天然气调峰负荷预测模型研究

摘要

针对城市天然气时调峰量难确定及调峰方式难选择的问题,以某市实际运行天然气日负荷时间序列为研究对象,提出了一种基于改进EMD(经验模态分解)-ESN(回声状态网络)-岭回归的天然气时调峰量预测模型,确定时调峰量后进行调峰方式选择.首先,基于最小平方相关的改进EMD对重构相空间的时间序列进行分解,对分解出来的各IMF(本征模函数)及RESIDUE(趋势项)进行相关性分析,显著相关分量作为改进ESN 的输入;其次,利用ESN-岭回归正则化的方法对输出权值进行求解,并预测2015年的每日用气量,求出年用气量,平均日用气量,根据月高峰系数和日高峰系数确定时调峰量,进行调峰方式选择;最后以某市实际天然气日负荷进行预测研究,并与LS-SVM(最小二乘支持向量机)和自组织特征映射网络-多层感知器网络组合预测模型进行对比分析.仿真结果表明:本文提出的预测模型预测精度高于上述两种预测模型,计算出该市2015年年用气量为19000×104m3/a,平均日用气量为52.055×104m3/d,时调峰量为22.904×104m3/h,高压管道末端储气量为5.028×104m3,需要LNG储气量为17.876×104m3,需建设2座150m3的储罐.该文的计算过程及结果可推广到其它同类规模城市时调峰量的确定和调峰方式选择上.