基于遗传算法优化和BP神经网络的短期天然气负荷预测

【摘要】：天然气负荷预测的研究,对于保证天然气管网用气量、优化管网的调度和设备维修具有极其重要的意义。短期天然气负荷预测问题具有周期性和随机性的变化规律。传统方法无法进行准确的预测,预测精度较低。为了提高天然气负荷的预测精度,提出一种基于遗传算法优化和BP神经网络的天然气负荷预测方法。采用遗传算法对BP神经网络连接权值和阈值等模型参数进行优化,从而建立最优的天然气负荷预测模型,并采用某企业的天然气负荷数据对所建立预测模型的可行性和有效性进行验证。仿真结果表明,相对于传统BP预测算法,基于遗传算法优化参数的BP神经网络提高了天然气负荷预测精度,具有一定的实际工程应用价值。 【作者单位】： 石嘴山市星泽燃气有限公司平罗分公司;宁夏大学物理电气信息学院;
【关键词】： 天然气 负荷预测 BP神经网络 遗传算法
【分类号】：TE973.6;TP18
【正文快照】： 早在上世纪60年代,国内有学者对开始对天然气负荷预测进行研究。由于天然气负荷受许多非线性因素及不确定因素的影响,因此进行准确的短期负荷预测是非常困难的。传统的负荷预测方法有线性回归分析法、时间序列法和灰色系统理论等[1],这3种方法各有优点,但大多是基于线性数据

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