基于WPD-SCA-ELM模型的天然气负荷短期预测

来源：石油科学通报杂志2024年第2期北京时间：

作者：成琳琳

单位：中国石油天然气股份有限公司西南油气田分公司集输工程技术研究所,成都 610000

摘要：随着天然气消耗量的不断增加,准确预测未来天然气的日负荷用量对于天然气资源的合理配置具有重要意义.针对此问题,在"分解—预测—重构"的思想上建立了基于WPD-SCA-ELM模型的天然气负荷预测模型,对影响小波包分解的小波基函数和分解层数进行优选,选取了对日负荷影响较大的因素,并针对气温因素的滞后性进行了平移修正,最后与其余模型算法进行了对比验证.结果表明,供暖期的日负荷数据是非正态分布,具有较大的波动性;Fk4 阶 2 层分解更能反映日负荷的变化趋势和特征;日最高气温和日最低气温的相关系数均大于平均气温,通过对气温进行平移滑动操作,可提高气温与日负荷的相关性;WPD-SCA-ELM模型的MAPE、RMSE、DS分别为 0.59、7321.87、0.9205,与其他模型相比评价指标最优,证明了该模型的科学性.

关键词：小波分解,正余弦,极限学习机,天然气,负荷预测