基于序列預測法的海上平臺中長期電力負荷規劃

封園 （中海石油（中國）有限公司天津分公司渤海石油研究院）

海上平臺中長期電力負荷規劃是保障海上平臺正常運行和提高能源利用效率的重要任務[1-4]。隨著全球能源需求的不斷增長，海上平臺作為重要的能源開發和生產設施，其電力負荷的規模和復雜性也在不斷增加。因此，科學地預測和規劃海上平臺的電力負荷，對于確保海上平臺的穩定運行、降低能源成本以及減少環境污染具有重要意義[5-7]。

傳統的海上平臺電力負荷規劃方法主要基于歷史數據和經驗規則進行預測和分析，然而，由于海上平臺的工作環境復雜多變，受到天氣、季節、海浪等多種因素的影響，傳統方法往往無法準確地捕捉到負荷的變化趨勢和周期性特征。因此，研究一種能夠更準確地預測和規劃海上平臺中長期電力負荷的方法具有重要的理論和實踐價值。序列預測法通過建立數學模型來描述時間序列數據的演變規律，并利用歷史數據對未來負荷進行預測。與傳統方法相比，序列預測法能夠更好地捕捉到負荷的非線性關系，從而提高了預測的準確性和可靠性。

1 海上平臺負荷特點

海上平臺的用電負荷主要包括生產設備、輔助設備、生活設施和應急設備等。其中，生產設備是海上平臺用電負荷的主要組成部分，包括鉆井設備、采油設備、油氣處理設備等。這些設備的運行需要大量的電力支持，且具有較大的波動性和不確定性。輔助設備主要包括泵站、風機、壓縮機等，其用電負荷相對較小，但對電力系統的穩定性有一定影響。生活設施和應急設備的用電負荷較小，但對人員的生活和安全至關重要。

1）波動性大。海上平臺的用電負荷受氣候條件、生產任務等多種因素影響，具有較大的波動性。在鉆井過程中，由于需要使用泥漿循環、鉆機升降等設備，用電負荷會出現較大的波動。此外，海上平臺的風力發電、太陽能發電等新能源接入也會對用電負荷產生影響。因此，海上平臺的電力系統需要具備較強的調峰能力，以適應用電負荷的波動變化。

2）不確定性高。海上平臺的用電負荷受生產任務、設備故障等多種不確定因素影響，具有較高的不確定性。在生產過程中，由于設備故障、生產事故等原因，可能導致用電負荷的突然增加。此外，海上平臺的電力系統還需要應對惡劣氣候條件帶來的影響，如臺風、暴雨等極端天氣可能導致電力系統的短路、跳閘等故障。因此，海上平臺的電力系統需要具備較強的抗干擾能力和故障恢復能力。

3）分布不均。海上平臺的用電負荷分布在不同的區域和設備上，具有明顯的不均衡性。生產設備是用電負荷的主要來源，其分布較為集中。而輔助設備、生活設施和應急設備的用電負荷分布較為分散。此外，由于海上平臺的地理環境限制，電力線路的敷設和維護具有一定的困難。因此，海上平臺的電力系統需要采取合理的分區供電策略，以提高電力系統的運行效率。

4）安全性要求高。海上平臺的用電負荷直接關系到生產安全和人員生命安全。一旦電力系統出現故障，可能導致生產設備的停機、火災等嚴重事故。因此，海上平臺的電力系統需要具備較高的安全性和可靠性。這要求在電力系統設計中充分考慮各種可能的風險因素，采用先進的保護裝置和自動化控制技術，確保電力系統的穩定運行。

綜上所述，海上平臺用電負荷具有波動性、不確定性、分布不均和安全性要求高等特點。因此，科學合理地規劃電力系統的結構和布局，確保電力系統的可靠性和穩定性至關重要。

2 優化系數法

海上平臺電力負荷計算時，需將用電設備在各種工況下運行時的數量和耗電功率進行分類、匯總、計算和分析。根據負荷計算結果，進而確定主發電機組、應急發電機組的裝機容量、數量、供配電方式、電壓等級、接地方式等。負荷計算時需要考慮如下系數：需要系數、同時使用系數、負載系數。通常根據項目實際運行工況，取0.2~1 的系數。

海上平臺根據用電設備負荷的大小，對電動機效率及其功率因數進行了分類，負荷系數取值見表1。在常規負荷計算的基礎上，通過實際調研，合理地優化了新建平臺生產用電設備的運行工況、需要系數、同時使用系數及負荷系數，使得負荷估算更加貼近生產實際，避免了因負荷估算過高造成的電站選取偏大的問題。

表1 負荷系數取值Tab.1 Load factor value

3 序列預測法

序列預測法通過利用時間序列數據之間的依賴關系，將預測問題轉化為一個序列生成的問題。它的基本原理是利用已有的歷史數據來學習一個序列生成模型，然后利用該模型對未來的數據進行預測，具有以下優勢：

1）無需復雜的特征工程。序列預測法可以直接處理原始的時間序列數據，無需進行復雜的特征提取和轉換。這使得序列預測法在處理大規模和高維度的時間序列數據時更加高效和靈活。

2） 能夠處理非線性和非平穩的時間序列數據?？梢酝ㄟ^模型來捕捉時間序列數據中的非線性和長程依賴關系，在處理非線性和非平穩的時間序列數據時具有更好的性能。

3）能夠處理缺失值和異常值。在實際的時間序列數據中，常常存在缺失值和異常值的情況。可根據專家判斷法對缺失值進行插補或刪除，從而提高預測的準確性。

綜合利用海上平臺的多種數據源，包括氣象數據、海洋環境數據、設備運行數據等，構建全面的大數據集。通過對這些數據進行分析和建模，提取出負荷的關鍵特征和影響因素，進而建立準確的預測模型。同時結合優化算法對電力系統進行調度和優化，實現對電力資源的合理配置和管理。

預測模型的抽象表達式為：

式中：X為m種相關因素組成的向量，記為X=[X1，X2，...，Xm]T；t為實際序號；y為待預測量；S為該預測模型的參數向量，設總共有k個參數，S=[s1，s2，...，sk]T。例如，對于不考慮相關因素的線性預測模型y=a+bt，有S=[a，b]T。

設已知在歷史時段t(1 ≤t≤n)，相關因素的取值為X=[X1t，X2t，...，Xmt]，待預測量的取值為yt。需要根據其歷史發展規律，對未來時段n+1 ≤t≤N做預測。由于進行相關預測，不僅需要知道m種相關因素在歷史時段1 ≤t≤n的取值，而且也要知道其在未來時段n+1 ≤t≤N的取值。那么預測的重點是，根據所有歷史時段的Xt和yt，通過某種途徑對模型的參數向量S進行估計，序列預測方法如圖1 所示[8-10]。

圖1 序列預測方法Fig.1 Sequential forecasting models

4 項目案例分析

海上某A 油田新建一座中心平臺A1，電力與相鄰的B 油田進行組網。工程方案見圖2。

圖2 工程方案Fig.2 Engineering schemes

B 油田現有3 個平臺，B1 平臺、B2 平臺、B3 平臺。其中，B1 平臺設有3 臺電站，B2、B3 平臺不設電站。

4.1 新建A1 平臺優化系數

按照常規負荷計算方法，新建A1 平臺應急負荷為1 195.6 kW，因此選用了一臺1 500 kW，400 V的柴油發電機作為應急發電機。為進一步優化用電負荷，工藝專業優化了1 臺應急置換泵，將1 臺原油外輸泵兼做應急置換，優化應急負荷200 kW，同時電氣專業通過調整運行工況、需用系數、同時使用系數，優化工藝設備負荷146.2 kW，將應急負荷降低至849.4 kW，應急電站規模由1 500 kW 降低至1 000 kW，節約直接經濟投資100 萬元。采用優化系數法后，A1 平臺逐年負荷如表2 所示。

表2 A1 平臺逐年用電負荷Tab.2 Annual load of A1 platform

4.2 B 油田負荷序列預測

B 油田經過多年油氣開發，油藏儲量下降，用電規模降低。根據作業公司提供的負荷數據，熱采情況下B 油田夏季負荷約4 900 kW，冬季負荷約6 100 kW。 與設計資料中的高峰用電負荷12 786 kW 相差甚遠。為精確預測未來年用電負荷，根據B 油田最新的油藏配產，對油田注水量與原電力設計負荷進行了綜合分析，繪制出注水量與設計負荷曲線（圖3），發現B 油田的注水量與設計負荷的變化趨勢基本一致，適合采用序列預測法對老區油田的負荷進行預測。

圖3 注水量與設計負荷曲線Fig.3 Curve of water injection volume and design load

因此，根據油藏最新配產數據，同時結合B 油田近年的實際用電負荷，采用序列預測法，對B 油田年用電負荷進行預測，用電負荷及預測結果見表3。

表3 B 油田年用電負荷及預測Tab.3 Annual electricity load and forecast of B oilfield

經統計近7 a 的B 油田逐年實際高峰負荷，并與預測負荷進行對比分析，可知采用序列預測法最大負荷誤差為7.13%，平均負荷誤差為6.62%，遠低于常規對中長期負荷預測誤差10%的要求，極大地提高了海上電網負荷估算的精確度，不僅降低了平臺發電及運行成本，還提高了油田建設的經濟效益，負荷預測誤差分析見表4。

表4 負荷預測誤差分析Tab.4 Analysis of load prediction error

5 結語

以某海上平臺為例，在采用常規優化系數方法的基礎上，通過分析油田注水量與設計負荷之間的關系，采用序列預測法對平臺中長期用電負荷進行了規劃，得到如下結論：

1）采用優化系數法對新建A1 平臺的用電負荷進行優化，對生產設備的運行工況、需要系數、同時使用系數及負荷系數進行調整，調整后負荷降低346.2 kW，為其他同類平臺負荷優化提供借鑒。

2）通過對老區B 油田的注水量與設計負荷的分析，得出采用序列預測法最大負荷誤差為7.13%，平均負荷誤差為6.62%，滿足誤差要求。