基于EMD-PSR-LSSVM的城市燃气管网短期负荷预测

被引：21

作者：

龚承柱 ^{[1
]}

李兰兰 ^{[2
]}

杨娟 ^{[1
]}

诸克军 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国地质大学(武汉)经济管理学院

[2] 合肥工业大学管理学院

来源：

系统工程理论与实践 | 2014年 / 11期

关键词：

燃气管网; 短期负荷预测; 经验模态分解; 相空间重构; 最小二乘支持向量机;

D O I：

暂无

中图分类号：

TU996 [城市燃气供应];

学科分类号：

081404 ;

摘要：

城市燃气管网短期负荷预测对燃气调度系统的安全与稳定具有重要意义。为了提高城市燃气管网短期负荷预测精度,建立了基于经验模态分解(EMD)-相空间重构(PSR)-最小二乘支持向量机(LSSVM)的组合预测模型,首先,运用EMD算法把原始非线性时间序列分解为互不耦合的模态分量,并采用PSR算法确定LSSVM建模中各个分量的输入输出结构;其次,运用PSO算法对LSSVM建模中的参数进行优化,使用训练好的LSSVM模型对各个IMF分量进行回归预测;最后运用该组合模型对郑州市燃气管网负荷进行短期预测。结果表明:与LSSVM回归预测和BP神经网络预测模型相比,本文提出的组合模型的预测精度更高,是一种更为有效的城市燃气管网短期负荷预测方法。

引用

页码：3001 / 3008

页数：8

共 18 条

[1] 基于小波分析的股市波动的多重分形辨识 [J].

罗世华 ;

周斌 ;

李颖 .

系统工程理论与实践, 2012, 32 (11) :2381-2386

[2] 基于经验模态分解的房价周期波动实证分析 [J].

阮连法 ;

包洪洁 .

中国管理科学, 2012, 20 (03) :41-46

[3] 基于小波分析与支持向量机的风速预测 [J].

周松林 ;

茆美琴 ;

苏建徽 .

太阳能学报, 2012, 33 (03) :452-456

[4] 天然气工业用户峰谷分时定价多目标优化模型 [J].

诸克军 ;

李兰兰 ;

龚承柱 .

北京理工大学学报(社会科学版), 2012, 14 (01) :9-14

[5] 基于经验模态分解和支持向量机的短期风电功率组合预测模型 [J].

叶林 ;

刘鹏 .

中国电机工程学报, 2011, 31 (31) :102-108

[6] 经验模式分解算法的分析及应用 [J].

谢启伟 ;

轩波 ;

李建平 ;

韩华 .

系统工程理论与实践, 2009, (11) :168-176

[7]

Multi-agent simulation of the time-of-use pricing policy in an urban natural gas pipeline network: A case study of Zhengzhou[J] . Lanlan Li,Chengzhu Gong,Deyun Wang,Kejun Zhu.Energy . 2013

[8]

Streamflow forecasting by SVM with quantum behaved particle swarm optimization[J] . Sudheer Ch,Nitin Anand,B.K. Panigrahi,Shashi Mathur.Neurocomputing . 2013

[9]

Combining day-ahead forecasts for British electricity prices[J] . Silvano Bordignon,Derek W. Bunn,Francesco Lisi,Fany Nan.Energy Economics . 2013

[10]

Forecasting for demand response in smart grids: An analysis on use of anthropologic and structural data and short term multiple loads forecasting[J] . Fahad Javed,Naveed Arshad,Fredrik Wallin,Iana Vassileva,Erik Dahlquist.Applied Energy . 2012

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