專利名稱：城市燃?xì)馊肇?fù)荷預(yù)測方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種城市燃?xì)馊肇?fù)荷預(yù)測方法，特別是涉及一種基于回歸統(tǒng)計分析和氣象參 數(shù)校正的組合預(yù)測方法，進(jìn)行城巿燃?xì)馊肇?fù)荷預(yù)測。
背景技術(shù)：
隨著我國燃?xì)馐聵I(yè)的發(fā)展和用氣量的增加，許多城市面臨著管網(wǎng)規(guī)劃、氣源轉(zhuǎn)換或者供 氣規(guī)模擴(kuò)大等問題，用氣不均勻性的問題越來越突出，燃?xì)獾恼{(diào)峰與儲氣問題己經(jīng)變成一個各個城市共同 面臨的、棘手的、急需解決的問題。城市燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測在燃?xì)廨斉湎到y(tǒng)的規(guī)劃設(shè)計、經(jīng)營管理、運(yùn)營調(diào)度 等方面都有著極其重要的作用，對燃?xì)夤?yīng)系統(tǒng)經(jīng)濟(jì)、安全、"T靠的運(yùn)行具有非常重要的意義，是輸配管 網(wǎng)調(diào)度部門和規(guī)劃設(shè)計部門必須具有的基本信息之一。
現(xiàn)有的燃?xì)馊肇?fù)荷動態(tài)預(yù)測方法可分為兩種模式 一種是基于約束外推的時間序列型預(yù)測，另一種是 基于模型模擬的因果關(guān)系型預(yù)測。上述兩種預(yù)測模式雖然能擬合歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行短期小范圍的負(fù)荷預(yù)測，但
并不能很好的推廣應(yīng)用，因而其實際工程應(yīng)用結(jié)果并不理想
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明解決所述技術(shù)問題可以通過采用以下技術(shù)方案來實現(xiàn)
提出一種城市燃?xì)馊肇?fù)荷預(yù)測方法，處理城市燃?xì)鈿v史記錄數(shù)據(jù)和與之相關(guān)的氣象信息，通過建立城 市燃?xì)馊招枨罅磕M的組合數(shù)學(xué)模型，得到未來負(fù)荷預(yù)測時間范圍內(nèi)的城市燃?xì)庳?fù)荷逐日預(yù)測數(shù)據(jù)。
該方法采用了基于因果關(guān)系和時間序列雙重預(yù)測模式的組合預(yù)測方法，關(guān)鍵參數(shù)通過對歷史用氣量及 氣象數(shù)據(jù)的回歸統(tǒng)計分析及自適應(yīng)運(yùn)算獲得。
所述的燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測方法，具體包括以下步驟
1. 考慮當(dāng)?shù)貙嶋H情況，通過對城市用氣特性的分析，以及用氣量數(shù)據(jù)與氣象歷史數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析 及主成分選取，確定用于最終預(yù)測方法的相關(guān)自變量，如星期類型、節(jié)假日類型、預(yù)測日溫度(濕度)等。
2. 采用自適應(yīng)算法計算星期類型和節(jié)假日對日用氣量的影響因子，建立映射關(guān)系庫。
3. 建立回歸分析數(shù)學(xué)模型，根據(jù)設(shè)定的最優(yōu)建模區(qū)間對相應(yīng)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑修正及相應(yīng)的趨勢補(bǔ) 償預(yù)處理，組成自變量輸入序列，采用最小二乘法進(jìn)行多元回歸方程的參數(shù)辨識并對計算結(jié)果進(jìn)行假設(shè)檢 驗，應(yīng)用該模型根據(jù)已知?dú)庀?、?jié)假日等預(yù)測日信息對未來日用氣量進(jìn)行預(yù)測。以前一日用氣量、日平均 氣溫、日照小時數(shù)作為選定自變量為例，計算公式如(1)所示
& = (flS。 + 6" + C7J +力A A ( 1)
式中
&、 & 一預(yù)測日、前一日用氣量，Nm3;
々 一 預(yù)測曰平均氣溫，'C; 5 —預(yù)測日日照時數(shù)，h;
A、 A 一預(yù)測曰節(jié)假曰、星期類型系數(shù)； fl、 b、 c、 d—回歸方程參數(shù)估計值。
4. 建立氣象校正數(shù)學(xué)模型，根據(jù)對日用氣量對氣象參數(shù)的相應(yīng)規(guī)律確定相應(yīng)的多區(qū)間分布自適應(yīng)修
正系數(shù)，利用該模型根據(jù)已知?dú)庀?、?jié)假日等預(yù)測日信息對未來日用氣量進(jìn)行預(yù)測。以日平均氣溫作為選
定氣象參數(shù)為例，計算公式如(2)所示
&, + (卜,。)〗^~ (2)
式中
S、 & —預(yù)測日、前一日用氣量，Nm3;
f、 ^ 一預(yù)測日、前一日平均氣溫，'C;A、 A。 一預(yù)測曰、前一曰節(jié)假曰系數(shù)
A、 A。 一預(yù)測日、前一日星期類，系數(shù)； " 一溫度修正系數(shù)。
5.在步驟3所述冋歸分析數(shù)學(xué)模型和步驟4所述氣象校正數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上，建立起i')適應(yīng)變權(quán)重 的最優(yōu)加權(quán)組合預(yù)測模型，對前述兩個模型所產(chǎn)生的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行優(yōu)化組合，得到最優(yōu)預(yù)測結(jié)果。組合權(quán) 數(shù)采用移動樣本計算，計算公式為
f=l f=l f=l
式中，~、 ^,分別為第一、二種方法在第/期的預(yù)測誤差
"為預(yù)測日前的計算期數(shù)。
lX2-E仏
,=1
(=1
本發(fā)明以城市燃?xì)庥昧磕M模型為基礎(chǔ)，給出適合的城市燃?xì)馊肇?fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)。與現(xiàn)有技術(shù)相比較，
本發(fā)明具有以下技術(shù)效果
(1) 兼顧多個城市燃?xì)庳?fù)荷變化規(guī)律，負(fù)荷預(yù)測方法靈活性強(qiáng)。通過對多所城市負(fù)荷變化規(guī)律的研 究，總結(jié)城市間燃?xì)馊肇?fù)荷的共同點(diǎn)，依靠改變建模數(shù)據(jù)輸入類別以及數(shù)學(xué)模型參數(shù)的自適應(yīng)算法，使預(yù) 測方法兼顧性強(qiáng)。
(2) 采用組合數(shù)學(xué)模型預(yù)測，負(fù)荷預(yù)測方法實用性強(qiáng)。
(3) 兼顧整個模型的方法機(jī)理和歷史數(shù)據(jù)的擬合，負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)可信度高。通過對預(yù)測結(jié)果的跟蹤，
對不同預(yù)測模型的預(yù)測結(jié)果進(jìn)行加權(quán)組合，提高了預(yù)測結(jié)果的有效性。
(4) 應(yīng)用范圍廣泛。本發(fā)明可廣泛應(yīng)用于各城市燃?xì)庹{(diào)度及控制方案及決策。
具體實施方式
城市燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測方法的實現(xiàn)原理是基于回歸統(tǒng)計分析和氣象參數(shù)校正對城市燃?xì)?曰負(fù)荷進(jìn)行組合預(yù)測，其基本思想是根據(jù)用氣量、氣象等歷史數(shù)據(jù)，尋求城市燃?xì)馊肇?fù)荷與氣象、節(jié)假曰、 星期類型等各種相關(guān)因素之間的內(nèi)在聯(lián)系，從而對未來的用氣負(fù)荷進(jìn)行科學(xué)預(yù)測。該方法充分發(fā)揮了因果 關(guān)系和時間序列兩種預(yù)測模式的各自優(yōu)點(diǎn)，最大限度地利用了相關(guān)經(jīng)驗和已知信息，提高了預(yù)測的準(zhǔn)確性 和可操作性。
本發(fā)明提供的負(fù)荷預(yù)測方法能準(zhǔn)確反應(yīng)城市燃?xì)庳?fù)荷的自身變化規(guī)律及受氣象、預(yù)測日類型等其他相 關(guān)因素影響的機(jī)理，并能自適應(yīng)計算模型參數(shù)，對未來用氣量進(jìn)行科學(xué)合理的預(yù)測。由于燃?xì)庳?fù)荷是城市 燃?xì)饨?jīng)營管理、運(yùn)營調(diào)度等方面的基礎(chǔ)，因此本發(fā)明結(jié)合運(yùn)行優(yōu)化控制將產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)效益和社會效益。
權(quán)利要求
1. 一種城市燃?xì)馊肇?fù)荷預(yù)測方法，其特征在于處理城市燃?xì)鈿v史記錄數(shù)據(jù)和與之相關(guān)的氣象信息，通過建立城市燃?xì)馊招枨罅磕M的組合數(shù)學(xué)模型，得到未來負(fù)荷預(yù)測時間范圍內(nèi)的城市燃?xì)庳?fù)荷逐日預(yù)測數(shù)據(jù)。
2. 如權(quán)利要求1所述的城市燃?xì)馊肇?fù)荷預(yù)測方法，其特征在于采用了基于回歸統(tǒng)計分析和氣象參數(shù)校正 的組合預(yù)測方法，關(guān)鍵參數(shù)通過節(jié)假日/星期類型修正系數(shù)自適應(yīng)計算、多元回歸模刑參數(shù)計算、氣象修正 參數(shù)計算及組合權(quán)值計算算法獲得。
3. 如權(quán)利要求1所述的城市燃?xì)馊肇?fù)荷預(yù)測方法，其特征在于采用了基于因果關(guān)系和時間序列雙重預(yù)測 模式的組合預(yù)測方法，具體包括以下步驟(1) 城市用氣特性分析，用氣量數(shù)據(jù)與氣象歷史數(shù)據(jù)的相關(guān)性分析及主成分選取。(2) 采用自適應(yīng)算法計算星期類型和節(jié)假日對日用氣量的影響因子，建立映射關(guān)系庫。(3) 建立回歸分析數(shù)學(xué)模型，根據(jù)設(shè)定的最優(yōu)建模區(qū)間對相應(yīng)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑修正及相應(yīng)的趨勢補(bǔ)償 預(yù)處理，組成自變量輸入序列，采用最小二乘法進(jìn)行多元回歸方程的參數(shù)辨識并對計算結(jié)果進(jìn)行假設(shè)檢驗， 應(yīng)用該模型根據(jù)已知?dú)庀蟆⒐?jié)假日等預(yù)測日信息對未來日用氣量進(jìn)行預(yù)測。(4) 建立氣象校正數(shù)學(xué)模型，根據(jù)對日用氣量對氣象參數(shù)的相應(yīng)規(guī)律確定相應(yīng)的多區(qū)間分布自適應(yīng)修正系數(shù)，利用該模型根據(jù)已知?dú)庀?、?jié)假日等預(yù)測日信息對未來日用氣量進(jìn)行預(yù)測。
4. 如權(quán)利要求3所述的城市燃?xì)馊肇?fù)荷預(yù)測方法，其特征在于所述采集的城市燃?xì)鈿v史記錄數(shù)據(jù)包括城市燃?xì)馊沼脷饬?、該日的?jié)假日及星期類型。
5. 如權(quán)利要求3所述的城市燃?xì)馊肇?fù)荷預(yù)測方法，其特征在于所述采集的歷史記錄數(shù)據(jù)中的氣象數(shù)據(jù)包括日平均溫度、日平均濕度、日照小時數(shù)。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種城市燃?xì)馊肇?fù)荷預(yù)測方法，包括處理城市燃?xì)鈿v史記錄數(shù)據(jù)和與之相關(guān)的氣象信息、節(jié)假日信息、星期信息，通過建立城市燃?xì)馊招枨罅磕M的組合數(shù)學(xué)模型，得到未來負(fù)荷預(yù)測時間范圍內(nèi)的城市燃?xì)庳?fù)荷逐日預(yù)測數(shù)據(jù)。本發(fā)明具有以下技術(shù)效果(1)兼顧多個城市燃?xì)庳?fù)荷變化規(guī)律，負(fù)荷預(yù)測方法靈活性強(qiáng)。(2)采用組合數(shù)學(xué)模型預(yù)測，負(fù)荷預(yù)測方法實用性強(qiáng)。(3)兼顧整個模型的方法機(jī)理和歷史數(shù)據(jù)的擬合，負(fù)荷預(yù)測數(shù)據(jù)可信度高。(4)應(yīng)用范圍廣泛。本發(fā)明可廣泛應(yīng)用于各城市燃?xì)庹{(diào)度及控制方案及決策。
文檔編號G06Q10/00GK101482941SQ20081000094
公開日2009年7月15日 申請日期2008年1月9日 優(yōu)先權(quán)日2008年1月9日
發(fā)明者周偉國, 張中秀, 楊俊杰, 梁金鳳, 王書淼, 鑄 高 申請人:新奧(廊坊)燃?xì)饧夹g(shù)研究發(fā)展有限公司