本文選題：燃?xì)夤芫W(wǎng)　切入點(diǎn)：短期負(fù)荷預(yù)測(cè)　出處：《系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐》2014年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：城市燃?xì)夤芫W(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)燃?xì)庹{(diào)度系統(tǒng)的安全與穩(wěn)定具有重要意義。為了提高城市燃?xì)夤芫W(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)精度,建立了基于經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EMD)-相空間重構(gòu)(PSR)-最小二乘支持向量機(jī)(LSSVM)的組合預(yù)測(cè)模型,首先,運(yùn)用EMD算法把原始非線性時(shí)間序列分解為互不耦合的模態(tài)分量,并采用PSR算法確定LSSVM建模中各個(gè)分量的輸入輸出結(jié)構(gòu);其次,運(yùn)用PSO算法對(duì)LSSVM建模中的參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,使用訓(xùn)練好的LSSVM模型對(duì)各個(gè)IMF分量進(jìn)行回歸預(yù)測(cè);最后運(yùn)用該組合模型對(duì)鄭州市燃?xì)夤芫W(wǎng)負(fù)荷進(jìn)行短期預(yù)測(cè)。結(jié)果表明:與LSSVM回歸預(yù)測(cè)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型相比,本文提出的組合模型的預(yù)測(cè)精度更高,是一種更為有效的城市燃?xì)夤芫W(wǎng)短期負(fù)荷預(yù)測(cè)方法。
[Abstract]:Short-term load forecasting of urban gas pipeline network is of great significance to the safety and stability of gas dispatching system. A combined prediction model based on empirical mode decomposition (EMD) and phase space reconstruction (PSR-LSSVM) is established. Firstly, the original nonlinear time series is decomposed into uncoupled modal components by EMD algorithm. The input and output structure of each component in LSSVM modeling is determined by PSR algorithm. Secondly, the parameters of LSSVM modeling are optimized by PSO algorithm, and each IMF component is predicted by trained LSSVM model. Finally, the combined model is used to forecast the load of gas pipeline in Zhengzhou. The results show that compared with the LSSVM regression forecasting and BP neural network forecasting model, the combined model proposed in this paper has higher forecasting accuracy. It is a more effective method for short-term load forecasting of urban gas network.
【作者單位】： 中國(guó)地質(zhì)大學(xué)(武漢)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院;合肥工業(yè)大學(xué)管理學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(71173202) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(1410491T07)
【分類號(hào)】：TU996

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1633965