對城市燃氣日負荷預測方法的研究

張文濤 劉萬興

涿州濱海燃氣有限公司，中國·河北 涿州 272750

1 引言

隨著2017年的氣荒，中國在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)計方面始終存在不確定性，導致能源規(guī)劃和計劃不能得到基礎數(shù)據(jù)的支持，尤其是北方地區(qū)的采暖季，類似現(xiàn)象在中國燃氣、新奧、華潤、港華、昆侖等燃氣集團中均存在。準確預測城鎮(zhèn)燃氣的用氣量成為當務之急的研發(fā)課題。

2 傳統(tǒng)規(guī)劃用氣量預測概述

傳統(tǒng)規(guī)劃用氣量預測是將燃氣用戶進行分類，一般分為居民、商業(yè)、工業(yè)等，結合各類用戶的用氣量指標及氣化率，對各類用戶規(guī)劃年的用氣量進行預測，最后將各類用戶的預測結果進行匯總，即得到城市規(guī)劃用氣量。該預測方法存在以下缺陷：采用的用氣量指標是一個依據(jù)經(jīng)驗積累而制定的平均數(shù)，不能準確反映出地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平和生活差異，用氣量指標本身影響因素較多，通過傳統(tǒng)統(tǒng)計分析法很難保證其科學性，導致很多企業(yè)在氣量指標計劃上存在較大偏差，影響上下游排產(chǎn)計劃，導致資源浪費或形成供氣缺口，影響社會穩(wěn)定[1,2]。

3 研發(fā)目的

針對現(xiàn)有預測技術存在的不足，本次研發(fā)目的是依據(jù)遠傳物聯(lián)技術提供一種預測精準、預測誤差低、操作過程公式化的燃氣日負荷（用氣量）預測方法。

4 預期項目成果

提出一種基于回歸分析模型的城市燃氣日負荷預測方法，處理城市燃氣歷史記錄數(shù)據(jù)和與之相關的氣象信息，通過建立城市燃氣日需求量模擬的組合數(shù)學模型，得到未來負荷預測時間范圍內(nèi)的城市燃氣負荷逐日預測數(shù)據(jù)。該方法采用了基于因果關系和時間序列雙重預測模式的組合預測方法，關鍵參數(shù)通過對歷史用氣量及氣象數(shù)據(jù)的回歸統(tǒng)計分析及自適應運算獲得[3]。

4.1 試驗階段

通過對2017——2018年每日用氣量為基礎數(shù)據(jù)，進行對比、分析當日天氣、氣溫、風向、風力及每小時流量、用氣量確定每日整體用量的使用情況。

場站運行記錄見圖1。

圖1 場站運行記錄

4.2 施工方案及過程

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時為計量點，“昨日8時”為前日氣量，確定非采暖季日用氣量及居民日用氣量。

場站調(diào)壓見圖2。

圖2 場站調(diào)壓

第二步，對分別抽樣統(tǒng)計工業(yè)用戶、企事業(yè)采暖、工商業(yè)餐飲（洗浴）、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 整理分析試驗記錄

管道置換實驗：通過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。具體關系見表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)計結果表明1、2站每日對實際用氣量與預測值進行對比，通過物聯(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，進行長期跟蹤、監(jiān)測，確定取暖季與非取暖季的用氣量，減少誤差。

表2 2020年11-12月宏遠景園3-1-501安全用氣負荷測試記錄表

表3 工商用戶用器情況

5 實際項目成果

根據(jù)回歸分析數(shù)學模型的原理，根據(jù)設定的溫差建模區(qū)間對相應歷史數(shù)據(jù)進行分析，結合氣體熱值、氣象、節(jié)假日、用戶增減等預測日信息對未來日用氣量進行預測，采用參數(shù)辨識并對計算結果進行假設檢驗，修正、補償處理數(shù)據(jù)，應用該模型在用氣高峰期實際復核。對比歷史數(shù)據(jù)的熱值、氣象、氣量、增減戶的變動信息，工業(yè)用戶、企事業(yè)采暖、工商業(yè)餐飲（洗浴）、居民采暖、居民餐飲、氣代煤用戶變化，初步設定預測公式，與歷史數(shù)據(jù)復核并修正公式參數(shù)，得出預測數(shù)學模型并簡化計算公式后與實際驗證；即Y=A+（A1+A2+A3+……)X公式中，Y為預測值、A為前一年基礎數(shù)據(jù)、A1A2A3為業(yè)用戶、企事業(yè)采暖、工商業(yè)餐飲（洗浴）、居民采暖、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 氣量預測曲線圖

圖4 公司2019——2020年預測期曲線圖

6 結語

用于用氣結構和用氣量基礎數(shù)據(jù)，通過對居民、工服用戶的歷史數(shù)據(jù)的核算，建立日氣量預測數(shù)學模型，尤其是在2月份的誤差超過了10%，導致偏差量為254萬m3，產(chǎn)生偏差結算。建議在后期與第三方合作，通過增加采暖面積使用軟件測試，訓練、調(diào)整技術參數(shù)，使預測值達到行業(yè)內(nèi)的先進水平。