基于回归分析的燃气负荷预测
基于BP神经网络与多元线性回归的短期燃气负荷预测
i= 1
i= 1
i= 1
i= 1
式中院n 为测试样本数曰y赞 i为预测值曰yi为真实值遥
2 基于混合优化算法的短期燃气负荷 预测
立数据库遥 渊2冤负荷序列异常数据处理遥对天然气负荷历史
数据进行中值滤波遥 中值滤波可以保留周围的数据 以消除噪声袁对突出的噪声有很好的效果袁并能保留 数据的边缘变化遥
渊3冤采用 M in-M ax 标准化方法对天然气负荷数 据进行归一化处理遥
渊4冤将样本数据分为训练集和测试集遥 渊5冤建立基于多元二次回归的燃气负荷预测模 型遥 通过 B P 神经网络对模型回归系数进行优化袁并 设置期望输出遥 渊6冤迭代终止或达到目标精度要求袁输出仿真结 果袁并对模型性能进行分析评价遥
3 仿真实验
中图分类号院TU 996.6
文献标志码院A
城市燃气管网系统的可靠运行和投资效益与燃 气负荷的准确预测息息相关遥燃气短期负荷包含月尧 周及日用气量袁受天气状况尧节假日尧日平均气温等 主要因子扰动袁燃气负荷呈现非线性尧伪周期性及不 确定性变化趋势[1]遥 国内燃气负荷预测控制研究始 于 1960 年遥较为通用的燃气短期负荷预测方法大致 分为两类院淤物理法[2要3]袁其利用天气预报的结果如 温度尧湿度尧风速尧云量等物理信息建立燃气短期负 荷的数学模型进行预测袁常见如线性回归分析等曰于 统计法袁 即根据过去的燃气负荷数据建立系统输入 与输出的非线性映射系来进行预测袁如 G M 渊1袁1冤模 型[4]和 B P 神经网络[5要6]尧时序法[7]等遥物理法不需要大 量实测的历史样本数据袁但是预测误差较大袁而统计 法共同的特点是预先建立时间序列的主观预测模 型袁然后根据建立的主观预测模型进行计算及预测遥 对于绝大多数由实际测量数据所组成的系统 渊尤其 是城市燃气短期负荷冤来说袁其外部影响因素袁包括 天气尧节假日尧经济及异常情况等袁都属于时变量袁这 样的系统往往呈现波动性尧非平稳性特征袁应用较多 的单一预测算法所建立的燃气负荷预测模型的性能 往往不尽如人意[8]遥
对城市燃气短期负荷预测的分析
对城市燃气短期负荷预测的分析作者：侯磊来源：《中国化工贸易·上旬刊》2019年第03期摘要：在燃气公司市场化运行模式下，做好燃气短期负荷预测工作十分重要，是帮助企业合理降低运营成本的关键途径。
文章首先对城市燃气短期负荷变化的主要影响因素进行分析，进而通过构建燃气短期负荷预测模型，对城市燃气的短期负荷变化进行预测，给出具体的实现算法。
关键词：城市燃气;短期负荷;预测分析1 城市燃气短期负荷变化的主要影响因素从目前已有的几种城市燃气短期负荷预测模型来看，多元线性回归方程的预测精度较高，计算过程完全由计算机软件完成，使用也较为方便。
但是由于未加入季节差的考虑，容易在温度影响分析的过程中出现问题。
人工神经网络预测模型具有较好的逼近效果，但由于预测过程属于“黑箱”操作，难以利用预测过程中的信息数据。
总体来看，目前城市燃气短期负荷预测模型各有各的优缺点，在构建新预测模型的过程中，还需要从城市燃气短期负荷变化的影响因素分析着手，确保模型的适用性。
从实际情况来看，我国绝大多數的大中型城市已经建立了完善的燃气供应体系，在分析燃气短期负荷变化的过程中，也较为全面。
其中，温度是影响燃气负荷变化最主要的因素，燃气负荷变化和日平均温度变化存在显著的反向相关性。
可以以此为着手点，建立燃气短期负荷变化的预测分析模型。
2 城市燃气短期负荷的预测模型及方法2.1 日负荷模型在城市燃气短期负荷预测模型的构建过程中，需要充分考虑燃气负荷变化受热惯性的影响，在根据日平均温度变化预测燃气负荷变化时，加入动态平均温度、有效温度两个指标。
其中，动态平均温度的计算公式为：其中n取3～5，i代表预测目标前一天，Ti为日平均温度。
有效温度的计算公式为：Teff=wT+（1-w）Tn其中w为权重因子，其取值范围为0～1。
通过对某北方城市近三年燃气负荷变化数据及气象数据进行研究，可以建立燃气日负荷、日平均温度、动态平均温度和有效温度之间的关系。
燃气负荷预测
燃气负荷预测1.1燃气负荷预测宜包括下列内容：1各类用气负荷的用气量指标，以及月、日、时用气高峰系数；2燃气年用气量及用气结构；3计算月高峰日用气量、高峰小时用气量、全年平均日用气量以及采暖季日均用气量；4燃气负荷年增长率。
5燃气负荷空间分布。
1.2城镇燃气管道规划设计负荷应按计算月高峰小时用气量确定。
高峰小时用气量应根据所有类型用户在该小时的用气量进行叠加后确定，或通过各类用户用气曲线叠加确定综合高峰系数进行计算。
1.3燃气负荷预测方法的选择宜符合下列规定：1燃气负荷预测方法可采用分类指标法、回归模型法、弹性系数法、平均增长率法、灰色模型法、人工神经网络模型法等；2在城镇燃气工程专项规划阶段，宜采用分类指标法作为负荷预测的主要方法，其他预测方法可以用来比对、校核。
1.4采用分类指标法预测时，宜符合下列规定：1居民生活用气负荷宜根据居民生活用气量指标、城镇规划人口、气化率等进行预测；2商业用气负荷宜采用不同类型用户用气量指标进行预测或按照商业用气与居民生活用气比例进行预测；3工业企业生产用气负荷宜按工业企业生产规模及单位产品用气量指标进行预测也可根据可被燃气替代的燃料用量、利用效率转换预测，或按照工业建筑面积及单位面积用气指标进行预测；4燃气采暖用气负荷、燃气制冷用气负荷宜根据燃气采暖（制冷）方式、供热（冷）量进行预测，或根据单位建筑面积采暖或制冷用气量指标、规划建筑面积等进行预测；5 燃气汽车用气负荷宜根据各类汽车、船舶的用气量指标，以及车船数量和行驶里程进行预测；6燃气冷热电联供系统及燃气发电用气负荷宜根据装机容量、运行时间、热效率、运行规律及相关政策等进行预测。
1.5不可预见用气量可按总用气量的5%以内估算。
城市燃气负荷预测的研究
城市燃气负荷预测的研究城市燃气负荷预测的研究随着城市化进程的加快和人们对生活质量的要求不断提高，城市的燃气需求日益增长。
合理预测城市燃气负荷，在避免能源浪费和满足居民需求之间找到合适的平衡点，成为了许多研究者关注的焦点。
城市燃气负荷预测是指通过分析历史数据和现有信息，利用数学和统计模型，对未来一段时间内城市燃气需求的数量和趋势进行预测的技术。
这种方法不仅能够帮助燃气公司和相关政府部门进行合理的资源调配和规划，还能够促进燃气供应链的优化和能源消费的合理分配。
城市燃气负荷预测的研究可分为多个方面。
首先，对历史数据进行分析是预测模型的基础。
通过对过去几年的燃气需求数据进行分析，找出其中的规律和趋势，可以为未来的预测提供重要依据。
例如，将历史数据分析后发现，城市燃气需求在冬季明显高于夏季，且在工作日比非工作日要大等。
这种周期性规律的发现，可以帮助预测模型更准确地预测未来的燃气负荷。
其次，利用数学和统计模型进行预测是一种常用的方法。
根据历史数据的分析结果，可以选择适合的模型，如回归模型、时间序列模型等，进行预测。
回归模型可以通过研究燃气需求与各种因素（如气温、人口数量、赛事活动等）之间的关系，进行燃气负荷的预测。
时间序列模型则可以通过对时间序列数据进行建模，找出其中的周期性、趋势性和随机性等特点，进而对未来的燃气需求进行预测。
另外，数据挖掘和人工智能技术的应用也为燃气负荷预测提供了新的思路。
通过采集大量的实时数据，如天气数据、人口数据、燃气使用设备的信息等，利用数据挖掘技术分析其与燃气负荷之间的关系，可以建立更为准确的预测模型。
而人工智能技术，如神经网络和遗传算法等，可以进一步提高预测模型的准确性和稳定性，帮助预测人员更好地预测城市燃气负荷。
此外，城市燃气负荷预测研究还需要考虑到城市发展的可持续性。
在预测过程中，需要综合考虑可再生能源的利用、能源消费的减排和能源供需之间的平衡等方面的因素。
只有在可持续发展的基础上进行燃气负荷预测，才能更好地满足城市居民的需求，并为城市的发展提供可靠的能源保障。
对城市燃气短期负荷预测的分析
对城市燃气短期负荷预测的分析城市燃气短期负荷预测是指通过对城市燃气使用情况进行分析，预测未来一段时间内的燃气需求量，以便合理安排燃气供应，保障城市居民生活和工业生产的需求。
燃气短期负荷预测是城市燃气供应管理中的重要环节，准确的预测可以有效避免供需不平衡、保障用气安全、提高能源利用效率。
本文将对城市燃气短期负荷预测进行分析，探讨其在城市能源管理中的重要性和应用前景。
一、城市燃气短期负荷预测的重要性燃气是城市生活和工业生产中不可或缺的能源，其供需平衡直接关系到城市居民的生活质量和工业生产的正常运转。
燃气短期负荷预测的准确性对于保障燃气供应的连续性、稳定性和安全性至关重要。
其重要性主要表现在以下几个方面：1. 确保用气安全：准确的燃气短期负荷预测可以避免燃气供应不足或过剩的情况发生，从而确保城市居民和企业的用气安全。
2. 提高能源利用效率：通过对城市燃气使用情况进行分析，可以更好地合理规划燃气供应，避免能源的浪费和过度消耗，提高能源利用效率。
3. 优化能源供给结构：燃气短期负荷预测还可以为城市能源供给结构的优化提供重要参考，有利于促进清洁能源的应用和推广，实现能源供给的多样化和可持续发展。
城市燃气短期负荷预测需要基于城市燃气使用的实际情况和历史数据，结合相关的数学和统计方法进行分析和建模。
目前，常用的燃气短期负荷预测方法主要包括时间序列分析法、回归分析法、神经网络模型、灰色预测模型等。
这些方法各具特点，可以根据实际情况进行选择和组合使用。
1. 时间序列分析法：时间序列分析是一种基于历史数据的预测方法，通过对历史数据的趋势、季节性和周期性进行分析，建立合适的数学模型进行未来燃气负荷的预测。
该方法适用于对燃气短期负荷变化规律进行分析和预测。
2. 回归分析法：回归分析是一种建立因果关系的数学方法，通过对燃气使用量与相关影响因素的关系进行建模和分析，可以实现对未来燃气负荷的预测。
该方法适用于对燃气使用量的影响因素进行定量分析和预测。
城市燃气负荷预测技术
城市燃气负荷预测技术【摘要】城市燃气负荷预测是一项非常重要的研究课题，准确的负荷预测有利于保障供气需求，提高燃气部门经济效益。
可靠的短期负荷预测对保证管网运行安全，进行管网的优化调度，都具有重要的意义；本文对城市燃气负荷预测技术及其应用做了简要分析。
【关键词】城市燃气负荷预测技术一、引言燃气负荷预测是一项非常重要的研究课题，它不仅是燃气系统调度、实时控制、运行计划和发展规划的前提，更是一个燃气管网调度部门和规划部门所必须具有的基本信息。
提高负荷预测技术水平，有利于燃气系统计划管理，有利于合理安排燃气管网运行方式和机组检修计划，有利于建设规划，有利于系统的经济效益和社会效益。
负荷预测是指在充分考虑一些重要的系统运行特性、增容决策、自然条件与社会影响的条件下，研究或利用一套系统地处理过去与未来负荷的数学方法，在满足一定精度要求下，决定未来某特定时刻的负荷数值。
负荷预测包括两个方面的含义：一是对未来需求量的预测，二是对未来用气量的预测。
燃气负荷预测就是根据历史燃气负荷值，在满足一定精度的情况下决定未来某特定时刻的负荷值。
负荷预测研究早在20世纪50、60年代就开始了，但直到20世纪80年代，这一课题开始得到发展。
随着计算机技术的迅速发展，负荷预测的速度和精度也逐渐提高。
用于城市燃气负荷预测的方法很多，常用的有：时间序列法、灰色理论预测法、回归分析法、专家系统法、神经网络法等。
二、燃气负荷预测方法及模型1、回归分析预测法回归分析预测方法是一种应用广泛、理论性较强的定量预测方法。
它的基本思路是根据历史数据及一些影响负荷变化的外来因素来推断将来时刻的负荷值。
回归分析预测方法不仅方法简单，而且预测速度快；它能够研究预测对象与相关因素的相互关系，研究预测对象变化的实质原因，结果比较可靠，外推性好，对于历史上未出现的情况有较好的预测性；它还能给出预测结果的置信区间和置信度，使得预测结果完整、客观。
但它也存在一定的缺陷，即认为每一个实际数据对预测对象的影响程度相同；对数据的要求较高，特别是在历史数据残缺或存在较大误差的情况下，预测效果较差；计算工作量较大，出现新数据时，要重新估计回归方程和进行相关分析；主、次要因素的选取在实际建模时较难把握，并且无法比较详细地考虑各种影响负荷的因素。
燃气规划用气量的预测方法
燃气规划用气量的预测方法
燃气规划用气量的预测方法是指根据历史数据和相关因素，综合分析后预测未来某一时段燃气用气量的方法。
常见的预测方法有多元线性回归分析、趋势分析法、对数函数模型、单位根检验、季节性分析、指数平滑法等。
（1）多元线性回归分析：多元线性回归分析是通过建立用气量与影响因素之间的线性关系，从而预测用气量的方法。
（2）趋势分析法：可以根据历史资料中用气量的变化情况，采用线性或非线性的方法，对用气量的趋势进行预测。
（3）对数函数模型：将用气量与影响因素之间的关系用对数函数形式表示，运用多元线性回归分析法，确定其参数，从而预测用气量。
（4）单位根检验：单位根检验是检验用气量序列是否具有随机性的方法，如果用气量序列的单位根检验结果显示不具有随机性，则可以使用ARIMA模型预测用气量。
（5）季节性分析：根据历史用气量数据，采用季节性分析法，分析每个季节用气量的特点，从而预测未来每个季节的用气量。
（6）指数平滑法：根据历史用气量数据，采用指数平滑法，对用气量进行处理，根据处理后的结果，预测未来某一时段的用气量。
对城市燃气短期负荷预测的分析
对城市燃气短期负荷预测的分析随着城市的不断发展和人口的逐渐增加，城市燃气的需求也越来越大。
如何准确地预测城市燃气的需求，对于城市燃气公司的运营和管理具有重要意义，因此燃气短期负荷预测是一项非常关键的工作。
燃气短期负荷预测的基本流程是：首先收集相关数据，包括历史数据、天气数据等。
然后通过分析和处理这些数据，建立预测模型，最后利用模型进行短期负荷预测。
在数据收集方面，可以利用传感器和监测设备采集燃气用量和天气数据等。
历史数据是燃气短期负荷预测的重要基础，包括过去一段时间内的燃气用量和天气情况，通过对历史数据的分析可以得到燃气用量与天气因素之间的相关性。
在数据分析方面，需要借助一些统计学方法和数据挖掘技术，例如时间序列分析、回归分析、灰色预测等。
时间序列分析是一种经典的方法，它可以分析历史数据中的周期性和趋势性，并且可以利用历史数据预测未来的燃气负荷。
回归分析是一种常用的预测方法，它可以通过建立燃气用量与天气变量之间的数学模型，进行预测。
灰色预测是一种新兴的方法，它可以补充经典的时间序列方法和统计学方法的不足之处，提高预测的准确性和可靠性。
在模型建立方面，需要根据数据分析的结果建立合适的数学模型。
模型可以是传统的数学模型，也可以是一些新兴的模型，例如神经网络模型、支持向量机模型等。
神经网络模型模拟了人的神经系统的处理过程，它可以自适应地学习和调整模型参数，从而提高预测的精度和可靠性。
支持向量机模型则是一种基于统计学习的方法，它可以在非线性分类和回归问题上进行有效处理，具有较高的精度和泛化能力。
在预测方面，可以利用建立好的模型进行燃气短期负荷预测。
预测结果不仅可以为燃气公司提供重要的决策支持，还可以为用户提供方便的服务，例如用户可以预约添加燃气，以避免燃气短缺。
综上所述，城市燃气短期负荷预测是一项复杂的工作，需要集成多种技术和方法。
通过科学合理的燃气短期负荷预测，可以为燃气公司提供重要的决策支持，并为城市居民提供方便的服务。
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基于回归分析的燃气负荷预测
X
刘 红,邹艳双
(佛山市南海燃气发展有限公司,广东佛山 528200)
摘 要:燃气负荷预测是实现燃气管网现代化、智能化管理的重要手段,是合理利用天然气的关键之所在。
建立在回归分析基础上的负荷预测建立在统计学基础上,具有建模简单、直观明了、理解简单的优点。
尽管回归分析对历史数据有一定的依赖性,精确度不如神经网络等模型。
但是作为对数据的模糊预测,结果可以满足预测要求,具有较高的参考价值。
关键词:燃气负荷;回归分析;神经网络
中图分类号:T U 996.3 文献标识码:A 文章编号:1006—7981(2012)04—0039—02 随着“西气东输”战略的逐步实施,我国天然气工业进入了迅速发展的阶段。
随着燃气事业的发展和供气区域的扩大,燃气负荷预测问题显得尤为重要。
城市燃气负荷是制定城市燃气建设规划、确定燃气生产维修计划以及燃气输配科学调度的重要依据。
对于燃气负荷变化规律,国内外都对其做了系统的研究,不同的燃气负荷预测模型也不断涌现,并逐步得到完善。
针对燃气负荷的变化规律,选取适当的模型对其进行预测,从而达到科学指导未来的生产计划对燃气行业发展具有重要意义。
1 燃气负荷
1.1 燃气负荷定义与分类
负荷是一种很广泛的概念。
燃气系统终端用户对燃气的需用气量形成燃气系统最基本的负荷,即燃气用气负荷,简称燃气负荷。
可见,用户对燃气的需求量具有随时间变化的形态。
从燃气工程技术系统角度,可以将终端用户对燃气一个时间段内的需用量以及用气量随时间目前对燃气负荷的分类方法有很多,主要有按累计时间分类和按用户类型分类两种。
按累计时间分为:年用气量、月用气量、日用气量、小时用气量等。
按用户类型分为:居民生活用气负荷、商业及公共建筑用气负荷、工业企业生产用气负荷、采暖通风和空调用气负荷、燃气汽车用气负荷等。
1.2 燃气负荷的特点
从燃气负荷的定义和分类可以看出,燃气负荷是由为数众多的各类用户用气所构成,它是动态的,这是最一般的特性。
在城市燃气系统中,有各种各样的用户,它们对用气的要求彼此不一定相关,负荷的变动具有随机性,但因大部分城市的用气目的和用
户类型相似,而显现出燃气负荷的一般特性:时序性、时变性、随机性、分散性、周期性、非线性、突然性。
2 燃气负荷预测常用方法
针对燃气负荷周期性、随机性、非线性、时变性等特点,利用建立在负荷特点分析之上的预测模型对未来燃气负荷进行合理的预测是至关重要的。
目前,用于城市燃气负荷预测的模型有很多,主要有回归分析模型,灰色理论模型,人工神经网络模型等,每种方法都有各自的预测精度、适用范围,在实际使用时根据具体情况进行选择。
主要的预测方法如表1所示:
表1
常用燃气负荷预测方法
预测目标
可采用的模型输入变量选取输出变量选取
短期日负荷
时间序列法、回归分
析法、指数平滑法、灰色模型法、小波分析法
温度、降雨量、降雪量、风速、湿度、历史负荷等等
日负荷时负荷
中期负荷
时间序列法、回归分
析法、指数平滑法、灰色模型法、马尔科夫法
社会生活总体水平、历史年负荷、燃气价格、新发展户数等年负荷长期负荷类比法、专家估算
法、德尔菲法、成长曲线法、马尔科夫法
历史年负荷、经济发展不平、新户发展数、国家能源政策
年负荷 考虑到燃气负荷的随机性与分布的规律性,以
及算法的实现的难易程度和对预测精度的需求,这里采用回归分析方法对燃气负荷进行预测。
3 回归分析燃气负荷预测的原理与实现3.1 燃气负荷预测原理
通常情况下燃气负荷与多个变量有关,比如温度、湿度、风速等等。
这就决定了特定时间的燃气负荷是多方面因素共同作用的结果。
在实际建模时,选取对燃气负荷影响较大的因素进行建模。
燃气负荷
39
2012年第4期 内蒙古石油化工
X
收稿日期作者简介刘红(3),男,汉族,助理工程师,学士学位,主要研究方向城市燃气。
:2012-01-12
:198-:
预测的多维回归模型如(1)式所示:
y d=b d0+b d1x1+b d2x2+…+b d m x m(1)
式中x0,x1,x2,…,x m是影响负荷变化的各个因素,b d0,b d1,b d2,…,b d m是回归系数的最小二乘估计,y d 是预测值。
b d0,b d1,b d2,…,b d m的求取由最小二乘思想得到,简述如下:
Q(b0,b1,b2,…,b m)=2(y0-b0-b1x i1-b2x i2-…-b m x im)2(2)
求(2)式中5Q
5b0
、
5Q
5b j
(j=1,2,…,m)并令其等于
零,再稍为整理即得如下的正规方程组,如(3)式所示:
把,,,…,带入=y x x……-b d m x d m中得到b d0。
最终得到m元线性回归方程: y d=b d0+b d1x1+b d2x2+…+b d m x m
3.2 燃气负荷预测实例
某城市某日的燃气负荷值曲线如图1所示
:
图1 某城市某日燃气负荷值曲线
这里选取比较关心的两个变量(温度、湿度)作为回归分析的变参来建立回归分析模型,通过上面阐述的最小二乘法原理求解方程,完成回归分析的燃气负荷预测,预测结果与历史数据的比较如图2所示:
图2 历史数据与预测值得结果比较
4 结论
本文从目前燃气行业的实际情况出发,针对燃气负荷的特点,对燃气负荷的相关数据进行了分析,选取对燃气负荷影响较大的参数建立回归分析模型,并对燃气负荷进行了回归分析预测,对燃气的日常供应、调度提供了指导性意见。
针对燃气负荷影响因素复杂多变的特性以及对预测精度的不同需求,采取负荷的分段回归预测、神经网络预测、多种预测方法相结合的方式会取得更为满意的结果。
这也是目前燃气负荷预测的发展方向。
[参考文献]
[1] 严铭卿,廉乐明.天然气输配工程.北京:中国
建筑工业出版社,2005.
[2] 厉戌吟.城市燃气负荷预测技术.上海燃气市
北销售有限公司,2003.
[3] 焦文玲,谭羽非.燃气负荷及其研究进展.煤气
与热力,2002.
[] 肖久明城市燃气负荷的特点与预测模型的特征煤气与热气,5
[5] 喻兵,宋鼎等城市燃气负荷预测数据库系统
的设计煤气与热气,6
40内蒙古石油化工 2012年第4期
b d0b d1b d2b d m b d0--b d1-1-b d2d2-4.
.200.
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