天然氣用氣負(fù)荷預(yù)測與調(diào)度

【摘要】： 燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測和調(diào)度工作的水平是衡量一個燃?xì)饨?jīng)營企業(yè)的管理是否走向現(xiàn)代化的顯著標(biāo)志之一，尤其在我國燃?xì)馐聵I(yè)高度發(fā)展的今天，如何充分利用現(xiàn)有的數(shù)據(jù)，建立準(zhǔn)確預(yù)測模型，智能化的調(diào)度系統(tǒng)用以提高資源的利用率，已成為燃?xì)饨?jīng)營，管理調(diào)度不容忽視的一個環(huán)節(jié)。 決策支持系統(tǒng)以提高決策效果為基本目標(biāo)，通過提供數(shù)據(jù)、信息和背景資料，幫助明確決策目標(biāo)和進(jìn)行問題識別，建立修改決策模型，提供各種備選方案并進(jìn)行必要的評價優(yōu)選，通過反復(fù)的人一機對話進(jìn)行分析、比較和判斷，為正確決策提供有效地幫助。 燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測和調(diào)度系統(tǒng)就是這樣一個決策支持系統(tǒng)(DSS)，通過對諸如日負(fù)荷，周負(fù)荷，月負(fù)荷和年負(fù)荷進(jìn)行的預(yù)測，制訂計劃生產(chǎn)，落實氣源、安排燃?xì)廨斎胗媱?，并根?jù)相關(guān)規(guī)則，智能化的得出調(diào)度策略，同時提供各種信息的查詢接口供使用人員查看。 本文首先介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機兩種數(shù)據(jù)擬合，預(yù)測模型，將它們用于燃?xì)庳?fù)荷的預(yù)測，并與指數(shù)平滑法和灰色模型做性能比較，與實際結(jié)合分析優(yōu)劣，得出各種負(fù)荷預(yù)測模型的優(yōu)劣和特點。然后進(jìn)一步設(shè)計了城市燃?xì)釪SS的結(jié)構(gòu)和功能模塊。主要分為以下功能模塊：負(fù)荷預(yù)測模塊，調(diào)度策略模塊，信息查詢模塊。根據(jù)系統(tǒng)功能可以預(yù)測，并根據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)度，得出氣量提取計劃，和調(diào)整計劃(氣不足時)，并根據(jù)各種用戶性質(zhì)得出氣不足時的分配計劃，也就是停止供氣用戶數(shù)和停止供氣時間，從而實現(xiàn)燃?xì)庀到y(tǒng)的科學(xué)決策和智能調(diào)度。 【關(guān)鍵詞】：天然氣負(fù)荷 調(diào)度系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 支持向量機
【學(xué)位授予單位】：華南理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2010
【分類號】：TU996.3
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第一章 緒論10-14
• 1.1 課題的背景10
• 1.2 選題的目的和意義10-11
• 1.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3.1 天然氣負(fù)荷預(yù)測研究現(xiàn)狀11-12
• 1.3.2 天然氣調(diào)度系統(tǒng)研究現(xiàn)狀12-13
• 1.4 本章小結(jié)13-14
• 第二章 天然氣用氣負(fù)荷的特點14-18
• 2.1 天然氣用氣負(fù)荷的一般性特點14
• 2.2 廣州市天然氣用氣負(fù)荷的特點14-17
• 2.2.1 廣州天然氣負(fù)荷簡介14-15
• 2.2.2 天然氣負(fù)荷預(yù)測的重要性15
• 2.2.3 燃?xì)庥脷庳?fù)荷的分類15
• 2.2.4 節(jié)假日對燃?xì)庥脷庳?fù)荷的影響15
• 2.2.5 天氣對燃?xì)庥脷庳?fù)荷的影響15-16
• 2.2.6 廣州天然氣負(fù)荷的特點16-17
• 2.3 本章小結(jié)17-18
• 第三章 天然氣負(fù)荷的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測方法18-29
• 3.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的由來18
• 3.2 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用研究18-19
• 3.3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分類19
• 3.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)19-24
• 3.4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理19
• 3.4.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)19-20
• 3.4.3 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法描述20-23
• 3.4.4 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的改進(jìn)23-24
• 3.5 天然氣用氣負(fù)荷的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測24-27
• 3.5.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入項的選擇24
• 3.5.2 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)天然氣用氣負(fù)荷的仿真實例24-27
• 3.6 本章小結(jié)27-29
• 第四章 天然氣負(fù)荷的支持向量機預(yù)測方法29-44
• 4.1 支持向量機簡介29
• 4.2 支持向量機算法29-40
• 4.2.1 svm分類算法29-31
• 4.2.2 svr回歸算法31-34
• 4.2.3 支持向量回歸機的參數(shù)選擇34-37
• 4.2.4 支持向量回歸方法的特點37-38
• 4.2.5 支持向量機回歸的分析預(yù)測工具38-40
• 4.3 天然氣負(fù)荷的支持向量機仿真預(yù)測40-43
• 4.3.1 仿真流程40
• 4.3.2 輸入項和數(shù)據(jù)的選擇40-41
• 4.3.3 數(shù)據(jù)的歸一化處理41
• 4.3.4 支持向量機參數(shù)選擇41
• 4.3.5 支持向量機的訓(xùn)練，預(yù)測結(jié)果分析41-42
• 4.3.6 支持向量機與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果對比42-43
• 4.3.7 支持向量機在小訓(xùn)練樣本的預(yù)測以及與指數(shù)，灰色模型的對比43
• 4.3.8 結(jié)論43
• 4.4 本章小結(jié)43-44
• 第五章 天然氣調(diào)度系統(tǒng)的設(shè)計44-48
• 5.1 系統(tǒng)開發(fā)的背景44
• 5.2 系統(tǒng)的功能44-45
• 5.3 系統(tǒng)的使用者45
• 5.4 廣州市天然氣負(fù)荷調(diào)度系統(tǒng)設(shè)計45-47
• 5.4.1 廣州市天然氣負(fù)荷調(diào)度系統(tǒng)總體框圖45
• 5.4.2 廣州市天然氣負(fù)荷調(diào)度系統(tǒng)各模塊介紹45-47
• 5.4.3 廣州市天然氣負(fù)荷調(diào)度系統(tǒng)的特點47
• 5.5 本章小結(jié)47-48
• 結(jié)論48-49
• 參考文獻(xiàn)49-51
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果51-52
• 致謝52

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及其應(yīng)用    覃光華

基于負(fù)荷預(yù)測在線修正的冰蓄冷空調(diào)系統(tǒng)優(yōu)化運行研究    石磊

云計算環(huán)境下資源需求預(yù)測與優(yōu)化配置方法研究    徐達(dá)宇

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水火電系統(tǒng)短期節(jié)能發(fā)電調(diào)度研究與應(yīng)用    李剛

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