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基于PCA-LSTM的城市燃气日负荷预测

罗敏  黄小美  吕山  
【摘要】:对于燃气管网运维系统而言,精准的短期负荷预测可以为规划燃气供应、实现管网维护和优化调度提供根本依据,能有效减少能源损耗,提升管网运行安全和效率。现有的负荷预测方法很少考虑到数据内部的时序相关性,本文通过研究历史数据潜在的时序性特征,采用长短时记忆网络,建立了一种基于深度学习PCA-LSTM网络的城市燃气日负荷预测模型。将6个影响因素引入混合预测模型的输入数据集,对三种不同用气结构城市A区,B市和C市的历史负荷数据进行了验证。结果表明,混合模型PCA-LSTM的性能优于单一LSTM模型、反向传播神经网络模型(BPNN)和自回归积分滑动平均模型(ARIMA),三个城市日负荷预测平均相对百分误差均为最小,分别为3.07%,2.39%,2.14%。

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6 北京燃气集团 吕淼;城市燃气新一轮转型启程[N];中国能源报;2016年
7 本报记者 白宇;五部门鼓励民间资本进入城市燃气等行业[N];中国电力报;2016年
8 见习记者 白宇;我国城市燃气天然气化还有多远?[N];中国电力报;2015年
9 记者 吕晓扬;加快推进城市燃气等项目建设[N];潮州日报;2014年
10 本报记者 陈其珏;中石油进军城市燃气分销对公司无影响[N];上海证券报;2008年
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