041 青浦工业园区热负荷预测方法

青浦工业园区热负荷预测方法
同济大学暖通空调燃气研究所蔡龙俊王珑摘要：采用回归分析法、时间序列分析，与实际情况相结合，对青浦工业园区的热负荷进行预测，从而得出青浦工业园区的单位面积规划热负荷指标，为集中供热的规划与设计提供了基础资料。

关键词：回归分析法热负荷预测单位面积规划热负荷指标
1.引言
青浦工业园区地处上海市青浦区，以青浦镇为中心，属于上海的郊区地带，面积范围：A15公路（北）—油墩港—山泾港—老通波塘（东）—沪青平公路（南）—油墩港—上达河—同三国道—盈港路—外青松公路—上达河—青赵公路（西）—总用地61.5Km2，扣除外围区域道路面积1.4 Km2和林地等用地面积3.9 Km2，工业园区用地面积为56.2 Km2。

青浦工业园区将原镇办的小工业园区（崧泽工业园区，重固工业园区，腾南工业园区，台商工业园区和中纺科技城等）合并在一起，统一规划，统一部署；实行集中供热。

集中供热工程中日益突出的问题是热负荷的供需矛盾问题。

落实热负荷，是集中供热一切要素之首。

热负荷的预测是集中供热设计的前提和基础。

没有准确的热负荷，热源的建设将似沙滩上的建筑，不仅不能节约燃料，更无经济效益可谈。

因此高效准确的预测方法显得格外重要和迫切。

2．传统的热负荷预测方法
目前常用到的预测方法有很多种，但都有一定的局限性。

大多数的预测方法是建立在对历史数据统计分析的基础上，不同之处只是数据处理方式及所适用的系统。

根据对数据处理方式的不同，供热负荷预测方法基本可以分为：时间序列法、回归分析法。

2.1时间序列法
时间序列是按照时间顺序取得的一系列观测值。

很多数据是以时间序列的形式出现的：一个工厂装船货物数量的月度序列，公路事故数量的周度序列。

某化工过程产出的按小时观测，等等。

时间序列典型的一个本质特征就是相邻观测值的依赖性。

时间序列分析把系统看成一个“暗箱”，它并不关心影响这个系统运行的因素是什么，而且也不想去花费精力寻找这些因素是什么，而是把这个系统看成是不需要外界知道的“生成过程”。

时间序列预测方法对于工业园区集中供热的热负荷预测来说，并不完全适用，时间序列预测方法需要大量的历史数据，而对于一个新建的工业园区，可参考的历史数据不多，所以不宜采用时间序列预测方法来预测热负荷；但可作为辅助方式。

2.2回归分析法
回归分析预测法就是从系统各种现象之间的相互关系出发，通过对预测对象有联系的现象变动趋势的分析，推算预测对象未来状态数量表现的一种预测法。

所谓回归分析就是研究某一个随机变量（因变量）与其他一个或几个变量（自变量）之间的数量变动关系，回归分析主要涉及以下内容：
（1）从一组观测数据出发，分析变量间
存在什么样的关系，建立这些变量之间的关系式（回归方程），并对关系式的可信度进行统计检验；（2）利用回归方程式，根据一个或几个
变量的值，预测或控制另一个变量的取值；
（3）从影响某一个变量的许多变量中，判断哪些变量的影响是显著的，哪些是不显著的，从而建立更实用的回归方程；
（4）根据预测和控制所提出的要求，选择实验点，对实验进行设计。

回归分析法和时间序列分析法是常用的定量分析方法，当预测者收集到足够的可靠的数据时，这两种方法相辅相成。

本文就是采用上述方法对青浦工业园区的热负荷进行预测。

3．已建工业园区热负荷调研及资料整理
通过调研其它工业园区的热负荷情况，对调研所得到的供热负荷数据进行处理，再加上所预测工业园区的实际情况，按批租面积对未来的集中供热负荷进行估算是一个行之有效的方法，但由于工业园区内土地批租不可能以集中供热规划为依据，每一个工业开发区地块热负荷的预测工作，都有随机性、随意性等诸多不确定因素。

为了提高热负荷预测的科学性和可靠性，应该进行大量的实地调查研究，收集大量有参考价值的数据和基础资料。

通过分析和研究，归纳总结出若干带有规律性的内在联系，同时结合设计规范和相应的设计技术措施，得出不同类型产业，单位面积的预测热负荷量。

调查研究工作的主要对象是一些工业企业，调研主要内容包括、企业名称、所在区域、企业性质、产品名称、单位产品能耗、年产量、热源及容量、热媒性质及参数、平均热负荷或（用气量）、峰值热负荷或用气量、车间建筑面积、空调面积、生产班次、空调冷负荷、空调热负荷等。

本文中主要调查了上海浦东新区的某出口加工区集中供热情况和上海浦东某高科技园区集中供热情况等。

这两个园区属于上海浦东新区几个开发小区中起步较早、发展较快的跨世纪的现代化城区之一。

这两个工业园区都采用了集中供热系统，通过调研热力中心，得到这两个工业园区内企业的热负荷和蒸汽用量的大小及规律。

3.1各工业园区用气量调查
浦东某高科技园区规划面积是17平方公里，目前尚未全部实施；集中供热面积不足2平方公里。

使用集中供热的产业主要是生物医药产业和微电子（信息）产业。

图3.1是从高科技园区热力中心得到
的已签订合同的
热力用户的用汽
情况，上面所标注
的数据是合同用
汽量。

浦东某出口
加工区9平方公
里，主要产业为进
出口加工。

出口加
工区在做热负荷
预测工作时把此
区分了几个地块，
见表3.1。

图3.1 某高科技园区热力用户用汽及管网图
3.2不同类型企业的用热需求情况
3.2.1生物医药类产业： 调研了多家医药类的原料和药品生产企业，用汽量见表3.2。

表3.2 医药产业用汽量调查汇总表
3.2.2机械制造及装备类产业：调研了上海某汽车制造和汽车配件有限公司等。

3.2.3信息电子类产业：调研了独资或合资的通讯、电子类企业，音响制品企业等。

3.2.4现代纺织类产业：调研了包括纺织产品的原料生产厂、服装加工厂、针织行业等。

4. 青浦工业园区热负荷预测
本文按产业采用每平方公里批租面积为单位来对青浦工业园区的热负荷进行预测。

对于预测一个产业聚集区的热负荷预测方法，可以采用线性回归预测方法。

下面就以一个典型的产业为例，用线性回归预测方法来进行预测。

4．1各产业区热负荷预测
生物医药产业以表3.2的数据，采用最小二乘法，以用地面积对规划热负荷回归计算如下：设，A －批租面积（平方公里），L －规划热负荷的蒸汽用量（t/h ）
表4.6 生物医药产业区批租面积对规划热负荷的回归
建立回归方程： A b a
L ˆˆ+=
220
.05
1
5
1∑===
i i
A A
288
.95
15
1∑===
i i
L
L
∑=-=
5
12
)
(i i
AA A A
l ＝0.761
∑=-=
5
12
)
(i i
LL L L
l ＝474.174
∑=--=
5
1
))((i i i
AL L L A A
l ＝18.770
665.24761
.0770.18ˆ＝＝AA AL l l b
= 862.3220.0*665.24288.9ˆˆ＝－＝A b L a
-=
所以求得线性回归方程为：
A
L 665.24862.3+=
相关系数为： 988.0174
.474*761.0770.18==
=
LL
AA AL l l l R
所以对于生物医药产业区，用地面积对规划热负荷的回归方程为： A L
665.24962.3ˆ+= 988.0〉R 电子信息产业以图3.1为基本数据。

机械及装备制造产业以表3.1为基本数据按上述方法计算
考虑到调研的其它工业园区的企业规模会比以后新建的青浦工业园区内的企业规模小一些，蒸汽用量也会少许多，所以会考虑一些附加值，得出每个产业区每平方公里的规划蒸汽用量如下： 4.1.1生物医药产业区：50吨/时.Km 2 4.1.2电子信息产业区：25吨/时.Km 2 4.1.3现代纺织及新材料产业区：
30吨/时.Km 2
4.1.4精密机械及装备制造产业区： 20吨/时.Km 2
4.1.5出口加工区：40吨/时.Km 2
4.1.6工业发展备用地：
25吨/时.Km 2（按产业的平均数取值）
4．2 同时使用系数的确定
由于工业园区的区域很大所以同时使用系数是个不可忽略的因素，本文将对同时使用系数做一个总结，从而得到最终的热负荷值。

4.2.1各类负荷的变化规律 （1） 工业负荷
工业负荷是全年性的负荷，但是冬季负荷Q 冬与夏季负荷Q 夏有差异，它们的比值一般在Q 冬：Q 夏
＝1.0：0.6左右，而全年的平均热负荷为Q 冬的80%左右，在本规划中取年平均系数为0.8。

用来保持车间恒温恒湿的生产性热负荷与工艺生产热负荷的比例一般是： 原料厂 工艺：空调 8：2 成品厂 工艺：空调 4：6 （2） 采暖负荷
采暖负荷是季节性的负荷，采暖期负荷的年平均值，为其最大值的0.5～0.8，本规划取采暖负荷的平均系数为0.6。

（3） 空调制冷负荷：如夏季采用以热制 冷的方式，中央空调制冷的热负荷也是季节性的。

在空调期间，对于工业用户平均值一般为峰值的80%，本规划取空调冷负荷的平均系数为0.8。

（4） 生活热水负荷：生活热水负荷量占
全网负荷总量的比例很小，因此本规划对热水负荷忽略不计。

4.2.2热负荷的年运行时数
根据调研其它工业园区内生物医药企业得出，该类企业大部分实行两班制和每周双休日制。

本规划采用每年4000工作小时。

4.2.3热负荷比例分配
根据调研的资料统计出有30%的负荷用于工业生产，有70%的负荷用于采暖、空调。

考虑到一些因素（比如：在推动热能制冷工作上遇到的困难等因素）之后，本规划选择了工业生产占40%，采暖、空调占60%。

4.2.4热负荷的同时使用系数
众多的用户最大热负荷同时出现的概率不是很高的，根据有关规范和设计手册的推荐值，本规划对工业热负荷的同时使用系数取0.65，空调（冬、夏两季）的同时使用系数0.85。

因为本规划选择了工业生产占40%，采暖、通风占60%。

所以本规划选用全系统的同时使用系数为：0.77。

4.2.5经过修正后的规划热负荷 （1）每小时的规划热负荷Q 规
Q 预为总预测热负荷（或合同热负荷）。

Q 规等于Q 预乘以热负荷同时使用系数，即：Q 规＝0.77Q 预 吨/时
（2） 全年的规划售热量Q 售：
（3） 热负荷表达方式分三部分：预测热
负荷、规划热负荷、单位面积规划热负荷（均以蒸汽用量表达）见表4.1。

本文通过采用回归分析法、时间序列分析，与实际情况相结合，对青浦工业园区的热负荷进行预测，从而得出青浦工业园区单位面积的规划热负荷指标；为集中供热的规划与设计提供了基础资料，对结构相似的工业园区的热负荷预测有一定的借鉴作用。

参考文献
[1] 葛晓霞，缪国钧. 热电厂热负荷的预测方法[J]. 热力发电，1996，第二期
[2] 潘承毅，何迎晖.数理统计的原理与方法. 上海：同济大学出版社[M]，19921
[3] Kevin Brown，Simon Minett. History of CHP developments and current trends[J]. 1996
[4] 贺平等.《供热工程》（第四版）. 北京：中国建筑工业出版社[M]，2009。