【摘 要】
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随着天然气在我国能源消费结构中的占比逐年提高以及天然气输送管网和城镇燃气管网的建设,我国的城镇燃气普及率达到了一个新的高度,与此同时大多城镇出现了燃气供需不平衡、用气高峰季燃气供应保障能力较弱、储气调峰缺少参考依据等问题,因此,实现精准的城镇燃气负荷预测对于解决目前城镇燃气供需方面的矛盾、为储气调峰提供合理依据以及保障城镇燃气管网的高效运行具有非常重要的实际意义。根据对燃气短期负荷预测研究现状的总
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随着天然气在我国能源消费结构中的占比逐年提高以及天然气输送管网和城镇燃气管网的建设,我国的城镇燃气普及率达到了一个新的高度,与此同时大多城镇出现了燃气供需不平衡、用气高峰季燃气供应保障能力较弱、储气调峰缺少参考依据等问题,因此,实现精准的城镇燃气负荷预测对于解决目前城镇燃气供需方面的矛盾、为储气调峰提供合理依据以及保障城镇燃气管网的高效运行具有非常重要的实际意义。根据对燃气短期负荷预测研究现状的总结,本文采用单一预测模型和组合预测模型等多种预测方法对城镇燃气短期负荷预测进行了研究,主要内容如下:首先对燃气短期负荷序列进行了预处理,使用基于距离的KNN算法和特征曲线法对燃气负荷序列中的离群数据进行检测和修正;同时对城镇燃气短期负荷的影响因素进行分析,对燃气负荷影响因素中的非数值型数据进行编码,使用相关性分析定量地描述了燃气负荷与影响因素间的关系,选取了燃气负荷的主要影响因素;为避免量纲不一致对后续结果带来影响,使用min-max归一化的方法对负荷数据和影响因素数据进行标准化处理。其次使用BP神经网络作为基本模型,建立了三种单一模型与BP神经网络进行横向对比,研究BP神经网络在优化前的预测性能;同时引入EWT算法对燃气负荷序列进行分解,使用SSA算法对BP神经网络的初始参数进行寻优,使用Ada Boost算法将SSA-BP模型集成为一个强预测器,对BP神经网络在纵向上进行延伸优化,建立了三种优化BP神经网络的组合预测模型。最后使用建立的七种模型结合陕西省渭南市2018～2019年共730组数据进行仿真预测,预测结果表明:未经过优化的BP神经网络的MAPE值为0.0608,在单一模型中的预测性能不是最佳,经过SSA算法优化初始参数的SSA-BP模型的MAPE值降低到0.0517,预测性能好于单一模型中预测性能最佳的模型;同时通过Ada Boost算法进行集成学习后的SSA-BP-Ada Boost模型MAPE值比未经过集成学习的SSA-BP模型降低了0.0042,这些模型都是使用完整的燃气负荷序列作为输入,而使用经过EWT分解得到的不同特征的燃气负荷子序列代替原本完整的燃气负荷序列作为输入的EWT-SSA-BP-Ada Boost模型的MAPE值为0.0313,在本文建立的模型中处于最低值,预测性能较建立的其他模型相对较好。
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