天然气用气负荷预测与调度

【摘要】： 燃气负荷预测和调度工作的水平是衡量一个燃气经营企业的管理是否走向现代化的显著标志之一，尤其在我国燃气事业高度发展的今天，如何充分利用现有的数据，建立准确预测模型，智能化的调度系统用以提高资源的利用率，已成为燃气经营，管理调度不容忽视的一个环节。 决策支持系统以提高决策效果为基本目标，通过提供数据、信息和背景资料，帮助明确决策目标和进行问题识别，建立修改决策模型，提供各种备选方案并进行必要的评价优选，通过反复的人一机对话进行分析、比较和判断，为正确决策提供有效地帮助。 燃气负荷预测和调度系统就是这样一个决策支持系统(DSS)，通过对诸如日负荷，周负荷，月负荷和年负荷进行的预测，制订计划生产，落实气源、安排燃气输入计划，并根据相关规则，智能化的得出调度策略，同时提供各种信息的查询接口供使用人员查看。 本文首先介绍神经网络和支持向量机两种数据拟合，预测模型，将它们用于燃气负荷的预测，并与指数平滑法和灰色模型做性能比较，与实际结合分析优劣，得出各种负荷预测模型的优劣和特点。然后进一步设计了城市燃气DSS的结构和功能模块。主要分为以下功能模块：负荷预测模块，调度策略模块，信息查询模块。根据系统功能可以预测，并根据相关数据进行调度，得出气量提取计划，和调整计划(气不足时)，并根据各种用户性质得出气不足时的分配计划，也就是停止供气用户数和停止供气时间，从而实现燃气系统的科学决策和智能调度。 【关键词】：天然气负荷 调度系统 神经网络 支持向量机
【学位授予单位】：华南理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2010
【分类号】：TU996.3
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-10
• 第一章 绪论10-14
• 1.1 课题的背景10
• 1.2 选题的目的和意义10-11
• 1.3 国内外研究现状11-13
• 1.3.1 天然气负荷预测研究现状11-12
• 1.3.2 天然气调度系统研究现状12-13
• 1.4 本章小结13-14
• 第二章 天然气用气负荷的特点14-18
• 2.1 天然气用气负荷的一般性特点14
• 2.2 广州市天然气用气负荷的特点14-17
• 2.2.1 广州天然气负荷简介14-15
• 2.2.2 天然气负荷预测的重要性15
• 2.2.3 燃气用气负荷的分类15
• 2.2.4 节假日对燃气用气负荷的影响15
• 2.2.5 天气对燃气用气负荷的影响15-16
• 2.2.6 广州天然气负荷的特点16-17
• 2.3 本章小结17-18
• 第三章 天然气负荷的神经网络预测方法18-29
• 3.1 神经网络的由来18
• 3.2 神经网络的应用研究18-19
• 3.3 神经网络的分类19
• 3.4 BP神经网络19-24
• 3.4.1 BP神经网络原理19
• 3.4.2 BP神经网络的结构19-20
• 3.4.3 BP神经网络的算法描述20-23
• 3.4.4 BP神经网络算法的改进23-24
• 3.5 天然气用气负荷的BP神经网络预测24-27
• 3.5.1 BP神经网络输入项的选择24
• 3.5.2 BP神经网络天然气用气负荷的仿真实例24-27
• 3.6 本章小结27-29
• 第四章 天然气负荷的支持向量机预测方法29-44
• 4.1 支持向量机简介29
• 4.2 支持向量机算法29-40
• 4.2.1 svm分类算法29-31
• 4.2.2 svr回归算法31-34
• 4.2.3 支持向量回归机的参数选择34-37
• 4.2.4 支持向量回归方法的特点37-38
• 4.2.5 支持向量机回归的分析预测工具38-40
• 4.3 天然气负荷的支持向量机仿真预测40-43
• 4.3.1 仿真流程40
• 4.3.2 输入项和数据的选择40-41
• 4.3.3 数据的归一化处理41
• 4.3.4 支持向量机参数选择41
• 4.3.5 支持向量机的训练，预测结果分析41-42
• 4.3.6 支持向量机与神经网络的结果对比42-43
• 4.3.7 支持向量机在小训练样本的预测以及与指数，灰色模型的对比43
• 4.3.8 结论43
• 4.4 本章小结43-44
• 第五章 天然气调度系统的设计44-48
• 5.1 系统开发的背景44
• 5.2 系统的功能44-45
• 5.3 系统的使用者45
• 5.4 广州市天然气负荷调度系统设计45-47
• 5.4.1 广州市天然气负荷调度系统总体框图45
• 5.4.2 广州市天然气负荷调度系统各模块介绍45-47
• 5.4.3 广州市天然气负荷调度系统的特点47
• 5.5 本章小结47-48
• 结论48-49
• 参考文献49-51
• 攻读硕士学位期间取得的研究成果51-52
• 致谢52

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