上海燃氣負荷中長期預測方法研究.pdf

1、在節(jié)能減排，建設智慧、綠色城市的大背景下，加大燃氣，特別是天然氣的在能源消費結(jié)構(gòu)中的比重，已成為上海市能源政策的重點。上海的主要燃氣分為液化石油氣、煤氣和天然氣。隨著城鎮(zhèn)化建設的大力開展，上海的燃氣產(chǎn)業(yè)正處于飛速發(fā)展的階段。為保證燃氣供應的科學、高效，滿足人民日常生活與經(jīng)濟、社會可持續(xù)發(fā)展的需要，作為決策重要依據(jù)的燃氣負荷預測工作愈加重要。實現(xiàn)預測工作的智能化，提高預測的精準度勢在必行，這也正是本文的出發(fā)點。本文深入研究了對當前流行的一

2、些預測技術(shù)如:回歸分析法、遺傳算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡、自適應神經(jīng)模糊推理和模式搜索等方法。對上海市燃氣負荷中長期預測進行了研究，提出了兩種改進的組合預測模型，主要內(nèi)容如下:
　　 燃氣負荷影響因素的相關(guān)性分析。負荷預測需要從歷史數(shù)據(jù)和相關(guān)因素中提取負荷變化的規(guī)律。采用Spearman秩相關(guān)分析進行相關(guān)性分析，篩選出影響程度較大的因素。
　　 提出了一個將改進的遺傳算法和帶連接開關(guān)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)合起來的模型，利用改進的遺傳算

3、法優(yōu)化調(diào)整人工神經(jīng)網(wǎng)絡的連接權(quán)重和連接開關(guān)參數(shù)。實驗結(jié)果顯示比BP神經(jīng)網(wǎng)絡或標準的遺傳算法調(diào)節(jié)的帶開關(guān)的神經(jīng)網(wǎng)絡的預測結(jié)果要準確。
　　 針對自適應神經(jīng)模糊推理系統(tǒng)的訓練參數(shù)和模型結(jié)構(gòu)需要人為調(diào)整，雖然經(jīng)過許多次實驗，預測精度還可能達不到要求的問題，建立了模式搜索算法和自適應神經(jīng)模糊推理預測技術(shù)的年度負荷預測模型，利用模式搜索算法對模糊推理系統(tǒng)的參數(shù)進行優(yōu)化，找到最優(yōu)的配置。實驗結(jié)果表明，比自適應神經(jīng)模糊推理技術(shù)無論在訓練時間還