偏最小二乘回歸及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的灰色組合模型在燃氣負荷預測中的應用研究.pdf

1、預先得知燃氣負荷是進行燃氣管網(wǎng)設(shè)計、供應及存儲等階段的必要前提。燃氣負荷預測模型較多，但由于負荷不僅受國家能源政策影響，而且和當?shù)鼐唧w情況、條件具有緊密聯(lián)系，因此燃氣負荷預測模型缺乏通用性，需要進行特定區(qū)域的預測模型研究。本文將回歸分析法及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法分別與灰色理論預測法相結(jié)合進行燃氣負荷的預測，同時用改進的組合預測方法建立灰色—偏最小二乘回歸（PLS）組合預測模型及灰色OIF(Output-InputFddeback)—Elman(簡

2、單遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))模型進行了長期負荷預測及短期負荷即日負荷的預測，并將上述方法用于重慶市燃氣負荷的實例分析，得到了較好的預測效果。
　　本文通過數(shù)據(jù)分析選定年負荷的影響因素，包括GDP、一二三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、能源消耗量、競爭性氣源等十二種相關(guān)因素，利用灰色模型“小信息庫”的優(yōu)點及偏最小二乘回歸模型能處理多重相關(guān)問題的優(yōu)點建立了灰色—PLS模型，進行燃氣年負荷的預測。通過對仿真模型預測結(jié)果的研究表明，灰色—PLS模型優(yōu)于單一預測模型，在燃氣

3、負荷預測中具有參考價值。同時論文還對重慶中梁山煤電氣有限公司燃氣分公司的調(diào)研負荷數(shù)據(jù)進行分析，得出了負荷在節(jié)假日出現(xiàn)低谷，在非節(jié)假日隨天氣隨機平穩(wěn)變化的規(guī)律，并通過改進的灰色—OIFElman模型進行燃氣日負荷的預測，研究表明輸入層的各因數(shù)比較合理，預測結(jié)果達到了有效的精度。
　　綜上所述，本文通過對燃氣負荷影響因素的相關(guān)性分析，找出負荷預測中所關(guān)切的主要影響因素，針對不同類的負荷預測分別提出相應的預測方法，并進行負荷預測模型的研