【摘 要】
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长距离原油管道在生产运行过程中耗能较大,精准的中期能耗预测是其运行管理的重要依据,有助于输油企业制定批量调度与负荷分配等运行方案。建模数据的数量和质量是准确预测的基础,但由于数据获取成本高、数据存在安全保密性,导致可获取数据往往是小样本,模型的预测精度难以满足要求。因此,有必要对小样本集情况下的原油管道能耗预测进行研究。针对管道运行数据存在高维、非线性关系强、信息冗余等问题,利用Spearman系
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长距离原油管道在生产运行过程中耗能较大,精准的中期能耗预测是其运行管理的重要依据,有助于输油企业制定批量调度与负荷分配等运行方案。建模数据的数量和质量是准确预测的基础,但由于数据获取成本高、数据存在安全保密性,导致可获取数据往往是小样本,模型的预测精度难以满足要求。因此,有必要对小样本集情况下的原油管道能耗预测进行研究。针对管道运行数据存在高维、非线性关系强、信息冗余等问题,利用Spearman系数法筛选对管道运行能耗影响大的因素,提高预测模型的运行效率;借助分层抽样的方法来更加合理地划分训练集和测试集数据,降低样本不充足时随机抽样带来的误差;通过对多种预测模型和优化算法的对比选优,选择将改进的粒子群算法与支持向量机结合,建立最终的混合预测模型,预测结果表明,该混合预测模型对原油管道中期能耗预测精度最高。为进一步提高小样本集的预测精度,借鉴数据生成理论,引入自取法生成虚拟样本用于扩充原始小样本集,预测结果表明,随着虚拟样本的不断加入,两站场电耗预测的MAE值相较于未添加虚拟样本分别降低了5.574%和11.429%,油耗预测的MAE值相较于未添加虚拟样本分别降低了21.173%和36.138%,证明虚拟样本的加入能够有效改善预测模型的预测性能,为解决管道数据不充足时的预测问题提供了一种新的解决方式。
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