【摘要】 據(jù)預(yù)測(cè)，天然氣在未來(lái)的數(shù)十年內(nèi)，將作為消費(fèi)增長(zhǎng)速度最快的化石燃料廣泛應(yīng)用。作為主要能源消費(fèi)增長(zhǎng)動(dòng)力的中國(guó)，為擺脫煤炭密集型工業(yè)化，大力發(fā)展高效清潔的天然氣，使之將成為城市的重要能源。由于天然氣市場(chǎng)的快速發(fā)展，城市天然氣利用規(guī)劃和可行性研究工作在各省市地區(qū)積極開展。規(guī)劃用氣負(fù)荷預(yù)測(cè)是城市規(guī)劃工作的重點(diǎn)和難點(diǎn)，預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確與否關(guān)系到供氣規(guī)劃方案的經(jīng)濟(jì)性和管網(wǎng)供氣的安全性。本課題希望通過(guò)對(duì)城市規(guī)劃用氣負(fù)荷預(yù)測(cè)的相關(guān)研究，為規(guī)劃工作提供指導(dǎo)。本文首先介紹了國(guó)內(nèi)外在城市規(guī)劃用氣負(fù)荷預(yù)測(cè)研究工作中取得的成果，并指出存在的問(wèn)題，在此基礎(chǔ)上，結(jié)合華北某市的用氣數(shù)據(jù)，針對(duì)用氣用戶的發(fā)展規(guī)律，城市用氣月負(fù)荷的時(shí)序變化和日不均勻系數(shù)的分布規(guī)律三個(gè)方面分別進(jìn)行了研究。通過(guò)移動(dòng)平均比例法建模，分析了用氣用戶及設(shè)備發(fā)展的長(zhǎng)期趨勢(shì)和季節(jié)變動(dòng)規(guī)律；將X-12-ARIMA程序引入用氣月負(fù)荷時(shí)序分析中，解釋了月用氣負(fù)荷變動(dòng)趨勢(shì)和季節(jié)特征，建立了基于X-11方法的溫度修正月用氣負(fù)荷長(zhǎng)期預(yù)測(cè)模型，經(jīng)驗(yàn)證取得了較好的預(yù)測(cè)效果；采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)的方法，分析了日不均勻系數(shù)的分布規(guī)律，建立了相應(yīng)的概率分布函數(shù)，對(duì)工程設(shè)計(jì)中高峰系數(shù)的取值提出了建議。綜合上述研究成果和其他規(guī)劃用氣預(yù)測(cè)方法，采用VB.NET及MATALB混合編程開發(fā)城市規(guī)劃用氣負(fù)荷預(yù)測(cè)軟件。該軟件以用氣數(shù)據(jù)分析及規(guī)劃用氣預(yù)測(cè)為主要目的，集成常用的數(shù)學(xué)分析及預(yù)測(cè)模型，具有較強(qiáng)的適用性和拓展性，對(duì)于天然氣規(guī)劃工作具有重要的參考意義。 

第1章  緒論

1.1  課題來(lái)源及研究目的和意義

1.1.1  課題來(lái)源及任務(wù)

本課題來(lái)源于 B 市燃?xì)饧瘓F(tuán)委托項(xiàng)目。課題研究任務(wù)是通過(guò)對(duì) B 城用氣規(guī)律及用戶發(fā)展情況的系統(tǒng)研究，建立動(dòng)態(tài)的規(guī)劃負(fù)荷預(yù)測(cè)模型，開發(fā)相應(yīng)的預(yù)測(cè)軟件，實(shí)現(xiàn)規(guī)劃年度從年、月至高峰日的全方位負(fù)荷預(yù)測(cè)。

1.1.2  課題研究的背景及意義

1.1.2.1  國(guó)內(nèi)外天然氣市場(chǎng)現(xiàn)狀

在全球經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)減緩的背景下，2012 年全球能源消費(fèi)增速大幅下降，低于過(guò)去十年 2.6%的平均增速，一次能源消費(fèi)僅增長(zhǎng) 1.8%。其中天然氣占一次能源消費(fèi)的 23.9%，消費(fèi)增長(zhǎng)速度 2.2%，也低于歷史平均水平的 2.7%，與歐盟和前蘇聯(lián)地區(qū)的消費(fèi)下滑有關(guān)，而在中南美洲、非洲和北美洲，天然氣消費(fèi)增長(zhǎng)均超過(guò)歷史平均水平，美國(guó)消費(fèi)增量居全球首位，亞洲的中國(guó)和日本其次。從截止至 2012 年統(tǒng)計(jì)的數(shù)據(jù)來(lái)看（圖 1-1），雖然全球能源消費(fèi)增速大幅下降，但是世界天然氣供需呈平穩(wěn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)；天然氣資源探明儲(chǔ)量增長(zhǎng)幅度大，潛力巨大；天然氣產(chǎn)量穩(wěn)步提高，區(qū)域進(jìn)出口增量提升快；天然氣消費(fèi)呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，，市場(chǎng)供需基本平衡。

1.2  規(guī)劃用氣負(fù)荷預(yù)測(cè)研究現(xiàn)狀

規(guī)劃用氣負(fù)荷預(yù)測(cè)屬于中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)，從時(shí)間跨度上來(lái)說(shuō)，預(yù)測(cè)年限為5~15 年或 15 年以上；用于城市天然氣發(fā)展規(guī)劃方案的制定或資源開發(fā)及一定規(guī)模項(xiàng)目建設(shè)如儲(chǔ)氣調(diào)峰設(shè)施的需要；中長(zhǎng)期負(fù)荷變化表現(xiàn)為趨勢(shì)性和周期性，是由當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的階段性所確定的；與短期負(fù)荷不同，與天氣等即時(shí)因素?zé)o太大關(guān)系，而受到當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展、政府政策、地理位置、燃?xì)鈨r(jià)格、能源結(jié)構(gòu)等多種不確定因素影響，一定程度上受人為因素的制約；不適宜通過(guò)單純的數(shù)學(xué)建模來(lái)實(shí)現(xiàn)，而是在基于用氣數(shù)據(jù)規(guī)律研究的基礎(chǔ)上，再按規(guī)劃期年度安排調(diào)整。

目前城市規(guī)劃用氣負(fù)荷預(yù)測(cè)的一般做法是，論證近、遠(yuǎn)期氣源的供氣能力，確定供氣規(guī)模；根據(jù)規(guī)劃地區(qū)供氣對(duì)象規(guī)劃安排、各類用戶用氣比例關(guān)系、居民用氣氣化率及各類用戶用氣指標(biāo)確定城市規(guī)劃用氣量。

1.2.1  國(guó)外研究現(xiàn)狀

1.2.1.1  負(fù)荷預(yù)測(cè)研究工作概況

國(guó)外對(duì)于天然氣市場(chǎng)發(fā)展預(yù)測(cè)的研究起步于上世紀(jì)中葉，在最后十年相關(guān)研究活動(dòng)激增，并取得了大量的成果�？肆_地亞電力集團(tuán) Bozidar Soldo對(duì)至今的天然氣負(fù)荷預(yù)測(cè)方法做了較為全面的綜述，從負(fù)荷預(yù)測(cè)的歷史發(fā)展、應(yīng)用領(lǐng)域、預(yù)測(cè)時(shí)段、數(shù)據(jù)類型和預(yù)測(cè)手段幾個(gè)方面進(jìn)行了介紹，涵蓋了 1949~2010年國(guó)際上負(fù)荷預(yù)測(cè)的成果。下表給出針對(duì)不同預(yù)測(cè)對(duì)象采用的輸入變量。

采用的燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)模型包括 Hubbert 曲線模型、統(tǒng)計(jì)模型、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色預(yù)測(cè)模型、條件需求分析、計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型、專家系統(tǒng)、隨機(jī)龔帕茲擴(kuò)散模型、動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)模型和模擬退火法等。

在所發(fā)表的文獻(xiàn)中，大多數(shù)作者將重點(diǎn)放在年度和月度天然氣消費(fèi)量、產(chǎn)量和需求量預(yù)測(cè)上。Bozidar Soldo 認(rèn)為在世界區(qū)域等級(jí)（全球、大陸或國(guó)度）下的預(yù)測(cè)手段將在 Hubbert 模型和灰色模型的基礎(chǔ)上繼續(xù)發(fā)展，而較低區(qū)域等級(jí)（國(guó)度、地區(qū)、燃?xì)廨斉湎到y(tǒng)或獨(dú)立用氣單位）天然氣預(yù)測(cè)研究發(fā)展方向?qū)��?huì)以傳統(tǒng)的預(yù)測(cè)模型的優(yōu)化組合為主。

第2章  各類用戶發(fā)展及用氣規(guī)律研究

2.1  城市用氣市場(chǎng)規(guī)劃概況

十二五時(shí)期，B 市燃?xì)馐袌?chǎng)的發(fā)展較十一五時(shí)期更加多元化。2005~2013年 B 市天然氣市場(chǎng)的實(shí)際發(fā)展規(guī)模如圖所示。

經(jīng)分析，2011～2013 年 B 市天然氣市場(chǎng)發(fā)展呈現(xiàn)的特點(diǎn)如下：

(1)  居民及商業(yè)用氣穩(wěn)步增長(zhǎng)

2011 年新增居民用戶 24.6 萬(wàn)戶，新增商業(yè)用戶 3408 戶；2012 年新增居民用戶 33.4 萬(wàn)戶，新增商業(yè)用戶 3084 戶；2013 年新增居民用戶 18.6 萬(wàn)戶，新增商業(yè)用戶 2556 戶。居民及商業(yè)用戶作為最穩(wěn)定的天然氣用戶，占天然氣用氣總量的比重為 20%以上，在 B 市天然氣市場(chǎng)用戶構(gòu)成中的地位僅次于采暖用戶和燃?xì)怆姀S用戶。

(2)  采暖及燃?xì)怆姀S用氣占主導(dǎo)地位

燃?xì)怆姀S用氣作為發(fā)展速度最快的用氣類型，與采暖用氣成為 B 市天然氣市場(chǎng)的主要支撐用戶，2011 年占用氣總量的比重為 70.9%，2012 年占用氣總量的比重達(dá)到 73.1%，2013 年占用氣總量的比重達(dá)到 74.3%。由于熱電聯(lián)產(chǎn)項(xiàng)目用氣量的增加，天然氣采暖用氣所占比例逐年下降。

(3)  工業(yè)用氣低位平穩(wěn)發(fā)展

與民用、采暖及發(fā)電用氣相比，B 市工業(yè)用氣整體水平較低，發(fā)展速度較慢。2011~2013 年工業(yè)用氣占總用氣量的比例分別為 2.4%、1.8%和 1.5%。從發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，歷年工業(yè)用氣波動(dòng)幅度不大。

2.2  用戶發(fā)展趨勢(shì)研究

2.2.1  用戶發(fā)展規(guī)律研究

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中，經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的月度或季度時(shí)間序列被分解為四種變動(dòng)要素：長(zhǎng)期趨勢(shì)分量、循環(huán)分量、季節(jié)變動(dòng)分量和不規(guī)則分量。長(zhǎng)期趨勢(shì)分量反應(yīng)經(jīng)濟(jì)時(shí)間序列的長(zhǎng)期趨勢(shì)；循環(huán)分量往往表現(xiàn)為以數(shù)年為周期的周期性變化，可能是景氣變動(dòng)、經(jīng)濟(jì)變動(dòng)或其他周期變動(dòng)導(dǎo)致的；季節(jié)變動(dòng)分量是以 12 個(gè)月或4 個(gè)季度為周期的循環(huán)變動(dòng)，與氣候變化、季節(jié)更迭、假期和政策等因素有關(guān)。季節(jié)變動(dòng)分量與循環(huán)分量不同，變動(dòng)周期固定，而循環(huán)分量變動(dòng)周期長(zhǎng)且不固定。不規(guī)則分量具有隨機(jī)性，與偶然事件發(fā)生有關(guān)，變動(dòng)無(wú)規(guī)律可循。  

依據(jù) B 市燃?xì)饧瘓F(tuán)提供的數(shù)據(jù)，用氣用戶可分為居民用戶、公共服務(wù)用戶、工業(yè)用戶、發(fā)電用戶、采暖制冷用戶及其他用戶（燃?xì)馄�車及三�?lián)供）。工業(yè)用戶保持穩(wěn)定的增長(zhǎng)趨勢(shì)，居民用戶、公共服務(wù)用戶和采暖制冷用戶在穩(wěn)定增長(zhǎng)的同時(shí)，也具有明顯的季節(jié)變化。在建立用戶趨勢(shì)發(fā)展模型時(shí)，除了考慮用戶隨時(shí)間推移的長(zhǎng)期增長(zhǎng)趨勢(shì)，也要考慮由于季節(jié)因素帶來(lái)的波動(dòng)。

第 3 章  城市月負(fù)荷規(guī)律研究及預(yù)測(cè) ......... 27

3.1  月度時(shí)間序列研究概述....... 27

3.1.1  時(shí)間序列分析........... 27

3.1.2  相關(guān)月度負(fù)荷的研究進(jìn)展 ......... 27

第 4 章  城市日高峰系數(shù)研究................ 50

4.1  概述......... 50

4.1.1  燃?xì)馊肇?fù)荷預(yù)測(cè)................ 50

4.1.2  用氣高峰系數(shù)的研究意義........50

第 5 章  燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)軟件的設(shè)計(jì)............ 63

5.1  燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)軟件開發(fā)現(xiàn)狀.............. 63

5.2  負(fù)荷預(yù)測(cè)軟件的設(shè)計(jì).................. 64

第5章  燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)軟件的設(shè)計(jì)

5.1  燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)軟件開發(fā)現(xiàn)狀

燃?xì)庳?fù)荷、負(fù)荷特性是設(shè)計(jì)和運(yùn)行的基本依據(jù)，在燃?xì)庠O(shè)計(jì)、生產(chǎn)、調(diào)度、輸配工作中，負(fù)荷預(yù)測(cè)是一個(gè)重要環(huán)節(jié)，是決定城市燃?xì)夤芫W(wǎng)和配套設(shè)施容量，確保供需平衡的關(guān)鍵。燃?xì)庳?fù)荷預(yù)測(cè)軟件的編制，有利于企業(yè)減少初投資，節(jié)省不必要的運(yùn)行投入，保障供氣系統(tǒng)運(yùn)行的安全可靠。目前國(guó)內(nèi)針對(duì)不同的燃?xì)庳?fù)荷需求，開發(fā)了相應(yīng)的預(yù)測(cè)軟件，均取得了不錯(cuò)的效果，但仍存在一些問(wèn)題。

(1)  負(fù)荷預(yù)測(cè)軟件應(yīng)具有數(shù)據(jù)分析功能

目前國(guó)內(nèi)負(fù)荷預(yù)測(cè)軟件的編制均沿襲著數(shù)據(jù)分析—模型驗(yàn)證—編寫程序—開發(fā)軟件的模式，通過(guò)對(duì)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的分析，確定合適于負(fù)荷預(yù)測(cè)的模型，并編寫相應(yīng)的程序。實(shí)際上城市燃?xì)庳?fù)荷系統(tǒng)是一個(gè)動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，受城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政府政策、燃?xì)鈨r(jià)格、地理位置、能源結(jié)構(gòu)等多種不確定因素影響，不適宜用單一固定的負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。固定模式開發(fā)的軟件，往往壽命不長(zhǎng)，正是由于缺乏對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分析的功能。負(fù)荷預(yù)測(cè)軟件的作用，不應(yīng)局限于建立復(fù)雜模型和提高預(yù)測(cè)精度，而應(yīng)同時(shí)具有數(shù)據(jù)分析功能，通過(guò)對(duì)負(fù)荷變化規(guī)律的監(jiān)控為預(yù)測(cè)模型的選擇和相關(guān)工作的進(jìn)行提供理論依據(jù)。

常用的數(shù)據(jù)分析方法包括正態(tài)檢驗(yàn)、回歸分析、相關(guān)分析和偏相關(guān)分析、時(shí)間序列分析等。

結(jié)論與展望

結(jié)論

規(guī)劃用氣負(fù)荷預(yù)測(cè)是城市用氣規(guī)劃工作的重點(diǎn)和難點(diǎn)。隨著城市天然氣市場(chǎng)的快速發(fā)展，對(duì)管網(wǎng)的科學(xué)規(guī)劃與有序建設(shè)提出了更高的要求，規(guī)劃負(fù)荷預(yù)測(cè)結(jié)果準(zhǔn)確與否關(guān)系到規(guī)劃方案的經(jīng)濟(jì)性和安全性。本文在國(guó)內(nèi)外相關(guān)規(guī)劃用氣研究工作的基礎(chǔ)上，結(jié)合華北某市用氣實(shí)際情況，對(duì)用氣用戶及用氣設(shè)備的發(fā)展趨勢(shì)、城市用氣月負(fù)荷時(shí)序和日不均勻系數(shù)的分布規(guī)律三個(gè)方面進(jìn)行了分析，并匯集相關(guān)研究成果編制城市規(guī)劃用氣負(fù)荷預(yù)測(cè)軟件，得到如下結(jié)論。

(1)  城市用氣用戶及設(shè)備的發(fā)展趨勢(shì)具有季節(jié)性。在對(duì)城市用氣用戶及設(shè)備發(fā)展趨勢(shì)研究時(shí)發(fā)現(xiàn)，研究對(duì)象除了保持一定的增長(zhǎng)趨勢(shì)外，也具有明顯的季節(jié)變化，以包括居民用戶、公共服務(wù)用戶及采暖制冷用戶等用氣用戶和包括鍋爐、直燃機(jī)、模塊爐及分戶燃?xì)獠膳�制冷設(shè)備等用氣設(shè)備尤為明顯。在建立用戶趨勢(shì)發(fā)展模型時(shí)，除了考慮用戶隨時(shí)間推移的長(zhǎng)期增長(zhǎng)趨勢(shì)，也要考慮由于季節(jié)因素帶來(lái)的波動(dòng)。

(2)  氣溫是影響月用氣負(fù)荷波動(dòng)的主要因素。通過(guò) X-12-ARIMA 對(duì)城市月用氣負(fù)荷時(shí)序分析時(shí)發(fā)現(xiàn)，交易日效應(yīng)并不顯著，而極端溫度是導(dǎo)致了月度序列離散點(diǎn)出現(xiàn)的主要原因。建立了考慮溫度影響成分的 SARIMA 月負(fù)荷長(zhǎng)期預(yù)測(cè)模型，并通過(guò) 2011~2013 年數(shù)據(jù)驗(yàn)證，模型誤差僅為 6.03%，遠(yuǎn)優(yōu)于不考慮溫度修正的時(shí)序預(yù)測(cè)模型。

(3)  基于 X-11 的 SARIMA 月負(fù)荷長(zhǎng)期預(yù)測(cè)模型彌補(bǔ)了時(shí)間序列預(yù)測(cè)模型在中長(zhǎng)期負(fù)荷預(yù)測(cè)中的不足。X-11 季節(jié)調(diào)整方法能夠分離出時(shí)間序列的長(zhǎng)期趨勢(shì)和季節(jié)變動(dòng)趨勢(shì)，通過(guò)對(duì)長(zhǎng)期趨勢(shì)的建模和季節(jié)因子的相位延拓，實(shí)現(xiàn)月負(fù)荷長(zhǎng)期預(yù)測(cè)，經(jīng)驗(yàn)證，模型誤差僅為 4.36%，優(yōu)于 SARIMA 時(shí)序模型。

參考文獻(xiàn)（略）