靖西天然气管道负荷预测研究

摘要

从目前能源消费发展趋势来看，作为一种环境友好型能源，天然气必将占据未来能源消费的主导地位。面对不断快速发展的天然气产业，天然气管道事业必将迎来新的机遇与挑战，然而天然气管网的规划运营管理，都必须依赖于准确的负荷预测，特别是在天然气供气系统上游与下游之间签订“照付不议合同”的前提下，用气负荷或需求量的中长期预测就显得尤为重要，它涉及到供气系统的安全性、可靠性和天然气公司的经济效益等诸多方面的因素，因此，天然气负荷预测对提高供气系统管理水平、保证安全平稳供气、提高供气系统的经济性均有着十分重要的意义。
　　本文在综述燃气负荷预测研究现状和对靖西管道天然气用气规律及负荷影响因素分析的基础上，针对天然气年度需求负荷的特点，根据指数平滑预测法、灰色预测法和神经网络预测法的理论和特点，分别建立二次指数平滑模型、灰色预测的GM（1，1）模型和BP神经网络模型，预测2011年—2015年靖西管道天然气消费需求状况；在指数平滑模型、灰色GM（1，1）模型和BP神经网络模型的基础上，通过熵值法和误差平方和最小的权重计算方法，构建非最优和最优组合预测模型，预测2011年—2015年靖西管道天然气消费需求状况。结果显示，组合预测模型预测误差最低，完全满足工程实际应用的精度要求。
　　在年度负荷预测的基础上，根据月度预测的特点，构建基于BP神经网络的靖西天然气管道月度负荷预测模型，借助强大的MATLAB神经网络工具箱完成模型的预测计算。结果表明，该模型具有良好的预测精度和稳定性，在天然气月度负荷预测中有较好的应用前景。

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第一章 绪论

1.1 课题研究背景与意义

1.2 负荷预测及研究现状综述

1.3 本问题的提出及主要研究内容

1.4 本文创新点

第二章 靖西天然气管道负荷规律及影响因素分析

2.1 靖西输气管道概况

2.2 靖西输气管道用气现状分析

2.3 靖西输气管道年度负荷影响因素分析

2.4 本章小结

第三章 基于指数平滑模型的靖西天然气管道负荷预测

3.1 指数平滑预测的基本原理

3.2 指数平滑预测模型

3.3 指数平滑模型预测计算及结果

3.4 本章小结

第四章 基于灰色模型的靖西天然气管道负荷预测

4.1 灰色预测法的基本原理

4.2 灰色 GM（1，1）模型

4.3 灰色 GM（1，1）模型检验

4.4 灰色 GM（1，1）模型预测计算及结果

4.5 本章小结

第五章 基于神经网络模型的靖西天然气管道负荷预测

5.1 神经网络的基本原理

5.2 BP 神经网络的模型和学习算法

5.3 BP 神经网络的设计[28]、[29]、[30]

5.4 MATLAB 神经网络工具箱

5.5 BP 神经网络模型预测计算及结果

5.6 本章小结

第六章 靖西天然气管道负荷组合预测

6.1 组合预测法的基本原理[38]

6.2 组合预测模型

6.3 组合模型中权重的确定

6.4 预测模型效果评价

6.5 组合模型预测计算及结果

6.6 本章小结

第七章 靖西天然气管道月度负荷预测

7.1 月度负荷预测的特点

7.2 月度预测预测的方法[44]

7.3 靖西管道月度负荷预测计算及结果

7.4 本章小结

第八章 结论与建议

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

附录 主要计算方法和程序代码