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本发明涉及一种海上油气田开发多能流耦合负荷预测方法,包括如下步骤:1)进行电负荷预测:采用以历史电负荷数据、产液量、含水率、注水量、季节特性为输入的Elman神经网络算法,对油田群整体电负荷进行预测并进行滚动学习训练;2)进行热负荷预测:采用以历史热负荷数据、产液量、含水率、产液温度及环境温度为输入的模糊神经网络算法,采用网络分割法,分别对每个用热单体进行热负荷预测;3)进行天然气负荷预测:采用以已预测电负荷、热负荷及发电机和锅炉效率以及环境温度为特征量的多元线性回归算法和Elman神经网络的混
(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 112686447 A
(43)申请公布日 2021.04.20
(21)申请号 202011610329.1 G06F 30/27 (2020.01)
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