城市燃气短期负荷预测的研究

分析了城市燃气负荷的特点和影响因素,根据指数平滑预测法的原理,建立了城市燃气短期负荷预测线性模型和二次曲线模型。实际预测结果表明,平滑常数为0.3的直线模型具有较高的预测精度。     

基于BP神经网络城市燃气短期负荷预测

论述了BP神经网络的预测模型结构,提出了基于该模型的城市燃气短期负荷预测方法和程序流程,结合某城市燃气负荷数据进行了燃气负荷模拟预测,预测结果和实际情况有很好的一致性。     

基于OIF-Elman神经网络的燃气日负荷预测

与传统的Elman神经网络相比,采用具有输出一输入反馈机制的改进Elman(即OIF-Elman)神经网络对燃气日负荷进行预测,不仅计入了隐层节点的反馈,而且考虑输出层节点的反馈,以便从有限的训练样本中获得更多的信息.预测结果表明,在样本较少时,无论在训练速度上,还是在预测准确度上,OIF-Elman网络明显优于Elman网络.     

居民小区燃气负荷规律与短期负荷预测

根据居民小区现有的用气量数据,对时、日和月燃气负荷规律进行分析,得出燃气负荷的时高峰系数、日高峰系数和月高峰系数,运用时间序列理论对居民燃气时负荷进行了预测。     

基于气温变化的冬季城市燃气日负荷预测方法

结合实例分析了日平均气温对冬季城市燃气日负荷影响的规律,得到燃气日负荷的主要影响因素为气温所处温度区间、气温变化的幅度,而与气温所处时间区间和升降趋势无关。提出了基于气温变化的燃气日负荷预测方法——温差系数法,取得了较好的预测效果。     

基于径向基神经网络的燃气日负荷预测

建立了径向基神经网络预测模型,进行了实例运算。这种预测方法满足预测需要,训练速度快。     

鞍山市燃气日负荷预测的研究

结合鞍山市燃气日负荷预测,论述了历史燃气负荷数据的处理方法。运用GCAQBP神经网络对鞍山市2002年燃气日负荷进行了预测,预测的平均相对误差为4.1%。研究表明,这种预测方法可行。     

基于XGB-LSTM模型的燃气日负荷预测

燃气日负荷预测是优化气源采购、调节供需平衡、提升燃气企业经营效率的重要手段。燃气日负荷受多种因素共同影响,具有时序特征和非线性特征。本文提出一种融合XGBoost和LSTM模型的燃气日负荷预测方法XGB-LSTM。该方法通过XGBoost的特征选择方法,对燃气日负荷影响因素进行特征提取和排序,去除不相关特征,降低模型复杂度;随后利用LSTM网络进行预测,以提高预测精度。以华东W市日负荷数据进行分析,实验结果表明,与其他深度学习方法相比,XGB-LSTM模型提高了预测精度,同时减小了模型的复杂度,获得了更好的预测效果。     

城市燃气日负荷的模糊预测

城市燃气日负荷除了以星期为周期变化外,同天气、温度、节假日等因素密切相关,呈高度非线性和随机性。根据城市燃气日负荷变化的特点和历史数据,依据模糊理论,确定出各影响因素与日负荷的关系,建立了日负荷预测模型,给出了预测实例。由于可以考虑多种影响负荷的因素,因此提高了预测的精度。     

基于Dropout-LSTM模型的城市燃气日负荷预测

提出采用Dropout技术的长短期记忆神经网络模型(Dropout-LSTM模型),对城市燃气日负荷进行预测。由于不同时期的燃气日负荷具有不同特点,将全年分为供暖期、过渡期及非供暖期,分别对3个时期的日负荷和影响因素进行相关性分析,确定3个模型的输入特征,建立3个时期的日负荷预测Dropout-LSTM模型,采用平均绝对百分比误差对模型预测效果进行评价。Dropout-LSTM模型可以很好地预测城市燃气日负荷,比BP模型、LSTM模型以及SVM模型有更好的预测效果。与基于全年数据的全年预测模型相比,分时期预测模型预测精度更高。供暖期的燃气日负荷规律性强,对供暖期的日负荷预测精度最高,非供暖期次之,由于过渡期日负荷波动大,预测效果是3个时期中最差的。     

城市燃气负荷预测技术

介绍目前常用的燃气负荷预测方法及特点，预测实现的方法和应用这些负荷预测技术中应当考虑的影响因素。     

基于人工神经网络的城市煤气短期负荷预测

应用人工神经网络误差反应传播模型对城市煤气管网的短期负荷进行了预测。根据城市煤气短期负荷变化的特性建立了既反映煤气负荷连续性,周期性及其变化趋势,又包含天气,气温,节假日等因素影响的短期负荷预测模型,并介绍了方法在实际中的应用。     

城市燃气负荷的灰色预测

根据城市燃气中长期负荷预测的要求和存在的问题,利用灰色理论与灰色预测的原理,提出了动态等维灰数递补城市燃气负荷灰色预测模型,并进行了实际应用。     

基于模糊逻辑技术的燃气负荷预测

分析了武钢煤气用户负荷的特点，探讨了应用模糊逻辑技术对燃气负荷的预测。     

基于神经网络的城市燃气短期负荷预测

采用VC语言编写基于神经网络技术的城市燃气短期负荷预测模型,经实例验证可以较精确地预测出城市燃气短期负荷.预测模型在权值修正项中引入动量项以加速收敛,在数据输入时引入噪声,以提高网络的泛化推广能力.     

浅谈南京城市燃气供气负荷的预测

燃气负荷是燃气工程重要的基础技术数据,燃气供气负荷及其变化规律的预测是城市输配系统所必须面对的重要问题,文章叙述了南京城市燃气供气负荷预测研究课题的概况.     

城市天然气用气规律及负荷预测

分析了城市天然气用气规律，介绍了负荷预测的方法。