【摘 要】
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在考虑冬季天然气相邻日负荷进行连续多日负荷预测时,由于模型本身误差及气象预报误差的存在,将在迭代预测中产生误差累积,造成预测精度降低。基于小波神经网络(WNN)建立初步
【机 构】
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山东省油气储运安全重点实验室,中国石油大学（华东）,中国石油天然气股份有限公司规划总院,中国石油天然气股份有限公司天然气销售分公司
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在考虑冬季天然气相邻日负荷进行连续多日负荷预测时,由于模型本身误差及气象预报误差的存在,将在迭代预测中产生误差累积,造成预测精度降低。基于小波神经网络(WNN)建立初步日负荷预测模型,以温度为标准将数据集分为“日常温度”和“极端温度”,分别引入BP神经网络,作为残差修正模型以降低误差累积对连续多日负荷预测的影响,建立适用于北京供暖季天然气负荷短期预测模型。实验结果表明,经残差修正后北京市的天然气日负荷预测平均绝对误差由5.21%降低至2.98%,取得较好的预测效果。通过对比分析,残差修正网络能有效修正极端
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