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        城市居民用戶小時(shí)用氣量預(yù)測(cè)的研究

        2015-07-23 06:24:50深圳市燃?xì)饧瘓F(tuán)股份有限公司何俊龍華潤(rùn)燃?xì)饪毓捎邢薰?/span>彭知軍
        上海煤氣 2015年4期
        關(guān)鍵詞:氣量數(shù)值誤差

        深圳市燃?xì)饧瘓F(tuán)股份有限公司 何俊龍華潤(rùn)燃?xì)饪毓捎邢薰?彭知軍

        0 概述

        隨著城市建設(shè)的快速發(fā)展,天然氣管道已經(jīng)延伸至城市的每一個(gè)角落。在燃?xì)夤?yīng)過(guò)程中不可避免地會(huì)發(fā)生地下燃?xì)夤艿罁屝?、維修或管道接駁等作業(yè)。為了不影響用戶的正常用氣,通常采用的方法是利用臨時(shí)供氣來(lái)解決非正常工況下(燃?xì)夤艿罁尵S修或接駁作業(yè)等)燃?xì)庥脩舻倪B續(xù)用氣問(wèn)題。臨時(shí)用氣量估算偏小,會(huì)導(dǎo)致供氣壓力不足或停氣;用氣量估算過(guò)大,由于LNG鋼瓶不易儲(chǔ)存,臨時(shí)供氣時(shí)間較長(zhǎng)或等待時(shí)間因故增加會(huì)導(dǎo)致蒸發(fā)氣體放散,從而增加了作業(yè)工作量。所以,在臨時(shí)供氣作業(yè)實(shí)施前應(yīng)提高所需用氣量估算值的準(zhǔn)確性??赡苡绊懢用裼脷饬恳蛩睾芏?,受到用氣設(shè)備、生活水平和生活習(xí)慣、戶均人口數(shù)等多種因素影響,估算的難度很大。

        本文通過(guò)采用指數(shù)平滑法與抽樣分析相結(jié)合的方法對(duì)南方某居民小區(qū)小時(shí)用氣量進(jìn)行了估算,提出了估算方法和路徑。該小區(qū)于2006年進(jìn)行天然氣轉(zhuǎn)換,住戶和用戶數(shù)量穩(wěn)定。調(diào)查從2012年5月開(kāi)始,到2013年4月結(jié)束。從大量統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)看小時(shí)負(fù)荷呈現(xiàn)趨勢(shì)性、較強(qiáng)的隨機(jī)性和以24 h為周期的周期性變化規(guī)律;日負(fù)荷呈現(xiàn)較強(qiáng)的趨勢(shì)性、隨機(jī)性的變化規(guī)律;月負(fù)荷呈現(xiàn)趨勢(shì)性、較強(qiáng)的以12 個(gè)月為周期的周期性變化規(guī)律。本文通過(guò)以下兩個(gè)步驟來(lái)估算該小區(qū)小時(shí)用氣量:(1)通過(guò)指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)日用氣量;(2)通過(guò)抽樣分析統(tǒng)計(jì)得出小時(shí)不均勻系數(shù)規(guī)律。

        1 指數(shù)平滑法預(yù)測(cè)日用氣量

        1.1 指數(shù)平滑法

        指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法是采取漸消記憶的方式,利用逐步衰減的不等權(quán)平均辦法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的一種預(yù)測(cè)方法,其基本思想是在預(yù)測(cè)過(guò)程中認(rèn)為,越近期的數(shù)據(jù)越能反映當(dāng)前的情況,對(duì)考慮今后的發(fā)展就越有直接的意義。該方法簡(jiǎn)單實(shí)用,能通過(guò)平滑作用,自動(dòng)清除數(shù)據(jù)序列中的隨機(jī)波動(dòng),尤其是那些不符合統(tǒng)計(jì)規(guī)律的偶然性波動(dòng),適用于燃?xì)庥脷饬恐?、短期預(yù)測(cè)。通常使用的指數(shù)平滑法分為一次指數(shù)平滑法和二次指數(shù)平滑法。

        1.1.1 一次指數(shù)平滑法

        一次指數(shù)平滑法的基本公式為:

        式中:St——時(shí)間t的一次平滑值;

        a——平滑常數(shù),其取值范圍為[0,1];

        Yt——時(shí)間t的實(shí)際值;

        St-1——時(shí)間t-1的一次平滑值。

        由該公式可知:

        (1)St是Yt和St-1的加權(quán)算數(shù)平均數(shù),隨著a取值的大小變化,決定Yt和St-1對(duì)St的影響程度,當(dāng)a取1時(shí),St=Yt;當(dāng)a取0時(shí),St= St-1。

        (2)St具有逐期追溯性質(zhì),可探源至St-t+1為止,包括全部數(shù)據(jù)。其過(guò)程中,平滑常數(shù)以指數(shù)形式遞減,故稱之為指數(shù)平滑法。

        (3)盡管St包含有全期數(shù)據(jù)的影響,但實(shí)際計(jì)算時(shí),僅需要兩個(gè)數(shù)值,即Yt和St-1,再加上一個(gè)常數(shù)a,這就使指數(shù)滑動(dòng)平均具逐期遞推性質(zhì),從而給預(yù)測(cè)帶來(lái)了極大的方便。

        (4)當(dāng)欲用指數(shù)平滑法時(shí)才開(kāi)始收集數(shù)據(jù),則不存在Y0,無(wú)從產(chǎn)生S0,自然無(wú)法據(jù)指數(shù)平滑公式求出S1,指數(shù)平滑法定義St為初始值。初始值的確定也是指數(shù)平滑過(guò)程的一個(gè)重要條件。

        如果能夠找到Y(jié)1以前的歷史資料,那么,初始值St的確定是不成問(wèn)題的。數(shù)據(jù)較少時(shí)可用全期平均、移動(dòng)平均法;數(shù)據(jù)較多時(shí),可用最小二乘法。但不能使用指數(shù)平滑法本身確定初始值,因?yàn)閿?shù)據(jù)必會(huì)枯竭。

        如果僅有從Y1開(kāi)始的數(shù)據(jù),那么確定初始值的方法有:

        (1)取S1等于Y1;

        (2)待積累若干數(shù)據(jù)后,取S1等于前面若干數(shù)據(jù)的簡(jiǎn)單算術(shù)平均數(shù)。

        1.1.2 二次指數(shù)平滑法

        二次指數(shù)平滑法是對(duì)一次指數(shù)平滑值作再一次指數(shù)平滑的方法。它不能單獨(dú)地記性預(yù)測(cè),必須與一次指數(shù)平滑法配合,建立預(yù)測(cè)的數(shù)學(xué)模型,然后運(yùn)用數(shù)學(xué)模型確定預(yù)測(cè)值。

        二次指數(shù)平滑法的公式為:

        1.2 指數(shù)平滑預(yù)測(cè)模型

        用指數(shù)平滑法進(jìn)行預(yù)測(cè),有線性模型和二次曲線模型。

        1.2.1 線性模型

        用于未來(lái)負(fù)荷預(yù)測(cè)的線性模型為:

        式中:Xt+T——為t+T時(shí)刻的預(yù)測(cè)值;

        T——為預(yù)測(cè)周期;

        bt——為動(dòng)態(tài)參數(shù);

        ct——為動(dòng)態(tài)參數(shù)。

        該模型要求Yt+T具有線性趨勢(shì),但不是在整個(gè)時(shí)段內(nèi)擬合一條直線,而是在每個(gè)t時(shí)刻,動(dòng)態(tài)地確定參數(shù)bt和ct,因此t時(shí)刻以前的預(yù)測(cè)值并不一定在一條直線上,但t+T時(shí)刻的預(yù)測(cè)是按Yt+T模型預(yù)測(cè),由于模型的限制,預(yù)測(cè)時(shí)間步長(zhǎng)不宜太大,一般作T=1一步預(yù)測(cè)。

        根據(jù)平滑預(yù)測(cè)技術(shù)滯后的特點(diǎn),還由于隨機(jī)干擾的存在,參數(shù)bt和ct的合理估計(jì)為:

        1.2.2 二次曲線模型

        如果時(shí)間序列所體現(xiàn)的事物過(guò)去發(fā)展變動(dòng)的趨勢(shì)呈二次曲線型,則需要采用二次曲線模型進(jìn)行預(yù)測(cè),為:

        式中:bt——為動(dòng)態(tài)參數(shù);

        ct——為動(dòng)態(tài)參數(shù);

        dt——為動(dòng)態(tài)參數(shù)。

        三個(gè)待定參數(shù)的估值公式分別為:

        二次指數(shù)平滑值是對(duì)一次指數(shù)平滑值的計(jì)算。類似計(jì)算三次指數(shù)平滑值。

        該小區(qū)調(diào)查時(shí)間365天內(nèi)用氣量曲線圖見(jiàn)圖1。

        圖1 該小區(qū)365天用氣量曲線

        將其中1~90天的用氣量利用指數(shù)平滑法進(jìn)行模擬計(jì)算,得出采用a取0.3時(shí)的線性模型精確度最高。原始數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)計(jì)算結(jié)果對(duì)比見(jiàn)圖2。

        圖2 a=0.3線性模型

        1.3 利用灰色理論進(jìn)行精度檢驗(yàn)

        針對(duì)上述預(yù)測(cè)值,可以利用灰色理論中預(yù)測(cè)精度的方法來(lái)檢驗(yàn),主要是檢驗(yàn)小誤差概率和后驗(yàn)差比值[5-6]。其計(jì)算步驟如下:

        (1)求殘差均值,公式為:

        式中:ε——為殘差均值;

        ε(i)——為殘差。

        代入數(shù)據(jù)得出該小區(qū)殘差均值為6.1 m3;

        (2)求殘差的方差,公式為:

        式中:D——為殘差方差。

        代入數(shù)據(jù)得出該小區(qū)殘差方差為17.4;

        (3)求原始數(shù)值均值,公式為:

        式中:E0——為原始數(shù)值均值;

        E(i)——為原始數(shù)值,即每天用氣量數(shù)值。

        代入數(shù)據(jù)得出該小區(qū)原始數(shù)據(jù)均值為495 m3;

        (4)求原始數(shù)值方差,公式為:

        式中:D0——為原始數(shù)值方差。

        代入數(shù)據(jù)得出該小區(qū)原始數(shù)值方差為52。

        (5)求后驗(yàn)差比,公式為:

        式中:C——為后驗(yàn)差比值。

        代入數(shù)據(jù)得出該小區(qū)后驗(yàn)差比值為0.335;

        (6)求小誤差概率,公式為:

        式中:P——為小誤差概率

        代入數(shù)據(jù)得出該小區(qū)小誤差概率為100%。

        表1 預(yù)測(cè)精度等級(jí)

        小誤差概率和后驗(yàn)差比值等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)見(jiàn)表1,由上所得本次預(yù)測(cè)模型誤差分析數(shù)據(jù)見(jiàn)表2。對(duì)比得出該模型預(yù)測(cè)精度為一級(jí),預(yù)測(cè)的數(shù)值較準(zhǔn)確,符合實(shí)際工程使用要求。

        表2 a=0.3線性模型預(yù)測(cè)精度誤差分析

        2 抽樣分析統(tǒng)計(jì)得出小時(shí)不均勻系數(shù)平均值

        抽樣分析為按照隨機(jī)原則從調(diào)查對(duì)象中抽取一部分單位進(jìn)行調(diào)查,并以調(diào)查結(jié)果對(duì)總體數(shù)量特征做出具有一定可靠程度的估計(jì)與推斷,從而認(rèn)識(shí)總體的一種統(tǒng)計(jì)方法,它的目的卻在于取得反映總體情況的信息資料,因而,也可起到全面調(diào)查的作用。概率抽樣是按照概率論和數(shù)理統(tǒng)計(jì)的原理從調(diào)查研究的總體中,根據(jù)隨機(jī)原則來(lái)抽選樣本,并從數(shù)量上對(duì)總體的某些特征作出估計(jì)推斷,對(duì)推斷出可能出現(xiàn)的誤差可以從概率意義上加以控制。

        隨機(jī)選取調(diào)查周期中每月的15日的小時(shí)用氣量數(shù)據(jù),再選取出其中周一到周日各1天的數(shù)據(jù),根據(jù)時(shí)不均勻系數(shù)的定義,計(jì)算出每日各個(gè)小時(shí)的不均勻系數(shù)見(jiàn)表3。

        表3 每日小時(shí)不均勻系數(shù)

        通過(guò)表3可知,小時(shí)不均勻系數(shù)隨月份變化沒(méi)有明顯的規(guī)律,但跟是否為工作日有關(guān),周六、周日變化相對(duì)來(lái)講要比周一至周五平緩些,故將工作日和非工作日分開(kāi)分析??傻贸龉ぷ魅崭餍r(shí)不均勻系數(shù)的平均值,即工作日小時(shí)不均勻系數(shù)變化規(guī)律見(jiàn)表4。

        表4 工作日小時(shí)不均勻系數(shù)平均值

        由于實(shí)際情況下,涉及到臨時(shí)供氣,最少需準(zhǔn)備一瓶氣(約充裝70 m3)。對(duì)于該小區(qū)24小時(shí)中每個(gè)單獨(dú)的小時(shí)用氣量和用氣低峰期的用氣量均未超過(guò)一瓶氣的充裝量,臨時(shí)供氣所充裝的氣量必然能滿足實(shí)際用氣量,所以只需確保高峰期用氣量的相對(duì)誤差符合實(shí)際需要即可。由圖可知工作日用氣高峰期主要集中在10~13點(diǎn)、19~22點(diǎn),根據(jù)相對(duì)誤差公式:

        式中:d~——為相對(duì)誤差;

        E(i)——為原始數(shù)值,即每天用氣量數(shù)值;

        E(i)——為預(yù)測(cè)數(shù)值,即每天用氣量數(shù)值。

        根據(jù)表4數(shù)據(jù)求出兩段時(shí)間用氣高峰期的相對(duì)誤差見(jiàn)表5。

        表5 用氣高峰期相對(duì)誤差

        對(duì)于工程當(dāng)中的相對(duì)誤差允許范圍無(wú)相關(guān)規(guī)定,一般認(rèn)為誤差在±10%內(nèi)符合工程使用要求。從上表得出數(shù)據(jù)可知誤差小于±10%,符合實(shí)際工程使用要求。

        同理,可以求出周末用氣量小時(shí)不均勻系數(shù)規(guī)律。由于周末參考數(shù)據(jù)過(guò)少,故將2012-12-15(周六)的數(shù)據(jù)加入進(jìn)行估算,得出周末用氣量小時(shí)不均勻系數(shù)平均值見(jiàn)表6。同上方法對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn),得出誤差在±10%范圍內(nèi),符合實(shí)際工程使用要求。

        表6 周末小時(shí)不均勻系數(shù)平均值

        3 某次作業(yè)臨時(shí)供氣量估算

        2013年6月5日燃?xì)鈸屝拮鳂I(yè)需對(duì)居民用戶臨時(shí)供氣,臨時(shí)供氣用戶數(shù)為2 016戶,時(shí)間為中午13:00~14:00,用上述方法預(yù)測(cè)該小區(qū)在這一時(shí)間段內(nèi)用氣量為42.6 m3,實(shí)際為41.9 m3,誤差為1.6%。

        通過(guò)估算出日用氣量,再用小時(shí)不均勻系數(shù)算出小時(shí)用氣量的方法對(duì)估算小區(qū)小時(shí)用氣量是非常準(zhǔn)確的。誤差的存在是難免的,如果估算量偏小,會(huì)導(dǎo)致用戶無(wú)法正常用氣,但是由于小區(qū)管網(wǎng)內(nèi)會(huì)有一定的存氣量,故在上述誤差范圍內(nèi)所造成估氣量小于實(shí)際用氣量情況下,小區(qū)居民用戶正常用氣不受影響。

        4 結(jié)語(yǔ)

        本文通過(guò)建立用戶用氣量數(shù)據(jù)庫(kù),來(lái)預(yù)測(cè)指導(dǎo)生產(chǎn)。以上方法如能推廣到任一小區(qū)進(jìn)行小時(shí)用氣量的預(yù)測(cè),可以準(zhǔn)確地預(yù)測(cè)出該小區(qū)未來(lái)某一小時(shí)用氣量,能夠保證非正常工況下(燃?xì)夤艿罁尵S修或接駁作業(yè)等)燃?xì)庥脩粽_B續(xù)用氣,并減少不必要的工作量。

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