基于组合模型的燃气负荷预测技术研究

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1、分类号TU996.3学号151010081密级硕士学位论文全日制学术型题目基于组合模型的燃气负荷预测技术研究作者姓名刘金源指导教师姓名、职称王寿喜教授专业领域油气储运工程提交论文日期2018年5月30日学位论文创新性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果；也不包含为获得西安石油大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切相关责任。

2、论文作者签名：____________日期：____________学位论文使用授权的说明本人完全了解西安石油大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安石油大学。学校享有以任何方法发表、复制、公开阅览、借阅以及申请专利等权利。本人离校后发表或使用学位论文或与该论文直接相关的学术论文或成果时，署名单位仍然为西安石油大学。论文作者签名：__________日期：__________导师签名：__________日期：__________I中文摘要论文题目：基于组合模型的燃气负荷预测技术研究专业：油气储运工程硕士生：刘金源(签名)指导教师：王寿喜(签名)

3、摘要随着燃气产业的迅猛发展，燃气负荷预测工作成为燃气系统管理部门的一项重要任务。把握燃气负荷的特性和变化规律，对其进行准确、合理的预测，对于提高燃气公司企业的经济效益和社会效益、保持燃气系统的安全稳定运行具有重要的意义。因此，为了满足城市燃气管网规划、运维管理及储气调峰等日益增长的需求，必须探索精确度更高，适用性更广的方法对燃气用量进行合理预测，从而缓解供需矛盾，有效解决我国发展中的燃气供给问题。为此，本文开展了以下几方面的研究工作：首先，详细分析了陕西省和南乐县的燃气负荷特性，根据负荷变化特点，挖掘出对中长期和短期燃气负荷影响较大的影响因子。其次，综合考虑主成分分析（PCA）、灰色模型（GM

4、）、BP神经网络模型（BPNN）的建模原理及优缺点，提出了新型燃气负荷PCA-GM-BPNN组合预测模型。再次，针对本文选用的灰色理论及其优化模型、BP神经网络及其优化模型和新型PCA-GM-BPNN组合预测模型，利用MATLAB软件分别建立基于陕西省2004年~2011年燃气年负荷、南乐县2017年9月1日~10月20日燃气日负荷和10月1日0：00~10月15日24：00燃气小时负荷的五种预测模型对陕西省2012年~2015年的燃气年负荷值、南乐县2017年10月21日~10月30日的燃气日负荷值和10月16日0：00~10月18日24：00的小时负荷值进行预测。预测结果表明：PCA-GM

5、-BPNN组合预测模型的年负荷预测MAPE值为8.21%，日负荷预测MAPE值为5.44%，小时负荷预测MAPE值为6.98%，均小于其他四种负荷预测模型，充分显示了PCA-GM-BPNN组合模型在年、日以及小时负荷预测方面的优越性。最后，开发GLP燃气负荷预测软件，编写了基于灰色理论算法和BP神经网络算法的java程序。关键词：燃气负荷预测，组合预测模型，年负荷，日负荷，小时负荷论文类型：应用研究II英文摘要Subject：ResearchongasloadforecastingtechnologybasedoncombinedmodelSpeciality：Oil-GasStoragean

6、dTransportationEngineeringName：LiuJinyuan(signature)Instructor：WangShouxi(signature)ABSTRACTWiththerapiddevelopmentofthegasindustry,thepredictionofgasloadhasbecomeanimportanttaskofthegassystemmanagementdepartment.ItisofgreatsignificancetoimprovetheeconomicandsocialbenefitsofGasCoenterprisesandtomain

7、tainthesafeandstableoperationofthegassystembygraspingthecharacteristicsandchangingrulesofthegasloadandpredictingthegasloadaccuratelyandreasonably.Therefore,inordertomeetthegrowingdemandofurbangaspipel