城市燃气日负荷组合预测方法研究

发布时间：2023-03-20 04:59

　　天然气作为当今世界最为绿色、高效的优质能源之一,被世界各国人民广泛使用。随着全球经济的快速发展和人类生存环境的不断恶化,人类对天然气的需求量急剧提升。因此,对城市燃气负荷进行预测表现的尤为重要。本文主要对城市燃气日负荷进行短期预测。由于在全年范围内,每2个月内的温度和人口等因素变化范围不大。因此,将某市某年的燃气日负荷历史数据分为6组,分别利用广义动态模糊神经网络(GD-FNN)和随机集理论对燃气日负荷进行组合预测,利用突变理论预测可能发生突变的时间点,然后分别得到每种预测方法的(平均)预测精度和时间。最终,对每种预测方法的优缺点进行分析对比,得到结论。针对城市燃气日负荷预测方法研究,本文主要从事以下工作,即:(1)分别采用GRNN、灰色-GRNN和梯度-GRNN对燃气日负荷进行预测,得到(平均)相对误差及预测精度,三种方法的预测精度分别为83.734%,85.364%和86.538%。在接下来的预测中,以这3种预测数据为数据基础进行组合预测,提高燃气日负荷预测精度。(2)采用GD-FNN对燃气日负荷进行组合预测,将上面GRNN、灰色-GRNN和梯度-GRNN的预测结果作为GD-FNN...

【文章页数】：69 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
abstract
第1章 绪论
    1.1 课题研究的背景及意义
    1.2 燃气负荷预测研究现状及用气规律
        1.2.1 国内外燃气负荷预测研究现状
        1.2.2 城市燃气负荷用气规律分析
    1.3 燃气负荷预测概念及影响因素
    1.4 研究方法与内容安排
        1.4.1 本文的研究方法
        1.4.2 本文的内容安排
第2章 城市燃气日负荷预测方法分析
    2.1 常见预测方法分析
        2.1.1 回归分析法
        2.1.2 专家系统法
        2.1.3 人工神经网络法
    2.2 广义回归神经网络
    2.3 广义动态模糊神经网络
    2.4 随机集理论概述
    2.5 突变理论
    2.6 预测方法的确定
    2.7 本章小结
第3章 基于广义回归神经网络的城市燃气日负荷预测
    3.1 基于广义回归神经网络建立预测模型
    3.2 基于灰色-广义回归神经网络建立预测模型
        3.2.1 灰色理论法
        3.2.2 预测结果及分析
    3.3 基于梯度-广义回归神经网络建立预测模型
        3.3.1 梯度神经网络法
        3.3.2 预测结果及分析
    3.4 数据对比分析
    3.5 本章小结
第4章 基于信息融合理论的城市燃气日负荷组合预测
    4.1 信息融合理论概述
    4.2 基于广义动态模糊神经网络建立组合预测模型
    4.3 基于随机集理论建立组合预测模型
        4.3.1 马氏距离的定义
        4.3.2 预测结果及分析
    4.4 方法对比分析
    4.5 本章小结
第5章 突变理论在燃气日负荷预测中的应用
    5.1 确定突变模型
    5.2 建立燃气日负荷的预测模型
        5.2.1 尖点型突变模型工作原理
        5.2.2 基于尖点型突变建立燃气日负荷的预测模型
    5.3 数据处理与结果
    5.4 本章小结
结论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果
致谢



本文编号：3766738