基于組合模型的燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)研究

基于組合模型的燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)研究

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1、分類號(hào)TU996.3學(xué)號(hào)151010081密級(jí)碩士學(xué)位論文全日制學(xué)術(shù)型題目基于組合模型的燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)研究作者姓名劉金源指導(dǎo)教師姓名、職稱王壽喜教授專業(yè)領(lǐng)域油氣儲(chǔ)運(yùn)工程提交論文日期2018年5月30日學(xué)位論文創(chuàng)新性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是我個(gè)人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。盡我所知,除了文中特別加以標(biāo)注和致謝中所羅列的內(nèi)容以外,論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過(guò)的研究成果;也不包含為獲得西安石油大學(xué)或其它教育機(jī)構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過(guò)的材料。與我一同工作的同志對(duì)本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中做了明確的說(shuō)明并表示了謝意。申請(qǐng)學(xué)位論文與資料若有不實(shí)之處,本人承擔(dān)一切相關(guān)責(zé)任。

2、論文作者簽名:____________日期:____________學(xué)位論文使用授權(quán)的說(shuō)明本人完全了解西安石油大學(xué)有關(guān)保留和使用學(xué)位論文的規(guī)定,即:研究生在校攻讀學(xué)位期間論文工作的知識(shí)產(chǎn)權(quán)單位屬西安石油大學(xué)。學(xué)校享有以任何方法發(fā)表、復(fù)制、公開閱覽、借閱以及申請(qǐng)專利等權(quán)利。本人離校后發(fā)表或使用學(xué)位論文或與該論文直接相關(guān)的學(xué)術(shù)論文或成果時(shí),署名單位仍然為西安石油大學(xué)。論文作者簽名:__________日期:__________導(dǎo)師簽名:__________日期:__________I中文摘要論文題目:基于組合模型的燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)研究專業(yè):油氣儲(chǔ)運(yùn)工程碩士生:劉金源(簽名)指導(dǎo)教師:王壽喜(簽名)

3、摘要隨著燃?xì)猱a(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展,燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)工作成為燃?xì)庀到y(tǒng)管理部門的一項(xiàng)重要任務(wù)。把握燃?xì)庳?fù)荷的特性和變化規(guī)律,對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確、合理的預(yù)測(cè),對(duì)于提高燃?xì)夤酒髽I(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益、保持燃?xì)庀到y(tǒng)的安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要的意義。因此,為了滿足城市燃?xì)夤芫W(wǎng)規(guī)劃、運(yùn)維管理及儲(chǔ)氣調(diào)峰等日益增長(zhǎng)的需求,必須探索精確度更高,適用性更廣的方法對(duì)燃?xì)庥昧窟M(jìn)行合理預(yù)測(cè),從而緩解供需矛盾,有效解決我國(guó)發(fā)展中的燃?xì)夤┙o問(wèn)題。為此,本文開展了以下幾方面的研究工作:首先,詳細(xì)分析了陜西省和南樂(lè)縣的燃?xì)庳?fù)荷特性,根據(jù)負(fù)荷變化特點(diǎn),挖掘出對(duì)中長(zhǎng)期和短期燃?xì)庳?fù)荷影響較大的影響因子。其次,綜合考慮主成分分析(PCA)、灰色模型(GM

4、)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(BPNN)的建模原理及優(yōu)缺點(diǎn),提出了新型燃?xì)庳?fù)荷PCA-GM-BPNN組合預(yù)測(cè)模型。再次,針對(duì)本文選用的灰色理論及其優(yōu)化模型、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其優(yōu)化模型和新型PCA-GM-BPNN組合預(yù)測(cè)模型,利用MATLAB軟件分別建立基于陜西省2004年~2011年燃?xì)饽曦?fù)荷、南樂(lè)縣2017年9月1日~10月20日燃?xì)馊肇?fù)荷和10月1日0:00~10月15日24:00燃?xì)庑r(shí)負(fù)荷的五種預(yù)測(cè)模型對(duì)陜西省2012年~2015年的燃?xì)饽曦?fù)荷值、南樂(lè)縣2017年10月21日~10月30日的燃?xì)馊肇?fù)荷值和10月16日0:00~10月18日24:00的小時(shí)負(fù)荷值進(jìn)行預(yù)測(cè)。預(yù)測(cè)結(jié)果表明:PCA-GM

5、-BPNN組合預(yù)測(cè)模型的年負(fù)荷預(yù)測(cè)MAPE值為8.21%,日負(fù)荷預(yù)測(cè)MAPE值為5.44%,小時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)MAPE值為6.98%,均小于其他四種負(fù)荷預(yù)測(cè)模型,充分顯示了PCA-GM-BPNN組合模型在年、日以及小時(shí)負(fù)荷預(yù)測(cè)方面的優(yōu)越性。最后,開發(fā)GLP燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)軟件,編寫了基于灰色理論算法和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的java程序。關(guān)鍵詞:燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè),組合預(yù)測(cè)模型,年負(fù)荷,日負(fù)荷,小時(shí)負(fù)荷論文類型:應(yīng)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

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