燃气负荷

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基于L1-SSA-SVM模型的城镇燃气短期负荷预测
《区域供热》2024年第6期150-158,共9页肖荣鸽 夏海平 李雨泽 刘鸿嘉 张青松 
精准及时的燃气负荷预测对于充分调配燃气资源,保障居民用气问题是十分重要的,然而燃气负荷本身具有非线性的特点,故想要建成固定模拟机理十分困难。为了找到更加精准的燃气负荷预测模型,提出了一种利用L1(Least absolute shrinkage and...
关键词：燃气负荷预测 麻雀搜索算法 L1范数特征选择 支持向量机模型 
大数据在燃气工程负荷预测及运行调度中的应用
《房地产导刊》2024年第11期152-154,共3页吴德成 
本文针对燃气负荷预测、运行调度优化和管道安全评价等问题,提出了一系列创新方法。首先介绍了基于机器学习和深度学习的先进燃气负荷预测模型,如支持向量机、随机森林、长短期记忆网络等,并通过实例验证了它们的优越性能。其次,构建了...
关键词：大数据 燃气负荷预测 运行调度优化 
城市燃气负荷影响因素及预测方法分析
《中国科技投资》2024年第13期50-52,共3页张清阳 
随着我国西部地区天然气资源开发工作的不断推进,城市燃气供应效率得到了显著提升。特别是在城市燃气企业实现市场化运作后,燃气负荷短期预测工作变得越来越重要。准确预测城市燃气在短时间内的动态变化,不仅对维持整个城市供热系统的...
关键词：燃气负荷预测 影响因素 数据关联分析 预测方法 
多维注意力机制改进燃气负荷预测被引量：1
《计算机系统应用》2024年第1期185-191,共7页曹辰光 徐晓钟 
上海市科委项目(115105024)。
燃气负荷预测是一项让城市安全经济地调配燃气的重要的工作.目前,基于注意力机制的Seq2Seq模型越来越多地应用于燃气数据预测,是一种有效的燃气负荷预测方法.然而,针对燃气负荷数据这种突变频率高、幅度大的特点,一般基于注意力机制的Se...
关键词：燃气负荷预测 注意力机制 Seq2Seq 
燃气负荷预测技术综述被引量：2
《上海煤气》2023年第4期16-19,共4页郝现英 陈志光 王建林 雷行 
天然气的应用和发展对我国实现“双碳”目标意义重大。随着我国燃气市场规模的扩大,燃气供需变化越来越复杂,燃气负荷预测技术持续受到关注。系统介绍燃气负荷预测方法中常用的数理统计预测法、人工智能预测法及组合预测法,总结燃气负...
关键词：天然气 燃气负荷预测 数理统计预测法 人工智能预测法 组合预测法 负荷预测软件 
基于遗传算法优化神经网络的燃气日负荷预测研究被引量：2
《城市燃气》2023年第4期1-8,共8页赵丹铭 
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...
关键词：燃气负荷预测 人工神经网络 遗传算法 天然气用户 
基于IPSO算法优化GRU神经网络的燃气负荷预测被引量：7
《传感器与微系统》2023年第2期126-129,共4页海文龙 王亚慧 王怀秀 
国家重点研发计划支撑项目(2018YFC0807806)。
燃气负荷具有非平稳性、非线性等特点,机理建模困难。为寻求更准确的燃气负荷预测方法,提出一种基于改进粒子群(IPSO)算法优化门控循环单元(GRU)的燃气负荷预测模型。首先,确定了模型的结构与输入变量;然后,针对长短期记忆(LSTM)神经网...
关键词：燃气负荷预测 粒子群优化算法 长短期记忆神经网络 非线性惯性权重 门控循环单元 
三支残差修正的燃气负荷预测被引量：2
《计算机工程与应用》2022年第22期291-296,共6页王兵 吴思琪 方宇 
南充市市校科技战略合作项目(18SXHZ0052);西南石油大学研究生全英文课程建设项目(2020QY04)。
燃气负荷的准确预测对于燃气调度、规划燃气使用有着重要的意义。单一的预测模型在燃气负荷预测中不能取得很好的预测效果,故基于燃气负荷数据的特点设计了一种三支残差修正的燃气负荷组合预测模型。首先基于燃气负荷数据特点,采用鲁棒...
关键词：燃气负荷预测 三支决策 时序预测 ARIMA LightGBM 鲁棒局部加权回归 
燃气负荷预测发展现状及对比研究被引量：1
《城市燃气》2022年第9期5-9,共5页王玲玲 张惠丽 
作为一种低碳、清洁、灵活的能源,燃气的开发利用对于我国实现双碳目标起着关键性作用,而精准的燃气负荷预测可以保证管网系统的投资效益以及整个城市管网的优化运行,因此负荷预测对燃气行业有着重要的意义。通过阅读国内外文献,围绕传...
关键词：燃气 负荷预测模型 传统预测 智能预测 对比分析 
北方农村燃气日负荷预测的BP神经网络优化
《煤气与热力》2022年第8期1-8,共8页徐鹏 杜景勃 张飞龙 刘伟 
2022年度北京建筑大学研究生创新项目(PG2022055);内蒙古自治区科技重大专项(2021ZD0038)。
在调研部分农村地区煤改气居民用户实际用气情况的基础上,建立了一种基于小波阈值去噪和采用遗传算法优化BP神经网络的短期燃气负荷预测模型(称为GA-BP神经网络预测模型)。以华北地区农村煤改气居民用户作为研究对象,对974户管道天然气...
关键词：燃气负荷预测 短期预测 小波阈值去噪 遗传算法 BP神经网络 
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