[发明专利]一种基于比例拆分的城市燃气逐时负荷多步预测方法和系统

说明书

一种基于比例拆分的城市燃气逐时负荷多步预测方法，包括：步骤S1：获取和整理某片区域各供应点的历史逐时燃气负荷数据；步骤S2：将各时刻各供应点燃气负荷相加得到各时刻该片区域总燃气负荷；步骤S3：记录各时刻各供应点负荷占总负荷的比例；步骤S4：数据预处理：异常值检测剔除和缺失值补充；步骤S5：构造总燃气负荷特征；步骤S6：训练该片区域总燃气逐时负荷单步预测模型；步骤S7：递推法预测得到未来某段时间内的总燃气逐时负荷数据；步骤S8：按比例拆分得到未来某段时间内各燃气供应点的燃气逐时负荷数据。本发明基于负荷数据对未来时刻的燃气管网仿真作计算与状态监测，对于指导燃气工作人员的工作具有重要意义。

技术领域

本发明涉及城市燃气输配领域，具体涉及一种基于比例拆分的城市燃气逐时负荷多步预测方法和系统。

背景技术

燃气的供给与人们的生活息息相关，保障城市燃气供应的稳定性和可靠性是重要的民生问题。燃气管网的负荷预测对于燃气管网的规划和优化运营都是至关重要的。具体地，在城市燃气输配系统中，燃气的负荷预测可为燃气调峰、资源的配置、储气设施的管理等提供重要依据。

燃气负荷预测方法的发展是迅速的，国内外学者对此展开了很多研究并提出了很多预测方法，从早期的传统数理模型(例如时间序列模型和回归预测模型等)，到人工智能预测方法(例如人工神经网络和长短期记忆网络等)，以及多种智能算法的优化结合。尽管如此，如何在低成本高效率的情况下，实现燃气负荷的在线预测，并基于燃气负荷数据进行未来燃气管网的仿真计算和压力监测，依旧是燃气工作人员的共同愿景。

城市燃气系统管网通常是环状的，由多个燃气供应点共同负责同一片区域的燃气供应。现有的燃气预测方法大多基于调度目的，对某片区域的燃气日负荷总量进行预测，而忽略单个燃气供应点的负荷。但基于实时仿真的目的，未来一段时间内逐时的单个燃气供应点的负荷对于实现整个燃气管网的压力监测也是至关重要的，通过该实时负荷数据可仿真计算出未来时刻的燃气管网状态，为燃气调度人员的工作提供重要信息。

因此，开发一种针对于环状管网的燃气负荷预测方法，对单个燃气供应点的未来一段时间内的逐时负荷进行预测，并基于该负荷数据对未来时刻的燃气管网仿真计算与状态监测，对于指导燃气工作人员的工作具有重要意义。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于比例拆分的城市燃气逐时负荷多步预测方法。

步骤S1：获取和整理某片区域各供应点的历史逐时燃气负荷数据包括时间t及对应时刻的负荷数据Q_t,n，并将其按照时间顺序进行排序；其中:t是第t时刻；n是供应点编号；

步骤S2：将各时刻各供应点燃气负荷相加得到各时刻该片区域总燃气负荷Q_t＝Q_t,1+Q_t,2+…+Q_t,n；其中：Q_t,1为时刻t供应点1的燃气负荷，以此类推，Q_t,n为时刻t供应点n的燃气负荷，该片区域共有n个燃气供应点，该片区域时刻t总燃气负荷为时刻t各点燃气负荷之和；

步骤S3：计算并记录各时刻各供应点负荷占总负荷的比例

步骤S4：对采集得到的负荷数据进行数据预处理；

步骤S5：构造总燃气负荷特征；其中：所述总燃气负荷特征包括：温度，周几，小时，是否为节假日，日最高温度，日最低温度，前一小时负荷数据Q_t-1，过去两周内该时刻的负荷数据Q_t-24j及其上一时刻的负荷数据Q_t-24j-1(j＝1,2,…,14)；

步骤S6：基于历史数据训练该片区域总燃气逐时负荷单步预测模型；