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申请/专利权人：中国石油大学(华东)
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。
主权项：1.一种基于SSA-BP网络的油气田多能配网负荷预测方法，其特征在于，包括以下步骤：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。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国石油大学(华东) 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
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