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    上海市氣象條件對燃氣能源消耗影響研究

    2016-09-10 01:25:48陳碧璇上海市節(jié)能減排中心孫蘭東許瀚卿上海市氣候中心
    上海節(jié)能 2016年7期
    關鍵詞:影響

    陳碧璇上海市節(jié)能減排中心孫蘭東 許瀚卿上海市氣候中心

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    節(jié)能論壇

    上海市氣象條件對燃氣能源消耗影響研究

    陳碧璇
    上海市節(jié)能減排中心
    孫蘭東 許瀚卿
    上海市氣候中心

    引言

    目前我國大多數(shù)城市中,電力和燃氣是主要的能耗類型。燃氣的短期負荷受季節(jié)、氣象、節(jié)假日等多種因素的影響,其中氣溫的影響最直接、影響程度也最大。近來,由于城市燃氣用戶的高速增長,氣溫對城市燃氣用氣量的影響顯著加大,冬季不少大中城市都不同程度地由于氣溫驟降而產(chǎn)生“氣緊”的現(xiàn)象,致使氣溫與城市燃氣短期負荷的關系引起了有關研究者的關注[1,2]。Deferrari等[3]以工作日期間的燃氣負荷為研究對象,根據(jù)室外氣溫建立了燃氣負荷的短期預測模型。張中秀等[4]研究了溫度對于城市燃氣短期負荷的影響,指出每年3月和11月過渡季節(jié),城市燃氣調峰調度工作的壓力較大。丁鋒等[5]分析了日平均氣溫、氣壓和降水等氣象因子和燃氣負荷的響應關系。GIL等[6]采用有線性或非線性回歸方法對燃氣負荷進行短期預測。焦文玲等[7]利用指數(shù)平滑法建立了氣溫對日負荷影響的預測模型。王樹剛等[8]根據(jù)大連地區(qū)氣象及燃氣負荷特點, 以有效溫度為主導因素,建立了燃氣日負荷預測模型與月負荷預測模型。

    1 研究區(qū)概況

    上海地處東亞季風區(qū),受到季風環(huán)流、海陸風環(huán)流和城市熱島熱力環(huán)流的共同影響,一方面,由于夏季高溫熱浪頻發(fā),使得電網(wǎng)的迎峰度夏壓力愈發(fā)顯著,另一方面,伴隨市民生活水平的提高和對生活舒適度要求的提升,冬季的燃氣消耗增量也愈發(fā)顯著。和已有的研究主要關注氣溫對燃氣的影響不同,在研究上海市氣象要素和燃氣負荷變動的關系時,還需要考慮臺風、降雨、濕度等因素的影響[9]。同時,利用最新的氣象和燃氣能耗數(shù)據(jù),充分考慮上海氣候和社會經(jīng)濟發(fā)展特點,建立一套相對可靠的氣象條件對城市燃氣消耗的影響及預估模型是城市供能企業(yè)進行調峰調度的有力依據(jù)。

    2 資料來源

    本研究所用資料的時間段為2001~2014年,其中上海市逐月氣溫資料和日極端高溫數(shù)據(jù)來源于上海市氣候中心。研究使用兩類氣象因子,包括單一氣象因子和綜合氣象因子,共18 項氣象參數(shù),通過對這些氣象因子與燃氣日用氣量的相關統(tǒng)計分析,試圖找到影響冬季燃氣日用氣量的關鍵因素。單一氣象因子包括:上海各觀測站2001~2014年逐日平均、最高、最低氣溫、降水量、相對濕度、日照時數(shù)資料和年逐月平均氣溫數(shù)據(jù)。綜合氣象因子指的是與居民體感溫度密切相關的人體舒適度指標,包含:悶熱指數(shù)和風寒指數(shù),其中悶熱指數(shù)適用于夏季,風寒指數(shù)適用于冬季。逐月燃氣用量(包括人工煤氣和天然氣)等資料來源于上海市統(tǒng)計局。

    3上海燃氣用量歷史變化特征分析

    3.1各月燃氣用量分布特征分析

    2001~2014年,上海市燃氣總用量包括人工煤氣的消耗量和天然氣的消耗量[10]。圖1顯示,本市人工煤氣和天然氣的消耗量年內逐月分布有所不同,各月天然氣的消耗量均要多于人工煤氣的消耗量。

    圖1 上海市天然氣和人工煤氣總量逐月變化趨勢(2001~2014年)

    在年際變化尺度以下,上海市煤氣消耗量呈現(xiàn)“冬季高-夏季低”的單峰結構,人工煤氣在1月消耗量最大,平均達到2.13億m3; 2月和3月為年內第二個用氣高峰,月消耗量達到1.80億m3,4月開始人工煤氣消耗量持續(xù)下降,7月降到全年最低,僅有1.06億m3,消耗量僅是1月消耗量的一半;從8月份起,人工煤氣的用量開始緩慢增多,到12月達到全年第四高值(1.79億m3)。

    天然氣用量的逐月變化與人工煤氣略有不同,天然氣消耗呈現(xiàn)弱的冬夏兩季雙峰結構,但冬季用氣高峰更加明顯。年內用氣高峰出現(xiàn)在12月,用氣量達到3.37億m3;年內次高峰在1月,可見天然氣的用氣高峰在冬季,這可能與冬季利用天然氣取暖有關。夏季7、8月平均天然氣消耗量為2.57億m3。天然氣用量的最低谷出現(xiàn)在一年當中的6月和9月,用氣量為2.10和2.12億m3,僅有12月的1/3左右。

    由于人工煤氣和天然氣釋放的熱值的不同,為了便于比較,我們將燃氣的消耗量轉換為熱值。

    轉換公式為:

    熱值=5.4286×人工煤氣消耗量+13×天然氣消耗量 (1)

    其中:熱量值單位:t標準煤;人工煤氣和天然氣單位:萬m3

    經(jīng)過這樣公式的換算,各月燃氣用量的熱量值的分布見圖2??梢钥吹?,上海市燃氣消耗的高峰在冬季的12月和1月,而12月是全市燃氣用量的最高峰,1月為年內燃氣用量次高峰;6月和9月的燃氣用量是一年當中的最低值,平均僅有萬t標準煤??梢?,對于上海來說,燃氣用量的高峰主要集中在冬季,其余季節(jié)的燃氣用量比較平均,月燃氣用量相差不大。

    圖2 上海市燃氣總量的熱值逐月分布(2001-2014年)

    4 燃氣用量與氣象條件關系分析

    4.1 燃氣用量與氣溫之間的關系分析

    燃氣消耗與氣溫變化有密切關系。圖3為上海1~12月平均的燃氣消耗與平均氣溫演變關系圖。由圖可知,上海燃氣消耗在夏季(7~8月)與氣溫變化存在正相關關系,相關系數(shù)為0.421,而在冬季(11~次年2月)期間,燃氣消耗則與氣溫變化存在負相關關系,其相關系數(shù)為-0.238;即伴隨氣溫的降低,燃氣消耗呈現(xiàn)增加趨勢。

    圖3 1~12月平均燃氣消耗與平均氣溫關系圖

    同電力預估模型一樣,我們也用氣溫增量ΔT和燃氣用量的熱值變率ΔE來建立燃氣用量的評估模型。本項目利用此方法分析了上海市各月和四個季度氣溫變化等因素對燃氣用量的影響,并在此基礎上利用線性逐步回歸方法建立月(季、年)燃氣用量預測模型。

    表1 氣溫對月燃氣用量的影響評價模型

    4.2 燃氣用量與多要素之間的關系分析

    表2 多要素對月和季度燃氣用量的影響評價模型

    除考慮氣溫因素外,還考慮到社會經(jīng)濟的增長、人口增長和能耗變化等要素的影響,采用人口增長率(%)、GDP增長率(%)和生產(chǎn)總值單位能耗(%)和氣溫增量(℃)共4個影響因子,利用多元線性回歸方法,建立月和季度的燃氣用量的影響評估模型,具體見表2。

    其中:y為燃氣用量的熱值變化率(%),

    x1:氣溫增量(℃)

    x2:人口增長率(%)

    x3:GDP增長率(%)

    x4:單位生產(chǎn)總值能耗變化率(%)

    從表2可以看到,氣溫增量和相關社會經(jīng)濟因素對各月的燃氣消耗量的影響水平各不相同,總體來說,對于上海燃氣用量的消耗影響較大的因素有2個,分別是GDP年增長率和氣溫增量。在冬季的2月以及3月和4月,燃氣用量變化的主導影響因子為氣溫變化;而經(jīng)濟總量變化等因素對各月的燃氣用量變化影響總體比較明顯。從以上的分析可以看出,上海燃氣用量和其經(jīng)濟走勢密切相關,氣溫變化也對燃氣用量有非常明顯的影響。

    4.3 燃氣消耗演變與氣象因子的關系

    本研究中使用了兩類氣象因子,即單一氣象因子和綜合氣象因子,其中平均氣溫、最高氣溫和最低氣溫用來描述氣溫狀況,日照時數(shù)、降水量、相對濕度等要素是對天氣狀況的一個重要反應,同時,人體對外界冷熱的舒適感是受溫度、濕度和風力等眾多因素綜合影響,但各因素都不處于同等重要地位,因此,需要綜合考慮氣象因素對用氣量的影響。

    以2001~2013年逐月的用氣量和氣象數(shù)據(jù)作為研究對象,將所有的氣象因子與燃氣用量進行相關性分析,可以初步判定影響上海燃氣用氣量的主要因素。其中冬季為11~次年2月,夏季為6~9月。為進一步凸現(xiàn)氣象因子的作用,計算相關系數(shù)時去除了燃氣消耗中的線性趨勢。

    由表3可知,對于全年來說,單一因素氣象因子對于上海城市燃氣消耗的影響總體呈現(xiàn)負相關關系。不同季節(jié)中,綜合氣象因子對于燃氣消耗的影響并不相同;對于冬季來說,不論單一因素氣象因子還是綜合氣象因子(風冷指數(shù))的影響都是負影響為主;對于夏季來說,最低氣溫和平均氣溫對燃氣用氣量影響相對較高。

    表3 上海燃氣消耗與氣象因子相關系數(shù)表

    5 結論

    1)2001~2014年,上海市燃氣總用量包括人工煤氣的消耗量和天然氣的消耗量,天然氣的消耗量均要多于人工煤氣的消耗量。人工煤氣在1月消耗量最大, 2月和3月為年內第二個用氣高峰,7月降到全年最低;天然氣用量的年內用氣高峰出現(xiàn)在12月,次高峰在1月,最低谷出現(xiàn)在一年當中的6月和9月。上海市燃氣消耗的高峰在冬季的12月和次年1月,而12月是全市燃氣用量的最高峰;6月和9月的燃氣用量是一年當中的最低值。對于上海來說,燃氣用量的高峰主要集中在冬季,其余季節(jié)的燃氣用量比較平均,月燃氣用量相差不大。

    2)用氣溫增量ΔT和燃氣用量的熱值變率ΔE建立了月(季、年)燃氣用量預測模型??紤]到社會經(jīng)濟要素對燃氣容量的影響,利用氣溫增量ΔT、和燃氣用量的熱值變率ΔE建立了月(季、年)燃氣用量預測模型。上海燃氣用量和其經(jīng)濟走勢密切相關,氣溫變化也對燃氣用量有非常明顯的影響。

    3)城市燃氣的氣溫響應規(guī)律受氣候特點、居民用氣習慣、用戶類型構成等多種因素影響,實際工作中應在此方法的指導下,根據(jù)當?shù)厍闆r,具體問題局具體分析,并建立長效的工作機制。

    [1]張中秀, 周偉國, 梁金鳳. 氣象條件對冬季城市燃氣日用氣量的影響[J]. 天然氣技術, 2007(4): 56-58.

    [2]焦文玲, 秦裕琨, 趙林波. 城市燃氣負荷預測系統(tǒng)體系研究[J]. 天然氣工業(yè), 2005(1): 155-157.

    [3]GIL S, DEFERRARI J. Generalized Model of Prediction of Natural Gas Consumption[J]. Journal of Energy Resources Technology, 2004,126(2): 90-98.

    [4]張中秀, 周偉國, 姚健等. 城市燃氣負荷的氣溫響應特性研究[J]. 煤氣與熱力, 2008(10): 57-59.

    [5]丁鋒, 劉運良, 劉建波等. 氣象條件對城市燃氣日負荷的影響[J]. 煤氣與熱力, 2007(2): 17-20.

    [6]VONDRá?EK J, PELIKáN E, KONáR O等. A statistical model for the estimation of natural gas consumption[J]. Applied Energy, 2008,85(5): 362-370.

    [7]焦文玲, 嚴銘卿, 廉樂明. 城市燃氣負荷的灰色預測[J]. 煤氣與熱力,2001(5): 387-389.

    [8]王樹剛, 王繼紅, 端木琳等. 城市燃氣負荷的短期預測[J]. 天然氣工業(yè), 2010(5): 104-107.

    [9]何春蕾, 段言志, 鄔宗婧等. 基于氣溫的城市燃氣短期日負荷預測模型——以四川省成都地區(qū)為例[J]. 天然氣工業(yè), 2013(4): 131-134.

    [10]陸敏. 上海燃氣計量的現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢[J]. 上海計量測試, 2011(6): 2-6.

    Study on Shanghai Meteorological Conditions Influence on Natural Gas Energy Consumption

    近年來,氣象條件已經(jīng)導致能源結構的改變。利用最新的氣象和燃氣能耗數(shù)據(jù),充分考慮上海氣候和社會經(jīng)濟發(fā)展特點,建立一套相對可靠的氣象條件對城市燃氣消耗的影響及預估模型。這作為城市供能企業(yè)進行調峰調度的有力依據(jù),對保證城市用能高峰時期的能源儲備具有重要意義。

    氣象條件;燃氣能源;模型

    Chen Bixuan
    Shanghai Energy-Saving and Emission-Reducing Center
    Sun Landong, Xu Hanqing
    Shanghai Shanghai Meteorological Center

    In the recent years, meteorological conditions has an important impact on energy structure changes. Using updated meteorological and natural gas energy consumption data, the article takes Shanghai meteorological and economical development characteristics into consideration and sets up relatively reliable prediction model of meteorological conditions influence on urban natural gas energy consumption, which is solid evidence to Shanghai energy supply enterprises peak load dispatching and is important to guarantee energy storage during city energy using peak period.

    Meteorological Conditions, Natural Gas Energy,Model

    10.13770/j.cnki.issn2095-705x.2016.07.006

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