【技术实现步骤摘要】
一种采用加权残差聚类的天然气负荷预测区间估计方法
[0001]本专利技术属于负荷预测、区间估计领域，涉及基于深度学习的建模技术和预测区间估计技术，特别是涉及一种采用加权残差聚类的天然气负荷预测区间估计方法及应用
技术介绍
[0002]随着我国能源结构转型的不断深入，天然气的需求量逐年上涨。可靠的天然气供应管理对燃气企业平稳安全运行至关重要，而准确的天然气用气量预测是实现可靠的天然气供应的基础。目前关于用气量预测的方法大多为基于深度学习的点预测(给出预测值)，但是在实际中，点预测的结果受限于数据噪声和模型局限性等原因往往存在不确定性，从而降低了基于点预测的天然气系统安全运行的可靠性，而安全性是燃气企业运行管理最重要的指标。针对这一问题，可以使用预测区间估计方法来描述点预测的不确定性，这一方法在电力和建筑负荷预测等领域有所研究，但是在天然气预测领域未见相关研究。因此，针对天然气负荷预测领域开发一种区间估计方法具有重要意义。
[0003]预测区间是指一个范围，实际负荷将以一定概率落在该范围内。预测区间估计算法有贝叶斯方法、...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种采用加权残差聚类的天然气负荷预测区间估计方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、按照S11～S19进行模型残差聚类，具体步骤如下：S11、获取天然气历史负荷数据；S12、选择与天然气负荷最为相关的多个变量作为深度学习模型的输入特征，选择天然气负荷作为深度学习模型的输出，对所述天然气历史负荷数据进行降维筛选，从而得到天然气历史负荷数据集，用于作为实时预测天然气负荷的深度学习模型的训练数据；S13、对所述历史天然气负荷数据集进行数据预处理，同时对预处理后的数据进行归一化处理，得到处理后的历史天然气负荷数据集；S14、把所述处理后的历史天然气负荷数据集中的所有训练样本划分为训练集和验证集，利用训练集对深度学习模型进行训练，并根据验证集预测值与实际值的均方根误差对深度学习模型的超参数进行优化，得到一组最优超参数值；S15、将以最优超参数值训练后的所述深度学习模型重新对所述训练集进行预测，得到各训练样本的预测值和残差e，残差的计算公式为：式中，e为模型残差，y为天然气负荷的实际值，为天然气负荷的模型预测值；S16、用敏感性分析方法求得模型中每个输入特征的敏感性指数I；S17、对所述训练集中的每一个训练样本，在训练样本的每个输入特征值乘上对应输入特征的敏感性指数，更新训练样本中的输入特征值，同时将对应的残差e加入训练样本中形成残差样本，所有残差样本构成加权后的训练集；S18、针对加权后的训练集中的所有残差样本，利用K
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means算法划分成若干聚类簇，并计算每一个聚类簇的聚类中心；S19、针对每一个聚类簇，采用核密度估计算法计算残差概率密度分布，并根据残差概率密度分布计算每一个残差样本的概率密度值，剔除概率密度值低于设定概率密度阈值的残差样本；所述残差概率密度分布的计算公式为：式中，P(.)是聚类簇内的概率密度分布函数，e
i
是聚类簇内第i个残差样本，b是带宽，K(.)是核函数，n为聚类簇内的残差样本数量；S2、按照S21～S25进行预测区间估计，具体步骤如下：S21、获取与所述训练集相同时间间隔的实时天然气负荷数据；S22、从所述实时天然气负荷数据中提取深度学习模型的输入特征所需的变量值并构成实时输入特征；S23、对所述实时输入特征进行所述归一化处理，得到归一化输入特征；S24、将所述归一化输入特征输入以最优超参数值训练后的所述深度学习模型中，利用深度学习模型预测未来目标时刻的天然气负荷S24、计算所述归一化输入特征与各聚类簇的聚类中心之间的欧几里得距离，确定欧几里得距离最小的目标聚类簇C，进而利用下式计算未来目标时刻的天然气负荷所在的预测
区间上界与下界：区间上界与下界：式中，U和L分别为预测区间的上界和下界，为模型预测值，Q
x
为目标聚类簇C内的名义置信水平为x的残差百分位数，γ为该残差簇中...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕海舟，王涛，吴昀，周凯，马鹏岳，章超波，王云龙，王舰，董志，徐能，
申请(专利权)人：浙江能源天然气集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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