基于用气量随机性的输气管道供气可靠性研究

发布时间：2020-04-12 16:56

【摘要】：评价周期内用气需求量随时间的变化规律是输气管道供气可靠性研究的重要基础资料,以往通常采用确定性的需求预测数据,在此基础上得到的供气可靠性评价结果难以客观反应实际情况。本文从用气量预测模型出发,提出了用气量随机性的表达方式。借鉴最大流算法,建立了基于用气量随机性的输气管网供气能力优化模型,提出了一套涵盖用气量随机性的天然气管网供气可靠性评价方法。通过确定用气量的影响因素,建立了神经网络用气量预测模型,分析了模型预测结果的误差分布,从而得到正态分布形式的用气量预测结果。利用SPS软件模拟分析用气量变化对用户上游相邻管段水力参数的影响规律,为在稳态条件下优化管网供气能力提供可行性。在考虑了用气量随机性和用户分级的条件下,以满足随机用气量概率最大为目标函数,建立了稳态下优化输气管网供气能力的混合整数规划模型。以此为基础,构建了涵盖失效工况,以不同用户满足度下的供气可靠度、可用度作为指标的可靠性评价方法。运用本文所提出的供气可靠性评价方法,对一虚拟天然气管网供气可靠性进行了评价,验证了方法的可行性与客观性。评价结果表明,考虑了用气量随机性后该管网在评价期内的可靠性评价结果下降;当用气量随机性下降10%时,管网可靠度评价结果从85.88%提高至92.70%。
【图文】：

中国石油大学（北京）硕士学位论文提出基于用气随机性的供气可靠性评价方法与指标网可能出现的失效场景及其发生概率，，并将用气量随机性包含中，提出更加客观、准确的供气可靠性评价方法。技术路线

( )W bh x ——神经网络在输入为 x 时的输出数据，即预测用气量。神经网络的训练实际是一个优化权重W 的过程，通过输入大量的样本( x , y )，调整权重W ，使得损失函数最小。2.2.3 小波预处理小波分解，也称为小波变换，是一种进行信号时频分析和处理的工具。通过伸缩平移运算对信号（函数)逐步进行多尺度细化，最终达到高频处时间细分，低频处频率细分，能自动适应时频信号分析的要求，从而可聚焦到信号的任意细节。当用气量包含了城市燃气时，其随时间的变化曲线往往呈现不确定性的扰动，为了使得预测模型更好地预测出用气量，可以对历史用气量曲线做小波分解，分离出高频的扰动和低频的较为稳定的用气量,再将高频和低频信息作为参数输入至预测模型中。分解结果见图 2.1。
【学位授予单位】：中国石油大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TE832

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本文编号：2624962