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一种基于聚类算法的天然气负荷预测不确定性估计方法
1
作者
吴昀
王云龙
+2 位作者
王舰
董志
徐能
《石化技术》
CAS
2023年第8期43-46,21,共5页
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...
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。
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关键词
天然气负荷预测
聚类
区间估计
深度学习
模型解释
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职称材料
题名
一种基于聚类算法的天然气负荷预测不确定性估计方法
1
作者
吴昀
王云龙
王舰
董志
徐能
机构
浙江
能源
天然气集团
有限公司
浙江博臣能源有限公司
出处
《石化技术》
CAS
2023年第8期43-46,21,共5页
文摘
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。
关键词
天然气负荷预测
聚类
区间估计
深度学习
模型解释
Keywords
Natural gas load prediction
Clustering
Interval Estimation
Deep Learning
model explanation
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种基于聚类算法的天然气负荷预测不确定性估计方法
吴昀
王云龙
王舰
董志
徐能
《石化技术》
CAS
2023
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