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5.5 气量预测


5.5.1 气量预测分析应符合下列规定:
    1 预测对象宜包含不同类型客户气量、不同区域气量;
    2 预测目标应实现年度预测、月度预测、日度预测、小时预测;
    3 应具有预测方法比选、因素识别、特殊日处理、预测结果评价等功能。
5.5.2 气量预测原始数据的收集应符合下列规定:
    1 年度预测的原始数据连续时间宜大于5年;
    2 小时及以下统计周期的气量预测,应利用实时数据进行预测;
    3 应对异常数据进行筛选,分析产生的原因,并判断是否采用。
5.5.3 气量预测的气象数据,应与气量数据统计周期相对应。

条文说明
5.5.1 气量预测分为长期、中期、短期用气预测。长期预测主要是为基础设施建设规划的优化分析提供目标参数;中期用气预测主要是为气量采购计划制定的优化分析提供目标参数;短期用气预测主要是为运行调配方案制定和设备自动调节的优化分析提供目标参数。
    1 根据现行国家标准《城镇燃气设计规范》GB 50028和《城镇燃气规划规范》GB/T 51098的规定,客户类型可分为居民生活用气、商业用气、工业生产用气、建筑采暖通风和空调用气、汽车及船舶用气、冷热电联供系统用气、发电用气、不可预见用气等。区域气量预测可根据管理区域情况划分,为气量调配提供依据。
    2 根据现行国家标准《城镇燃气设计规范》GB 50028和《城镇燃气规划规范》GB/T 51098的规定,燃气气量预测应实现以下内容:
    (1)燃气气化率;
    (2)年用气量及用气结构;
    (3)可中断用户用气量和非高峰期用户用气量;
    (4)年、周、日负荷曲线;
    (5)计算月平均日用气量,计算月高峰日用气量,高峰小时用气量;
    (6)负荷年增长率;
    (7)小时负荷系数和日负荷系数;
    (8)最大负荷利用小时数和最大负荷利用日数;
    (9)时调峰量,季(月、日)调峰量,应急储备量。
    采用天然气作气源时,逐月、逐日的用气不均匀性的平衡,应由气源方(即供气方)统筹调度解决。
    供气方对用户应做好用气量的预测,在各类用户全年的综合用气负荷资料的基础上,制定逐月、逐日用气量计划。
    3 根据现行国家标准《城镇燃气规划规范》GB/T 51098的规定,燃气气量预测方法可采用人均用气指标法、分类指标预测法、横向比较法、弹性系数法、回归分析法、增长率法等,不同的预测对象适用的方法可能不同。
    影响燃气气量的因素很多。长期预测影响因素有气源情况、能源政策、环保政策、社会经济发展状况等;短期预测影响因素有天气状况、客户用气规律等。
    由于不同的日期类型会对气量产生巨大的影响,会引起气量值的突变(例如在春节前后由于工厂与家庭用气变化,导致燃气值巨变),严重影响气量的变化,因此有必要对日期类型进行相关处理。为提高预测精度,对不同的日期进行区别处理,分别使用不同的模型对不同的日期进行处理,将日期分为工作日(周一~周五)、周末和重大节假日三类。应对预测结果进行误差分析。
    预测结果评价是对预测气量的准确性进行评价,评价的目的是检验预测模型的可靠性,并能对预测模型的修正提供依据。
5.5.2 本条规定了气量预测原始数据的收集。
    1 在燃气企业成立初期,以积累数据为主,逐步搭建用气规律模型;在燃气企业进入快速发展期,数据库基本搭建,但用气结构的调整频繁,用气规律动态波动;在燃气企业下游用气发展饱和,历史数据积累规模、用气结构、用气规律趋于平稳。原始数据连续积累时间应在5年以上,才能初步把握该区域内客户用气规律,保证预测结果精度。
    2 短期预测可按96点预测并编制日气量预测区间(每日0:00~23:45,每15min一个点)。节假日气量预测,可对照历史数据进行气量综合分析预测。短期气量预测受气象影响很大,通过查看天气预报综合考虑气象因素对燃气气量影响。
    3 异常数据又称离群数据。对于离群点的数据挖掘和分析主要有四种方法,即基于统计学的方法、基于偏差的方法、基于距离的方法和基于密度的方法。不同的方法对离群点的定义不同,所发现的离群点也不相同。离群数据的产生的主要原因:部分燃气企业的数据采集、记录等环节自动化程度不高,数据的获得还处于人工记录的水平,因此产生数据记录的错误;对于使用SCADA系统的燃气企业,在实际运行中,数据采集系统中的测量、记录、转换和传输过程中的任何环节都可能引起故障而导致数据记录的反常态势;由于特殊的事件(如仪表故障、线路检修)也会引起气量数据出现异常的变化等。
    另外,应检查是否燃气供应系统发生特殊事件或突发事件等,不排除其有时是变化的突发点、转折点的可能。
    还应结合经济、天气、社会等因素,对离群数据进行分析,判断是否采用该数据。
5.5.3 当用户发展到一定规模并趋于稳定时,气象是影响短期气量最主要的因素。气象数据是指预测区域在过去某一时间内(小时/日/月)的气象要素(环境空气温度高值、低值、平均值,湿度、降雨、环境水温等)的实际值以及未来某一时间内的气象要素预报。气量预测结果应与气象数据周期性对应。
 

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