本發明專利技術公開了一種海島供水系統時用水量預測方法，本發明專利技術采用過去N天的歷史數據建立歷史趨勢pattern，在此基礎上利用前一天最后幾個小時的用水量數據與pattern數據比較來預測時用水量。為了提高精度，所提出的歷史趨勢patten與線性移動平均方法相結合，將pattern得到的預測用水量與線性移動平均方法得到的預測用水量進行融合，得到最終的用水量預測數據。本發明專利技術所提出的方法預測精度高，對于時趨勢規律明顯而日趨勢不明顯的場合具有更好的效果。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于水資源
，尤其是。
技術介紹
用水量預測在城市供水系統調度、城市建設規劃、城市產業結構調整等方面都有著重要作用。用水量預測按預測周期分可分為短期預測和中長期預測。一般短期用水量預測可分為時用水量預測和日用水量預測等；中長期用水量預測可分為月用水量預測和年用水量預測等。從預測原理看，又可分為因果型預測法和趨勢外推法。從處理觀測數據角度看還可分為灰色預測法、時間序列分析法等。短期用水量預測主要應用于城市供水管網的供水調度。它的準確度直接關系到調度結果的可靠性與優越性。對于海水淡化系統，其所用到的短期用水量預測與城市用水量預測在目標上有所不同，用水量預測結果作為海水淡化制水、供水機組優化調度的輸入條件，用以制定周期內合理的制水機組啟停計劃、產水池供水計劃。采用海水淡化技術制備淡水的地區主要為海島，該地區城市用水雖然可以分為城市用水和居民生活用水，但是采用相同的輸送管網，日用水量受到節假日等方面的影響較小，用水量具有較為明顯的趨勢特征，表現出以24小時為一個周期，呈現周期性變化的規律。在一個周期(24小時)內，用水量在早上9點到10點以及晚上7點到8點兩個時段達到用水高峰，在凌晨3點到5點用水量達到最低點，每天的用水量呈現“M”型變化。
技術實現思路
本專利技術為了滿足海水淡化調度要求，實現制水和供水一體化，需要預測時用水量，指導海水淡化系統調度，達到節能降耗的目標提出了。本專利技術采用歷史數據建立歷史趨勢pattern，在此基礎上利用前一天最后幾個小時的用水量數據與pattern數據比較來預測時用水量。為了提高精度，所提出的歷史趨勢pattern與線性移動平均方法相結合，將pattern得到的預測用水量與線性移動平均方法得到的預測用水量進行融合，得到最終的用水量預測數據。該方法預測精度高，對于時趨勢規律明顯而日趨勢不明顯的場合具有更好的效果。本專利技術方法的具體步驟如下: 步驟(I).構建初始歷史趨勢pattern 選取過去￡天的各個時刻的用水量數據，其中L為10 15之間的數。各個時刻的用水量觀測值為& ,這里i為時刻，單位為小時，j = 1,2...24 , t為天數，單位為天，^ = I。通過求解最小二乘目標函數mm Z O1-xif)2 z = l，2...24得到，表示第小時的用水 IWl 'Pi Pi I量預測值。得到24個時刻的用水量預測值后，將24個連接起來，形成由該24個&值構成的初始歷史趨勢pattern。步驟(2).歷史趨勢pattern的校正與更新 在獲得初始歷史趨勢pattern后，為了確保pattern的實時性,需要每天更新pattern。為此，在獲得當天的用水量觀測值后，需要加入當天的用水量預測值，然后剔出舊的歷史數據，為此將步驟(I)參與計算的每一日的用水量觀測值與得到的*序列求其相關度，得到￡個相關度值序列1，剔除相關度最小值所對應的那天歷史數據(即刪除大幅震蕩，以排除大干擾下的用水量觀測數據)，然后加入新的一天的歷史數據，重新計算新的歷史趨勢pattern,獲取新的JPi序列。相關度^計算公式如下所示:本文檔來自技高網...
【技術保護點】
一種海島供水系統時用水量預測方法，其特征在于該方法包括以下步驟：步驟(1).構建初始歷史趨勢pattern選取過去???????????????????????????????????????????????天的各個時刻的用水量數據，其中L為10～15之間的數；各個時刻的用水量觀測值為，?為時刻，單位為小時，，為天數，單位為天，；通過求解最小二乘目標函數得到，這里表示第小時的用水量預測值；得到24個時刻的用水量預測值后，將24個連接起來，形成由該24個pi值構成的初始歷史趨勢pattern；步驟(2).?歷史趨勢pattern的校正與更新在獲得初始歷史趨勢pattern后，為了確保pattern的實時性，需要每天更新pattern；在獲得當天的用水量觀測值后，需要加入當天的用水量預測值，然后剔出舊的歷史數據，為此將步驟(1)參與計算的每一日的用水量觀測值與得到的序列求其相關度，得到個相關度值序列，剔除相關度最小值所對應的那天歷史數據，然后加入新的一天的歷史數據，重新計算新的歷史趨勢pattern，獲取新的序列；相關度計算公式如下所示：???步驟(3).?獲得基于歷史趨勢pattern下用水量預測值在獲得第Q天的歷史用水量數據和歷史趨勢pattern以后，為了預測第Q+1天中各時刻的用水量，用第Q天小時用水量的數據與pattern中相應數據比較，獲得第Q+1天中各小時的用水量預測值；其中表示第19～24小時；具體計算方法如下：設第Q天小時的用水量觀測值為,，則令，，表示最后小時數據的平均絕對偏差，表示最后小時數據的平均相對偏差；則采用歷史趨勢pattern得到的第Q+1天中各小時的用水量預測值為；步驟(4).采用線性平均方法預測時用水量具體方法為：Q表示當前用水量周期；表示時刻第Q+1天的時用水量；表示時刻第Q天的用水量觀測值；n為滑動窗口大小，一般取5～7；步驟(5).將步驟(3)和步驟(4)得到的和進行線性數據融合，得到最終的用水量數據預測值；采用線性數據融合的方法，即最終的用水量數據預測值，，表示最終的i時刻Q+1天的用水量數據預測值，其中；取值采用如下規則：如果大于等于0.20，則；如果小于0.20，則。2013100181229100001dest_path_image002.jpg,2013100181229100001dest_path_image004.jpg,2013100181229100001dest_path_image006.jpg,2013100181229100001dest_path_image008.jpg,2013100181229100001dest_path_image010.jpg,2013100181229100001dest_path_image012.jpg,2013100181229100001dest_path_image014.jpg,2013100181229100001dest_path_image016.jpg,504036dest_path_image016.jpg,883808dest_path_image006.jpg,535370dest_path_image016.jpg,518369dest_path_image016.jpg,913578dest_path_image004.jpg,462371dest_path_image016.jpg,737364dest_path_image002.jpg,2013100181229100001dest_path_image018.jpg,942080dest_path_image016.jpg,2013100181229100001dest_path_image020.jpg,2013100181229100001dest_path_image022.jpg,2013100181229100001dest_path_image024.jpg,501500dest_path_image024.jpg,357329dest_path_image024.jpg,2013100181229100001dest_path_image026.jpg,2013100181229100001dest_path_image028.jpg,2013100181229100001dest_path_image030.jpg,2013100181229100001dest_path_image032.jpg,20131001812291000...
【技術特征摘要】
1.種海島供水系統時用水量預測方法，其特征在于該方法包括以下步驟: 步驟(I).構建初始歷史趨勢pattern 選取過去-天的各個時刻的用水量數據，其中L為10 15之間的數；各個時刻的用水量觀測值為％，i為時刻，單位為小時，: = 1,2...24 ,1為天數,單位為天= 1,2,￡ ;通過求解最小二乘目標函數巧-zif)2: = 1,2...24得到，這里m表示第小時的用水 量預測值；得到24個時刻的用水量預測值后，將24個A連接起來，形成由該24個值構成的初始歷史趨勢p...
【專利技術屬性】
技術研發人員：江愛朋，姜周曙，王劍，黃國輝，
申請(專利權)人：杭州電子科技大學，
類型：發明
國別省市：
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