天然氣日供氣量變化規(guī)律和影響因素研究

姜懿蕓, 李興泉, 劉 南, 劉啟全

(1.山東省能源建筑設(shè)計(jì)院,山東 濟(jì)南 250101;2.山東建筑大學(xué) 熱能工程學(xué)院,山東 濟(jì)南 250101;3.河北誠(chéng)信集團(tuán)有限公司,河北 石家莊 051130)

1 概述

對(duì)天然氣日供氣量(簡(jiǎn)稱日供氣量)影響因素和變化規(guī)律展開研究,不僅對(duì)滿足用氣需求和優(yōu)化調(diào)度有一定指導(dǎo)作用,而且對(duì)今后的天然氣規(guī)劃編制、調(diào)峰方案的合理制訂都有一定參考價(jià)值。

鄒祥等人[1]指出用戶側(cè)用氣量的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)是天然氣生產(chǎn)及管網(wǎng)運(yùn)行調(diào)度的前提,提出一種基于歷史數(shù)據(jù)的天然氣用氣量智能預(yù)測(cè)方法。杜景勃[2]指出由于影響因素考慮不足或引入過(guò)多,造成模型預(yù)測(cè)效果不佳,通過(guò)分析天然氣日負(fù)荷特性,篩選主要影響因素,開發(fā)了可供工程應(yīng)用的負(fù)荷預(yù)測(cè)軟件。申欣[3]深入分析城市燃?xì)庥脩粲脷庑袨?總結(jié)不同時(shí)間尺度下城市燃?xì)獾呢?fù)荷影響因素,提出一種城市燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)框架,并結(jié)合G燃?xì)夤練庠闯杀緝r(jià)格以及安全保供的責(zé)任要求,提出G燃?xì)夤径唐凇⒅虚L(zhǎng)期資源采購(gòu)策略。

本文收集J市(位于華東地區(qū))門站歷史日供氣量數(shù)據(jù),確定日供氣量的影響因素,對(duì)不同影響因素下的日供氣量變化規(guī)律進(jìn)行分析與研究。

2 日供氣量變化特性

2.1 周期性

隨著天然氣行業(yè)快速發(fā)展,天然氣用戶逐年增多,日供氣量也隨時(shí)間發(fā)生變化,圖1繪制了2016年1月1日至2022年1月1日J(rèn)市的日供氣量曲線。

圖1 2016年1月1日至2022年1月1日J(rèn)市日供氣量變化曲線

由圖1可以看出,2016-2021年期間,J市每年的日供氣量呈現(xiàn)的變化趨勢(shì)一致,均為先減少后增加,總體呈U形,這是受氣候影響所致,冬季天氣寒冷,供暖和燃?xì)鉄崴鞯氖褂檬固烊粴庳?fù)荷增大。此外,還可以觀察到日供氣量呈逐年遞增趨勢(shì)。

2.2 不均勻性

通過(guò)對(duì)J市供氣量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)各月供氣存在較大的不均勻性。計(jì)算得到月不均勻系數(shù),見圖2。

圖2 2021年J市月不均勻系數(shù)

圖2較好反映出一年中不同月份、不同季度供氣量的不均勻性。由圖2可知,1月月不均勻系數(shù)最高,5月、8月最低;總體來(lái)看,第1、4季度月不均勻系數(shù)高,第2、3季度月不均勻系數(shù)低。

2.3 突變性

以2016-2021年J市37個(gè)不包括重要節(jié)假日的星期的日供氣量為研究對(duì)象,計(jì)算不同星期日期的平均日供氣量,見圖3。

圖3 2016-2021年J市不同星期日期的平均日供氣量

由圖3可以看出,周末平均日供氣量低于工作日平均日供氣量,周一到周五的平均日供氣量的平均值比周六、周日的平均日供氣量的平均值高4.44%,表明工作日和周末給日供氣量帶來(lái)的影響是普遍的。

我國(guó)法定節(jié)假日包括元旦、春節(jié)、清明節(jié)、勞動(dòng)節(jié)、端午節(jié)、中秋節(jié)、國(guó)慶節(jié)。通過(guò)進(jìn)行2021年法定節(jié)假日與非法定節(jié)假日的日供氣量對(duì)比(見圖4),對(duì)日供氣量進(jìn)行分析。

圖4 2021年法定節(jié)假日與非法定節(jié)假日的日供氣量對(duì)比

從圖4可明顯看出,法定節(jié)假日的日供氣量出現(xiàn)明顯減少,說(shuō)明日供氣量在法定節(jié)假日具有較強(qiáng)的突變性。以春節(jié)為例,日供氣量在春節(jié)前后出現(xiàn)了較大幅度波動(dòng),并且在春節(jié)期間出現(xiàn)顯著谷值,較節(jié)前節(jié)后下降幅度約為14%。法定節(jié)假日出現(xiàn)明顯的供氣低谷是假期大型企業(yè)停產(chǎn)減產(chǎn)、居民返鄉(xiāng)探親、部分餐飲商業(yè)用戶停業(yè)所致。

3 影響日供氣量的因素

3.1 影響因素選擇

在分析了日供氣量變化特性,并對(duì)天然氣公司的天然氣供應(yīng)情況進(jìn)行了深入研究后,初步選擇了可能會(huì)對(duì)天然氣供氣產(chǎn)生影響的2類因素:氣象類因素、日期類型因素。

過(guò)去對(duì)日供氣量的研究大多是以氣溫為主要影響因素,對(duì)其他氣象類因素的研究較少。全面考慮后,初步選定日最低氣溫、日最高氣溫、日平均氣溫、天氣類型、風(fēng)力、風(fēng)向、空氣質(zhì)量指數(shù)(AQI)、PM2.5指數(shù)、PM10指數(shù)、日平均氣壓、日平均相對(duì)濕度為氣象類因素。

天然氣日供氣量的不均勻性通常與日期類型因素密切相關(guān)。法定節(jié)假日和周末的日供氣量與平時(shí)相比存在一定差別,因此,初步選定法定節(jié)假日、星期屬性兩個(gè)因素代表日期類型因素。

3.2 相關(guān)分析原理

3.2.1雙變量相關(guān)分析

雙變量相關(guān)分析是對(duì)兩變量間的相互關(guān)系進(jìn)行分析,對(duì)它們的相關(guān)程度和相關(guān)方向進(jìn)行定量描述。本文分析的兩變量是日供氣量及其影響因素。不同因素對(duì)日供氣量產(chǎn)生影響的程度不同,因此,利用雙變量相關(guān)分析判斷各因素與日供氣量的關(guān)系是否緊密,由此得出影響日供氣量的主要因素。計(jì)算得到相關(guān)系數(shù)[4]269,通過(guò)相關(guān)系數(shù)判斷兩變量的相關(guān)程度。

3.2.2偏相關(guān)分析

雙變量相關(guān)分析僅僅反映了兩變量的相互關(guān)系,沒(méi)有考慮其他因素的影響,因此無(wú)法精確地反映兩變量的相關(guān)性。偏相關(guān)分析是控制能對(duì)兩變量相關(guān)性產(chǎn)生影響的其他因素,從而得到兩變量更為精確的相關(guān)分析結(jié)果。計(jì)算得到偏相關(guān)系數(shù)[4]301,通過(guò)偏相關(guān)系數(shù)判斷兩變量的相關(guān)程度。

3.2.3判斷相關(guān)程度的標(biāo)準(zhǔn)

相關(guān)系數(shù)、偏相關(guān)系數(shù)能反映變量之間的相關(guān)程度和相關(guān)方向。相關(guān)系數(shù)、偏相關(guān)系數(shù)的分布范圍為[-1,1]。通過(guò)相關(guān)系數(shù)、偏相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值來(lái)判定相關(guān)程度強(qiáng)弱,絕對(duì)值愈接近1,表示兩變量的相關(guān)程度愈高;愈接近0,表示兩變量的相關(guān)程度愈低。具體的相關(guān)程度標(biāo)準(zhǔn)見表1。

表1 通過(guò)相關(guān)系數(shù)、偏相關(guān)系數(shù)判斷相關(guān)程度的標(biāo)準(zhǔn)

此外,相關(guān)系數(shù)或偏相關(guān)系數(shù)正、負(fù)還能反映兩變量的相關(guān)方向。當(dāng)相關(guān)系數(shù)為正時(shí),表示兩變量的變化方向相同,稱為正相關(guān);反之,表示兩變量的變化方向相反,稱為負(fù)相關(guān)。

3.2.4顯著性檢驗(yàn)理論

相關(guān)系數(shù)或偏相關(guān)系數(shù)均根據(jù)樣本計(jì)算得到,可能存在抽樣誤差,不能直接反映變量總體的相關(guān)性,需要通過(guò)顯著性檢驗(yàn)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)上的推斷。

顯著性檢驗(yàn)是通過(guò)計(jì)算變量間的樣本相關(guān)系數(shù)(或偏相關(guān)系數(shù))與總體相關(guān)系數(shù)(或偏相關(guān)系數(shù))之間由于抽樣誤差而產(chǎn)生差異的概率,以確定樣本相關(guān)系數(shù)(或偏相關(guān)系數(shù))是否來(lái)自具有相關(guān)關(guān)系的雙變量總體。

在給定顯著程度a后,r的閾值ra通過(guò)F分布的分位點(diǎn)計(jì)算得到。文獻(xiàn)[5]給出了兩個(gè)顯著程度a=0.05、a=0.01的臨界值,分別記為r0.05、r0.01。通常認(rèn)為:

① 當(dāng)|r|

② 當(dāng)r0.05≤|r|≤r0.01時(shí),認(rèn)為兩變量之間的相關(guān)性有顯著性意義,說(shuō)明變量間存在相關(guān)性的可能性至少有95%;

③ 當(dāng)|r|>r0.01時(shí),認(rèn)為兩變量之間相關(guān)性有極顯著性意義,說(shuō)明變量間存在相關(guān)性的可能性至少有99%。

統(tǒng)計(jì)學(xué)上習(xí)慣用**和*表示相關(guān)性的顯著性水平,**表示有極顯著性意義,*表示有顯著性意義,不標(biāo)注者則表示不顯著。

3.3 影響因素的相關(guān)分析

日供氣量的影響因素包括定性因素和定量因素,定性因素需要通過(guò)一定的方法量化,已有研究對(duì)于定性因素的處理方法主要集中于專家打分法、層次分析法、模糊評(píng)價(jià)法等。本文選用模糊評(píng)價(jià)法,根據(jù)模糊數(shù)學(xué)中隸屬度理論把定性因素量化。

3.3.1定性因素的量化

① 日期類型

研究發(fā)現(xiàn),不同日期類型會(huì)對(duì)天然氣的日供氣量產(chǎn)生影響。分析日期類型對(duì)日供氣量的影響,首先需要將日期分為3種類型:工作日(含調(diào)休)、周末和法定節(jié)假日,然后進(jìn)行量化,再進(jìn)行相關(guān)分析。因此通過(guò)應(yīng)用隸屬度理論,把不同的日期類型量化到[0,1],見表2。

表2 日期類型的量化值

② 天氣類型

天氣類型會(huì)影響人們的日常出行,進(jìn)而給天然氣日供氣量帶來(lái)一定影響。在進(jìn)行天氣類型與天然氣日供氣量相關(guān)分析前,需要把天氣類型量化到[0,1],見表3。

表3 天氣類型的量化值

③ 風(fēng)向、風(fēng)力

考慮到風(fēng)向、風(fēng)力不同可能會(huì)帶來(lái)氣溫升高或降低,間接導(dǎo)致日供氣量發(fā)生變化,因此將風(fēng)向、風(fēng)力因素與天然氣日供氣量進(jìn)行相關(guān)分析。將風(fēng)向、風(fēng)力量化到[0,1],見表4、5。

表4 風(fēng)向的量化值

表5 風(fēng)力的量化值

3.3.2影響因素的確定

SPSS(社會(huì)科學(xué)統(tǒng)計(jì)軟件包)是IBM公司旗下一款科學(xué)統(tǒng)計(jì)分析工具軟件。對(duì)收集到的各種影響因素與日供氣量進(jìn)行相關(guān)、偏相關(guān)及顯著性分析。運(yùn)行IBM SPSS Statistics 25軟件,將調(diào)研得到的J市2021年日供氣量和氣象部門提供的當(dāng)日氣溫、天氣類型、風(fēng)力、風(fēng)向、空氣質(zhì)量、日平均氣壓、日平均相對(duì)濕度以及日期類型等數(shù)據(jù)導(dǎo)入,進(jìn)行雙變量相關(guān)分析、偏相關(guān)分析及顯著性分析。軟件界面截圖見圖5,分析結(jié)果見表6、7。

表6 日供氣量與影響因素的雙變量相關(guān)分析結(jié)果

圖5 IBM SPSS Statistics 25軟件界面截圖

由表6可知:

① 氣溫與日供氣量相關(guān)性最強(qiáng),日最低氣溫、日最高氣溫、日平均氣溫與日供氣量的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值均在0.8以上,并呈現(xiàn)一致的負(fù)相關(guān)。當(dāng)氣溫降低時(shí),日供氣量明顯增加,日最低氣溫、日最高氣溫、日平均氣溫與日供氣量屬于極顯著強(qiáng)相關(guān)關(guān)系。

② 日平均氣壓、日平均相對(duì)濕度、天氣類型、空氣質(zhì)量(包括AQI、PM2.5指數(shù)、PM10指數(shù))與日供氣量的相關(guān)性僅次于氣溫,相關(guān)性極顯著。

③ 日期類型、風(fēng)力、風(fēng)向與日供氣量的相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值較小,不相關(guān),且相關(guān)性不顯著。

由表7可知:

表7 日供氣量與影響因素(自變量)的偏相關(guān)系數(shù)

① 雙變量相關(guān)性分析中,氣溫與日供氣量強(qiáng)相關(guān)。但在考慮其他因素影響后,氣溫與日供氣量的偏相關(guān)系數(shù)出現(xiàn)了小幅波動(dòng),但是偏相關(guān)系數(shù)絕對(duì)值仍保持在0.6以上,且相關(guān)性極顯著,說(shuō)明氣溫與日供氣量存在很強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系。

② 雙變量相關(guān)性分析中,日平均氣壓、日平均相對(duì)濕度、空氣質(zhì)量、天氣類型等因素與日供氣量的相關(guān)性不如氣溫強(qiáng),多呈現(xiàn)中相關(guān)關(guān)系,但在控制各因素影響后,多次呈現(xiàn)出中相關(guān)或強(qiáng)相關(guān)關(guān)系,且具有極顯著性意義。因此日平均氣壓、日平均相對(duì)濕度、空氣質(zhì)量、天氣類型可以作為日供氣量的主要影響因素。

③ 日期類型、風(fēng)向?qū)θ展饬康挠绊戄^為復(fù)雜,當(dāng)氣溫一定時(shí),日期類型、風(fēng)向與日供氣量均為顯著相關(guān)關(guān)系;而將日平均氣壓、日平均相對(duì)濕度作為控制變量時(shí),僅日期類型與日供氣量為顯著相關(guān)關(guān)系。因此綜合考慮,將日期類型作為日供氣量的影響因素,而不再將風(fēng)向作為影響因素。

④ 在控制其他影響因素后,風(fēng)力與日供氣量的相關(guān)性與顯著性都沒(méi)有得到改善,因此不再將風(fēng)力作為日供氣量的影響因素。

綜上,選擇氣溫(日最低氣溫、日最高氣溫、日平均氣溫)、日平均氣壓、日平均相對(duì)濕度、空氣質(zhì)量(AQI、PM2.5指數(shù)、PM10指數(shù))、天氣類型、日期類型作為日供氣量的影響因素,不再考慮風(fēng)向、風(fēng)力的影響。

4 各因素影響下的日供氣量變化規(guī)律

4.1 氣象類因素

4.1.1氣溫

通過(guò)相關(guān)分析得出,氣溫是影響天然氣供應(yīng)的最主要因素,日平均氣溫是3個(gè)氣溫因素中與日供氣量相關(guān)性最強(qiáng)的因素。選取日平均氣溫代表當(dāng)日氣溫,繪制J市2021年日供氣量、日平均氣溫隨日期的變化曲線圖,見圖6。

圖6 日供氣量、日平均氣溫隨日期的變化曲線

由圖6可以明顯看出,在高溫條件下,日供氣量很低,而在低溫條件下,日供氣量較高。溫度升高時(shí),日供氣量呈現(xiàn)減少趨勢(shì);溫度降低時(shí),則呈現(xiàn)增加趨勢(shì),二者存在明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系。這是因?yàn)樘鞖夂鋾r(shí),供暖和供生活熱水所需天然氣多。同時(shí),供暖期日供氣量對(duì)氣溫的響應(yīng)比非供暖期更突出。

從局部觀察,日供氣量與氣溫的關(guān)系呈現(xiàn)隨機(jī)性分布,但從宏觀角度看,日供氣量隨氣溫下降而逐漸增加,在一定程度上接近某條趨勢(shì)曲線。為減少其他因素干擾,在數(shù)據(jù)充足的情況下,剔除法定節(jié)假日及周末的數(shù)據(jù)。圖7給出了日供氣量與日平均氣溫的散點(diǎn)分布,并進(jìn)行了趨勢(shì)線擬合。趨勢(shì)線的擬合優(yōu)度為0.829,擬合公式為:

圖7 日供氣量與日平均氣溫關(guān)系散點(diǎn)圖及擬合趨勢(shì)線

q=0.003 5t6-0.76t5+29.83t4-97.52t3-

7 057.3t2-35 199t+2.4×106

(1)

式中q--日供氣量,m3/d

t--日平均氣溫,℃

由圖7可知,總體而言,日供氣量基本隨著日平均氣溫上升而下降,但在不同的日平均氣溫區(qū)間,影響程度有所不同,具體規(guī)律為:

① 在-10 ℃以下的寒冷天氣,為保證供暖,隨著日平均氣溫降低,日供氣量大幅增加。

② 在-10～0 ℃范圍內(nèi),日供氣量隨日平均氣溫的變化率較低,這是由于供暖用氣負(fù)荷趨于飽和,此區(qū)間為日供氣量受日平均氣溫影響的不敏感區(qū)間。

③ 在0～15 ℃范圍內(nèi),日供氣量隨日平均氣溫降低而迅速增大,變化率較高,此時(shí)日供氣量受日平均氣溫影響最為敏感,日平均氣溫每下降1 ℃,日供氣量平均增加6.92%,此區(qū)間為日供氣量受日平均氣溫影響的敏感區(qū)間。

④ 日平均氣溫大于15 ℃時(shí),日供氣量隨日平均氣溫變化的幅度較小,為不敏感區(qū)間。

4.1.2日平均氣壓、日平均相對(duì)濕度

J市2021年日供氣量與日平均氣壓、日平均相對(duì)濕度隨日期的變化曲線分別見圖8、9。

圖8 日供氣量與日平均氣壓隨日期的變化曲線

分析圖8、圖9發(fā)現(xiàn),日供氣量與日平均氣壓、日平均相對(duì)濕度存在一定的同步變化關(guān)系,這與冷暖空氣活動(dòng)有關(guān)。進(jìn)行不同季節(jié)日平均氣壓、日平均相對(duì)濕度與日供氣量的相關(guān)分析,分析結(jié)果見表8。

表8 不同季節(jié)日平均氣壓、日平均相對(duì)濕度與日供氣量的相關(guān)系數(shù)

圖9 日供氣量與日平均相對(duì)濕度隨日期的變化曲線

從表8可看出,春、秋季日平均氣壓與日供氣量呈強(qiáng)相關(guān)關(guān)系,且相關(guān)性極顯著;而冬、夏季日平均氣壓與日供氣量的相關(guān)性較弱?？梢缘玫皆诖?、秋季,具有日供氣量隨日平均氣壓上升而增加,隨日平均氣壓下降而減少的規(guī)律。春季暖濕氣流北上,引起氣流所經(jīng)之處大氣密度減小,地表氣壓下降,因此在春季隨著氣溫上升,氣壓逐漸下降,供氣量也隨之降低,故春季日供氣量與日平均氣壓呈顯著正相關(guān);而秋季冷空氣來(lái)襲,受冷高壓控制,隨著氣溫降低,日平均氣壓逐漸升高,日供氣量隨之升高。

日平均相對(duì)濕度與日供氣量的相關(guān)程度在秋、冬季比春、夏季強(qiáng),并呈現(xiàn)為負(fù)相關(guān)。這說(shuō)明在秋、冬季,具有日供氣量隨日平均相對(duì)濕度上升而減少,隨日平均相對(duì)濕度降低而增加的規(guī)律。

4.1.3空氣質(zhì)量

近年來(lái),空氣質(zhì)量最嚴(yán)重的問(wèn)題是霧霾,PM2.5是霧霾產(chǎn)生的主要原因。通過(guò)相關(guān)分析可知,PM2.5指數(shù)與日供氣量的相關(guān)性比AQI和PM10指數(shù)高,且呈正相關(guān)。因此,以PM2.5指數(shù)作為空氣質(zhì)量的代表,分析PM2.5指數(shù)對(duì)日供氣量的影響規(guī)律。GB 3095-2012《環(huán)境空氣質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)》中關(guān)于PM2.5指數(shù)對(duì)應(yīng)的空氣質(zhì)量等級(jí)見表9。

表9 PM2.5指數(shù)對(duì)應(yīng)的空氣質(zhì)量等級(jí)

根據(jù)表9,將J市2021年日供氣量按空氣質(zhì)量等級(jí)分類,并求得不同空氣質(zhì)量等級(jí)下的平均日供氣量。平均日供氣量與空氣質(zhì)量等級(jí)的關(guān)系見圖10,J市2021年沒(méi)有嚴(yán)重污染的空氣質(zhì)量等級(jí)。

圖10 不同空氣質(zhì)量等級(jí)下的平均日供氣量

由圖10可知,日供氣量隨空氣質(zhì)量下降而增加,即日供氣量隨PM2.5指數(shù)升高而增加,與相關(guān)分析結(jié)果一致。

4.1.4天氣類型

通過(guò)相關(guān)分析可知,天氣類型在一定程度上影響日供氣量。將J市2021年日供氣量按天氣類型進(jìn)行分類,計(jì)算出不同天氣類型下的平均日供氣量,結(jié)果見圖11。

圖11 不同天氣類型下的平均日供氣量

由圖11可看出,雪天的平均日供氣量最多,這是由于下雪通常發(fā)生于冬季,冬季平均日供氣量較高。雨天的平均日供氣量較低,這是因?yàn)橛晏焱ǔ０l(fā)生于夏季,夏季平均日供氣量較低。

將雨天細(xì)分為雷陣雨、小雨、中雨、大雨、暴雨,將雪天細(xì)分為雨夾雪、小雪、中雪、暴雪,對(duì)細(xì)分后的天氣類型進(jìn)行平均日供氣量的計(jì)算,得到圖12、圖13。

圖12 不同雨天類型的平均日供氣量

圖13 不同雪天類型的平均日供氣量

由圖12、圖13可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)出現(xiàn)大雨、暴雨、中雪、暴雪等極端天氣,相比小雨或小雪時(shí),日供氣量呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。這是由于極端天氣對(duì)商業(yè)活動(dòng)產(chǎn)生抑制,使日供氣量降低。

4.2 日期類型因素

4.2.1法定節(jié)假日

考慮到假期長(zhǎng)度會(huì)一定程度上影響日供氣量波動(dòng),因此根據(jù)假期長(zhǎng)短將法定節(jié)假日細(xì)分為長(zhǎng)假期(3 d以上)、短假期(3 d及以內(nèi)),對(duì)長(zhǎng)假期、短假期對(duì)日供氣量的影響進(jìn)行分析。

① 長(zhǎng)假期

我國(guó)法定節(jié)假日中的長(zhǎng)假期包括春節(jié)、勞動(dòng)節(jié)、國(guó)慶節(jié),繪制出2019-2021年春節(jié)、勞動(dòng)節(jié)、國(guó)慶節(jié)3個(gè)長(zhǎng)假期及前后7 d的日供氣量曲線,分別見圖14～16。圖中曲線上的紅色菱形代表法定節(jié)假日,叉號(hào)代表周末,無(wú)標(biāo)志則為工作日。法定節(jié)假日前后的周末可能因調(diào)休而工作,將工作的周末視為工作日。

圖14 2019-2021年春節(jié)及其前后7 d日供氣量曲線

圖15 2019-2021年勞動(dòng)節(jié)及其前后7 d日供氣量曲線

圖16 2019-2021年國(guó)慶節(jié)及其前后7 d日供氣量曲線

從圖14～16可以看出,在2019年至2021年的長(zhǎng)假期期間,日供氣量具有顯著的下降趨勢(shì),其中,假期第1日到第2日的日供氣量降幅最大,出現(xiàn)日供氣量低谷,第3日到第4日開始出現(xiàn)緩慢回升,長(zhǎng)假期過(guò)后日供氣量逐漸平穩(wěn),恢復(fù)到長(zhǎng)假期前水平。

為得到更準(zhǔn)確的長(zhǎng)假期期間日供氣量降幅,剔除長(zhǎng)假期前后7 d中的周末數(shù)據(jù),計(jì)算得到2019-2021年長(zhǎng)假期平均日供氣量的平均降幅,見表10。

表10 2019-2021年長(zhǎng)假期平均日供氣量的平均降幅

從表10可看出,長(zhǎng)假期的平均日供氣量較長(zhǎng)假期前、長(zhǎng)假期后降幅在15%左右。

② 短假期

我國(guó)法定節(jié)假日中短假期包括:元旦、清明節(jié)、端午節(jié)、中秋節(jié)。根據(jù)2019-2021年短假期及其前后3 d的日供氣量數(shù)據(jù),進(jìn)行短假期對(duì)日供氣量的影響分析,見圖17～20。圖中曲線上的紅色菱形代表法定節(jié)假日,叉號(hào)代表周末,無(wú)標(biāo)志代表工作日(含調(diào)休工作日)。2020年元旦僅放假1 d,且中秋節(jié)是10月1日,與國(guó)慶節(jié)假期重疊。

圖17 2019-2021年元旦及其前后3 d日供氣量曲線

圖18 2019-2021年清明節(jié)及其前后3 d日供氣量曲線

圖19 2019-2021年端午節(jié)及其前后3 d日供氣量曲線

圖20 2019-2021年中秋節(jié)及其前后3 d日供氣量曲線

由圖17～20可看出,2019-2021年短假期期間日供氣量總體低于前后3 d的日供氣量,假期第1日至第2日日供氣量緩慢減少,在第3日回升至短假期前相近水平。

剔除周末數(shù)據(jù)后,計(jì)算得到2019-2021年短假期平均日供氣量的平均降幅,見表11。

表11 2019-2021年短假期平均日供氣量的平均降幅

從表11可看出,短假期的平均日供氣量較短假期前、短假期后平均降幅在10%以下。短假期日供氣量的節(jié)日效應(yīng)不及長(zhǎng)假期明顯。

4.2.2星期類型

將2019-2021年的日供氣量數(shù)據(jù),按星期類型計(jì)算出各年星期一至星期日的平均日供氣量,見圖21。

由圖21可知,2019-2021年各年工作日的平均日供氣量相對(duì)平穩(wěn),而在周末出現(xiàn)了小幅下降。這是由工商業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)與居民作息規(guī)律造成的,工廠在周末停產(chǎn)或減產(chǎn)導(dǎo)致工業(yè)用氣大量減少,雖然周末居民用氣和商業(yè)用氣有所增長(zhǎng),但增長(zhǎng)程度比工業(yè)用氣下降程度要小,導(dǎo)致供氣量下降。

5 結(jié)論

① 日供氣量的主要影響因素為:日期類型、日最低氣溫、日最高氣溫、日平均氣溫、天氣類型、AQI、PM2.5指數(shù)、PM10指數(shù)、日平均氣壓、日平均相對(duì)濕度。

② 日供氣量變化趨勢(shì)與氣溫變化趨勢(shì)相反,且日供氣量受氣溫的影響存在敏感區(qū)間和不敏感區(qū)間。

③ 日平均氣壓、日平均相對(duì)濕度對(duì)日供氣量的影響有明顯的季節(jié)性,日供氣量變化在春、秋季與日平均氣壓變化趨勢(shì)相同,在秋、冬季與日平均相對(duì)濕度變化趨勢(shì)相反。

④ 日供氣量隨空氣質(zhì)量下降而升高。

⑤ 日供氣量在雪天有增加趨勢(shì),但在暴雪天氣有下降趨勢(shì)。

⑥ 日供氣量在法定節(jié)假日期間有下降趨勢(shì),且降幅隨假期時(shí)間延長(zhǎng)而增大。