燃气需求侧管理系统的应用研究

发布时间：2017-04-24 15:03

  本文关键词：燃气需求侧管理系统的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：当前,我国的燃气市场发展迅速,竞争激烈、能源紧张,燃气企业在这种形势下,如何提高企业管理水平,获得企业的最大经营利润,已经成为燃气企业必须重视的一个重要课题。燃气需求侧管理,是指燃气企业对天然气终端用户实施的管理活动,无疑已经是燃气企业增强企业竞争力、优化负荷结构的重要措施,同样也是燃气企业可持续发展的重要保障。本论文从分析目前燃气需求侧存在的问题上展开研究,经过大量的论文查阅及分析后,总结原因主要有：燃气表计量不准确,影响燃气企业的经营利润；燃气管道泄漏时无法及时发现,影响用户用气安全性；高峰期用气不稳定,用气可靠性差；查表不准确以及违规用气等因素,影响燃气企业的经营效益。另外,中石油已经与同国内多家燃气公司签署了“照付不议”协议,虽未真正实施,但随着天然气市场国际购销化趋势的加剧,国外天然气供应商与我国上游燃气企业之间的“照付不议”协议将对国内的天然气市场产生影响。所以,提高燃气用户用气量预测精度,也是燃气需求侧管理必须要研究的课题。本文针对燃气需求侧用气现状存在的问题,对燃气需求侧管理系统的功能进行设计与实现。包括系统总体架构的设计、对具体的开发语言、开发框架、系统结构、开发技术、系统运行环境、系统数据库进行选取,对数据采集与管理的流程进行设计。然后,对系统的统计分析功能界面进行设计及实现,将本月用气量与上月用气量及去年同期用气量对比,进行月用气量对比分析,对连续N月未用气的用户进行统计,从而了解用户用气情况,合理填报用气计划；设置日用气量的上、下限,发现用气量异常问题,对连续N天越限的用户进行报警提醒；计算流量计的工况流量百分比,分析过载情况、极小量情况,分拣出流量计大表小用、小表大用等情况。最后,设计以报表或者曲线的形式将分析结果展现给用户。在负荷预测模块,经过对目前常用的负荷预测方式进行分析比较后,采用BP神经网络法进行负荷预测。选取部分数据作为样本,结合MATLAB训练网络模型,采用滚动预测的方法对年用气量进行预测；同样利用BP神经网络法,充分考虑气候状况、日期类型、供暖季节等各方面因素,对燃气日用气量进行预测,验证网络模型的可行性。燃气需求侧管理系统,通过对燃气用户用气量的实时监测,对月用气量的对比分析,对日最高、最低用气量、峰谷值出现的时间段的展现,使燃气企业充分了解用户的用气规律,及时发现和跟踪用户用气不正常的情况,合理制定移峰填谷方案,保证安全、可靠、健康用气。燃气需求侧管理系统,通过对燃气负荷进行合理预测,使城市燃气公司能够按照需求提供资源,减小供销差,使燃气公司的需求量规划做到井然有序,保证燃气用户的稳定用气。
【关键词】：燃气需求侧管理 系统设计 智能用气分析 负荷预测
【学位授予单位】：山东建筑大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TU996
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 课题研究的背景10
• 1.2 课题研究的必要性10-13
• 1.3 国内外研究现状13-15
• 1.4 本论文的主要工作15-16
• 第2章 燃气需求侧管理系统的设计与实现16-21
• 2.1 系统体系结构设计16-17
• 2.2 系统的开发技术17-18
• 2.3 数据采集与管理模块的实现18-19
• 2.4 统计分析模块简介19
• 2.5 预测模块简介19-20
• 2.6 本章小结20-21
• 第3章 统计分析21-30
• 3.1 用户档案管理21
• 3.2 智能用气分析21-25
• 3.3 曲线绘制、报表展示25-28
• 3.4 异常报警模块的实现28
• 3.5 本章小结28-30
• 第4章 燃气负荷预测30-46
• 4.1 负荷预测的意义及方法30-31
• 4.2 BP神经网络31-35
• 4.3 燃气年用气量预测35-41
• 4.4 燃气日用气量预测41-44
• 4.5 本章小结44-46
• 第5章 结论与展望46-48
• 5.1 结论46
• 5.2 研究工作发展展望46-48
• 参考文献48-51
• 致谢51-52
• 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况52

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 张朝峻;陈文学;;城镇燃气用量及供需平衡分析[J];中国高新技术企业;2016年02期

2 印小冬;;基于SOA的信息管理系统架构研究[J];信息与电脑(理论版);2015年16期

3 韩旭;赖建波;马俊峰;孙中飞;;燃气规划用气量的预测方法[J];煤气与热力;2015年08期

4 吕淼;;国际领先燃气企业的发展战略及启示[J];国际石油经济;2015年03期

5 崔丽杰;;基于BP神经网络的训练函数选取研究[J];科技创新导报;2014年36期

6 王东;牛瑞;;电力市场中电力需求侧管理的实施机制探析[J];科技与企业;2014年20期

7 李瑜仙;关鸿鹏;赵燕;;加强需求侧管理提高燃气负荷预测水平[J];天然气与石油;2013年03期

8 李宇豪;;基于电力市场环境下的电力需求侧管理研究[J];科技与企业;2012年22期

9 朱庆生;周冬冬;黄伟;;BP神经网络样本数据预处理应用研究[J];世界科技研究与发展;2012年04期

10 王引平;吴华;杨军;;城镇燃气各类用户用气量预测方法研究[J];煤气与热力;2011年05期

中国硕士学位论文全文数据库 前3条

1 娄杰;城市管道燃气供销差产生原因及对策研究[D];北京建筑大学;2015年

2 袁飞;面向智能电网的电力需求侧管理系统的研究[D];山东大学;2011年

3 刘洪琳;电力需求侧管理系统的设计与实现[D];中国海洋大学;2010年

  本文关键词：燃气需求侧管理系统的应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

，

本文编号：324410