[发明专利]城市燃气日负荷预测方法

说明书

技术领域  本发明涉及一种城市燃气日负荷预测方法，特别是涉及一种基于回归统计分析和气象参数校正的组合预测方法，进行城市燃气日负荷预测。

背景技术  随着我国燃气事业的发展和用气量的增加，许多城市面临着管网规划、气源转换或者供气规模扩大等问题，用气不均匀性的问题越来越突出，燃气的调峰与储气问题已经变成一个各个城市共同面临的、棘手的、急需解决的问题。城市燃气负荷预测在燃气输配系统的规划设计、经营管理、运营调度等方面都有着极其重要的作用，对燃气供应系统经济、安全、可靠的运行具有非常重要的意义，是输配管网调度部门和规划设计部门必须具有的基本信息之一。

现有的燃气日负荷动态预测方法可分为两种模式：一种是基于约束外推的时间序列型预测，另一种是基于模型模拟的因果关系型预测。上述两种预测模式虽然能拟合历史数据进行短期小范围的负荷预测，但并不能很好的推广应用，因而其实际工程应用结果并不理想。

发明内容  本发明解决所述技术问题可以通过采用以下技术方案来实现：

提出一种城市燃气日负荷预测方法，处理城市燃气历史记录数据和与之相关的气象信息，通过建立城市燃气日需求量模拟的组合数学模型，得到未来负荷预测时间范围内的城市燃气负荷逐日预测数据。

该方法采用了基于因果关系和时间序列双重预测模式的组合预测方法，关键参数通过对历史用气量及气象数据的回归统计分析及自适应运算获得。

所述的燃气负荷预测方法，具体包括以下步骤：

1.考虑当地实际情况，通过对城市用气特性的分析，以及用气量数据与气象历史数据的相关性分析及主成分选取，确定用于最终预测方法的相关自变量，如星期类型、节假日类型、预测日温度(湿度)等。

2.采用自适应算法计算星期类型和节假日对日用气量的影响因子，建立映射关系库。

3.建立回归分析数学模型，根据设定的最优建模区间对相应历史数据进行平滑修正及相应的趋势补偿预处理，组成自变量输入序列，采用最小二乘法进行多元回归方程的参数辨识并对计算结果进行假设检验，应用该模型根据已知气象、节假日等预测日信息对未来日用气量进行预测。以前一日用气量、日平均气温、日照小时数作为选定自变量为例，计算公式如(1)所示：

S₁＝(aS₀+bt₁+cr₁+d)β_aβ_b       (1)

式中：

S₁、S₀—预测日、前一日用气量，Nm³；

t₁—预测日平均气温，℃；

r₁—预测日日照时数，h；

β_a、β_b—预测日节假日、星期类型系数；

a、b、c、d—回归方程参数估计值。

4.建立气象校正数学模型，根据对日用气量对气象参数的相应规律确定相应的多区间分布自适应修正系数，利用该模型根据已知气象、节假日等预测日信息对未来日用气量进行预测。以日平均气温作为选定气象参数为例，计算公式如(2)所示：