基于残差和相似日修正的燃气短期负荷组合预测模型研究

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1、学校代码：10270分类号：TP391学号：122201134硕士学位论文基于残差和相似日修正的燃气短期负荷组合预测模型研究学院：信息与机申.工稈学：P完专业：计筧机故件与gi仓研究方向：人工智能研究生姓名：金凤指导教师：徐晓钟完成日期：2015年4月论文独创性声明本论文是我个人在导师指导下进行的研宄工作及取得的研宄成果。论文中除了特别加以标注和致谢的地方外，不包含其他人或机构己经发表或撰写过的研究成果。其他同志对本研宄的启发和所做的贡献均己在论文中做了明确的声明并表示了谢意。作者签名：貪R曰期：i

2、oii-r.sl论文使用授权声明本人完全了解上海师范大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其它手段保存论文。保密的论文在解密后遵守此规定。作者签名：舍乱导师签名期：本论文经答辩委员会全体委员审查，确认符合上海师范大学硕（博）士学位论文质量要求。答辩委员会签名：主席（工作单位、职称）：^4碎等職t委员I导师:TheResearchonShort-termGasLoadCombinationFore

3、castingModelBasedonResidualErrorandSimilarDayLoadCorrectionADissertationSubmittedfortheDegreeofMasterCandidate:YuFengSupervisor:XuXiaozhongSpecialty:ArtificialIntelligenceCollegeofInformation,MechanicalandElectricalEngineeringShanghaiNormalUniversity,S

4、hanghai,ChinaApril2015上海师范大学硕士学位论文摘要摘要随着智能燃气管网建设工作的飞速发展，负荷预测工作越来越重要。短期负荷预测是城市燃气系统的一项基础工作，其数据对项目规划、运行调度、管网维修以及工程技术分析都具有根本意义，因此寻求有效的短期负荷预测方法以提高预测精度是非常重要的。本文首先深入剖析了上海燃气负荷特性，研究了负荷自身的周期性、季节性规律和主要影响因素，为预测模型输入向量的确定提供了依据。针对历史负荷样本集中存在的“坏数据”，使用一系列预处理技术进行辨识和修正，保证

5、负荷曲线的整体趋势性和平滑性，从而提高模型的预测准确率，为仿真实验的展开做了数据准备。接着阐述了基于Morlet小波基的小波BP神经网络和小波核支持向量机，用以改善单一BP神经网络和支持向量机的缺陷。同时引入自适应惯性权重和cat混沌映射改善基本粒子群算法的全局和局部搜索能力。用改良的粒子群算法对小波BP神经网络和小波核支持向量机的相关参数迭代寻优，构建优化的模型，加快模型的收敛速度，提高模型的预测精度。这些知识都为组合预测模型的建立做了理论准备。最后详细介绍了预测模型的建立和仿真实验分析过程。基于

6、燃气负荷在不同季节、季节交替和节假日期间所表现出的不同特性，为了提高整体预测精度，分别采用了三种预测模型以应对不同的情形。针对燃气负荷具有的明显的季节特性，采用基于残差修正的分季节预测模型，具体方法是：小波BP神经网络作初步预测，小波核支持向量机进行残差修正，二者之和为最终的预测结果。针对季节交替时负荷预测存在较大偏差的问题，采用加权平均的季节交替预测模型，具体方法是：将交替季节的预测结果加权求和作为最终结果。针对节假日与工作日负荷曲线波动的差异，采用基于相似日修正的节假日预测模型，具体方法是：凭借

7、综合相似度筛选历史相似日，依据它们与预测节假日之间的不同关系修正相似日负荷，然后在综合相似度和修正负荷的基础上实现节假日负荷评估。通过一系列参照实验，验证了以上模型对于不同工况下燃气负荷预测的有效性和优越性。关键词：燃气负荷预测；数据预处理；季节性；残差修正；节假日；相似日修正IAbstractShanghaiNormalUniversityMasterofPhilosophyAbstractWiththerapiddevelopmentofintelligentgaspipenetworkcons

8、truction,theloadforecastingismoreandmoreimportant.Theshort-termloadforecastingisabasictaskofcitygassystem,thedataareoffundamentalsignificanceforprojectplanning,operationscheduling,networkmaintenanceandengineeringtechnicalanalysis.Theref