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    加強需求側(cè)管理提高燃氣負荷預測水平

    2013-11-08 03:32:40李瑜仙關鴻鵬
    天然氣與石油 2013年3期
    關鍵詞:氣量燃氣賬戶

    李瑜仙 關鴻鵬 趙 燕

    1.北京市燃氣集團有限責任公司,北京 100035;2.中國石油集團工程設計有限責任公司西南分公司,四川 成都 610041

    0 前言

    在國內(nèi)燃氣市場競爭加劇和能源緊張的形勢下,燃氣需求側(cè)管理已經(jīng)成為燃氣企業(yè)優(yōu)化負荷結(jié)構(gòu)、提高管網(wǎng)綜合效率和企業(yè)利潤最大化的重要手段。加強需求側(cè)管理可通過一定的技術和管理手段,提高燃氣負荷預測水平是技術手段之一,是燃氣管網(wǎng)規(guī)劃、優(yōu)化調(diào)度的前提,關系到供應系統(tǒng)的投資效益和可靠性;而完善各類用戶供用氣運營模式是加強需求側(cè)管理的管理手段之一,要使城市燃氣企業(yè)的負荷預測、需求計劃、計劃調(diào)整等達到有條不紊、無縫對接,確保燃氣用戶穩(wěn)定用氣,必須有一套行之有效的供用氣運營模式。

    1 燃氣負荷預測方法及應用實例

    燃氣負荷預測需要對歷史數(shù)據(jù)進行分析,對多種預測方法進行比選,找出一種或幾種適用于城市燃氣負荷預測的方法應用于實際工作。目前較常用的負荷短期預測方法有多元線性回歸、指數(shù)平滑模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡等,不同方法有不同的適用范圍和特點,本文根據(jù)北京燃氣的實際應用經(jīng)驗,簡單介紹、分析幾種效果較好的預測方法。

    對北方城市來說,燃氣負荷在不同時期呈現(xiàn)不同的規(guī)律,影響因素也發(fā)生變化。從圖1 可知,冬季燃氣用量與室外溫度基本成線性關系,采暖過渡期(每年的3 月和11 月)無明顯規(guī)律,夏季非常穩(wěn)定,不受氣溫影響。

    圖1 北京市城市燃氣負荷隨季節(jié)變化特點

    1.1 線性回歸

    回歸分析是通過對兩個變量之間的相關分析建立模型,當兩個變量之間存在線性關系時,稱為線性回歸[1]。線性回歸便于自動化,但不考慮溫度的季節(jié)差。經(jīng)分析、研究,供暖季燃氣用氣負荷與氣象條件高度負相關,見圖2,而氣象條件直接表現(xiàn)為室外溫度的高低,室外溫度越低,用氣量越高。

    圖2 北京市燃氣用氣負荷與氣象條件高度負相關

    經(jīng)過對近10 年歷史數(shù)據(jù)的整理、分析,北京燃氣建立了采暖季節(jié)城市燃氣日用氣負荷(發(fā)電、工業(yè)用戶除外)與室外溫度之間的線性模型,Q=-aT+b(Q 為日用氣量,104m3;T 為室外平均溫度,℃;a 和b 為常量,歷年遞增),擬合精度達80%以上,見圖3。2012-2013 年供暖季,室外平均溫度每降低1 ℃,日用氣量可增加氣量約180×104m3,隨著用戶發(fā)展,這一增量逐年遞增。

    圖3 北京市燃氣日負荷與平均溫度之間的關系

    采暖季節(jié)穩(wěn)定期(12 月~次年2 月)適用多元線性回歸、博克斯-詹金斯法(ARMA)[2]等算法,預測與溫度、風力、降雨量等高度相關的燃氣負荷,適合北方的冬季。隨著天然氣消費量的逐年遞增,氣量預測精度的要求也越來越高。用氣結(jié)構(gòu)由2005 年以采暖、民用為主轉(zhuǎn)變?yōu)橐圆膳?、民用及發(fā)電為主,逐步拓展CNG汽車和三聯(lián)供應用領域[3]。電廠用氣主要受生產(chǎn)安排影響,工業(yè)、CNG 用氣所占比例較小,家庭和采暖所占用氣比例約70%左右,受氣象條件影響較大,見圖4。根據(jù)各類用戶不同特點,北京市正在探索“細化用戶,分類預測,總量疊加”的預測方法,見表1。

    圖4 北京市近幾年燃氣用氣結(jié)構(gòu)

    表1 冬季各類用戶預測方法

    1.2 智能神經(jīng)網(wǎng)絡

    神經(jīng)網(wǎng)絡最常用的是BP 算法,輸入學習樣本,使用反向傳播算法對網(wǎng)絡的權值和偏差進行反復調(diào)整,使輸出值與期望值盡可能接近,當輸出層的誤差平方和小于指定值時,訓練完成[4]。此算法需要開發(fā)軟件,并有大量數(shù)據(jù)支撐,BP 算法用于預測時,逼近效果好,計算速度快,但整個過程為黑盒子,人工參與較少。

    實踐證明采暖季節(jié)過渡期(11 月15 日左右,3 月15 日左右)燃氣負荷規(guī)律與室外溫度等因素相關性出現(xiàn)異常,而取決于供暖日期是否提前或延后、鍋爐啟停臺數(shù)、供暖政策、經(jīng)濟形勢等因素,適宜采取智能神經(jīng)網(wǎng)絡算法。

    1.3 時間序列

    時間序列是指將某個指標按時間先后順序排列而成的序列[2]。夏季負荷是一年中最基本的用氣負荷,其變化與溫度等氣象條件相關性很小,短時間內(nèi)比較穩(wěn)定,適于時間序列算法。北京燃氣采用軟件公司開發(fā)的DSS 預測軟件,預測夏季低峰期(5 月中旬~10 月中旬)的短期負荷,預測精度達95%以上。

    2 需求側(cè)管理

    初步預測,到“十二五”末期,北京市天然氣年度需求總量將達到180×108m3,高峰日燃氣負荷將超過1.5×108m3,除民用、公共服務業(yè)、工業(yè)、熱電聯(lián)產(chǎn)外,北京將適度發(fā)展三聯(lián)供、CNG 汽車等項目。不同燃氣用戶用氣規(guī)律不同,所屬利益團體不同,燃氣需求側(cè)管理難度加大。

    目前北京市“月計劃、周平衡、日指定”的供用氣運行模式已取得一定成效,隨著天然氣市場購銷國際化趨勢的加劇,“照付不議”是城市管網(wǎng)運營商必須面對的風險[5],建立上、中、下游三方一體化嚴格、完善、有效的計劃管理模式,是降低風險的重點。提出“平衡賬戶”概念,在現(xiàn)有運行模式的基礎上,制定不同的“考核”指標,從經(jīng)濟或其它層面對超出賬戶限額的氣量進行不同標準的價格結(jié)算,提高計劃精度,加強客戶計劃準確度意識,降低“照付不議”風險。

    “平衡賬戶”含兩個指標:一是“日最大允許誤差”,二是“累計最大允許誤差”。“誤差”是實際用氣量和計劃量之間的差值,如果客戶的“日誤差”超過了“日最大允許誤差”,超出部分以高于常規(guī)價格結(jié)算。這一“平衡賬戶”內(nèi)的“日誤差”數(shù)據(jù)每日都在累積,一定時間內(nèi)累積量不應超出“累計最大允許誤差”,超出部分以高于常規(guī)的價格結(jié)算。下面舉例說明。

    假設某客戶的日最大允許誤差為10×104m3,累計最大允許誤差為30×104m3,而客戶連續(xù)6 天的計劃誤差值分別為9×104m3、13×104m3、7×104m3、-2×104m3、8×104m3和6×104m3,則此客戶的計劃平衡賬戶見表2。圖5 中紅色柱狀圖內(nèi)的數(shù)字為超賬戶的誤差量,以非標準價格結(jié)算。

    表2 某燃氣客戶的“平衡賬戶” 104 m3

    圖5 某客戶的計劃平衡賬戶示意

    目前中國石油與國內(nèi)多家燃氣企業(yè)簽訂了“照付不議”協(xié)議,但并未真正實施,隨著天然氣市場國際購銷化趨勢的加劇,上游天然氣供應商和國外供氣商之間的“照付不議”將最終影響到國內(nèi)天然氣市場,因此現(xiàn)階段非常有必要建立燃氣用戶的“照付不議”意識,提高計劃精度,從經(jīng)濟或其他層面進行制約。

    3 結(jié)論及建議

    a)對于北方城市來說,冬季采暖期燃氣負荷與室外溫度高度線性相關,適用多元線性回歸法預測;過渡期(采暖、停暖前后)燃氣負荷取決于供暖日期、鍋爐啟停臺數(shù)、供暖政策等因素,適宜采取智能神經(jīng)網(wǎng)絡算法;夏季穩(wěn)定期燃氣負荷是基礎負荷,可采用時間序列法預測。

    b)為客戶建立“平衡賬戶”,從經(jīng)濟或其他層面制約用戶,提高計劃精度,降低未來天然氣市場國際化帶來的“照付不議”風險。

    [1]楊 虎,劉瓊蓀,鐘 波.數(shù)理統(tǒng)計Mathematical Statistics[M].北京:高等教育出版社,2004.10.Yang Hu,Liu Qiongsun,Zhong Bo.Mathematical Statistics[M].Beijing:Higher Education Press,2004.10.

    [2]易丹輝.統(tǒng)計預測——方法與應用[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2001.4.Yi Danhui.Statistical Prediction-Methodsand Applications[M].Beijing:China Statistics Press,2001.4.

    [3]李瑜仙,許 彤,趙 燕,等.北京市城市燃氣日負荷與高峰小時流量的關系[J].天然氣與石油,2008,26(1):21-24.Li Yuxian,Xu Tong,Zhao Yan,et al.The Relationship between Gas Load and Peak-Hour-Flow in Beijing City[J].Natural Gas and Oil,2008,26(1):21-24.

    [4]聞 新,周 露,李 翔,等.MATLAB 神經(jīng)網(wǎng)絡仿真與應用[M].北京:科學出版社,2003:258-265.Wen Xin,Zhou Lu,Li Xiang,et al.Matlab Neural Network Simulation and Application [M].Beijing:Science Press,2003:258-265.

    [5]黃振中,張曉粉.淺論國際能源貿(mào)易中“照付不議”合同的特點和新趨勢[J].中外能源,2011,16(3):1-6.Huang Zhenzhong,Zhang Xiaofen.Take-or-Pay Contract and New Trends in the International Energy Trade[J].Chinese and Foreign Energy,2011,16(3):1-6.

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