人工神经网络在天然气负荷预测中的应用

【摘要】：提出了一种基于BP神经网络的天然气负荷预测模型,模型中考虑了影响负荷变化的各种因素。采用Levenberg Marquardt优化方法,并利用VisualC++和Matlab软件进行计算机仿真,已用于实例。仿真结果表明该方法具有较好的准确性。 【作者单位】： 天津大学热能研究所 天津大学热能研究所 天津大学热能研究所 天津大学热能研究所
【关键词】： 天然气负荷 预测 BP神经网络
【基金】：国家985学科建设项目(X03140) 211二期学科建设项目
【分类号】：TU996.3
【正文快照】： 1　引　　言城市燃气用气负荷随月、日、时变化,在实际供气过程中需要不断地改变燃气输配管网的供气量,以适应用户的用气不均匀性,保证供气压力,平衡储气设施的供气量与储气量[1]。中长期负荷预测可用于安排后期工程,确定生产能力,安排设备的更新维修等;短期预测可用于安排燃

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