西气东输系统城市燃气用户负荷预测

摘要：

为实现智慧管网建设中天然气分输站场的智能分输功能,需针对用户(尤其是受环境因素影响较大的城市燃气用户)开展负荷预测,为分输支路应用人工智能算法预测和调整分输控制策略提供依据.建立了一种基于多层BP神经网络智能化预测模型,对西气东输管网某燃气用户进行负荷预测,将气温、风速、风向等天气状况参数和历史负荷值作为输入,对比发现该预测方法模拟结果与实际负荷值相对误差不超过±8％,可以较准确地预测城市燃气用户72 h的短期负荷.此外,进一步研究了负荷预测精度的影响因素,结果表明:约1℃的气温变化将引起冬季用户5％～6％的需求量变化,当气温超过14℃时用户负荷随着温度上升呈线性减少的趋势,超过18℃将不再受影响;风速和降雨变化对于用户需求量的影响则不超过5％.短期用户负荷的准确预测是实现管道或管网公司高效、合理、经济运营天然气供应系统的基础,可保证供气方案经济合理、运营调度安全高效.

关键词：城市燃气、智能分输、BP神经网络、负荷预测

所属期刊栏目：40

分类号：TE832(石油、天然气储存与运输)

资助基金：国家科技攻关计划XQDSPO155

在线出版日期：2021-05-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：386-390