天燃气负荷预测的建模与应用研究

摘要：

研究天燃气负荷预测问题,由于天燃气负荷受人口增多用量增大及天气、季节、节假日等因素影响,具有周期性和随机性的变化规律,形成一种非线性特性,传统预测方法无法进行准确的预测,预测精度比较低.为了提高天燃气负荷的预测精度,提出一种基于RBF神经网络的天燃气负荷预测方法.首先对天燃气负荷历史数据进行预处理,剔掉一些异常的数据,然后将数据输入到RBF神经网络中学习,采用遗传算法对RBF神经网络参数进行优化,从而建立最优的天燃气负荷预测模型.采用某企业的天燃气负荷数据对模型的性能进行验证,实验结果表明,相对于传统预测方法,RBF神经网络提高了天燃气负荷预测精度,是一种较好的天燃气预测方法.

关键词：天燃气、负荷预测、人工神经网络

所属期刊栏目：28

分类号：TU996(地下建筑)

在线出版日期：2012-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：180-183