【摘 要】
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当前受到我国经济上行和环保压力的双重影响,国内能源结构进行了调整,城镇燃气供需形势较为严峻,"气荒"和"保供"成为城市燃气企业的主题词。燃气企业需要对所在城市的用气量
【机 构】
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淮北华润燃气有限公司; 安徽财经大学计算机科学与技术系;
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当前受到我国经济上行和环保压力的双重影响,国内能源结构进行了调整,城镇燃气供需形势较为严峻,"气荒"和"保供"成为城市燃气企业的主题词。燃气企业需要对所在城市的用气量影响因素进行分析从而对用气结构进行优化调整。而城市燃气用气量影响因素和短期负荷预测的特点是复杂多变的,针对具有不确定性和非线性特点的燃气负荷系统本文选用BP(Back Propagation)人工神经网络的方法建立短期负荷预测模型,在MATLAB软件中人工神经网络工具箱有BP神经网络的工具函数,运用这些工具函数可以帮助实现网络设计,完成短期负荷预测测试,实验结果得到预测负荷值与实际负荷值的平均相对误差为1.97%,满足燃气企业短期负荷预测需求。
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