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燃?xì)庑录夹g(shù)論文

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  燃?xì)庑录夹g(shù)論文篇一

  城市燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)

  【摘要】城市燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)是一項(xiàng)非常重要的研究課題,準(zhǔn)確的負(fù)荷預(yù)測(cè)有利于保障供氣需求,提高燃?xì)獠块T經(jīng)濟(jì)效益??煽康亩唐谪?fù)荷預(yù)測(cè)對(duì)保證管網(wǎng)運(yùn)行安全,進(jìn)行管網(wǎng)的優(yōu)化調(diào)度,都具有重要的意義;本文對(duì)城市燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)及其應(yīng)用做了簡(jiǎn)要分析。

  【關(guān)鍵詞】城市燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)

  中圖分類號(hào):TH138.23 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A 文章編號(hào):

  一、引言

  燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)是一項(xiàng)非常重要的研究課題,它不僅是燃?xì)庀到y(tǒng)調(diào)度、實(shí)時(shí)控制、運(yùn)行計(jì)劃和發(fā)展規(guī)劃的前提,更是一個(gè)燃?xì)夤芫W(wǎng)調(diào)度部門和規(guī)劃部門所必須具有的基本信息。提高負(fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)水平,有利于燃?xì)庀到y(tǒng)計(jì)劃管理,有利于合理安排燃?xì)夤芫W(wǎng)運(yùn)行方式和機(jī)組檢修計(jì)劃,有利于建設(shè)規(guī)劃,有利于系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。負(fù)荷預(yù)測(cè)是指在充分考慮一些重要的系統(tǒng)運(yùn)行特性、增容決策、自然條件與社會(huì)影響的條件下,研究或利用一套系統(tǒng)地處理過(guò)去與未來(lái)負(fù)荷的數(shù)學(xué)方法,在滿足一定精度要求下,決定未來(lái)某特定時(shí)刻的負(fù)荷數(shù)值。負(fù)荷預(yù)測(cè)包括兩個(gè)方面的含義:一是對(duì)未來(lái)需求量的預(yù)測(cè),二是對(duì)未來(lái)用氣量的預(yù)測(cè)。燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)就是根據(jù)歷史燃?xì)庳?fù)荷值,在滿足一定精度的情況下決定未來(lái)某特定時(shí)刻的負(fù)荷值。負(fù)荷預(yù)測(cè)研究早在20世紀(jì)50、60年代就開(kāi)始了,但直到20世紀(jì)80年代,這一課題開(kāi)始得到發(fā)展。

  隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅速發(fā)展,負(fù)荷預(yù)測(cè)的速度和精度也逐漸提高。用于城市燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)的方法很多,常用的有:時(shí)間序列法、灰色理論預(yù)測(cè)法、回歸分析法、專家系統(tǒng)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法等。

  二、燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)方法及模型

  1、回歸分析預(yù)測(cè)法

  回歸分析預(yù)測(cè)方法是一種應(yīng)用廣泛、理論性較強(qiáng)的定量預(yù)測(cè)方法。它的基本思路是根據(jù)歷史數(shù)據(jù)及一些影響負(fù)荷變化的外來(lái)因素來(lái)推斷將來(lái)時(shí)刻的負(fù)荷值。回歸分析預(yù)測(cè)方法不僅方法簡(jiǎn)單,而且預(yù)測(cè)速度快;它能夠研究預(yù)測(cè)對(duì)象與相關(guān)因素的相互關(guān)系,研究預(yù)測(cè)對(duì)象變化的實(shí)質(zhì)原因,結(jié)果比較可靠,外推性好,對(duì)于歷史上未出現(xiàn)的情況有較好的預(yù)測(cè)性;它還能給出預(yù)測(cè)結(jié)果的置信區(qū)間和置信度,使得預(yù)測(cè)結(jié)果完整、客觀。但它也存在一定的缺陷,即認(rèn)為每一個(gè)實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)對(duì)象的影響程度相同;對(duì)數(shù)據(jù)的要求較高,特別是在歷史數(shù)據(jù)殘缺或存在較大誤差的情況下,預(yù)測(cè)效果較差;計(jì)算工作量較大,出現(xiàn)新數(shù)據(jù)時(shí),要重新估計(jì)回歸方程和進(jìn)行相關(guān)分析;主、次要因素的選取在實(shí)際建模時(shí)較難把握,并且無(wú)法比較詳細(xì)地考慮各種影響負(fù)荷的因素。

  2、指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法

  指數(shù)平滑預(yù)測(cè)法是采取漸消記憶的方式,利用逐步衰減的不等權(quán)平均辦法進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的一種預(yù)測(cè)方法。其基本思想是在預(yù)測(cè)過(guò)程中,越近期的數(shù)據(jù)越能反映當(dāng)前的情況,對(duì)考慮今后的發(fā)展就越有直接意義。這樣,對(duì)以往數(shù)據(jù)不應(yīng)同等看待,對(duì)近期的數(shù)據(jù)應(yīng)給以較高的加權(quán),只有采取具體逐步衰減性質(zhì)的加權(quán)處理更符合實(shí)際。該方法簡(jiǎn)單實(shí)用,能通過(guò)平滑作用,自動(dòng)清除數(shù)據(jù)序列中的隨機(jī)波動(dòng),尤其是那些不符合統(tǒng)計(jì)規(guī)律的偶然性波動(dòng),但對(duì)數(shù)據(jù)的趨勢(shì)性轉(zhuǎn)折點(diǎn)鑒別能力不夠。

  3、時(shí)間序列預(yù)測(cè)法

  時(shí)間序列就是按時(shí)間先后次序觀測(cè)、統(tǒng)計(jì)、記錄下來(lái)的某種指標(biāo)的數(shù)列。時(shí)間可以是年、季度、月份、日、小時(shí)、分等。作為現(xiàn)代數(shù)據(jù)處理方法之一的時(shí)間序列分析方法是在20世紀(jì)20年代后期開(kāi)始出現(xiàn)的。時(shí)間序列預(yù)測(cè)法的一般思路是先識(shí)別與所研究的預(yù)測(cè)目標(biāo)序列相符合的一個(gè)隨機(jī)模型,并估計(jì)出隨機(jī)模型中的未知參數(shù),當(dāng)確認(rèn)該隨機(jī)模型具有適用價(jià)值后,再在此基礎(chǔ)上進(jìn)行預(yù)測(cè)。該方法不僅成熟,并且簡(jiǎn)單實(shí)用。它主要是根據(jù)過(guò)去的負(fù)荷值及干擾值來(lái)推算未來(lái)的負(fù)荷,不需要相關(guān)因素的資料,因此在一些相關(guān)因素的預(yù)測(cè)值和某些常數(shù)難以得到時(shí),不失為一種可行的方法。但其對(duì)數(shù)據(jù)的要求較高,并且無(wú)法刻畫負(fù)荷與各影響因素之間更為復(fù)雜的關(guān)系。

  4、灰色預(yù)測(cè)理論預(yù)測(cè)法

  灰色系統(tǒng)理論是我國(guó)學(xué)者鄧聚龍教授于1983年3月首先提出的。該理論是將一般系統(tǒng)論、信息論和控制論的觀點(diǎn)與方法延伸到社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、生態(tài)等抽象系統(tǒng),結(jié)合運(yùn)用數(shù)學(xué)方法,來(lái)解決信息不完備系統(tǒng)即灰色系統(tǒng)問(wèn)題的理論方法。

  灰色系統(tǒng)是指既含有已知信息又含有未知或非確知信息的系統(tǒng)。基于灰色系統(tǒng)理論的GM(1,1)模型的預(yù)測(cè)稱為灰色預(yù)測(cè)。灰色預(yù)測(cè)是灰色系統(tǒng)理論的一個(gè)重要方面,可分為以下五類,即數(shù)列預(yù)測(cè)、災(zāi)變預(yù)測(cè)、季節(jié)災(zāi)變預(yù)測(cè)、拓?fù)漕A(yù)測(cè)和系統(tǒng)綜合預(yù)測(cè)。由于灰色預(yù)測(cè)模型能夠根據(jù)現(xiàn)有的少量信息進(jìn)行計(jì)算和推測(cè),因而在人口、經(jīng)濟(jì)、能源、氣象等許多領(lǐng)域都得到了廣泛的應(yīng)用,取得了較好的效果。

  5、模糊理論預(yù)測(cè)法

  模糊理論是解決不確定、不完全信息問(wèn)題的一種有效方法。20世紀(jì)90年代以來(lái)模糊理論在電力負(fù)荷預(yù)測(cè)中的應(yīng)用逐漸展開(kāi)。目前模糊理論在電力預(yù)測(cè)的應(yīng)用研究主要集中于兩個(gè)方向:一是將模糊邏輯與傳統(tǒng)數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及專家系統(tǒng)預(yù)測(cè)方法相結(jié)合的電力負(fù)荷預(yù)測(cè)方法研究;二是基于模糊理論的負(fù)荷預(yù)測(cè)方法,其主要基于模式匹配的思想,通過(guò)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的模糊化處理和分析,提煉出負(fù)荷相關(guān)環(huán)境及負(fù)荷變化的若干種典型模式,通過(guò)判定未來(lái)待預(yù)測(cè)環(huán)境屬于哪種模式,實(shí)現(xiàn)負(fù)荷預(yù)測(cè)。模糊理論方法的優(yōu)勢(shì)在于處理負(fù)荷預(yù)測(cè)中的不確定因素的有效性,但是在自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)能力等方面還需要進(jìn)一步的深入研究。

  三、燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)的應(yīng)用

  1、日負(fù)荷預(yù)測(cè)的實(shí)時(shí)優(yōu)化

  日負(fù)荷的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)關(guān)系到城市供氣的安全、穩(wěn)定及經(jīng)濟(jì)性,具有重要的意義。例如:北京市供暖用天然氣量較大,造成高峰日用氣量與低峰日用氣量相差大。根據(jù)日負(fù)荷的特點(diǎn),分為3個(gè)階段:供暖期(當(dāng)年11月15日到次年3月15日)的供暖日負(fù)荷與日平均溫度及前兩天的負(fù)荷相關(guān)系數(shù)相當(dāng)大,適合采用線性回歸模型預(yù)測(cè);供暖過(guò)渡期(供暖期的前20天和后15天)與近年對(duì)應(yīng)期的變化規(guī)律趨于一致,適合于參照歷史信息與當(dāng)前主要因素建立的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型,樣本選取一定量的前兩年同期數(shù)據(jù)及預(yù)測(cè)日近20日左右的數(shù)據(jù),進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)并預(yù)測(cè);用氣平穩(wěn)期(供暖期和供暖過(guò)渡期以外的時(shí)間)的日用氣量變化不大,采用經(jīng)差分處理后的時(shí)間序列模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。

  2、短期預(yù)測(cè)與實(shí)時(shí)調(diào)度結(jié)合

  如同任何事件的發(fā)生一樣,天然氣“氣荒”的發(fā)生是有一定預(yù)兆的。例如:聯(lián)邦德國(guó)在貫徹歐洲議會(huì)和理事會(huì)保障安全節(jié)能的天然氣供應(yīng)法規(guī)時(shí),要求各城市上報(bào)未來(lái)3天的燃?xì)庥脷饬款A(yù)測(cè)相對(duì)誤差控制在5%以內(nèi)。此舉促進(jìn)了燃?xì)忸A(yù)測(cè)的發(fā)展,對(duì)國(guó)內(nèi)燃?xì)獾念A(yù)測(cè)工作也有借鑒意義。如果能夠利用燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)加上準(zhǔn)確的氣象預(yù)報(bào)數(shù)據(jù),燃?xì)庳?fù)荷的預(yù)測(cè)必將更為及時(shí)與準(zhǔn)確,并且與現(xiàn)有的SCADA系統(tǒng)相結(jié)合,進(jìn)行實(shí)時(shí)的調(diào)度,對(duì)于減輕天然氣供應(yīng)系統(tǒng)“氣荒”的影響將具有重要的意義。

  3、燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)的其他應(yīng)用

  燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)技術(shù)除了上述應(yīng)用以外,還有助于燃?xì)夤疽宰畹偷某杀咀龊眉皶r(shí)、合理的調(diào)度,保證輸配系統(tǒng)安全可靠地運(yùn)行;有助于合理安排后期工程,安排設(shè)備的更新、維修等;有助于指導(dǎo)安排燃?xì)馍a(chǎn)計(jì)劃,確定燃?xì)猱a(chǎn)量、儲(chǔ)存量;有助于保證用氣企業(yè)的經(jīng)濟(jì)利益,對(duì)企業(yè)本身的燃?xì)庑枨笞龅叫闹杏袛?shù),從而合理安排。

  結(jié)束語(yǔ)

  燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)已成為實(shí)現(xiàn)燃?xì)庀到y(tǒng)管理現(xiàn)代化的重要內(nèi)容。各種預(yù)測(cè)方法都具有其各自的優(yōu)缺點(diǎn)和適用范圍,必須根據(jù)實(shí)際情況選擇適合的方法和模型,以求在預(yù)測(cè)成本允許范圍內(nèi)達(dá)到所需精度。因此必須提高規(guī)劃人員自身的素質(zhì),能及時(shí)根據(jù)出現(xiàn)的實(shí)際情況進(jìn)行判斷,一旦發(fā)現(xiàn)有大的誤差傾向,就應(yīng)當(dāng)及時(shí)修改預(yù)測(cè)模型或改用其他適當(dāng)預(yù)測(cè)法。

  參考文獻(xiàn)

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