發(fā)布時(shí)間：2020-04-12 16:56

【摘要】：評(píng)價(jià)周期內(nèi)用氣需求量隨時(shí)間的變化規(guī)律是輸氣管道供氣可靠性研究的重要基礎(chǔ)資料,以往通常采用確定性的需求預(yù)測(cè)數(shù)據(jù),在此基礎(chǔ)上得到的供氣可靠性評(píng)價(jià)結(jié)果難以客觀反應(yīng)實(shí)際情況。本文從用氣量預(yù)測(cè)模型出發(fā),提出了用氣量隨機(jī)性的表達(dá)方式。借鑒最大流算法,建立了基于用氣量隨機(jī)性的輸氣管網(wǎng)供氣能力優(yōu)化模型,提出了一套涵蓋用氣量隨機(jī)性的天然氣管網(wǎng)供氣可靠性評(píng)價(jià)方法。通過(guò)確定用氣量的影響因素,建立了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用氣量預(yù)測(cè)模型,分析了模型預(yù)測(cè)結(jié)果的誤差分布,從而得到正態(tài)分布形式的用氣量預(yù)測(cè)結(jié)果。利用SPS軟件模擬分析用氣量變化對(duì)用戶上游相鄰管段水力參數(shù)的影響規(guī)律,為在穩(wěn)態(tài)條件下優(yōu)化管網(wǎng)供氣能力提供可行性。在考慮了用氣量隨機(jī)性和用戶分級(jí)的條件下,以滿足隨機(jī)用氣量概率最大為目標(biāo)函數(shù),建立了穩(wěn)態(tài)下優(yōu)化輸氣管網(wǎng)供氣能力的混合整數(shù)規(guī)劃模型。以此為基礎(chǔ),構(gòu)建了涵蓋失效工況,以不同用戶滿足度下的供氣可靠度、可用度作為指標(biāo)的可靠性評(píng)價(jià)方法。運(yùn)用本文所提出的供氣可靠性評(píng)價(jià)方法,對(duì)一虛擬天然氣管網(wǎng)供氣可靠性進(jìn)行了評(píng)價(jià),驗(yàn)證了方法的可行性與客觀性。評(píng)價(jià)結(jié)果表明,考慮了用氣量隨機(jī)性后該管網(wǎng)在評(píng)價(jià)期內(nèi)的可靠性評(píng)價(jià)結(jié)果下降;當(dāng)用氣量隨機(jī)性下降10%時(shí),管網(wǎng)可靠度評(píng)價(jià)結(jié)果從85.88%提高至92.70%。
【圖文】：

中國(guó)石油大學(xué)（北京）碩士學(xué)位論文提出基于用氣隨機(jī)性的供氣可靠性評(píng)價(jià)方法與指標(biāo)網(wǎng)可能出現(xiàn)的失效場(chǎng)景及其發(fā)生概率，，并將用氣量隨機(jī)性包含中，提出更加客觀、準(zhǔn)確的供氣可靠性評(píng)價(jià)方法。技術(shù)路線

( )W bh x ——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在輸入為 x 時(shí)的輸出數(shù)據(jù)，即預(yù)測(cè)用氣量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練實(shí)際是一個(gè)優(yōu)化權(quán)重W 的過(guò)程，通過(guò)輸入大量的樣本( x , y )，調(diào)整權(quán)重W ，使得損失函數(shù)最小。2.2.3 小波預(yù)處理小波分解，也稱為小波變換，是一種進(jìn)行信號(hào)時(shí)頻分析和處理的工具。通過(guò)伸縮平移運(yùn)算對(duì)信號(hào)（函數(shù))逐步進(jìn)行多尺度細(xì)化，最終達(dá)到高頻處時(shí)間細(xì)分，低頻處頻率細(xì)分，能自動(dòng)適應(yīng)時(shí)頻信號(hào)分析的要求，從而可聚焦到信號(hào)的任意細(xì)節(jié)。當(dāng)用氣量包含了城市燃?xì)鈺r(shí)，其隨時(shí)間的變化曲線往往呈現(xiàn)不確定性的擾動(dòng)，為了使得預(yù)測(cè)模型更好地預(yù)測(cè)出用氣量，可以對(duì)歷史用氣量曲線做小波分解，分離出高頻的擾動(dòng)和低頻的較為穩(wěn)定的用氣量,再將高頻和低頻信息作為參數(shù)輸入至預(yù)測(cè)模型中。分解結(jié)果見(jiàn)圖 2.1。
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)石油大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：TE832

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本文編號(hào)：2624962