摘要
本发明属于智能多能优化配置技术领域,提供了一种基于SSA‑BP网络的油气田多能配网负荷预测方法及系统,包括获取不同供能方式的负荷预测数据,并将获取的数据划分为测试集和训练集;根据供能方式不同为训练数据赋初始权重系数,将赋有初始权重系数的训练数据输入SSA‑BP预测模型,初始化SSA‑BP预测模型参数;定义目标函数,并采用优化算法优化SSA‑BP预测模型的参数,得出各供能方式的最优权重系数;利用训练好的SSA‑BP预测模型进行负荷预测。本发明赋予各供能方式最优的权重系数,并采用优化算法对模型进行优化,提升了油气田多能流预测模型的敛散精度和预测效率,能够在满足生产任务前提下实现经济最优化。
技术关键词
负荷预测方法
供能方式
能耗预测模型
网络
k均值聚类算法
火电机组负荷
负荷预测系统
天然气
训练集
原油
模型训练模块
能源
数据获取模块
识别标记
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参数
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