关于天然气管网的短期燃气负荷优化预测研究

【摘要】：由于短期天然气负荷受天气、温度和社会等多种复杂因素的影响而表现出非线性、非平稳的特性,在负荷曲线上表现为多种波动模态,而多数预测方法直接把影响因素引入到整体的燃气负荷中。为有效提高预测精度,提出一种采用经验模式分解(EMD)和粒子群小波神经网络(PSO_WNN)的短期燃气负荷预测方法。针对历史负荷中的不良数据,首先进行预处理,然后针对历史负荷序列的,再利用EMD按频率将负荷序列分解为固有模态IMF分量,小波神经网络(WNN)具有良好的非线性逼近能力和自学习能力,所以选择WNN预测模型,采用粒子群优化(PSO)算法的全局快速寻优优化小波神经网络的参数,增强预测模型的全局搜索能力,最后对各IMF建立PSO_WNN预测模型进行预测,对上述预测结果进行重构得到最终的预测结果。运用上述模型进行仿真,结果表明,该模型与单一的BP预测和EMD_WNN预测方法相比,预测精度比较高,为短期负荷优化预测提供了参考。 【作者单位】： 上海师范大学信息与机电工程学院;北京信息科技大学自动化学院;
【关键词】： 短期负荷预测 经验模式分解 粒子群算法 小波神经网络 预测精度
【基金】：上海市科委项目(11510502400)
【分类号】：TE973;TP183
【正文快照】： l引言 天然气因其安全可靠、洁净环保的优点受到广泛应用[1]。我国城市用气规模不断扩大,对燃气管网的建设、维护、调峰以及储气等方面的要求也不断提高,负荷预测是上述工作的一个重要参考依据,所以负荷预测方法得以广泛的研究UM]。准确的负荷预测可以提髙燃气系统的可靠性和

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