【摘 要】
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城市燃气负荷预测对于合理高效地调配燃气资源、解决城市燃气用户用气问题具有重要意义。通过灰色关联分析法（Grey Relation Analysis,GRA）对所确定的11个影响燃气日负荷的因素进行分析，依据关联度大小进行筛选，逐个剔除关联度较低的影响因素，将剩余关联度较高的影响因素作为BP神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）的输入；采用人工蜂群（Ar
【机 构】
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西安石油大学石油工程学院·陕西省油气田特种增产技术重点实验室
【基金项目】
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陕西省科技厅重点研发计划项目“城镇复杂用户燃气负荷预测与调峰方案优化研究”,2021GY-139；
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城市燃气负荷预测对于合理高效地调配燃气资源、解决城市燃气用户用气问题具有重要意义。通过灰色关联分析法（Grey Relation Analysis,GRA）对所确定的11个影响燃气日负荷的因素进行分析，依据关联度大小进行筛选，逐个剔除关联度较低的影响因素，将剩余关联度较高的影响因素作为BP神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）的输入；采用人工蜂群（Artificial Bee Colony,ABC）算法优化BPNN权值和阈值；搭建GRA-ABC-BPNN预测模型预测城市燃气日负荷，并对其准确性和有效性进行验证。结果显示：GRA-ABC-BPNN模型预测的城市燃气日负荷的平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error,MAPE）值为0.552 8%，而遗传算法优化BPNN（Genetic Algorithm-BPNN,GA-BPNN）模型及ABC-BPNN模型的MAPE值分别为1.491 3%、0.636 9%，证明了GRA-ABC-BPNN预测模型是一种有效且精度可观的城市燃气日负荷预测方法，为城市燃气日负荷预测提供了新的途径。（图5，表7，参32）
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