基于Haar小波变换和ARIMA-RBF的天然气时负荷预测

【摘要】：针对天然气时负荷预测问题,提出了一种基于Haar小波变换和ARIMA-RBF的天然气时负荷组合预测模型。首先,对天然气时负荷数据样本时间序列进行小波分解,采用Mallat快速算法,母小波为Haar小波,对分解出来的高频分量进行ARIMA预测,低频分量进行RBF预测;其次,对高频分量预测结果和低频分量预测结果进行Haar小波重构;最后,以某市实际采集的天然气时负荷为例进行研究,并与自组织特征映射(Self-organizing Feature Map,SOFM)网络和多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)网络(SOFM+MLP)组合预测模型进行对比分析。结果表明,组合预测模型较SOFM+MLP预测模型的MAPE值指标高出2.593 2%,预测精度显著提高,为实际工程的在线应用提供了有益参考。 【作者单位】： 中国石油大学(华东)储运与建筑工程学院;辽宁石油化工大学石油天然气工程学院;华润(南京)市政设计有限公司;
【关键词】： 天然气时负荷 Haar小波变换 ARIMA RBF 预测
【基金】：中国石油集团公司重点研究项目资助(KY2011-13)
【分类号】：TE82
【正文快照】： 随着我国天然气工业的快速发展,燃气公司现采用市场化运作方式。负荷预测作为燃气公司组成的重要部分,受到越来越多重视,燃气负荷的准确预测已经成为规划部门和城市输配管网调度部门的一项重要课题,它是燃气系统运行交换、实时控制、调度和发展规划的前提,尤其是时负荷预测,其

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