對(duì)城市燃?xì)舛唐谪?fù)荷預(yù)測(cè)的分析

侯磊

摘要：在燃?xì)夤臼袌?chǎng)化運(yùn)行模式下，做好燃?xì)舛唐谪?fù)荷預(yù)測(cè)工作十分重要，是幫助企業(yè)合理降低運(yùn)營成本的關(guān)鍵途徑。文章首先對(duì)城市燃?xì)舛唐谪?fù)荷變化的主要影響因素進(jìn)行分析，進(jìn)而通過構(gòu)建燃?xì)舛唐谪?fù)荷預(yù)測(cè)模型，對(duì)城市燃?xì)獾亩唐谪?fù)荷變化進(jìn)行預(yù)測(cè)，給出具體的實(shí)現(xiàn)算法。

關(guān)鍵詞：城市燃?xì)?短期負(fù)荷;預(yù)測(cè)分析

1 城市燃?xì)舛唐谪?fù)荷變化的主要影響因素

從目前已有的幾種城市燃?xì)舛唐谪?fù)荷預(yù)測(cè)模型來看，多元線性回歸方程的預(yù)測(cè)精度較高，計(jì)算過程完全由計(jì)算機(jī)軟件完成，使用也較為方便。但是由于未加入季節(jié)差的考慮，容易在溫度影響分析的過程中出現(xiàn)問題。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型具有較好的逼近效果，但由于預(yù)測(cè)過程屬于“黑箱”操作，難以利用預(yù)測(cè)過程中的信息數(shù)據(jù)。總體來看，目前城市燃?xì)舛唐谪?fù)荷預(yù)測(cè)模型各有各的優(yōu)缺點(diǎn)，在構(gòu)建新預(yù)測(cè)模型的過程中，還需要從城市燃?xì)舛唐谪?fù)荷變化的影響因素分析著手，確保模型的適用性。從實(shí)際情況來看，我國絕大多數(shù)的大中型城市已經(jīng)建立了完善的燃?xì)夤?yīng)體系，在分析燃?xì)舛唐谪?fù)荷變化的過程中，也較為全面。其中，溫度是影響燃?xì)庳?fù)荷變化最主要的因素，燃?xì)庳?fù)荷變化和日平均溫度變化存在顯著的反向相關(guān)性?？梢砸源藶橹贮c(diǎn)，建立燃?xì)舛唐谪?fù)荷變化的預(yù)測(cè)分析模型。

2 城市燃?xì)舛唐谪?fù)荷的預(yù)測(cè)模型及方法

2.1 日負(fù)荷模型

在城市燃?xì)舛唐谪?fù)荷預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建過程中，需要充分考慮燃?xì)庳?fù)荷變化受熱慣性的影響，在根據(jù)日平均溫度變化預(yù)測(cè)燃?xì)庳?fù)荷變化時(shí)，加入動(dòng)態(tài)平均溫度、有效溫度兩個(gè)指標(biāo)。其中，動(dòng)態(tài)平均溫度的計(jì)算公式為：

其中n取3～5，i代表預(yù)測(cè)目標(biāo)前一天，Ti為日平均溫度。有效溫度的計(jì)算公式為：

Teff=wT+（1-w）Tn

其中w為權(quán)重因子，其取值范圍為0～1。通過對(duì)某北方城市近三年燃?xì)庳?fù)荷變化數(shù)據(jù)及氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，可以建立燃?xì)馊肇?fù)荷、日平均溫度、動(dòng)態(tài)平均溫度和有效溫度之間的關(guān)系。其中，日平均溫度與燃?xì)馊肇?fù)荷的相關(guān)系數(shù)為-0.81，動(dòng)態(tài)平均溫度的相關(guān)系數(shù)為-0.83，有效溫度的相關(guān)系數(shù)為-0.85。其中，燃?xì)馊肇?fù)荷受有效溫度影響最大，將其作為主導(dǎo)因素，構(gòu)建日負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。得到的燃?xì)馊肇?fù)荷通用預(yù)測(cè)模型為：

其中，T0為地區(qū)年平均溫度，Q0為全年平均燃?xì)馊肇?fù)荷，α為相關(guān)系數(shù)。工作日期間α的取值為1.0，雙休日期間α的取值為1.01～1.10，節(jié)假日期間α的取值為1.10～1.20。該模型主要適用于1～5日的燃?xì)舛唐谪?fù)荷預(yù)測(cè)。

2.2 月負(fù)荷模型

上述構(gòu)建的日負(fù)荷模型雖然在理論上也可進(jìn)行月負(fù)荷預(yù)測(cè)，但是由于溫度的長期預(yù)測(cè)容易出現(xiàn)偏差，因此還需要單獨(dú)建立專門的月負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。通過對(duì)北方某城市多年的溫度變化進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)其每個(gè)月的日平均溫度近似呈正態(tài)分布。設(shè)正態(tài)分布期望為Tm，方差為σm2，Tm在不同月份有不同取值。由于Tm隨月份變化近似服從正態(tài)分布，其變化關(guān)系式可表示為：

Tm=a+bsin（C×m+d）=11+14×sin（0.5×m-2）

其中m為月份，如果用有效溫度描述月平均溫度的變化，其分布規(guī)律基本相同，因此有效溫度分布規(guī)律可表示為：

經(jīng)過計(jì)算和整理后，可以得到月平均日負(fù)荷計(jì)算公式為：

可以根據(jù)該公式和待測(cè)月份天數(shù)N，計(jì)算出當(dāng)月燃?xì)庳?fù)荷的總量，計(jì)算公式為：

Qt=N×Qm。

2.3 短期預(yù)測(cè)模型的算例分析

本次建立城市燃?xì)馊肇?fù)荷預(yù)算模型和月負(fù)荷預(yù)算模型的意義在于可以實(shí)現(xiàn)對(duì)嘗試燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)步長的調(diào)節(jié)。從兩個(gè)模型之間的關(guān)系來看，月負(fù)荷模型相對(duì)容易構(gòu)建，只需要統(tǒng)計(jì)月燃?xì)赓M(fèi)用賬單即可。而日負(fù)荷模型則面臨著計(jì)量數(shù)據(jù)搜集的困難，也可以利用兩個(gè)模型進(jìn)行相互檢驗(yàn)，確保最終預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性。為確保上述模型的可用性，分別以當(dāng)?shù)?018年2月份和3月份的數(shù)據(jù)為例，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ皖A(yù)測(cè)效果。其中，2月份為最不利工況，3月份為常規(guī)工況。分別采用平均絕對(duì)百分比誤差和均方百分比誤差對(duì)兩個(gè)預(yù)測(cè)模型的精確度進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明，兩個(gè)模型的預(yù)測(cè)精確度較高，得到的預(yù)測(cè)曲線基本重疊?？紤]到春節(jié)一般在2月份，用戶用氣規(guī)律會(huì)發(fā)生較大變化，為確保2月份最不利工況下的預(yù)測(cè)精度，還可以加入富裕系數(shù)對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整。隨著城市燃?xì)舛唐陬A(yù)測(cè)模型的研究和改進(jìn)，其預(yù)測(cè)精度逐漸提高，可以為燃?xì)夤?yīng)提供更可靠的參考。

綜上所述，在已有研究方法的基礎(chǔ)上，從城市燃?xì)庳?fù)荷變化的主要影響因素出發(fā)，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，并加入動(dòng)態(tài)平均溫度和有效溫度指標(biāo)，解決熱慣性的影響，可以讓負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確。應(yīng)積極推動(dòng)城市燃?xì)舛唐谪?fù)荷預(yù)測(cè)的相關(guān)研究，為實(shí)際燃?xì)夤?yīng)調(diào)節(jié)工作提供科學(xué)依據(jù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]馬鋼，等.基于PCA+Elman神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的城市燃?xì)舛唐陬A(yù)測(cè)研究[J].天然氣技術(shù)與經(jīng)濟(jì)，2018，12（05）：72-76+84.