基于人工神经网络的城市煤气短期负荷预测

【摘要】：应用人工神经网络误差反向传播模型对城市煤气管网的短期负荷进行了预测。根据城市煤气短期负荷变化的特性建立了既反映煤气负荷连续性、周期性及其变化趋势 ,又包含天气、气温、节假日等因素影响的短期负荷预测模型。并介绍了该方法在实际中的应用 【作者单位】： 哈尔滨工业大学!黑龙江哈尔滨150090 哈尔滨工业大学!黑龙江哈尔滨150090 哈尔滨工业大学!黑龙江哈尔滨150090 哈尔滨工业大学!黑龙江哈尔滨150090
【关键词】： 城市煤气 短期负荷预测 人工神经网络 BP算法
【分类号】：TU996
【正文快照】： 1　引　　言城市煤气短期负荷除以周、日为周期变化外 ,同天气、季节、节假日等因素也密切相关 ,如雨、雪等天气情况会明显改变负荷曲线的大小与形状 ,高温和严寒天气也会改变负荷曲线的峰谷幅值 ,元旦、春节等节日的负荷与平时也有明显不同。诸多因素影响的复杂性使得负荷波

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