天然气负荷预测

一、前言

天然气作为现代化城市的燃气气源，能减少空气污染，有利环境保护的优势，而且这也是天然气主要应用之一。我国要实现可持续发展的战略，必须大力发展天然气工业，它对拉动国民经济增长，提高人民的生活质量，推进城市的基础设施建设，都有着重要的经济效益和社会效益。随着西部大开发的推进和四个国家级天然气田资源塔里木盆地、柴达木盆地、陕甘宁盆地和川渝盆地的落实，加上我国经济的持续发展和对环保的日益重视，大力发展天然气的时机已经到来。

随着长距离管输天然气在城市燃气行业的普遍应用和整个产业链的市场化，各燃气生产输送销售和应用企业逐步成为市场中独立运行的主体，承担各自的经营成本和经济风险。对于城市燃气运营企业，由于与上游供气企业签订的是照付不议合同，就面临着预订气量与实际用气量差别造成的经济风险因此，对燃气负荷预测结果进行经济性评价，并提出相应的风险控制策略意义重大。

西气东输三线的启动，这无疑将进一步加快我国城市天然气化的进程，同时将促进天然气输气理论和技术向着高科技化发展。从早期的用气高峰系数统计、居民耗气定额的调查，到近期的负荷预测和负荷模型研究，涉及的内容和深度在不断增加，并取得了许多研究成果。由于负荷工况复杂、多变，所以关于负荷的研究一直处于零散的状态。

二、国内外天然气负荷预测技术现状

1、国外天然气负荷预测技术

目前，美国、加拿大、英国、俄罗斯等世界许多国家天然气的应用非常普及，市场发展趋于成熟，对天然气负荷特性预测技术及模型己有深入的研究，国外不少企业针对本国市场特点或本公司运营的管道开发了天然气负荷预测软件或模型，国际能源公司也开发了商用负荷预测软件在全球范围内销售。尽管各个公司的预测模型思路不同，界面各异，但模型所采用基础数据一般包括用户数量、用户类型、气象信息、日历信息、经济信息等。例如，英国ESI 能源集团开发的Gas Load Forecaster气体负荷预测软件就是利用神经网络技术，通过输入天然气信息(风速、风向、气温、云层覆盖率、日照时间等)、日历信息(每天的小时数、每周的天数、每年的月份、是否周末、节假日等)经济信息(天然气价格、价格差异、或者公司输送价格随其竞争对手价格的变化)等参数进行在线预测未来一段时间内的每小时和每天的天然气需求，并且精度保证在测量仪器水平。该软件适用于短期负荷预测。我国现已建成的陕京输气管道、靖西天然气管道便是利用ESI 公司的管道仿真系统，通过与SCADA 系统融合，可以进行管道短期和长期负荷预测。美国Itron公司作为全球能源和水资源行业领先的技术提供商，采用神经网络、多元回归、指数平滑法、自回归整体移动平均法等方法构建了适合短期和长期天然气负荷预测的Metrix ND、MetixMD、NDauto系统，在全球3 000 多个公用事业单位得以广泛应用。

2、国内天然气负荷预测技术

我国天然气负荷研究起步较晚，而且现阶段是成零星分散的研究

，没有形成一个完整的系统。一些城市已经开展了城市用气负荷规律的调研，例如，上海市燃气公司与哈尔滨工业大学于2004 年合作开发了上海市城市燃气负荷预测系统，杭州市燃气集团与杭州市城乡建设设计院开展了杭州市天然气消费市场预测及燃气负荷曲线课题研究，中国石油规划总院也开展了天然气负荷预测研究。但是这些研究是在考虑国家和地区经济发展基础上，结合用气项目采用类推法、经验判断法、弹性系数法、专家会议法等方法进行预测的，还没有系统研究建立需求预测模型。从现有的文献资料可以看出，我国目前对于天然气负荷预测的研究主要采用了三类方法，第一类统计学方法，包括回归分析法、时间序列模型、贝叶斯估算模型法和支持向量机法等;第二类是人工智能方法，包括遗传算法、模糊逻辑推理、神经网络算法、专家系统和基于范例推理等;第三类是其他方法，包括弹性系数预测方法川、灰色模型法、普累积法模型和最优组合预测模型等。

三、城市天然气负荷预测

1、各预测方法分析

天然气负荷预测方法虽然多样，但是由于城市天然气负荷是一个复杂多变系统，加之每种方法的使用条件不同，因此有必要对各种方法的特点做深入研究。

(l) 回归分析法它是讨论独立变量与相关变量之间的关系，确定它们的函数关系，并使用该函数去预测相关变量的未来值。对于天然气负荷预测而言，就是利用已测到的天然气负荷数据以及影响负荷的所有环境参数等数据建立相应的回归模型。用回归分析方法建立的因

果关系模型不仅能够用于预测，而且能够用来解释系统内部运行的原因和各个因素之间的关系，它适合天然气长期负荷预测。

(2) 时间序列法时间序列不考虑影响系统的因素，它将系统看成是一个“黑箱”，用时间来替代影响负荷的因素，依据负荷过去的统计数据，通过曲线拟合和参数估计，找到其随时间变化的规律，选择适当的模型形式和模型参数以建立预测模型，利用模型进行预测，对模型预测值进行评估和修正得到预测结果。常用的确定型时间序列法有移动平均法、指数平滑法等。由于这种方法不考虑系统影响因素，因此模型简单，在不了解系统各因素关系时，不失为一种好的预测方法。但是如果影响系统的因素一旦发生突变，那么它的预测精度往往就很差，而且它只致力于对历史数据的拟合，对规律性的处理不足，因此只适合负荷变化均匀的短期负荷预测。

(3) 神经网络法神经网络是现在研究的热点，它是一种模拟人脑行为的网络系统，具有自主学习、信息记忆、知识推理和优化计算的特点，对数据有非常好的逼近能力。它可以将影响天然气负荷的天气、季节、节假日等具有高度非线性和随机性的因素考虑在内，通过不同的数据处理方法，根据不同系统建立不同的神经网络模型，从而达到对天然气负荷准确的预测。神经网络应用于短期负荷预测比应用于中长期负荷预测更为适宜，短期负荷变化可以认为是一个平稳随机过程，而长期负荷预测可能会因政治、经济等大的转折导致其模型的数学基础的破坏。但是神经网络模型有容易陷人局部极小的状态等缺陷，许多学者对神经网络进行了改进，例如共扼梯度的神经网络、灰

色神经网络以及基于混沌的神经网络、基于免疫聚类径向基函数网络、基于模糊一RBFBP神经网络和基于神经网络一模糊推理综合模型等在天然气负荷预测方面取得了良好的效果。

(4) 专家系统法专家系统预测法是利用专家丰富经验和权威性进行预测，是对数据库里存放的过去几年甚至几十年的每小时的天然气负荷和天气数据进行分析，从而汇集有经验的负荷预测人员的知识进行天然气负荷预测。这种方法能最大限度地利用专家的能力，考虑和拥有的资料和因素多而全，得出的结论比较合理。但是它总是受数据库里存放的知识总量的限制，对突发性事件和不断变化的条件适应性差，因此专家系统预测法适用于中长期负荷预测。

(5) 模糊逻辑推理模糊逻辑预测技术是利用多年的生产数据和专家多年的生产管理经验，不受预测系统的数学解析模型的限制，适用于非线性系统，模型的设计有很大的可塑性，也便于适时调整。模糊逻辑与神经网络相比有两个优点，一是使用规则减少黑箱的方法，并允许模型行为特性的可理解性;二是可以方便地包含进语言信息。模糊方法的缺点是建立和优化模型时需要大量的计算时间，而且当输人变量数增加时，规则数增加得很快，即所谓的规则爆炸。

(6) 灰色模型灰色预测是一种不严格的系统方法，以灰色系统理论为基础的灰色预测技术，可在数据不多的情况下找出某个时期内起作用的规律，建立负荷预测的模型。它要求负荷增长满足或近似满足指数规律，对于短期负荷预测精度较高。但是由于它所需数据较少，所以容易丢失一些信息，使预测精度降低。由于现在没有一种统一的