我国冬季天然气日负荷的温度梯度分析

2014-02-17陈进殿张津铭魏传博郝迎鹏沈鑫

天然气技术与经济 2014年4期

关键词：各省市温度梯度分段

陈进殿张津铭魏传博郝迎鹏沈鑫

（1.中国石油天然气股份有限公司规划总院，北京 100083；2.中国石油天然气股份有限公司天然气与管道分公司，北京 100101）

我国冬季天然气日负荷的温度梯度分析

陈进殿1张津铭2魏传博1郝迎鹏1沈鑫1

（1.中国石油天然气股份有限公司规划总院，北京 100083；2.中国石油天然气股份有限公司天然气与管道分公司，北京 100101）

气温变化是影响冬季天然气用气负荷的重要因素之一。基于环渤海、长三角以及中南地区冬季气象和天然气日负荷数据，采用选取相似日的方法，对各省市天然气负荷温度梯度进行了总体和分段线性回归分析。研究认为：总体上气温与天然气负荷呈负相关关系；天然气日负荷的温度梯度在不同地区、不同温度节点处差别较大，应高度关注日负荷温度梯度较大省市的调峰问题；分析天然气的日负荷温度梯度时应考虑气温滞后效应的影响。

气温变化天然气负荷回归分析负荷温度梯度

0 引言

随着天然气管道的不断扩展以及供应量的增加，我国天然气消费量快速增长。天然气市场用气量随月、日、时均在发生变化，它与气象条件、用户结构以及节假日等多种因素密切相关［1］，用气不均匀性日趋增大给管道调峰带来了困难。近年来冬季长期低温、气温骤降等极端天气屡屡出现，北方地区因气温变化导致的日用气峰谷差有扩大的趋势。对冬季天然气用气负荷特性进行研究，对于制定科学的生产计划，确保管网的安全稳定运行有非常重要的实际意义。

1 研究方法和流程

气象条件是冬季天然气负荷的重要影响因素之一，其包含多种气象参数如温度、平均湿度、降水量、平均风速等，其中气温对天然气负荷的影响最为明显［2-4］。笔者根据2013年11月15日至2014年3月15日期间环渤海、长三角及中南地区部分省市的气象数据与天然气日负荷数据，采用总体和分段线性回归分析的方法，对天然气日负荷的温度梯度进行分析。

基于各省市冬季气象条件及天然气日负荷数据，以气温为自变量选取标杆日，参考标杆日的其他气象数据选取相似日，分析气温变化对天然气日负荷的影响。相似日的选取通过计算历史日与预测日影响因素（不包括气温）差值的二范数，当差值二范数小于某一设定值时，认为该历史日与预测日相似。计算公式为：

式中，αi为预测日影响因素组成的向量，βi为某一历史日影响因素组成的向量；ε为设定值；n为影响因素个数。总体和分段回归分析研究流程如图1所示。

图1 天然气负荷梯度回归分析流程示意图

一般来讲，天然气用气负荷与气温变化呈负相关关系，气温升高则对应天然气日负荷下降，气温对天然气日负荷的影响具有滞后效应［5］。笔者基于各省市地区冬季天然气负荷数据，对比分析了考虑滞后效应前后天然气负荷温度梯度的变化，对该问题进行了说明。

2 天然气负荷温度梯度总体回归分析

分别以环渤海地区A市、长三角地区B省为例，按照两地区冬季期间的温度平均值分别选取标杆日，根据选取的相似日对天然气负荷温度梯度作总体回归分析，并选定2d作为滞后时间对比分析温度对天然气负荷影响的滞后效应。两地区冬季天然气负荷温度梯度回归曲线如图2、图3所示。其中，q为天然气日用气量，104m3／d；t为温度，℃，R为线性相关系数。

图2 A市冬季天然气负荷温度梯度总体回归曲线图

图3 B省冬季天然气负荷温度梯度总体回归曲线图

从图2、图3中可以看出，天然气日负荷与气温变化成负相关关系。由图2回归曲线可知，A市总体天然气负荷温度梯度为-111（104m3／d）／℃，即温度下降1℃，天然气日负荷上升约111×104m3，考虑温度对天然气日负荷影响的滞后效应，日负荷温度梯度为-134（104m3／d）／℃；B省天然气负荷温度梯度为-4（104m3／d）／℃，考虑滞后效应后其温度梯度计算值约为-5（104m3／d）／℃。

同样，我们可以得到其他各省市地区考虑温度滞后效应前后天然气负荷温度梯度值如表1所示。

表1 各省市地区总体天然气负荷温度梯度表（104m3／d）／℃

从表1中可以看出，A市天然气负荷的温度梯度绝对值最大，考虑温度影响滞后效应，为-134（104m3／d）／℃，环渤海地区天然气负荷温度梯度要远高于长三角和中南地区负荷温度梯度值，这与该地区气象条件、天然气用气规模、用气结构以及各地区居民生活习惯等因素有关。

3 天然气负荷温度梯度分段回归分析

考虑到负荷的温度梯度在不同的温度节点附近的数值有差异，以0℃作为基点，气温变化5℃为节点，根据各节点附近相似日的天然气负荷数据，分段回归分析天然气负荷温度梯度变化，A2省分析结果如图4所示。

图4 A2省冬季天然气负荷温度梯度分段回归曲线

从图4中可以看出，在0℃节点处，A2省天然气负荷温度梯度为-81（104m3／d）／℃，在-5℃节点处负荷温度梯度为-18（104m3／d）／℃。考虑温度影响的滞后效应前后，各省市地区天然气负荷温度梯度值回归分析结果如表2、表3所示。

以A市为例，温度每下降1℃，每日所需调峰气量就高达204×104m3，相当于一条7.5×108m3／a管道

的输气能力，因此应高度关注日负荷温度梯度较大省市的调峰问题。

表2 各省市分段天然气负荷温度梯度表（不考虑滞后效应）（104m3／d）／℃

表3 各省市分段天然气负荷温度梯度表（考虑滞后效应）（104m3／d）／℃

4 结论

对比分析得到的日负荷温度梯度数据，可以得出以下结论：

1）总体上气温与天然气负荷总体呈负相关关系，但在不同温度点附近负荷的温度梯度变化较大，分段分析更具有实际意义。

2）不考虑温度的滞后效应时，在部分温度节点处负荷温度梯度值出现大于零的情况，无法准确反映气温对负荷的影响关系，这是由于气温累积效应造成的。另外，无论是总体线性回归分析还是分段线性回归分析，在考虑滞后效应影响后，线性相关系数值均增大，拟合程度更高。由此天然气负荷成因时，需要考虑气温变化对天然气负荷影响的滞后效应。

3）基于对部分省市2013-2014年冬季期间的气象以及天然气日负荷数据进行了分析，考虑到我国天然气市场正处于快速发展阶段，上述省市的用气规模和用气结构会随着时间发生变化，日负荷的温度梯度也会随之变化，因此应滚动开展负荷的温度梯度分析工作，以更好地应用到生产中。

［1］张柏涛.城市燃气用户用气负荷规律及其预测的研究［D］.上海：同济大学，2005.

［2］何春蕾，段言志，邬宗婧，等.基于气温的城市燃气短期日负荷预测模型：以四川省成都地区为例［J］.天然气工业，2013，33（4）：131-134.

［3］罗志鹏，牟军，伍渊.西安市冬季天然气用气负荷与气温关系分析［J］.辽宁化工，2012，41（3）：276-278.

［4］周冠杰，吴孟君.山东地区城市天然需求负荷与气温关系研究［J］.国际石油经济，2009（3）：55-58.

［5］邹晓琴，胡梅，阮青珂，等.城市燃气短期负荷预测中的气温累积效应［J］.天然气技术与经济，2011，5（3）：58-60.

（编辑：周娟）

鸣谢

中国石油天然气股份有限公司天然气与管道分公司

中国石油天然气股份有限公司西部管道分公司

中国石油塔里木油田公司

中国石油长庆油田公司