今日頭條
官方微信
官方抖音
案例頻道文獻標識碼：B文章編號：1003-0492（2023）06-060-05中圖分類(lèi)號：TP311
★鄒祥，劉礪，黃譜，汪平（中國石油西南油氣田川中油氣礦，四川遂寧629001）
★陳冰，鮑新飛，劉淼（中國石油昆侖數智科技有限責任公司，北京102206）
摘要：用戶(hù)側用氣量的準確預測是天然氣生產(chǎn)及管網(wǎng)運行調度的前提。 為彌補現有預測方法未考慮數據本身誤差對預測結果的影響，本文提出 了一種基于歷史數據的天然氣用氣量智能預測方法。該方法通過(guò)數據清 洗和異常值篩選對原始數據進(jìn)行預處理，降低原始數據誤差對預測結果 的影響；通過(guò)三次樣條插值解決用氣量數據丟失和用氣量非等時(shí)間間隔 的問(wèn)題，采用小波降噪降低原始數據中的噪聲；最后，通過(guò)實(shí)測數據構 建了居民用氣和工業(yè)用氣兩種類(lèi)型的數據集，并通過(guò)構建的LSTM網(wǎng)絡(luò )預測用氣量。結果表明，該方法可以有效地預測天然氣的用氣量，與未處理的數據相比，預測誤差分別降低了19.1%和27.9%。
關(guān)鍵詞：天然氣；用氣量預測；數據預處理；LSTM
在線(xiàn)預覽：
基于LSTM的天然氣用氣量智能預測方法.pdf
摘自《自動(dòng)化博覽》2023年6月刊
北京市公安局海淀分局備案號：11010802023656號