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中国石油采用“节能量”对其经营的原油管道进行节能考核,并引入目标值法计算“节能量”,因此,需要采用合理的方法建立原油管道能耗测算模型,对原油管道的未来能耗进行测算,并把测算值作为能耗目标值计算“节能量”。通过对中国石油经营的主要原油管道的运行参数和能耗情况进行调研,分析了该公司的节能管理现状以及原油管道的能耗情况,掌握了管道在若干年内的运行参数及能耗数据,鉴于掌握的数据较少,选择适用于小样本情况的机器学习方法——最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,简称LS-SVM)作为基础研究方法,并借助LS-SVM lab工具箱完成原油管道能耗预测模型的建立过程,该模型主要考虑了输量和地温对原油管道能耗的影响。以某原油管道为例建立能耗测算模型,把该管道每个月的输量以及相应月份的耗电量和耗油量作为基础数据,取其中若干组作为建模数据,其余的作为检验数据来检测模型的预测效果。首先把LS-SVM lab工具箱添加到Matlab中,其次把建模数据和检验数据导入到Matlab中,然后再用LS-SVM lab工具箱中的函数对建模数据进行训练并建立能耗测算模型,最后把检验数据中的月输量输入到模型中,得到相应月份的耗电(油)量的测算值。 采用后验差检验法对该模型的预测精度进行检验,模型的预测精度等级为“好”。通过将最小二乘支持向量机方法的测算结果与灰色理论GM(1,1)模型的预测结果进行误差分析和比较,表明最小二乘支持向量机方法的预测精度高于GM(1,1)模型。