果表明：考察期内中国绿色全要素能源效率年均增长率为3.8%，东、中、西部地区年均增长率分别为4.5%、3.7%和3.1%，全国及各地区绿色全要素能源效率增长主要由技术进步推动，中西部地区与东部地区的绿色全要素能源效率差距正在逐渐缩小;经济发展水平、资本劳动比和科技发展水平对中国绿色全要素能源效率提升具有促进作用，政府干预程度、产业结构、环境污染及对外开放程度对中国绿色全要素能源效率提升具有抑制作用。
关键词：绿色全要素能源效率;Global Malmquist-Luenberger指数;固定效应模型;影响因素中图分类号：F062.1文献标识码：A文章编号：1673-5595（2021）06-0001-10一、引言为实现绿色可持续发展，《中共中央关于制定国民经济和社会发展第十四个五年规划和二三五年远景目标的建议》明确提出了“推动绿色发展，促进人与自然和谐共生”的目标，为实现这一目标，要“加快推动绿色低碳发展、全面提高资源利用效率并持续改善环境质量”，这对中国的绿色能源效率提出了更高的要求。
然而，《中国统计年鉴2020》显示，2019年中国能源消费总量已超过48亿吨标准煤，但能源生产总量仅占能源消费总量的81.5%。
能源需求的快速增长使得能源供需矛盾越发凸显。
目前中国能源利用效率相较于发达国家仍处于较低水平，且能源消费构成中非清洁能源（煤炭、石油）的占比远高于清洁能源，这种“低能效、非绿色”的粗放型经济发展模式导致中国环境污染问题依旧十分严重。
在能源供需矛盾日益突出与环境污染问题亟待解决的背景下，提升绿色全要素能源效率（GTFEE）是中国摆脱发展困境实现绿色可持续发展的重要出路。
城镇燃气用量及供需平衡分析
加强燃气基础设施建设，提 高供应能力
完善燃气价格机制，合理定 价
鼓励企业创新，提高燃气利 用效率
加强市场监管，确保燃气供 应安全
加强燃气安全宣传教育，提 高公众安全意识
燃气市场发展趋势
市场需求持续 增长：随着城 市化进程加快， 燃气需求量将
持续增长
政策支持：政 府对燃气市场 的支持力度加 大，推动燃气 市场健康发展
供需平衡调整措施
增加燃气供应：提高燃气生产能力，增加燃气供应量 减少燃气需求：推广节能减排，提高能源利用效率 调整燃气价格：通过价格机制调节供需平衡 加强燃气储备：建立燃气储备体系，应对突发情况
随着城市化进程的加快，城镇燃气 需求将持续增长
供需平衡发展趋势
随着技术的进步，燃气供应能力将 不断提高，供需矛盾将逐渐缓解
燃气供应安全保障
燃气供应能力：评 估燃气供应能力， 确保供应稳定
燃气供应设施：检 查燃气供应设施， 确保安全运行
燃气供应管理：加 强燃气供应管理， 确保供应有序
燃气供应应急：制 定燃气供应应急方 案，确保应对突发 事件
经济发展预测
GDP增长：预测未来几年GDP的增长率 城市化进程：预测未来几年城市化进程的速度 能源消费结构：预测未来几年能源消费结构的变化 环保政策：预测未来几年环保政策的影响
近年来，城镇 燃气用量呈上
升趋势
主要原因是城 市化进程加快，
人口增加
随着环保意识 的提高，天然 气等清洁能源 的使用量增加
预计未来几年， 城镇燃气用量 将继续保持增
长趋势
用气量影响因素
经济发展：城镇经济发展水平对燃气用量有直接影响 人口规模：城镇人口规模越大，燃气用量越高 气候条件：寒冷地区燃气用量高于温暖地区 政策因素：政府对燃气行业的政策支持程度也会影响燃气用量
基于燃气气量预测模型的研究和运用
基于燃气气量预测模型的研究和运用摘要：近年来，随着城市燃气企业的不断亏损，大手大脚的去实现智能化、数字化燃气已不可能，开源节流成为了燃气企业的主流经营思想。
本文通过分析当下经营的主要矛盾，分析出现亏损的主要原因，提出气量预测模型的建立可以成为企业实现智能化、数字化转型的新思路并且可以极大程度的利用现有管理平台节约投资。
同时提出了物理模型、3层软件模型的架构，实现了运用。
实践表明，该预测模型效果良好，可有效改善气量成本。
关键词：燃气管网；负荷预测；大数据；物理软件模型；模拟分析The Research And Application of Prediction Model Based on Gas VolumeWang Zijing，Xiao Song，Tong Qingfu，Zhu Mingen，Wang Lihang（WHNG Co.,Ltd ，Wuhan Hubei，430033）Abstract：In recent years，with the continuous loss of city gas company，It is impossible to achieve intelligent and digital gas with extravagance.Broaden sources of income and reducing expenditure has become the mainstream management idea of city gas company.This article analyzes the main contradictions of principal contradiction,analyze the main causes of losses.It is proposed that the establishment of gas volume prediction model can become a new idea for enterprises to realize intelligent and digital transformation, and can greatly use the existing management platform to save investment.At the same time, the architecture of physical model and 3-tier software model is proposed to realize the application.The practice shows that the prediction model has good effect and can effectively improve the gas volume cost.Keywords： Gas Network System；Load Forecasting；Big Data；Physical Software Model；Simulation Analysis一、气量预测的背景与原因随着近年国家油气体制改革进程深入，我国油气上、中游改革已基本完成，但下游市场化销售体系暂未形成，市场压力集中向下游传递，城市天然气发展面临较大压力。
基于城市燃气SCADA系统的智能报警应用与优化
求得矩阵A中每一列的均值 ，即为每一天的均值，形成 矩阵P
根据矩阵P算出该阶段取样值的标准差S。
压力高限值： （系数 根据场站压力级别以及运行经验确定） （2）设备额定值取值法 我们可以取调压、计量等设备最稳定、计量数值最准确的 范围的最大上限和下限作为报警值，当出现超限时候提醒人员 是否采取倒路措施，已确保设备稳定运行，减少差率，提高企 业经济效益。 （3）报警值时间分析法 城镇燃气在不同季节、不同时间段的使用中会出现高峰和 低谷的情况，这就需要管理人员通过管理经验，分析在高峰时
1 城市燃气SCADA系统报警功能的现状 城市燃气SCADA系统是利用计算机自动化以及通信网络对
燃气场站设备进行集中远程控制与数据采集的一种技术。目前 SCADA系统的报警功能主要应用于以下两个方面:①预设置的报 警限值，当场站的工艺参数值到达设置值时响应报警，通知维修 人员到现场查看，降低安全风险。②报警信息按照影响程度进行 分级别推送报警，提高调度人员对报警信息的重视程度。
够按照报警信息I级、Ⅱ级、Ⅲ级的情况进行颜色、声音等有区 分的显示。
4.2 报警显示信息的组成 报警系统信息应显示出报警级别、报警站名、报警值、报 警时间、情况说明等内容。
表1 报警信息记录 报警级别 报警时间 站点名称 报警点名 报警点值 报警描述
4.3 报警的处理响应 当报警信息出现后，调度人员需快速进行响应，I级报警响 应时间应小于20s、Ⅱ级报警响应时间应小于40s、Ⅲ级报警响 应时间应小于60s，当班人员应根据报警情况通知相关人员采取 相应措施。 4.4 报警信息事件记录 事件记录功能应包含报警信息响应的处理时间、操作人 员、操作位置、信息处理过程内容的相关描述，并且该事件记 录能够被查询、导出及打印。 4.5 报警信息的屏蔽功能 调度系统管理员可以根据一定的需要来屏蔽某些报警信 息，用来暂时消除一些由于特殊原因产生的无意义误报警，此 类操作应用权限保护，一般操作人员应无此操作权限。并且该
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
Enhance the initiative and predictability of work safety, take precautions, and comprehensively solve the problems of work safety.（安全管理）单位：___________________姓名：___________________日期：___________________基于数据包络分析的城市燃气供需预警研究(2021)基于数据包络分析的城市燃气供需预警研究(2021)导语：根据时代发展的要求，转变观念，开拓创新，统筹规划，增强对安全生产工作的主动性和预见性，做到未雨绸缪，综合解决安全生产问题。
文档可用作电子存档或实体印刷，使用时请详细阅读条款。
摘要：建立天然气供需预警协调机制是保证经济可持续发展的根本保障。
利用数据包络分析(DEA)方法处理多输入和多输出这种问题的优势，将数据包络分析(DEA)方法引入城市天然气供需预警协调系统中。
以重庆市为例，分析了指标选取的依据，用FrontierAnalyst3软件对重庆市近几年每个季度天然气供需的安全性做了实证分析，并对建立的供需预警协调系统进行评价。
通过分析可知，DEA模型不但能正确并且准确预报天然气供给的情况，还能对非有效的决策单元中的指标进行协调，可对未来天然气规划做出科学指导。
主题词：城市；天然气；供需关系；安全；预测；效率；评价；线性规划重庆市每逢冬季用气高峰，天然气供应非常紧张，等待加气的各种车辆排成长龙。
出现这些情况除了供应方面存在问题外，还与重庆市政府没有系统地建立对天然气市场供应预警协调的长效机制有关。
政府应尽快建立这种机制，及时掌握、准确预测全市油气的供需情况，便于尽早发现问题，采取应对措施，保证市场供应。
一、DEA方法概述数据包络分析(DEA)是一种基于线性规划的用于评价同类型组织(或项目)工作绩效相对有效性的特殊工具和手段[1]。
DEA方法根据有效性的含义分为包括规模和技术有效的C2R模型和含有技术有效的C2RS2模型。
笔者选择了包括规模有效和技术有效的C2R模型。
DEA方法的基本思想是用若干个决策单元(DMU)构成一个生产可能集T，然后利用线性规划，在丁内或固定输入指标，尽可能扩大对应的输出指标；或固定输出，尽可能缩小输入指标。
这样，在T的边界线上，寻找与这个DMU相对应的虚拟DMU。
若能找到这个虚拟的DMU，则实际的DMU是无效的。
反之，则实际的DMU是有效的。
权重的变化代表着资源输入和输出的变化，通过运算可以得到哪部分输出指标不足、哪部分输出指标过量，并可以对指标间的协调提供科学的依据。
从查阅的资料看，DEA方法还没有运用到某个地方的天然气供需预警方面。
利用DEA方法处理多输入和多输出这种问题的优势，笔者将DEA方法引入城市天然气供需预警协调系统中，并以重庆市为例，分析了指标选取的依据，为城市天然气供需预警协调研究提供了新的思路。
二、天然气输入、输出指标选择及其依据DEA方法把每一个评价对象作为一个决策单元(DMU)，由众多的DMU 构成评价群体[2]。
通过对投入产出比率的综合分析，以各个投入和产出指标的权重为变量进行评价运算，确定有效生产前沿面[3]。
对指标的筛选需要符合以下条件[4]：(1)符合同相性的假设：输入项目的增加不会导致输出项目的减少。
(2)考核项目彼此独立：DEA的理论基础是投入项目加权总和与产出项目加权总和的比值，因此需要选取代表性考核项目，不能重复选取统计意义相同的要素。
(3)仔细区分投入项和产出项：所使用的资源会影响重庆市天然气供给的决策单元视为投入项，可衡量的影响视为产出项。
根据已经查阅的文献[5]，结合重庆市的实际情况，选入的输出指标为：投资总额、天然气供给量、重庆市经济发展能力、能源可替代的程度、管道建设程度和安全程度、储采比、战略储备度、自给率；输入指标有：消费量、价格波动率、外购集中度、天然气消费强度、天然气在能源消费中所占的比重、天然气消费增长速度。
三、重庆市天然气供需安全实证分析笔者采用FrontierAnalyst3软件[6]对重庆市近几年每个季度天然气供需的安全性做实证分析，并对建立的供需预警协调系统进行评价。
把重庆市每个时间段(本文时间段选取为每季度)的天然气供需系统看作一个决策单元，通过数据包络分析把一段时间内重庆市天然气供给数据与过去安全、不安全数据结合起来进行比较，对天然气供需系统进行评价，并对未来的供需系统做出预警。
通过整理重庆市1995～2007年的统计年鉴和月报，结合重庆市科委软科学项目的调研，整理出的数据通过计算得出的结果如表1所示[括号中的数字表示季度，例如1995(1)表示1995年第一季度。
由于软件数据存储的缘故，数据只能精确到小数点后两位]。
表1重庆市1995～2007年天然气供应实证分析结果表1995(1)100.002001(3)99.311995(2)100.002001(4)100.001995(3)100.002002(1)100.001995(4)100.002002(2)100.001996(1)100.00 2002(3) 100.00 1996(2) 97.76 2002(4) 100.00 1996(3) 100.00 2003(1) 100.00 1996(4) 99.99 2003(2) 100.00 1997(1) 100.00 2003(3)100.00 1997(2) 100.00 2003(4) 100.00 1997(3) 97.75 2004(1) 100.00 1997(4) 98.12 2004(2) 99.72 1998(1) 100.00 2004(3) 98.76 1998(2)100.00 2004(4) 100.00 1998(3) 100.00 2005(1) 100.00 1998(4) 99.59 2005(2) 100.00 1999(1) 99.83 2005(3) 100.00 1999(2) 100.00 2005(4)100.00 1999(3) 100.00 2006(1) 100.00 1999(4) 98.68 2006(2) 99.91 2000(1) 99.71 2006(3) 100.00 2000(2) 100.00 2006(4) 100.00 2000(3)100.002007(1)100.002000(4)99.882007(2)100.002001(1)100.002007(3)100.002001(2)100.002007(4)100.00由表1可以看到，在1996(2)、1996(4)、1997(3)、1997(4)、1998(4)、1999(1)、1999(4)、2000(1)、2000(4)、2001(3)、2004(2)、2004(3)、2006(2)，分别表现出DEA无效，也就是说，相对于其他决策单元，这几个季度中的天然气供应存在明显的不足。
总体来说，结果是可预测的。
下面以1996(2)为例，说明对上述13个相对DEA无效的决策单元的改进如何进行。
经过计算可以看出，1996(2)各个指标的潜在改进度如表2所示。
其中潜在改进度的计算公式为[(目标值一实际值)/实际值]×100%。
由表2可知，如果非DEA有效的决策单元各指标均达到目标值，那么整个决策单元将会变得DEA有效，即天然气供给处于安全状态。
表21996(2)各指标需改进的部分表输入/输出单位实际值目标值潜在改进度天然气消费增长速度%0.190.19-2.24天然气消费强度m3/元0.170.17-2.62天然气占能源消费比值%0.350.34-2.24外购集中度%0.590.58-2.24价格波动率%0.540.50-7.87消费量吨标准煤7196795 7035335.47 -2.24自给率%0.570.570.22战略储备度%0.500.524.49储采比55能源可替代的程度77管道建设程度和安全程度10.311.057.26重庆市经济发展能力%8.38.775.67天然气供给量吨标准煤71267957166681.50.56投资总额万元421300459564.19.08在做分析时还应注意指标间的协调[7]。
在目标值中，有些指标通过采取措施可以提高或控制，如：天然气供给量的增长可以通过增加外购，抑制消费量可以通过提高价格来实现。
但某些指标，如重庆市经济发展能力(用GDP增长率来衡量)的改变涉及很多方面，基本不可能控制。
如果现在处于1996年第一季度，可以预测1996年第二季度天然气供给方面会出现警报。
分析1996(2)的改进指标，要达到DEA有效就要把GDP增长率从8.3%提高到8.77%(如表2所示)。
但1996年第二季度GDP增长率几乎不能人为控制，只有从其他指标中协调改进。
假设除了重庆市经济发展能力这个指标外，其他指标均能通过采取措施改进。
改进后所得结果如表3所示。
1996(2)的有效性由最初的97.76%提高到99.61%，然后继续改进各指标(除重庆市经济发展能力外)，直到有效性为100%为止。
表2、3中管道建设程度和安全程度用到达重庆市的大型管网干线的数量、市内输气主管道和分支管道的长度、不同等级区域的管道覆盖面积和密度比、年输气能力、管道基础建设投资增长率等5个指标综合起来衡量。
能源可替代的程度用很高、高、一般、低、很低5个等级来划分能源可转换与替代程度，也可以在此基础上打分。
表31996(2)各指标改进后的结果表输入/输出单位实际值目标值潜在改进度天然气消费增长速度%0.190.19-0.39天然气消费强度m3/元0.160.16-0.39天然气占能源消费比值%0.340.34-0.93外购集中度%0.580.58-0.39价格波动率%0.550.49-11.21消费量吨标准煤7035336 7007775.56 -0.39自给率%0.570.570.06战略储备度%0.520.520.7储采比55能源可替代的程度770.49管道建设程度和安全程度11.0511.05重庆市经济发展能力%8.39.139.99天然气供给量吨标准煤71666817166681投资总额万元459565473945.073.13四、结论笔者运用DEA模型并结合重庆市自身特点，构建了天然气供需的预警协调机制。
采用FrontierAnalyst3软件对重庆市近几年每个季度天然气供需的安全性做出相对分析，通过分析达到预警协调的目的。
从实证分析可知，DEA模型不但能正确并准确地预报天然气供给的情况，而且还能对非有效的决策单元中的指标进行协调，对未来天然气规划做出科学的指导。