基于遗传算法优化神经网络的燃气日负荷预测研究  

Genetic Algorithm Optimization of Neural Network Daily Gas Load Prediction

作　　者：赵丹铭 Zhao Danming

机构地区：[1]上海天然气管网有限公司

出　　处：《城市燃气》2023年第4期1-8,共8页Urban Gas

摘　　要：燃气负荷预测能够为管网调度运行工作提供指导,进而提高管网运行的安全性和天然气供应的可靠性,是燃气企业实现科学调度和精细管理的重要手段。但由于燃气负荷受到气温、节假日、经济等多因素的影响,仅通过建立线性关系式难以达到预测所需的精度,需要借助智能算法搭建负荷预测模型。本文基于遗传算法优化人工神经网络搭建燃气负荷预测模型,通过遗传算法确定了人工神经网络的结构、优化了初始权值和阈值,并收集了实际用户的燃气负荷作为样本用于训练模型和测试精度,结果表示该模型能够较好的满足燃气负荷预测需求。

关 键 词：燃气负荷预测 人工神经网络 遗传算法 天然气用户 

分 类 号：TP18[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TU996.3[自动化与计算机技术—控制科学与工程]