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燃气输配系统远程调压控制策略研究

作者:高顺利 李洪波 宋来弟 邵华 史晋峰  来源:北京市燃气集团有限责任公司 北京远东仪表有限公司 
评论: 更新日期:2016年09月16日
 
即:
 
通过求解上述矩阵方程的解,从而计算出ARIMA模型中的未知参数。
具体建模过程的思路:通过当前年度的前2年~3年历史数据,随着时间的更替,历史数据不断循环更新。根据每年中相应日相应时让点的流量数据和压力数据(2011年11月20日9点30分的瞬时流量数据/压力数据、2012年11月20日9点30分的瞬时流量数据/压力数据、2013年11月20日9点30分的瞬时流量数据/压力数据,通过同一时间点的3个历史数据,预测2014年11月20日9点30分的瞬时流量数据/压力数据),以5min作为时间差,预测下一个时间点的瞬时流量/压力(2014年11月20日9点35分的瞬时流量/压力),循环执行上述过程,一次性预测出5日~7日的下游需求预测数据,用于后续的优化调度和控制。
黑箱建模中不同模型的补偿思路如图4所示:通过‘周’模型计算下一周的周预测累积流量;通过‘天’模型计算下一周内每天的预测累积流量,并以天预测累积流量为基础计算出7天的累积流量;通过两个7日的预测累积流量,使用加权的方式计算出最终的周预测累积流量,同时结合每日的日累计流量的比例关系,计算出最终日累计流量数据;循环执行上述过程,直至最后生成一周内以‘分’为周期的过程参数预测数据,用于后于的优化调度和控制。
 
4 优化控制策略的生成
通过调整调压站出口压力的设置值,调整调压站所能供给的天然气流量,但最终调度目的为:减少对调压站上游管网负荷的冲击,保证调压站下游管网压力的平稳,并保证足够的天然气供应量。
如图5所示:通过天然气用气流量模型,预测下游用户一天内天然气用量的流量-时间分布数据,判断出用气高峰时段和低谷时段,同时结合实际运行过程参数数据,计算出相应不同时段的运行压力数据,在此基础上调度人员根据经验做出调整确认后,下载到本地控制器中执行具体的控制。
 
在用气高峰时段,且上游管网供气充足时:结合模型预测数据和调压箱实际出口压力数据,执行调压运行控制策略,计算出最终调压站出口压力设定值随时间的变化曲线,在保证下游管网压力稳定的同时,保证天然气的供应量。
在用气高峰时段,且上游管网供气不足时:结合模型预测数据和调压箱实际出口压力数据,执行限流运行控制策略,计算出最终调压站出口压力设定值随时间的变化曲线,使得实际运行调压箱的瞬时流量不超过限流设定值,实现限流保供的目的,并保证调压箱上下游管网的运行压力平稳。
在用气低谷时段,结合调压箱实际出口压力数据,周期性调整调压器出口压力的设定值,在保证下游管网压力平稳的同时,保证运行流量计的计量准确性。
5 结论
由于燃气行业涉及民生问题,因此,对天然气调压系统运行的‘安’、‘稳’、‘长’、‘满’、‘优’等指标提出更高的要求,并且着重于关注‘安’、‘稳’、‘长’的指标要求。因此,在凋压站/调压箱控制过程中,对运行过程中调压站的出口压力关注更多,其下游用户的流量需求通过压力和流量间的耦合关系来保证。
在本论文中,下游用户用气规律的建模在实际控制中,用来判断用气高峰时段和用气低谷时段,后续的控制过程需要和实际调压箱的出口压力数据相互配合来完成整个控制作用。但是随着城市化智能管网系统的建设,各底层调压站/调压箱的用气规律建模的作用将会越来越大,不仅可以为管理层提供运营决策的基础数据支持,同时在管网运行调度过程起着越来越重要的作用,如:区域调压箱运行站点的决策,调压箱运行数量的决策,及各调压箱运行负荷分配的估计等。
 
参考文献
1李雅兰,刘燕.天然气负荷指标及用气规律的研究[J].城市燃气,2007;(2):15-22
2严铭卿.燃气负荷中长期预测的方法[J].城市燃气,2009;(10):13-17
3严铭卿,廉乐明.燃气负荷及研究进展[J].煤气与热力,2002;(6):490-493
4霍小亮.微流遥调技术在城市燃气调压站中的应用[J].城市燃气,2013;(9):17-20
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