LSTM城市燃氣負荷預(yù)測技術(shù)的研究與開發(fā)
發(fā)布時間:2025-05-04 18:42
作為能源消費領(lǐng)域領(lǐng)跑者的天然氣憑借其安全、高效、環(huán)保、經(jīng)濟等絕對優(yōu)勢,近年來已廣泛深入生產(chǎn)生活中的方方面面,起著不可或缺的作用。但是目前城市燃氣在管網(wǎng)調(diào)度運行方面仍存在著供氣不平穩(wěn)、用戶用氣不規(guī)律等迫切需要解決的難題。為了更好的保障城市用戶安全平穩(wěn)用氣,本文基于長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM,Long ShortTerm Memory)模型對城市燃氣負荷預(yù)測技術(shù)進行研究及系統(tǒng)開發(fā),以期為城市用氣量預(yù)測提供前瞻性指導(dǎo)作用。首先,本文整體分析了燃氣日負荷特點和影響因素對燃氣負荷變化的影響機理。其次,對燃氣歷史數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,在預(yù)測過程中,歷史數(shù)據(jù)的完整性對預(yù)測結(jié)果的準確性極其重要,但歷史數(shù)據(jù)往往存在部分缺失值和離群值,針對這個問題,本文通過SPSS軟件對燃氣歷史負荷和影響因素的缺失值、異常數(shù)據(jù)進行檢測并處理,通過歷史離群數(shù)據(jù)的挖掘來進一步提高負荷預(yù)測模型的精度。接著,采用Pearson相關(guān)系數(shù)驗證影響因素與歷史負荷數(shù)據(jù)的顯著性關(guān)系,確定預(yù)測模型的輸入變量特征。最后,采用新興的深度學(xué)習(xí)范疇的LSTM模型以及GM(1,1)、支持向量機、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),結(jié)合A城市2年歷史數(shù)據(jù)進行燃氣日負荷預(yù)測,結(jié)果表...
【文章頁數(shù)】:68 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.2.3 主要研究內(nèi)容
1.2.4 技術(shù)路線
1.3 創(chuàng)新點
第二章 燃氣日負荷特性分析及影響因素研究
2.1 燃氣負荷預(yù)測概念及特點
2.2 燃氣負荷預(yù)測步驟
2.3 燃氣負荷數(shù)據(jù)來源
2.4 影響因素分析
2.4.1 溫度
2.4.2 風(fēng)力
2.4.3 天氣情況
2.4.4 日期類型
2.4.5 季節(jié)
2.4.6 前一天負荷量
2.4.7 節(jié)假日
2.5 本章小結(jié)
第三章 燃氣負荷數(shù)據(jù)預(yù)處理與相關(guān)性分析
3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.1.1 燃氣負荷缺失值處理
3.1.2 影響因素缺失值處理
3.1.3 異常數(shù)據(jù)檢測與處理
3.2 相關(guān)性分析
3.3 數(shù)據(jù)歸一化處理
3.4 評價指標
3.5 本章小結(jié)
第四章 燃氣日負荷預(yù)測方法研究
4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
4.1.1 基本原理
4.1.2 建模過程及參數(shù)
4.1.3 模型結(jié)果分析
4.2 LSTM模型
4.2.1 基本原理
4.2.2 建模過程及參數(shù)
4.2.3 模型結(jié)果分析
4.2.4 LSTM參數(shù)優(yōu)化
4.3 支持向量機模型
4.3.1 基本原理
4.3.2 建模過程及參數(shù)
4.3.3 模型結(jié)果分析
4.4 灰色預(yù)測模型
4.4.1 基本原理
4.4.2 建模過程及參數(shù)
4.4.3 模型結(jié)果分析
4.5 算法對比
4.5.1 結(jié)果說明
4.5.2 誤差分析
4.6 燃氣日負荷預(yù)測系統(tǒng)
4.7 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與建議
5.1 結(jié)論
5.2 建議
致謝
參考文獻
攻讀學(xué)位期間參加科研情況及獲得的學(xué)術(shù)成果
本文編號:4042728
【文章頁數(shù)】:68 頁
【學(xué)位級別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.2.1 國外研究現(xiàn)狀
1.2.2 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
1.2.3 主要研究內(nèi)容
1.2.4 技術(shù)路線
1.3 創(chuàng)新點
第二章 燃氣日負荷特性分析及影響因素研究
2.1 燃氣負荷預(yù)測概念及特點
2.2 燃氣負荷預(yù)測步驟
2.3 燃氣負荷數(shù)據(jù)來源
2.4 影響因素分析
2.4.1 溫度
2.4.2 風(fēng)力
2.4.3 天氣情況
2.4.4 日期類型
2.4.5 季節(jié)
2.4.6 前一天負荷量
2.4.7 節(jié)假日
2.5 本章小結(jié)
第三章 燃氣負荷數(shù)據(jù)預(yù)處理與相關(guān)性分析
3.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理
3.1.1 燃氣負荷缺失值處理
3.1.2 影響因素缺失值處理
3.1.3 異常數(shù)據(jù)檢測與處理
3.2 相關(guān)性分析
3.3 數(shù)據(jù)歸一化處理
3.4 評價指標
3.5 本章小結(jié)
第四章 燃氣日負荷預(yù)測方法研究
4.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
4.1.1 基本原理
4.1.2 建模過程及參數(shù)
4.1.3 模型結(jié)果分析
4.2 LSTM模型
4.2.1 基本原理
4.2.2 建模過程及參數(shù)
4.2.3 模型結(jié)果分析
4.2.4 LSTM參數(shù)優(yōu)化
4.3 支持向量機模型
4.3.1 基本原理
4.3.2 建模過程及參數(shù)
4.3.3 模型結(jié)果分析
4.4 灰色預(yù)測模型
4.4.1 基本原理
4.4.2 建模過程及參數(shù)
4.4.3 模型結(jié)果分析
4.5 算法對比
4.5.1 結(jié)果說明
4.5.2 誤差分析
4.6 燃氣日負荷預(yù)測系統(tǒng)
4.7 本章小結(jié)
第五章 結(jié)論與建議
5.1 結(jié)論
5.2 建議
致謝
參考文獻
攻讀學(xué)位期間參加科研情況及獲得的學(xué)術(shù)成果
本文編號:4042728
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