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        對(duì)城市燃?xì)馊肇?fù)荷預(yù)測(cè)方法的研究

        2021-08-02 02:13:50張文濤劉萬(wàn)興
        工程技術(shù)與管理 2021年11期
        關(guān)鍵詞:用戶

        張文濤 劉萬(wàn)興

        涿州濱海燃?xì)庥邢薰?,中?guó)·河北 涿州 272750

        1 引言

        隨著2017年的氣荒,中國(guó)在2018年、2019年、2020年大力發(fā)展天然氣能源集輸產(chǎn)業(yè),但是下游需求數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方面始終存在不確定性,導(dǎo)致能源規(guī)劃和計(jì)劃不能得到基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的支持,尤其是北方地區(qū)的采暖季,類似現(xiàn)象在中國(guó)燃?xì)?、新奧、華潤(rùn)、港華、昆侖等燃?xì)饧瘓F(tuán)中均存在。準(zhǔn)確預(yù)測(cè)城鎮(zhèn)燃?xì)獾挠脷饬砍蔀楫?dāng)務(wù)之急的研發(fā)課題。

        2 傳統(tǒng)規(guī)劃用氣量預(yù)測(cè)概述

        傳統(tǒng)規(guī)劃用氣量預(yù)測(cè)是將燃?xì)庥脩暨M(jìn)行分類,一般分為居民、商業(yè)、工業(yè)等,結(jié)合各類用戶的用氣量指標(biāo)及氣化率,對(duì)各類用戶規(guī)劃年的用氣量進(jìn)行預(yù)測(cè),最后將各類用戶的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行匯總,即得到城市規(guī)劃用氣量。該預(yù)測(cè)方法存在以下缺陷:采用的用氣量指標(biāo)是一個(gè)依據(jù)經(jīng)驗(yàn)積累而制定的平均數(shù),不能準(zhǔn)確反映出地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和生活差異,用氣量指標(biāo)本身影響因素較多,通過(guò)傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)分析法很難保證其科學(xué)性,導(dǎo)致很多企業(yè)在氣量指標(biāo)計(jì)劃上存在較大偏差,影響上下游排產(chǎn)計(jì)劃,導(dǎo)致資源浪費(fèi)或形成供氣缺口,影響社會(huì)穩(wěn)定[1,2]。

        3 研發(fā)目的

        針對(duì)現(xiàn)有預(yù)測(cè)技術(shù)存在的不足,本次研發(fā)目的是依據(jù)遠(yuǎn)傳物聯(lián)技術(shù)提供一種預(yù)測(cè)精準(zhǔn)、預(yù)測(cè)誤差低、操作過(guò)程公式化的燃?xì)馊肇?fù)荷(用氣量)預(yù)測(cè)方法。

        4 預(yù)期項(xiàng)目成果

        提出一種基于回歸分析模型的城市燃?xì)馊肇?fù)荷預(yù)測(cè)方法,處理城市燃?xì)鈿v史記錄數(shù)據(jù)和與之相關(guān)的氣象信息,通過(guò)建立城市燃?xì)馊招枨罅磕M的組合數(shù)學(xué)模型,得到未來(lái)負(fù)荷預(yù)測(cè)時(shí)間范圍內(nèi)的城市燃?xì)庳?fù)荷逐日預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。該方法采用了基于因果關(guān)系和時(shí)間序列雙重預(yù)測(cè)模式的組合預(yù)測(cè)方法,關(guān)鍵參數(shù)通過(guò)對(duì)歷史用氣量及氣象數(shù)據(jù)的回歸統(tǒng)計(jì)分析及自適應(yīng)運(yùn)算獲得[3]。

        4.1 試驗(yàn)階段

        通過(guò)對(duì)2017——2018年每日用氣量為基礎(chǔ)數(shù)據(jù),進(jìn)行對(duì)比、分析當(dāng)日天氣、氣溫、風(fēng)向、風(fēng)力及每小時(shí)流量、用氣量確定每日整體用量的使用情況。

        場(chǎng)站運(yùn)行記錄見(jiàn)圖1。

        圖1 場(chǎng)站運(yùn)行記錄

        4.2 施工方案及過(guò)程

        第一步,人員配置6人、1站中壓出口壓力調(diào)到0.25MPa、2站中壓出口壓力調(diào)到0.26MPa,氣量以8時(shí)為計(jì)量點(diǎn),“昨日8時(shí)”為前日氣量,確定非采暖季日用氣量及居民日用氣量。

        場(chǎng)站調(diào)壓見(jiàn)圖2。

        圖2 場(chǎng)站調(diào)壓

        第二步,對(duì)分別抽樣統(tǒng)計(jì)工業(yè)用戶、企事業(yè)采暖、工商業(yè)餐飲(洗?。?、居民采暖、居民餐飲、氣代煤用戶的用氣量,分析變量影響因素,如節(jié)假日、溫度、新用戶增減量等。

        4.3 整理分析試驗(yàn)記錄

        管道置換實(shí)驗(yàn):通過(guò)初步分析確定居民非采暖季日用氣量,確定每戶居民日用量為0.02m3,采暖季城市居民每日用氣量為6~8m3氣,煤改氣用戶每日用氣量為8~10m3氣。具體關(guān)系見(jiàn)表1。

        表1 小區(qū)煤改氣用戶每日用氣量

        如表2、表3所示,統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明1、2站每日對(duì)實(shí)際用氣量與預(yù)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比,通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)抽樣選取居民采暖戶、居民灶具、氣代煤用戶、工商業(yè)用戶,進(jìn)行長(zhǎng)期跟蹤、監(jiān)測(cè),確定取暖季與非取暖季的用氣量,減少誤差。

        表2 2020年11-12月宏遠(yuǎn)景園3-1-501安全用氣負(fù)荷測(cè)試記錄表

        表3 工商用戶用器情況

        5 實(shí)際項(xiàng)目成果

        根據(jù)回歸分析數(shù)學(xué)模型的原理,根據(jù)設(shè)定的溫差建模區(qū)間對(duì)相應(yīng)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,結(jié)合氣體熱值、氣象、節(jié)假日、用戶增減等預(yù)測(cè)日信息對(duì)未來(lái)日用氣量進(jìn)行預(yù)測(cè),采用參數(shù)辨識(shí)并對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn),修正、補(bǔ)償處理數(shù)據(jù),應(yīng)用該模型在用氣高峰期實(shí)際復(fù)核。對(duì)比歷史數(shù)據(jù)的熱值、氣象、氣量、增減戶的變動(dòng)信息,工業(yè)用戶、企事業(yè)采暖、工商業(yè)餐飲(洗?。?、居民采暖、居民餐飲、氣代煤用戶變化,初步設(shè)定預(yù)測(cè)公式,與歷史數(shù)據(jù)復(fù)核并修正公式參數(shù),得出預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型并簡(jiǎn)化計(jì)算公式后與實(shí)際驗(yàn)證;即Y=A+(A1+A2+A3+……)X公式中,Y為預(yù)測(cè)值、A為前一年基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、A1A2A3為業(yè)用戶、企事業(yè)采暖、工商業(yè)餐飲(洗?。⒕用癫膳?、居民餐飲變化值,X為氣溫的變化系數(shù)。溫變系數(shù)為:,約等于0.0026。

        圖3 氣量預(yù)測(cè)曲線圖

        圖4 公司2019——2020年預(yù)測(cè)期曲線圖

        6 結(jié)語(yǔ)

        用于用氣結(jié)構(gòu)和用氣量基礎(chǔ)數(shù)據(jù),通過(guò)對(duì)居民、工服用戶的歷史數(shù)據(jù)的核算,建立日氣量預(yù)測(cè)數(shù)學(xué)模型,尤其是在2月份的誤差超過(guò)了10%,導(dǎo)致偏差量為254萬(wàn)m3,產(chǎn)生偏差結(jié)算。建議在后期與第三方合作,通過(guò)增加采暖面積使用軟件測(cè)試,訓(xùn)練、調(diào)整技術(shù)參數(shù),使預(yù)測(cè)值達(dá)到行業(yè)內(nèi)的先進(jìn)水平。

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