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關(guān)于天然氣管網(wǎng)的短期燃?xì)庳?fù)荷優(yōu)化預(yù)測(cè)研究

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關(guān)于天然氣管網(wǎng)的短期燃?xì)庳?fù)荷優(yōu)化預(yù)測(cè)研究【摘要】:由于短期天然氣負(fù)荷受天氣、溫度和社會(huì)等多種復(fù)雜因素的影響而表現(xiàn)出非線(xiàn)性、非平穩(wěn)的特性,在負(fù)荷曲線(xiàn)上表現(xiàn)為多種波動(dòng)模態(tài),而多數(shù)預(yù)測(cè)方

【摘要】:由于短期天然氣負(fù)荷受天氣、溫度和社會(huì)等多種復(fù)雜因素的影響而表現(xiàn)出非線(xiàn)性、非平穩(wěn)的特性,在負(fù)荷曲線(xiàn)上表現(xiàn)為多種波動(dòng)模態(tài),而多數(shù)預(yù)測(cè)方法直接把影響因素引入到整體的燃?xì)庳?fù)荷中。為有效提高預(yù)測(cè)精度,提出一種采用經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?EMD)和粒子群小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(PSO_WNN)的短期燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)方法。針對(duì)歷史負(fù)荷中的不良數(shù)據(jù),首先進(jìn)行預(yù)處理,然后針對(duì)歷史負(fù)荷序列的,再利用EMD按頻率將負(fù)荷序列分解為固有模態(tài)IMF分量,小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(WNN)具有良好的非線(xiàn)性逼近能力和自學(xué)習(xí)能力,所以選擇WNN預(yù)測(cè)模型,采用粒子群優(yōu)化(PSO)算法的全局快速尋優(yōu)優(yōu)化小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù),增強(qiáng)預(yù)測(cè)模型的全局搜索能力,最后對(duì)各IMF建立PSO_WNN預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè),對(duì)上述預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行重構(gòu)得到最終的預(yù)測(cè)結(jié)果。運(yùn)用上述模型進(jìn)行仿真,結(jié)果表明,該模型與單一的BP預(yù)測(cè)和EMD_WNN預(yù)測(cè)方法相比,預(yù)測(cè)精度比較高,為短期負(fù)荷優(yōu)化預(yù)測(cè)提供了參考。 【作者單位】: 上海師范大學(xué)信息與機(jī)電工程學(xué)院;北京信息科技大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】短期負(fù)荷預(yù)測(cè) 經(jīng)驗(yàn)?zāi)J椒纸?/strong> 粒子群算法 小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 預(yù)測(cè)精度
【基金】:上海市科委項(xiàng)目(11510502400)
【分類(lèi)號(hào)】:TE973;TP183
【正文快照】: l引言 天然氣因其安全可靠、潔凈環(huán)保的優(yōu)點(diǎn)受到廣泛應(yīng)用[1]。我國(guó)城市用氣規(guī)模不斷擴(kuò)大,對(duì)燃?xì)夤芫W(wǎng)的建設(shè)、維護(hù)、調(diào)峰以及儲(chǔ)氣等方面的要求也不斷提高,負(fù)荷預(yù)測(cè)是上述工作的一個(gè)重要參考依據(jù),所以負(fù)荷預(yù)測(cè)方法得以廣泛的研究UM]。準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)可以提髙燃?xì)庀到y(tǒng)的可靠性和

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