燃气需求侧管理系统的应用研究

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。

目录

声明

摘要

第1章 绪论

1．1 课题研究的背景

1．2 课题研究的必要性

1．3 国内外研究现状

1．4 本论文的主要工作

第2章 燃气需求侧管理系统的设计与实现

2．1 系统体系结构设计

2．2 系统的开发技术

2．3 数据采集与管理模块的实现

2．4 统计分析模块简介

2．5 预测模块简介

2．6 本章小结

第3章 统计分析

3．1 用户档案管理

3．2 智能用气分析

3．3 曲线绘制、报表展示

3．4 异常报警模块的实现

3．5 本章小结

第4章 燃气负荷预测

4．1 负荷预测的意义及方法

4．2 BP神经网络

4．3 燃气年用气量预测

4．4 燃气日用气量预测

4．5 本章小结

第5章 结论与展望

5．1 结论

5．2 研究工作发展展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间论文发表及科研情况