城市燃氣負荷預測研究

何文萱，唐海亮，孫健

（1.北京燃氣集團有限責任公司第四分公司，北京 102600；2.太極計算機股份有限公司，北京 100102，3.國家管網集團北京管道有限公司維搶修分公司，北京 100012）

在我國大力建設燃氣管網干線全面進入“天然氣時代”的同時，同時存在著一些亟待解決的問題，如管網的設計、購氣儲氣規劃、調峰策略等都是燃氣工業發展面臨的問題。城市燃氣負荷預測不僅對燃氣系統的管理調度有著十分重要的意義，還影響著供氣公司和輸氣公司的效益，對于國家經濟發展及人民生活和社會的穩定有著非常重要的作用。科學準確的燃氣負荷預測為燃氣企業簽訂“燃氣供銷”合同提供參考依據，減少不必要的經濟損失，保障天然氣供應。建設合適的燃氣管網，最優投資方案的決定提供基礎，而得到最優的經濟和社會效應。

快速增長的工業、商業以及居民用氣對燃氣能源的依賴程度和需求量必然增加，可能會導致在冬季用氣高峰時末端用戶壓力過低，用戶無法用氣。準確的燃氣負荷預測是燃氣優化調度、實時調控、計劃制定的基石，有助于安排管網運行方式及機組維檢修計劃的制定。現有的燃氣管網采用逐年建設的原則，對燃氣負荷進行準確預測，才能判斷燃氣管網能否滿足城市的發展規劃，為燃氣管網的發展和優化提出合理的建議。

城市燃氣作為城市的基礎設施，既要為現代城市的生產生活和社會活動提供高水平的能源，又是維系城市空間環境質量的重要方面。燃氣負荷是確定地下儲氣庫規模、決定輸氣管網經濟性和進行長距離輸氣系統及地下儲氣庫優化運行的重要依據。

燃氣負荷預測對燃氣生產系統的產氣計劃具有指導作用，保證管網用氣量，并減少放散；輔助燃氣系統各個環節安全生產、消除或降低系統故障的影響，提高系統運行的可靠性。隨著北京市城市化供氣規模的不斷擴大，對城市燃氣管網的規劃、運行管理及調峰、儲氣等都提出了更高的要求，為了更好的履行“保總量、保高峰”的責任，對未來的用氣負荷進行預測是非常迫切的任務。隨著燃氣運營管理企業的現代化正在不斷加快，過去被廣泛應用于生產管理實際的基于經驗的人工預測已經完全不能滿足燃氣供需分析中所需的精度和速度。現代城市人口結構改變和城市規模的不斷擴大也使燃氣負荷的變化情況趨向復雜，迫切使得燃氣企業需要更加科學合理高效的做好燃氣負荷預測工作。

1 城市燃氣用氣負荷特征分析

城市燃氣需求大幅增長，供需形勢較為嚴峻，“氣荒”和“保供”逐漸成為城市燃氣企業的主題詞。在上游氣源指標供應不足的情況下為保障居民用戶和工業園區平穩供氣，如何規劃未來城市燃氣市場發展方向，制定經濟可靠的供氣方案成為城市燃氣企業面臨的難題。燃氣企業需要通過對所在城市的用氣量影響因素進行分析來掌握城市燃氣用戶的用氣特點從而對用氣結構進行優化調整。

城市燃氣負荷受到社會經濟、天氣因素、日期類型等多種復雜因素的影響，而多因素的共同作用則必然會導致燃氣負荷序列變化趨勢具有很大的隨機性以及一定程度上的復雜性。

城市燃氣負荷主要為居民生活用氣和采暖用氣，居民生活用氣具有較強的小時不均勻性，隨著季節、溫度等變化的特點；采暖用氣主要與溫度、濕度、風速等氣候條件息息相關，溫差較大時更為明顯。

2 燃氣負荷預測

燃氣負荷涉及供氣系統的可靠性及燃氣公司的經濟效益等，而且關系到燃氣系統設計及優化運行。合理準確的燃氣負荷預測為簽訂“燃氣供銷合同”提供基礎資料、管網設計優化的基礎、儲氣設施設計的依據。

合理準確的城市燃氣負荷預測對供氣計劃的制定、燃氣設備及管道的維檢修方案的制定、對提高城市燃氣供應系統管理水平、城市燃氣的優化調度和城市管網的優化運行都有十分重要的意義。

燃氣負荷按日、月、年呈周期性波動，又受季節、節假日等因素影響而變化，呈現多周期疊加特征。歷史積累的海量燃氣運行數據由于來源廣泛、種類繁雜，不免出現由于儀表誤差等引起的數據失真、缺失等問題，為了更好的開展針對燃氣負荷的預測，通過搭建預測流程，對數據進行預測處理，之后對模型進行訓練，最終實現對燃氣負荷的預測，流程如圖1所示。

圖1 燃氣負荷預測

通過主成分分析的方法，確定影響城市燃氣負荷的相關影響因素，并對數據進行預處理，降低數據的維度，將數據分為訓練數據和驗證數據，對模型進行訓練，挖掘數據間存在的潛在規律，實現對城市燃氣負荷的預測，使用驗證數據對模型進行驗證及優化，以實現對城市燃氣負荷的精準預測。

2.1 燃氣小時負荷預測

燃氣小時燃氣負荷預測對應急氣源調度采購工作、保障管網用氣量、儲氣設施建設、調節管道壓力、儲氣調峰工作和設備維修具有指導意義，有助于維持整個管道供應系統的安全和穩定。

北京市根據經驗取燃氣小時高峰系數為1.2來計算冬季高峰小時流量，由于用戶的多樣性，已經不能滿足實際燃氣優化調度的需要。對燃氣小時負荷進行預測是燃氣企業合理調峰和優化管理的基礎，根據小時負荷的變化規律，建立包含氣溫、時序的燃氣小時負荷BP神經網絡預測模型。

2.2 燃氣日負荷預測

燃氣日負荷預測是利用現有的歷史數據，如天氣情況、風向、最高溫度、最低溫度、平均溫度、溫度、風力和季節等影響因素作為輸入參數，同時考慮該日是否為法定節假日，建立神經網絡燃氣日負荷模型，通過一系列的訓練和學習，得到未來某天或者一段時間的預測值。其中使用爬蟲抓取歷史日相關的溫度、濕度、天氣、風向、風力等天氣數據。

目前通常采用燃氣日負荷與平均氣溫或最高、最低氣溫之間的線性關系對燃氣負荷進行計算，即氣溫每下降1攝氏度，需要增加天然氣供應250萬立方米/天，此種方式未考慮氣溫變化帶來的累積效應。未考慮氣溫變化給人體帶來的感受變化，會造成①相同的日平均溫度下，燃氣負荷相差較大，當前幾日溫差較大時，更為顯著，冬季的日均天然氣供應量是春秋季節的五倍以上；②氣溫驟降時可能出現嚴重誤差，如北京市在2021年1月份日供氣量為1.1億立方米，而氣溫降低時達到1.29億立方米。通過引入氣溫累積效應系數對實際氣溫進行修正，實現燃氣日負荷的精準預測。

2.3 燃氣年負荷預測

科學準確的城市燃氣年負荷預測對于“燃氣供銷合同”的制定、燃氣管網的規劃等具有十分重要的意義。燃氣年負荷受國民經濟發展、人口、產業結構的變化的影響，建立預測模型對城市燃氣年負荷進行預測，為城市燃氣管網的發展和規劃提出建設性的建議。

3 城市燃氣用氣負荷特征分析

為了對燃氣負荷預測模型的預測效果進行評價，采用均方根誤差、平均絕對百分比誤差、均方百分比誤差來進行全方位的綜合衡量和評價，其中：

均方根誤差：

平均絕對百分比差：

均方百分比誤差：

其中，yi為負荷實際值，為負荷預測值，k為輸出數據個數。

選取北京市近三年的天然氣用氣負荷數據進行研究，發現模型均具有良好的預測結果。燃氣負荷預測誤差如表1所示，城市日負荷預測誤差如表2所示。其中一年中有305天的日負荷預測誤差低于3%，預測模型具有較高的可信度。

表1 燃氣負荷預測誤差

表2 城市日負荷預測誤差

利用燃氣負荷預測技術加上準確的氣象預報數據，可以為簽訂“燃氣供銷合同”提供基礎資料、管網設計優化、儲氣設施設計、合理建設燃氣管網、調度城市燃氣等提供有效技術支撐。

4 結語

通過對歷史數據進行分析，建立城市燃氣負荷的預測模型，實現對城市燃氣小時負荷、日負荷、年負荷的精準預測，可為簽訂“燃氣供銷合同”提供基礎資料、管網設計優化、儲氣設施設計、合理建設燃氣管網、調度城市燃氣等提供有效技術支撐。