基于大模型应用的天然气负荷预测

文中深入探讨了基于大模型的天然气负荷预测方法。在天然气行业,准确预测负荷对优化资源分配和降低运营成本至关重要。首先,分析了预测所需的关键数据源和类型,包括历史负荷数据、气候模式和用户行为等。接着,详细讨论了特征提取的方法和技术,以及数据可视化在初步分析中的应用。文中还对传统预测方法与基于大模型的预测方法进行了对比分析,并强调了后者在处理大规模、复杂数据集方面的优势。最后,探讨了基于数据驱动的决策制定过程和风险管理策略,突出了其在天然气负荷预测中的重要性。

基于RVM-GRNN组合模型的天然气负荷预测研究

为了提高天然气负荷预测精度,针对不同时间段的天然气负荷周期性及非线性特点,提出一种相关向量机模型(RVM)和广义回归神经网络模型(GRNN)组合的优化模型。采用RVM对天然气负荷数据值数据进行初步建模,并用GRNN对RVM模型的残差进行非线性建模。将RVM模型、GRNN模型及RVM-GRNN组合模型对集中供热和非供热阶段的天然气负荷值分别进行预测,将组合模型分别与单一模型预测结果进行比较,并通过实际案例加以验证。实验结果表明,组合模型预测精度高于单一模型预测精度,在非供热阶段和集中供热阶段,组合模型的MAE、MSE、MAPE均小于单一模型,分别为0.1558、0.0472、0.0416和0.9597、1.6603、0.0279。除与自身单一模型进行比较外,将组合模型预测传统负荷预测模型进行比较,结果显示组合模型预测结果均优于传统预测模型。由此得出,RVMGRNN组合模型能够捕捉天然气负荷值变化规律,满足天然气负荷预测要求,可为天然气输送及管网铺设提供依据。

一种基于聚类算法的天然气负荷预测不确定性估计方法

对天然气负荷预测的不确定性进行准确估计是预测模型使用可靠性的关键。建立了一种基于聚类算法的天然气负荷预测不确定性估计方法。此方法首先使用敏感性分析计算模型输入的敏感性指数,在根据敏感性指数对模型的输入进行加权后,采用聚类算法得到历史数据的若干聚类簇。然后利用各个聚类簇中的残差项计算预测区间。在浙江省某天然气门站数据集上对此方法的效果进行验证。结果显示,对比传统残差聚类的方法,此方法具有更高的预测区间估计准确度,预测区间平均覆盖误差是0.46%。此方法能够量化天然气负荷预测模型的不确定性,可为天然气系统优化运行和调度控制提供更加可靠的负荷预测方法。

基于LSTM-BPNN混合模型的天然气负荷预测研究

准确的天然气负荷预测对燃气公司的生产运营、调度规划和安全供气至关重要.传统的天然气预测模型往往无法充分利用输入特征之间的时序相关性,这限制了它们的预测精度.因此本文提出了一种基于长短期记忆神经网络(LSTM)和反向传播神经网络(BPNN)的混合模型用于天然气负荷预测,其中LSTM用于对输入特征进行重编码,BPNN用于学习重编码特征和用气量之间的映射函数.该方法充分利用了 LSTM的时序特征提取能力和BPNN的拟合能力,旨在对用气量进行更准确的预测.本文采用浙江某天然气门站1年用气数据对该方法的性能进行了验证.结果表明,与极端梯度提升树、BPNN和LSTM相比,该方法具有更高的预测精度.

基于CEEMD-LSTM的短期天然气负荷预测模型

【目的】管网公司为保障稳定供气,需对下游用户的短期天然气负荷进行预测,但传统负荷预测方法存在拟合效果差、预测精度低等问题。为了提高短期天然气负荷预测的精度,在此提出一种基于互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD)与长短期记忆神经(Long Short-Term Memory, LSTM)网络的短期天然气负荷组合预测模型。【方法】为充分挖掘负荷序列的内部隐藏特征信息,避免不同分量特征及额外噪声的相互干扰,通过CEEMD分解将原始负荷序列分解为有限个本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,随后将不同IMF分量输入LSTM模型进行多步迭代预测,并基于贝叶斯算法对LSTM模型的超参数进行优化以提升学习效果和预测精度,最后将各分量的预测结果叠加重构得到最终预测结果。【结果】对比不同组合模型预测结果,CEEMD-LSTM预测值与真实值误差更小,预测精度更高,贝叶斯调参进一步提升了预测精度,但耗费时间更长。【结论】相比其他预测模型,CEEMD-LSTM组合预测模型能够有效提取负荷序列的时序信息并消除非线性因素的影响,在抑制模态混叠的同时减小了重构误差,提升了预测精度,该方法可为天然气管网的调度管理和运行优化提供参考。(图6,表5,参20)

基于STL-XGBoost-NBEATSx的小时天然气负荷预测

小时天然气负荷预测受外部特征因素与预测方法的影响,为提高其预测精度并解决其他深度学习类模型或组合模型可解释性差、训练时间过长的问题,在引入“小时影响度”这一新特征因素的同时提出一种基于极端梯度提升树(extreme gradient boosting tress,XGBoost)模型与可解释性神经网络模型NBEATSx组合预测的方法;以XGBoost模型作为特征筛选器对特征集数据进行筛选,再将筛选降维后的数据集输入到NBEATSx中训练,提高NBEATSx的训练速度与预测精度;将负荷数据与特征数据经STL(seasonal and trend decomposition using Loess)算法分解为趋势分量、季节分量与残差分量,再分别输入到XGBoost中进行预测,减弱原始数据中的噪音影响;将优化后的NBEATSx与XGBoost模型通过方差倒数法进行组合,得出STL-XGBoost-NBEATSx组合模型的预测结果。结果表明:“小时影响度”这一新特征是小时负荷预测的重要影响因素,STL-XGBoost-NBEATSx模型训练速度有所提高,具有良好的可解释性与更高的预测准确性,模型预测结果的平均绝对百分比误差、均方误差、平均绝对误差分别比其余单一模型平均降低54.20%、63.97%、49.72%,比其余组合模型平均降低24.85%、34.39%、23.41%,模型的决定系数为0.935,能够很好地拟合观测数据。

基于组合模型的天然气日负荷预测研究

针对单一模型预测天然气负荷不稳定、风险性较大的问题,提出一种引入气象综合因子的并联组合模型。首先使用Pearson相关分析剔除冗余的影响因素并引入气象综合因子,然后对粒子群算法的线性惯性权重进行改进并结合教学算法形成改进的粒子群算法,最后采用改进后的算法分配Elman神经网络和自回归神经网络(NARX)预测结果的权重组成并联组合模型。实例分析表明,改进后的粒子群算法性能优越,引入综合气象因子的并联组合模型与单一模型和平均权重组合模型相比预测精度更高,绝对误差百分比提升率为3.03%,且泛化能力更强。

基于WT+改进SSA-LSTM模型的短期天然气负荷预测算法

为提高天然气负荷的预测精度,提出一种改进麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)相结合的组合预测模型(即改进SSA-LSTM模型)。先利用Sobol序列产生高质量初始种群,再引入自适应权重和T分布变异以增加麻雀跳出局部最优、提高全局搜索能力,后通过12种测试函数验证改进SSA算法的性能,并将该组合预测模型应用于华北某城市燃气门站的天然气负荷预测。为进一步提高模型预测精度,引入小波变换(Wavelet Transform,WT),通过5种小波(Symlets小波、Coiflets小波、Fejer-Korovkin小波、Haar小波及Discrete-Meyer小波)对天然气负荷数据进行分解,将分解后的数据代入改进SSA-LSTM模型进行训练与预测,并将预测结果进行重构,以MAPE、RMSE、MAE为模型评价指标,结果表明:利用Discrete-Meyer小波7层分解方法的预测准确性最高,达到99.14%,相较于改进SSA-LSTM模型和传统LSTM模型的预测精度分别提高了3.55%、9.31%。该方法可为天然气区域内稳定供应提供参考。(图7,表4,参30)

西安市天然气冬季短期负荷预测研究

通过验证西安市冬季天然气门站小时流量时间序列的混沌特性,利用改进的混沌时间序列负荷预测方法,进行了小时流量短期预测。冬季天然气门站流量时间序列可以分解为周期与混沌两种子模型的线性叠加,针对混沌子模型引入加权一阶局域法进行混沌短期负荷预测,提高了总负荷预测精度。