[发明专利]一种城市天然气时负荷预测方法

摘要

本发明属于天然气负荷预测方法技术领域，具体涉及一种城市天然气时负荷预测方法。以城市天然气门站实际采集的数据为基础，应用小波理论将实际采集的城市天然气时负荷时间序列进行分解，特别涉及Coiflets小波，分解的层数为3层，分解的阶数为3阶，将分解出来的高频分量采用BP神经网络进行预测，分解出来的低频分量采用Elman神经网络进行预测，最后逐层进行重构，得到最终的预测结果，并将该结果与单独使用BP神经网络和Elman神经网络进行预测的预测结果进行对比，验证本发明提出的基于Coiflets小波和BP‑Elman的城市天然气时负荷预测技术的有效性和先进性。本发明是一种高精度且有效的城市天然气时负荷预测方法。

主权项

1.一种城市天然气时负荷预测方法，其特征在于，该预测方法基于Coiflets小波和BP‑Elman，包括如下步骤：(1)采集某市某天然气站的时负荷时间序列数据，采用Coiflets小波对实际采集的城市天然气时负荷时间序列数据进行分解，分解出高频分量和低频分量，构建基于Coiflets小波和BP‑Elman的城市天然气时负荷预测模型；(2)应用BP神经网络对经Coiflets小波分解出来的高频分量进行预测，运用Elman神经网络对分解出来的低频分量进行预测；(3)对BP神经网络的预测结果和Elman神经网络的预测结果进行重构，并将重构结果与单独应用BP神经网络和Elman神经网络的预测结果进行对比，以确定构建的预测模型的预测精度和有效性。