基于支持向量机的天然气管网负荷预测研究

【摘要】： 作为一种清洁高效的能源,天然气越来越受到各行各业的青睐。天然气需求量的增长给天然气管网系统的优化调度带来了很大的压力,为了快速准确地对管网进行优化调度,就需要合理的方法来对管网负荷进行准确的预测。负荷预测的准确度不仅是管网进行优化调度的基础,而且对于保证管网输气量,进行设备维修,确定用于调峰的长输管线末端储气量都具有极其重要的意义。 天然气管网负荷预测的核心是预测技术,即如何分析管网的实际负荷特性,结合实际运行情况,建立合理的预测模型,得出精确的预测结果。支持向量机(SupportVector Machine,SVM)是一类新型的机器学习方法,它是建立在统计学理论的VC维理论和结构风险最小原理基础上的,能较好地解决小样本、非线性、高维数和局部极小点等实际问题,具有求解速度快、泛化能力强的优点,成为克服“维数灾难”和“过学习”等传统困难的有力方法。 本文对在天然气管网负荷预测中常用的几种方法——回归预测法、指数平滑法、时间序列法、神经网络预测法、灰色预测法、小波预测技术、专家系统以及组合预测技术进行了综述,并对各自的优、缺点进行了分析,通过对四川某天然气管网负荷数据进行分析;采用支持向量机,建立了以节假日属性、待预测日前一天的负荷和前一周同一天的负荷三个因素作为输入向量,待预测日的负荷为输出向量的预测模型,该模型避免了自变量过多导致模型过于复杂的情况。通过实例计算并与BP神经网络法、时间序列法以及灰色预测方法进行了比较。 本文采用Matlab6.5为编程工具对本文的研究成果进行了验证,算例表明;基于SVM方法的管网负荷预测模型的运行速度和预测精度都达到了满意的结果,为管网的安全经济运行提供了可信的理论支持。 【关键词】：天然气 管网 负荷预测 支持向量机
【学位授予单位】：西南石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2007
【分类号】：TE83
【目录】：

• 摘要2-3
• ABSTRACT3-4
• 目录4-7
• 1 引言7-17
• 1.1 课题背景7-8
• 1.2 天然气管网负荷研究内容概括8
• 1.3 天然气管网负荷预测的研究现状8-9
• 1.4 预测原理和方法9-15
• 1.4.1 回归预测技术10
• 1.4.2 指数平滑预测技术10-11
• 1.4.3 时间序列预测技术11
• 1.4.4 灰色预测理论11-13
• 1.4.5 神经网络预测技术13
• 1.4.6 小波分析预测技术13
• 1.4.7 专家系统13-14
• 1.4.8 组合预测技术14
• 1.4.9 存在的不足14-15
• 1.5 支持向量机简介15
• 1.6 本文的主要工作15-17
• 2 支持向量机理论基础17-26
• 2.1 机器学习问题17-21
• 2.1.1 问题的表述17-18
• 2.1.2 基本的学习问题18
• 2.1.3 经验风险最小化18-19
• 2.1.4 模型的复杂性和推广能力19
• 2.1.5 VC维19-20
• 2.1.6 推广性的界20
• 2.1.7 结构风险最小化原则20-21
• 2.2 支持向量机的基本原理21-24
• 2.2.1 规范超平面21-23
• 2.2.2 核函数23
• 2.2.3 核函数的作用及核参数的影响23-24
• 2.3 支持向量机24-26
• 3 支持向量机回归模型26-31
• 3.1 支持向量回归模型的建立26-28
• 3.2 SVM网络结构28-29
• 3.3 支持向量机训练算法29-30
• 3.3.1 经典二次规划算法29
• 3.3.2 分块法29
• 3.3.3 分解法29-30
• 3.3.4 序贯最小优化算法30
• 3.4 其它算法30-31
• 4 天然气管网负荷预测模型分析31-40
• 4.1 负荷预测的特点31-32
• 4.1.1 负荷预测不准确性31
• 4.1.2 负荷预测的条件性31-32
• 4.1.3 负荷预测的时间性32
• 4.1.4 负荷预测的地区效应32
• 4.1.5 负荷预测的多方案性32
• 4.1.6 周期性32
• 4.2 影响负荷预测的主要因素32-34
• 4.2.1 历史负荷32-33
• 4.2.2 气象条件33
• 4.2.3 节假日的影响33
• 4.2.4 经济因素的影响33
• 4.2.5 突发事件等因素33
• 4.2.6 宏观产业结构调整的影响33
• 4.2.7 能源市场变化带来的影响33-34
• 4.3 天然气负荷预测的步骤34-37
• 4.3.1 历史负荷数据的收集和选择34
• 4.3.2 样本数据预处理34-37
• 4.4 建立合理的预测模型37-38
• 4.4.1 延续性原则38
• 4.4.2 相似性原则38
• 4.5 负荷预测的评价指标38-40
• 5 基于SVM的天然气负荷预测的实现40-62
• 5.1 天然气管网负荷预测模型的建立40-41
• 5.2 模型的求解41
• 5.2.1 模型求解步骤41
• 5.3 核函数的选取41-42
• 5.4 算法实现42-47
• 5.4.1 SVM中参数的取值42-43
• 5.4.2 训练与预测43
• 5.4.3 实例及结果分析43-47
• 5.5 人工神经网络原理及模型47-51
• 5.5.1 BP网络的结构及算法48-49
• 5.5.2 BP算法实现的基本步骤49-50
• 5.5.3 算例50-51
• 5.6 时间序列51-60
• 5.6.1 自回归模型(AR模型)52-53
• 5.6.2 自回归模型的基本步骤53-54
• 5.6.3 算例54-55
• 5.6.4 灰色预测理论55-56
• 5.6.5 GM(1，1)模型的建立56-57
• 5.6.6 对GM(1，1)模型的改进57
• 5.6.7 实例57-60
• 5.7 结果评价60-62
• 6 结论与建议62-64
• 6.1 主要结论62-63
• 6.2 建议63-64
• 致谢64-65
• 参考文献65-69
• 附录69-73
• 附件73

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