基于混沌理论的城市天然气日负荷预测研究

【摘要】：随着世界经济迅速发展,人们生活水平的不断提高,能源消费持续增长,发展天然气工业成为各国改善环境和维持经济可持续发展的最佳选择。城市用气已成为天然气消费的主体,实时准确地预测城市短期用气负荷是保证城市天然气供应系统有效发展与运行的重要环节和重要手段,对城市天然气管网的优化设计、工程分析、经营管理以及供应系统经济、安全、可靠地运行具有极为重要的意义。 本文通过对国内外有关混沌理论的进展及应用情况的研究,结合实际的工程实践,以某天然气日负荷系统为例,在该负荷系统的相空间重构的基础上,进行了混沌特性判别以及负荷值的预测研究。 1.详细地阐述了选择最佳重构参数的各种常用方法,并选择去偏复自相关法结合自相关法和改进的G-P法作为本文选择最理想重构参数的方案。对经典的G-P法改进时,引入了时间窗、平衡偏移量因子及临界距离的修正范围,改善了传统的G-P法。 2.对常用的定性和定量的混沌判别方法进行了介绍,其中饱和关联维数法和最大Lyapunov指数法是最重要的识别方法,在计算最大Lyapunov(?)旨数时选用较为权威的小数据量法。 3.基于重构参数的选择,混沌特性的识别以及引入时间窗和累积距离的贡献率的概念对加权一阶局域预测法进行改进,本文选用基于最大Lyapunov指数的预测模型、改进的加权一阶局域预测模型、算术平均组合预测模型以及基于信息熵的组合预测模型进行预测研究,并列举了判定预测效果的几种指标。 4.在系统地理论介绍和分析的基础上,对实际的某区域天然气日负荷系统进行了研究论证,得出了基于信息熵的组合预测模型的预测效果最好。 【关键词】：混沌理论 天然气日负荷 相空间重构 混沌识别 混沌预测
【学位授予单位】：西南石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2011
【分类号】：TU996
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第1章 绪论8-15
• 1.1 选题背景8-10
• 1.1.1 世界天然气发展概况8-9
• 1.1.2 我国天然气发展概况9-10
• 1.2 选题的提出与意义10-11
• 1.3 天然气负荷预测方法概述11-13
• 1.3.1 天然气负荷预测的分类11
• 1.3.2 天然气负荷预测方法的研究进展11-12
• 1.3.3 混沌理论在天然气负荷预测中的应用12-13
• 1.4 本文的研究内容、研究方法及创新点13-14
• 1.4.1 研究内容13
• 1.4.2 研究方法13
• 1.4.3 创新点13-14
• 1.5 技术路线14-15
• 第2章 混沌及混沌理论基本知识15-19
• 2.1 混沌及其定义15-16
• 2.1.1 混沌的早期认识15
• 2.1.2 混沌的定义15-16
• 2.2 混沌理论基本知识16-18
• 2.2.1 混沌理论的发展历史16
• 2.2.2 混沌理论的相关概念16-17
• 2.2.3 混沌系统的特性17
• 2.2.4 混沌特性的表征量17-18
• 2.3 混沌现象举例18
• 2.4 本章小结18-19
• 第3章 相空间重构理论及重构参数的选择19-36
• 3.1 相空间重构理论及重构方法19-21
• 3.1.1 延迟坐标相空间重构法19-20
• 3.1.2 导数相空间重构法20
• 3.1.3 主分量相空间重构法20-21
• 3.1.4 延迟坐标导数相空间重构法21
• 3.2 相空间重构参数的选择21-31
• 3.2.1 概述21-22
• 3.2.2 独立确定重构参数的方法22-28
• 3.2.3 相关确定重构参数的方法28-31
• 3.3 重构参数的验证31-35
• 3.3.1 (去偏)复自相关法31-32
• 3.3.2 改进的G-P法32-33
• 3.3.3 τ的误差限33-34
• 3.3.4 确定重构参数34-35
• 3.4 本章小结35-36
• 第4章 时间序列的混沌特性判别方法36-42
• 4.1 概述36
• 4.2 定性判别36-38
• 4.2.1 相图法36-37
• 4.2.2 主分量分析法37
• 4.2.3 庞加莱截面法37-38
• 4.3 定量判别38-41
• 4.3.1 饱和关联维数38
• 4.3.2 最大Lyapunov指数38-40
• 4.3.3 Kolmogorov熵40-41
• 4.4 本章小结41-42
• 第5章 混沌时间序列的预测方法42-59
• 5.1 传统的非线性时间序列混沌预测方法42-47
• 5.1.1 全局预测法42-43
• 5.1.2 局域预测法43-46
• 5.1.3 基于最大Lyapunov指数的混沌时间序列预测方法46-47
• 5.2 改进的加权一阶局域多步预测法47-51
• 5.2.1 加权一阶局域多步预测法47-48
• 5.2.2 改进的加权一阶局域多步预测法48-51
• 5.3 组合预测模型51-56
• 5.3.1 算术平均组合预测方法52-53
• 5.3.2 基于信息熵的组合预测方法53-56
• 5.4 预测模型精度等级的划分56-58
• 5.5 本章小结58-59
• 第6章 城市天然气日负荷的混沌预测研究59-78
• 6.1 概述59
• 6.2 基于混沌理论的天然气日负荷预测的步骤59-60
• 6.3 实例计算60-76
• 6.3.1 数据处理说明60
• 6.3.2 数据采集60-61
• 6.3.3 重构参数的选择61-66
• 6.3.4 重构相空间66
• 6.3.5 最大Lyapunov指数的计算及预报长度66-68
• 6.3.6 混沌识别68-70
• 6.3.7 天然气日负荷的预测70-76
• 6.4 结果分析76-77
• 6.5 本章小结77-78
• 第7章 总结及展望78-80
• 7.1 全文总结78-79
• 7.2 需要进一步研究的内容79-80
• 致谢80-81
• 参考文献81-86
• 附录86-89
• 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果89

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