天然气管道调峰方案多方法综合评价研究

杨永闯，郑云萍

(西南石油大学，四川　成都　610500)



天然气管道调峰方案多方法综合评价研究

杨永闯，郑云萍

(西南石油大学，四川成都610500)

随着天然气管网建设的加快和完善，制定合理的天然气管道调峰方案对于管网高效运行尤其重要。在筛选调峰方案时，采用多种综合评价方法对调峰方案集进行评价优选。通常采用的的单一评价方法进行评价，很少对评价方法进再行优选。在对调峰方案综合评价的研究过程中，采用灰色关联法、模糊物元法和线性加权法三种综合评价方法对给定的调峰方案集进行评价，不同评价方法的评价结果有所不同，这是多种评价方法评价结果的非一致性。为选取最佳的调峰方案，在单一方法评价基础上再采用最大兼容度法对评价方法进行优选。计算结果为线性加权法的兼容度最大，即对于论文示例，三种综合评价方法中线性加权法最适用。

天然气；管道调峰；综合评价；优选

随着世界经济的高速发展，在科技日新月异的当代，低碳环保型能源成为能源市场的主角。天然气，作为目前使用范围最广、使用量最大的清洁能源，其需求量日益增长。我国近年来国内和国际输气管道建设依然处于快速发展阶段。伴随产生的天然气供需矛盾日益突出，天然气管道供气调峰势在必行。目前，我国在天然气管网调峰方案优化决策方面仍凭经验来确定，且制定和实施的调峰方案在技术上和经济上不一定合理。因此，开展天然气调峰方案综合评价研究和应用，紧跟新技术革命的潮流，更新天然气管网调峰运行管理的观念和模式具有十分重要和深远的意义。

1　单一方法评价

目前，综合评价方法有很多，例如：专家评价法，层次分析法，模糊综合评价法，灰色评价法，人工神经网络法等。以上许多方法都可以用于综合评价，并且各种方法都有各自的适用性。当对同一待评价对象运用几种不同方法同时分别评价时，结论往往存在差异，这就是评价方法之间的非一致性。在众多的评价方法中到底哪种方法在具体操作中是最合适呢，这就需要对众多评价方法再进行评价分析研究。

本文对某输气管道为例进行研究。首先是评价指标的选取，对评价因素进行筛选时，不仅要针对具体的评价对象、评价内容进行分析，还必须采用一些筛选方法对指标中体现的信息进行分析，剔除不需要的指标，简化指标体系。常用的评价指标筛选方法主要有专家调研法，条件广义方差极小法，极大不相关法，最小均方差法等。本文根据实际情况，选取实际配气量、销售收入、供需矛盾、储气量作为评价指标，已经各调峰方案如表1所示。

表1　各方案评价指标

在综合评价系统中，一般各个指标值的单位和量级是不相同的，由于所选的评价指标具有不同的量纲、数量级，为了更好地进行直接比较，需要对原始指标数据进行规范化处理，将其化为[0,1]内的数。

对评价系统的指标进行标准化处理，包括对指标的一致化处理和无量纲化处理。

所谓一致化处理就是将评价指标类型统一。系统中指标往往有极大型指标、极小型指标、居中型指标和区间型指标，各类指标有不同的特点。若指标体系中存在各种类型的指标，必须在对备选方案进行综合评价之前，将评价指标的类型做一致化处理，即考虑所选评价模型的特点，尽可能将指标的类型数量减少。对评价指标进行无量纲化，就是采用相应的函数对不同类型的指标进行处理。标准化过程常采用线性函数和非线性函数作为的数学变换工具。

相对于某种评价目的来说，评价指标之间的相对重要性是不同的。评价指标的这种相对重要性的大小，可用权重系数来刻画。概括的说，权重系数的确定方法可分为三大类：一是主观赋权法；二是客观赋权法；三是综合集成赋权法。考虑到本文研究重点不在此处，也为了减少人为因素对结果的影响，文中为各指标权重统一采用平均权重，即ω=(0.25,0.25,0.25,0.25)。

下面分别用灰色关联法、模糊物元法、模糊综合评价法分别对方案进行评价。

1.1灰色关联法

根据已经得到的规范化的参考数列和比较数列，分别计算第n个方案的第m项指标与最优指标的关联系数ξnm。计算公式如下：

(1)

在灰色关联系数矩阵和各评价指标权重确定的基础上，运用公式(2)可求出评判结果：

P=ωR

(2)

1.2模糊物元法

以Mj表示第j个方案，Cj表示第i项理化评价指标，与其相对应的值可以表示为xji，则m种方案的n维复合物元可记为Rmn，即：

μ(x0i)表示事物特征Ci相应的模糊量值，即M0关于Ci的第i个经典域x0i的隶属度，在[a0i,b0i]内的模糊量值点均符合标准要求，其中a0i、b0i分别为经典域模糊量值的下限和上限。

关联系数kji与隶属度μji相等，实现他们之间的转换。若按关联变换所求出的关联系数进行加权平均，则得第j个比较事物Mj与标准事物M0间的关联度，用K0j表示，即

K0j=W*k,j=1,2,…,m

(3)

式中k表示第j个比较事物Mj与标准事物M0间的关联系数向量；W表示第j个比较事物Mj与标准事物M0间关联系数权重向量；“*”表示运算符号。根据关联度大小就可以确定方案的优劣，选出最佳方案。从而根据K0j(i=1,2,…,6)的大小，可以得到各方案的优劣顺序。方案排序由优到劣的结果为：方案6、方案4、方案1、方案5、方案3、方案2。

1.3线性加权法

线性加权综合法又称“加法”(SAW)合成法或加权算术平均(WAA)算子，该方法已在统计领域得到广泛应用。线性加权综合法的基本思想：利用评价对象和指标构建指标数据信息矩阵，并对其进行定量化、正向化和无量纲化处理，得到标准化数据矩阵，然后构造加权数据矩阵，最后通过计算得出评价结果。

由于该调峰方案相关指标均为定量指标，故先对指标进行正向化处理，再对所有指标进行无量纲化处理：

(4)

得到标准数据矩阵：X=(xij)m×m

设各评价指标的权重分别为w1,w2,…,wm，则其加权数据矩阵：

Y=yij=wjxij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)

(5)

则第i个评价对象的评价值：

(6)

di越大，则该方案越优，则最后按值由大到小得到评价对象的优劣排序。评价结果由优到劣排序：方案6、方案1、方案3、方案4、方案2、方案5。

1.4结果分析

由评价结果可以看出上面三种评价方法评价结果存在差异，我们称之为“多方法评价结论的非一致性”问题。上述评价方法都可用于综合评价，并各有其优越性，但当对具有确定属性值的同一对象运用不同方法分别进行评价时，结论存在差异，因此我们在单一方法评价的基础上，运用最大兼容度法对多种评价方法进行优选。

2　评价方法优选

2.1最大兼容度法原理

记m为评价方法，n为评价调峰方案。令某个评价方法为n维欧式空间中的一个点，则求这个评价方法与其他m-1个评价方法有最大兼容度，其几何意义为：在n维欧式空间内，求与m-1个点的欧式距离的平方有最小加权平均的点。根据多元统计分析理论，第i、j两个评价方案之间的相关程度大小的度量值，可以通过它们的等级相关系数来计算，等级相关系数：

(7)

2.2评价结果

三种评价方法的结果汇总至表2。

表2　调峰方案各评价方法的结果

然后运用最大兼容度法对其进行评价，评价结果见表3。

表3　评价兼容度结果

在本次调峰方案的评价中，从表3可以看出线性加权法的兼容度最高，为0.31。可见在兼容度概念下，线性加权法在该次评价中具有更好的适用性，其评价结果对实际生产运行也会具有更大的指导意义。

3　结　论

在本文采用的三种综合评价方法中，针对给定的调峰方案集，线性加权法有更好的适用性。在实际应用中，对于不同的偏好，各指标的权重可以作调整。综合评价方法的选取可以更多一些，最终结果也会更符合实际情况。对于油气生产实践中涉及到决策的问题，也可以利用相同原理进行分析研究。

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Comprehensive Evaluation of Gas Pipeline Peaking Using Multi-method

YANG Yong-chuang,ZHENG Yun-ping

(Southwest Petroleum University,Sichuan Chengdu 610500,China)

In order to develop a more rational scheme for gas pipeline peaking,a variety of comprehensive evaluation methods was used to evaluate the peaking scheme set.The gray correlation method,fuzzy matter element method and linear weighting method comprehensive evaluation method were used to evaluate the given peaking scheme set.The evaluation results varied from different evaluation methods.Multi-method evaluation resulted in non-uniform.On this basis,the maximum degree of compatibility was used to evaluate the previous result.The results of the linear weighting method was most compatible one,namely the linear weighted method was most applicable among three comprehensive evaluation methods.

gas; peaking; comprehensive evaluation; optimization

TE832

A

1001-9677(2016)06-0022-03