廣東某經(jīng)濟合作區(qū)蒸汽負荷分析方法

梁晶 韓海燕　柯冬冬

摘要：結(jié)合園區(qū)實際情況，通過項目現(xiàn)場調(diào)研，采用回歸分析與時間序列分析相結(jié)合的原則，對廣東某經(jīng)濟合作區(qū)的蒸汽負荷進行了分析。結(jié)果表明：該方法能客觀地反映出變化特點，從而為熱電聯(lián)產(chǎn)供能系統(tǒng)合理安排生產(chǎn)提供理論依據(jù)。

關(guān)鍵詞：回歸分析法；時間序列法；蒸汽負荷分析

中圖分類號：

文獻標識碼：A 文章編號：16749944（2017）10015603

1 引言

廣東某經(jīng)濟合作區(qū)是珠三角核心區(qū)與粵北聯(lián)系的重要節(jié)點，其規(guī)劃面積36 km2。如統(tǒng)籌考慮周邊在建的其他產(chǎn)業(yè)區(qū)，整個連片區(qū)域的規(guī)劃控制面積可達48.7 km2。合作區(qū)實行統(tǒng)一規(guī)劃、統(tǒng)一布局，建設(shè)熱電聯(lián)產(chǎn)項目為園區(qū)供冷及供熱。

蒸汽負荷的分析確定直接影響著熱電聯(lián)產(chǎn)項目的各項技術(shù)經(jīng)濟指標，是整個系統(tǒng)工作的重中之重，是一切要素之首。蒸汽負荷的分析是一個優(yōu)良供熱工程設(shè)計的基礎(chǔ)和前提，對蒸汽負荷的快速準確分析，不僅關(guān)系到供熱系統(tǒng)的經(jīng)濟性和合理性，同時也可以實現(xiàn)節(jié)能與環(huán)保的目的。因此尋求高效準確的分析方法具有格外重要的現(xiàn)實意義。

2 蒸汽負荷分析方法

傳統(tǒng)的方法包括直觀性分析和統(tǒng)計性分析兩大類。大多數(shù)分析方法都是以歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用數(shù)學(xué)、數(shù)理統(tǒng)計等方法對其進行處理。根據(jù)數(shù)據(jù)處理方式的不同，蒸汽負荷分析方式基本可分為：時間序列法、回歸分析法。

2.1 時間序列分析法

時間序列法是將蒸汽負荷按照一定時間間隔進行計量[1]，并將實際負荷和預(yù)測負荷之間的差值看作一個平穩(wěn)的隨機過程進行分析和處理，其在蒸汽負荷分析方面得到了廣泛應(yīng)用。Chramcov等運用時間序列法建立了集中供熱系統(tǒng)日需熱量模型，并且分析了室外空氣溫度變化對模型的影響[2]。周恩澤等采用時間序列分析法建立了供熱負荷預(yù)測模型[3]。

在實際工程中，由于時間序列法需要大量的歷史負荷數(shù)據(jù)作為統(tǒng)計分析依據(jù)，但對于新型工業(yè)園來說，其歷史數(shù)據(jù)相對缺乏，因此不能單純依靠時間序列法進行預(yù)測。

2.2 回歸分析法

回歸分析方法是通過找出系統(tǒng)內(nèi)各對象與影響因素之間的相互關(guān)系，對各現(xiàn)象進行變動趨勢分析，建立回歸模型進行分析。Pedersen等以測量區(qū)域熱負荷為基礎(chǔ)來預(yù)測建筑區(qū)域的熱負荷，通過分段線性回歸分析，得到依賴溫度與不依賴溫度的兩部分回歸方程[4]。

回歸方程模型的抽象表達式一般為：

y=f（S，X）（1）

其中y為模型因變量，S為預(yù)測模型中的參數(shù)向量，X為模型中的自變量標量或向量。該方法是通過自變量來預(yù)測響應(yīng)變量，因此自變量的準確選取對分析結(jié)果有至關(guān)重要的作用。

時間序列分析法和回歸分析法是經(jīng)常用到的定量分析方法，這兩種方法可以相互補充、相輔相成，以一定數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，根據(jù)不同的假設(shè)條件可以有不同的應(yīng)用。分析將以已建成的工業(yè)園區(qū)的負荷資料對新建工業(yè)園區(qū)的蒸汽負荷進行預(yù)測。

3 已建工業(yè)園區(qū)負荷

廣東某經(jīng)濟合作區(qū)主要有醫(yī)藥化工、皮革印染、新材料制造等產(chǎn)業(yè)，通過調(diào)研同類工業(yè)園區(qū)，搜集大量有參考價值的基礎(chǔ)資料，對所得數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分類處理和研究，歸納總結(jié)出具有規(guī)律性的內(nèi)在聯(lián)系，同時與所分析工業(yè)園區(qū)實際情況相結(jié)合，依據(jù)設(shè)計規(guī)范和技術(shù)措施，得到不同產(chǎn)業(yè)單位蒸汽負荷量，是一個行之有效的方法。為避免偶然性和特殊性，提高預(yù)測工作可靠性，應(yīng)以大量實地調(diào)研數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)。

調(diào)研工作主要針對經(jīng)濟合作區(qū)中的同類工業(yè)企業(yè)，內(nèi)容包括企業(yè)名稱、企業(yè)產(chǎn)品、用熱介質(zhì)、用汽參數(shù)（壓力、溫度、流量）、用途、使用時段（自每年1月1日至12月31日，每天0～24時）、單位產(chǎn)品能耗、年產(chǎn)量、平均熱負荷、制冷面積、生產(chǎn)班制、檢修周期、季節(jié)特性等內(nèi)容。

主要調(diào)研了江蘇某經(jīng)濟開發(fā)區(qū)和廣東某經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)園集中供熱情況等。這兩個工業(yè)園都是地方工業(yè)經(jīng)濟的重要載體，起步早、發(fā)展快，配套設(shè)施完備。整個工作從各園區(qū)熱力中心入手，得到最基本的原始數(shù)據(jù)。

3.1 工業(yè)園區(qū)負荷蒸汽量調(diào)查

某大型工業(yè)園區(qū)產(chǎn)業(yè)主要是醫(yī)藥、印染、新材料制造業(yè)，其各自負荷蒸汽曲線如圖1所示。

在做負荷分析工作時，將此園區(qū)根據(jù)不同產(chǎn)業(yè)分為幾個地塊，見表1。

3.2 不同類型企業(yè)的用熱需求情況

（1）印染類產(chǎn)業(yè)調(diào)研了印染類產(chǎn)業(yè)的染織、漂染和印染生產(chǎn)企業(yè)，蒸汽負荷見表 2。

4 經(jīng)濟合作區(qū)負荷分析

本文按照不同產(chǎn)業(yè)分類，采用線性回歸預(yù)測方法，以每平方公里批租面積為單位對經(jīng)濟合作區(qū)的蒸汽負荷進行了分析。以下就以一個典型的產(chǎn)業(yè)為例，用線性回歸預(yù)測方法來進行分析。

4.1 印染類產(chǎn)業(yè)區(qū)蒸汽負荷分析

江蘇某工業(yè)園園區(qū)內(nèi)的產(chǎn)業(yè)類型主要為印染企業(yè)，所以采用表1和表2的數(shù)據(jù)，采用最小二乘法，以用地面積對規(guī)劃蒸汽負荷回歸分析（表3）。

4.2 年運行時數(shù)及同時使用系數(shù)

對于工業(yè)園區(qū)，由于其范圍廣、涵蓋企業(yè)眾多，所以同時使用系數(shù)是個不可忽略的因素；另外，年運行時數(shù)對得到最終的熱負荷值也至關(guān)重要。

4.2.1 年運行時數(shù)

根據(jù)調(diào)研其他工業(yè)園區(qū)內(nèi)各類企業(yè)得出以下結(jié)論。

（1）印染類企業(yè)大部分實行兩班制，且基本無單雙休制度。采用每年5500工作小時。

（2）醫(yī)藥化工類企業(yè)大部分實行兩班制，且實行每周雙休日制。采用每年 4000工作小時。

（3）新材料制造類企業(yè)大部分實行兩班制，且每周單休日制。采用每年 4500工作小時。

4.3.3 同時使用系數(shù)

多數(shù)用戶最大蒸汽負荷同時出現(xiàn)的概率不高，根據(jù)相關(guān)規(guī)范及設(shè)計手冊的推薦值，選取工業(yè)蒸汽負荷同時使用系數(shù)為0.80（表4）。

5 結(jié)語

采用回歸分析與時間序列分析相結(jié)合的原則，聯(lián)系實際情況，對廣東某經(jīng)濟合作區(qū)的熱負荷進行了分析，從而得出經(jīng)濟合作區(qū)單位面積的規(guī)劃蒸汽負荷指標，對結(jié)構(gòu)相似、產(chǎn)業(yè)相近的工業(yè)園區(qū)蒸汽負荷分析有一定的借鑒參考作用。

參考文獻：

[1]

潘紅宇. 時間序列分析[M ]. 北京： 對外經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)出版社，2006.

[2]Chramcov B，Dostal P，Balate J.Forecastmodel of heat demand[C]∥ISF：Proceedings of the 28th International Symposium on Forecasting.Hong Kong：ISF，2009.

[3]周恩澤，方修睦.供暖熱水鍋爐房的熱負荷預(yù)測[J].哈爾濱建筑大學(xué)學(xué)報，2000，33（3）：56～60.

[4]Pedersen L，Stang J，Ulseth R.Load prediction method for heat and electricity demand in buildings for the purpose of planning for mixed energy distribution systems[J].Energy and Buildings，2008，40（7）：1124～1134.