【摘要】：評價周期內(nèi)用氣需求量隨時間的變化規(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)測數(shù)據(jù),在此基礎(chǔ)上得到的供氣可靠性評價結(jié)果難以客觀反應(yīng)實際情況。本文從用氣量預(yù)測模型出發(fā),提出了用氣量隨機性的表達(dá)方式。借鑒最大流算法,建立了基于用氣量隨機性的輸氣管網(wǎng)供氣能力優(yōu)化模型,提出了一套涵蓋用氣量隨機性的天然氣管網(wǎng)供氣可靠性評價方法。通過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)測模型,分析了模型預(yù)測結(jié)果的誤差分布,從而得到正態(tài)分布形式的用氣量預(yù)測結(jié)果。利用SPS軟件模擬分析用氣量變化對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性和用戶分級的條件下,以滿足隨機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)的可靠性評價方法。運用本文所提出的供氣可靠性評價方法,對一虛擬天然氣管網(wǎng)供氣可靠性進(jìn)行了評價,驗證了方法的可行性與客觀性。評價結(jié)果表明,考慮了用氣量隨機性后該管網(wǎng)在評價期內(nèi)的可靠性評價結(jié)果下降;當(dāng)用氣量隨機性下降10%時,管網(wǎng)可靠度評價結(jié)果從85.88%提高至92.70%。
【圖文】：

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

( )W bh x ——神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在輸入為 x 時的輸出數(shù)據(jù)，即預(yù)測用氣量。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練實際是一個優(yōu)化權(quán)重W 的過程，通過輸入大量的樣本( 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)行信號時頻分析和處理的工具。通過伸縮平移運算對信號（函數(shù))逐步進(jìn)行多尺度細(xì)化，最終達(dá)到高頻處時間細(xì)分，低頻處頻率細(xì)分，能自動適應(yīng)時頻信號分析的要求，從而可聚焦到信號的任意細(xì)節(jié)。當(dāng)用氣量包含了城市燃?xì)鈺r，其隨時間的變化曲線往往呈現(xiàn)不確定性的擾動，為了使得預(yù)測模型更好地預(yù)測出用氣量，可以對歷史用氣量曲線做小波分解，分離出高頻的擾動和低頻的較為穩(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)測模型中。分解結(jié)果見圖 2.1。
【學(xué)位授予單位】：中國石油大學(xué)(北京)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號】：TE832

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