北京首都机场供暖季燃气日负荷预测模型的初步研究

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Construction&DesignForProject
工程建设与设计
1引言
研究表明,影响某一地区或城市的燃气日负荷的因素有
气源条件、气候条件、用户规模和结构、节假日和人们的生活
习惯等
[1~3]。首都机场地区年燃气供应量约为8000万m3
,供暖

季燃气消耗量约占全年供应量的50%以上,因此,分析其供暖
季燃气日负荷的特点不仅可以为首都机场动力能源公司的节
能分析提供重要的数据支持,也为首都机场地区的天然气稳
定安全供应提供重要的决策依据。而对于首都机场地区而言,
常年不间断提供服务使节假日的影响也相对较小,且其用户
规模和结构相对稳定,因此,影响首都机场地区燃气日负荷的

主要因素是气候条件,而在所有气象因子中,大气温度是影响
燃气日负荷的最重要的因子。
2首都机场的供暖季燃气日负荷与大气温度
的相关性分析
2.1相关系数指标
相关系数是判别线性回归模型是否合理的重要指标,

反映所有的实测数据点与预测的一元线性回归方程是否相适
应的指标,一般用r表示。相关系数必须满足-1≤r≤1,其计算
公式为:

r=
n
i=
1

Σ
(xi-xi)(yi-yi)

ni=1Σ(xi-xi)2姨n
i=1
Σ
(yi-yi)
2

(1)

北京首都机场供暖季燃气日负荷预测模型的初步研究
Preliminary
StudyofGasDailyLoadPredictionModelinHeatingSeasonforBeijing
CapitalAirport
邹文波
(北京首都机场动力能源有限公司,
北京100621)

ZOUWen-bo
(Beijing
CapitalAirportPower&EnergyCo.Ltd.,Beijing100621,China)
【摘要】
以北京首都机场2012—2013年供暖季燃气日负荷和大气温度作为样本,
分析了二者的相关性,并建立了基于日最高温

和最低温的燃气日负荷的一元线性回归预测模型。通过模型分析与验证,认为以日最高温为自变量的预测模型可以较为精确地预
测首都机场的燃气日负荷。
【Abstract】
TakingthegasdailyloadandatmospherictemperatureofBeijingCapitalInternationalAirportinthe2012—2013heating

seasonassamples,thecorrelationisanalyzedandtheunitarylinearregressionpredictionmodelforgasdailyloadwhichisbasedonthe
dailymaximumtemperatureandminimumtemperatureissetup.Throughanalysisandvalidationofthemodel,itisthoughtthatthe
predictionmodelwithdailymaximumtemperatureastheargumentcanpredictthegasdailyloadofBeijingCapitalInternationalAirport
accurately.
【关键词】
供暖季;燃气日负荷;
大气温度;一元线性回归模型

【Keywords】
heating
season;gasdailyload;atmospherictemperature;unitarylinearregressionmodel

【中图分类号】TU996.3
【文献标志码】A【文章编号】1007-9467(2016)10-0042-02
【DOI】

【作者简介】邹文波
(1986
~),男,湖南永州人,助理工程师,从事民

航机场供暖节能研究。
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10.13616/j.cnki.gcjsysj.2016.10.100
PublicUtilitiesDesign
公用工程设计
式中,xi为线性方程中的变量;xi为变量样本的平均值;yi为
样本中实测数据点;yi为样本实测数据点的平均值。
2.2首都机场地区燃气日负荷与大气温度的相关性
论文采用的数据样本来源于2012—2013年供暖季,将相
关样本数据带入式(1)可得,日最高温于燃气日负荷的相关因
子为-0.91476,日最低温的相关因子为-0.87614。可见,日最高温与燃气日负荷的相关性要比日最低温要好一些。3基于一元线性回归的燃气日负荷预测模型3.1一元线性回归模型一元线性回归模型是一种用一个主要影响因素作为自变量来解释因变量的变化的模型,是最简单也是最常用的一个预测模型。设y为因变量,x为自变量,则一元线性回归模型的数学表达式为:y=Ax+B(2)式中,A为回归系数,B为常数项。3.2基于一元线性回归的燃气日负荷预测模型将燃气流量数据样本分别与对应的当天的最高温和最低温进行回归计算,可以得到回归方程如表1所示。表1回归方程及其相关参数自变量回归方程相关系数拟合优度标准误差最高温y=-22462x+574329-0.914760.8367859344最低温y=-27025x+382483-0.876140.7676270811可见,日最高温模型的拟合优度及标准误差均优于日最低温模型,其预测精度相对较高,因此,日最高温预测模型要优于日最低温预测模型。3.3计算结果的相对误差分析相对误差也可以用来衡量模型估计值与实测值的相对偏离程度,可以通过预测模型的绝对误差与观测值之比来表示。2个模型的相对误差分析如表2所示。表2相对误差的分布表回归模型最大相对误差相对误差小于5%的比例相对误差小于10%的比例相对误差小于20%的比例最高温模型57.3831.8060.7088.10最低温模型78.2828.1053.3080.00从表2中可以看出,日最高温预测模型的优越性和精确性较好。4模型验证使用2013—2014供暖季的前3个礼拜的燃气日负荷对预测模型进行验证。处理数据得到图1。从图1可以看出供暖初期2个模型误差较大,而且有随着供暖季进入稳定供暖期,
其预测结果的相对误差逐渐减少的趋势,主要原因为供暖初
期负荷不稳定,负荷稳定后供暖负荷与温度密切相关。所以,
日最高温预测模型效果较好,精确度高,误差小,也具备实际
的使用价值。

5结论
基于一元线性回归模型对首都机场供暖季的燃气日负荷
进行预测,可以很方便地对燃气日负荷进行较为精确的预测,
这对保证首都机场地区的燃气输配管道稳定运行及用户安全
供应具备很好的指导意义,也为对机场地区集中供暖季节的
能耗分析提供数据分析。
通过分析计算可得,利用日最高温来预测首都机场地区
的燃气日负荷具备较高的精确性,尤其对于供暖高峰期,它
能表现极好的准确性,对燃气运行保障提供了较好的数据支
持。
【参考文献】
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2010,30(10):40-43.

【收稿日期】2016-09-22

图12种模型在2013—2014供暖季燃气日负荷预测中的相对误差比较
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