【摘 要】
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为了给原油管道能耗目标值的制定提供依据，本文研究用数理统计法预测原油管道的运行能耗。根据原油管道运行过程的工艺原理及对管道运行历史数据的统计分析，将输量(或周转量)、
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为了给原油管道能耗目标值的制定提供依据，本文研究用数理统计法预测原油管道的运行能耗。根据原油管道运行过程的工艺原理及对管道运行历史数据的统计分析，将输量(或周转量)、热站加热温升、管道沿线平均地温作为影响管道能耗的主要因素，在此基础上提出了三种基于历史数据的能耗统计预测方法。第一种是BP神经网络法，基于单隐含层、双隐含层、遗传算法三种网络结构分别建立了预测模型。第二种是一元线性回归预测法，分别采用MATLAB的regstats和robustfit工具箱函数建立回归预测模型。第三种是灰色模型与神经网络组合预测法，它建立了GM(1，N)多变量灰色预测模型，并用神经网络法寻求该模型的最优解。利用MATLAB神经网络工具箱和GUI图形用户界面功能，开发了包括以上三种预测方法的原油管道运行能耗统计预测软件。利用该软件分别预测了秦京线和阿独线的日能耗，包括耗电量、耗油量、电单耗、油单耗等。预测结果与实际值比较表明，BP神经网络法预测精度较高，且适用于预测多种原油管道的耗电量和耗油量；一元线性回归分析法只能预测等温原油管道耗电量，预测精度较高；灰色模型与神经网络组合预测法的适用范围较窄，只适用于短期内的能耗预测，且预测精度与建立模型的数据量、能耗指标有关。
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