Разработка методов прогнозирования технологических режимов магистральных газопроводов в условиях неопределенности спроса на газ тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 25.00.19, кандидат технических наук Казак, Константин Александрович

• Казак, Константин Александрович
• кандидат технических наук
• 2010

Оглавление диссертации кандидат технических наук Казак, Константин Александрович

ВВЕДЕНИЕ.

ГЛАВА 1. ОБЗОР ПОДХОДОВ И МЕТОДОВ

ПОСТРОЕНИЯ ПРОГНОЗОВ.

1.1. Описание объектов исследования.

1.2. Общая постановка задачи прогнозирования.

1.3. Анализ, отбор и корректировка входных параметров для функции прогнозирования.

1.4. Экстраполяция (прогнозирование) статистическими методами.

1.5. Нейросетевое построение прогнозирующей функции.

1.6. Экспертные системы и элементы нечеткой логики в прогнозировании.

ГЛАВА 2. КРАТКОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ

ВНЕШНЕГО ВОЗДЕЙСТВИЯ НА ГТС.

2.1. Постановка задачи.

2.2. Корректировка диспетчерских данных методом частичного сглаживания.

2.3. Регрессионный анализ технологических характеристик ГТС.

2.4. Корректировка прогноза с помощью моделей авторегрессии.

2.5. Нейросетевое прогнозирование технологических характеристик газового потока.

ГЛАВА 3. ДОЛГОСРОЧНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

СПРОСА НА ГАЗ.

3.1. Постановка задачи.

3.2. Долгосрочное прогнозирование спроса на газ при наличии больших выборок потребителей.

3.3. Формирование приоритетов реализации проектов поставок газа потребителям на основании методов нечеткой логики.

3.4. Долгосрочное прогнозирование спроса на газ для «базовых» потребителей.

ГЛАВА 4. ПРАКТИЧЕСКОЕ ПРИМЕНЕНИЕ

РАЗРАБОТАННЫХ МЕТОДОВ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИХ ХАРАКТЕРИСТИК В УЗЛАХ ГАЗОТРАНСПОРТНОЙ СИСТЕМЫ.

4.1. Структура ГТС Республики Венесуэлы.

4.2. Вероятностная методика оценки работоспособности датчиков

ГТС Венесуэлы на основе анализа погрешности прогноза.

4.3. Анализ неопределенности прогноза спроса на газ для оценки объемов развития и реконструкции ГТС Венесуэлы.

ВЫВОДЫ.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Разработка методов прогнозирования технологических режимов магистральных газопроводов в условиях неопределенности спроса на газ»

В настоящее время в связи со строительством магистральных газопроводов рассчитанных на высокое давление, в том числе морских газопроводов («Голубой поток», «Северный поток», «Южный поток») возрастает необходимость разработки более точных технологических моделей магистрального транспорта газа. Это относится и к прогнозированию граничных условий при расчете режимных показателей газопровода (температура, давление и расход газа). Так, например, при относительном отклонении давления в начальном узле на 1% значение расхода в конечном узле может иметь отклонение до 5%. То есть, незначительная ошибка прогноза в результате газодинамического расчета может увеличиться на порядок. Таким образом, должны быть разработаны методы идентификации и адаптации значений давления, температуры и расхода газа в граничных узлах моделируемого участка газопровода, что позволило бы получать прогнозируемые режимные показатели в пределах точности измерительных приборов.

Основной задачей системы магистрального транспорта газа является надежность обеспечения поставок газа потребителям. Следует отметить, что потребители природного газа, как правило, привязаны к узлам газотранспортной системы (ГТС). В зависимости от объемов потребления распределение газа в узлах ГТС может осуществляться непосредственно на промышленные объекты или через газораспределительные станции. При формировании планов развития и реконструкции ГТС необходимо исходить из достоверных прогнозов спроса на газ в этих узлах, чтобы наиболее точно определять динамику развития мощностей газопроводов. В кризисных условиях это особенно важно для минимизации неиспользуемых резервов ГТС и обеспечения надежности поставок газа потребителям в соответствии с их требованиями. В связи с этим должны быть разработаны методы прогнозирования потребности в газе, позволяющие адаптировать развитие системы магистрального транспорта газа к текущей ситуации в газовой промышленности.

Таким образом, в силу указанных выше причин возникает необходимость разработки новых, а также развития и адаптации существующих моделей и методов прогнозирования в задачах функционирования и развития систем магистрального транспорта газа.

Цель настоящей диссертационной работы заключается в развитии методов краткосрочного и перспективного прогнозирования в граничных узлах газопроводов их технологических параметров для моделирования функционирования и развития систем магистрального транспорта газа.

В диссертационной работе были исследованы следующие основные задачи:

• разработка моделей краткосрочного прогнозирования диспетчерских данных в условиях неизменяющегося технологического режима работы ГТС, при ограничениях на время оценки;

• анализ результатов прогноза и разработка на его основе вероятностной методики оценки работоспособности датчиков и соответствующей телеметрии; разработка адаптивных моделей краткосрочного прогнозирования диспетчерских данных, зависящих от управляющих параметров, в условиях изменяющегося технологического режима работы ГТС;

• обоснование моделей долгосрочного прогнозирования спроса на газ с учетом различных экспертных оценок для потребителей, имеющих контракты на поставку газа; анализ применимости центральной предельной теоремы для определения различных уровней спроса на газ (пессимистичный, наиболее вероятный, оптимистичный) в задачах долгосрочного прогнозирования спроса при наличии больших выборок потребителей с применением международной классификации существующих и перспективных потребителей по категориям спроса;

• анализ подходов и разработка методики экспертной многопараметрической характеристики проектов поставок газа для численной оценки приоритетов реализации проектов в динамике.

В работе впервые проведены комплексные исследования по разработке обобщенных подходов к задачам краткосрочного и долгосрочного прогнозирования характеристик узловых точек газотранспортных систем с применением современного математического аппарата. Наряду с традиционными методами прогнозирования (регрессионный анализ; модели авторегрессионного проинтегрированного скользящего среднего; статистические, теоретико-множественные и теоретико-вероятностные подходы) используются нейросетевые алгоритмы и методы нечеткой логики. При решении задач долгосрочного прогнозирования впервые применена международная классификация потребителей по категориям спроса в зависимости от оценок вероятности реализации различных проектов использования газа. Построена универсальная экспертная многопараметрическая характеристика проектов поставок газа для формирования приоритетов их реализации в виде набора нечетких переменных как составной части экспертной системы.

Разработанные алгоритмы краткосрочного прогнозирования могут быть использованы для целей оперативного управления работой газотранспортных систем и согласования технологических характеристик в узловых точках магистральных газопроводов, а также в составе задачи по газодинамическому моделированию магистрального транспорта газа. Статистический анализ краткосрочных прогнозов позволяет выявлять датчики и соответствующие им станции телеметрии, функционирующие с большой вероятностью некорректно и требующие проверки работоспособности.

Представленные в работе модели долгосрочного прогнозирования позволяют определять вероятностную динамику перспективного спроса на газ на возможных объектах его потребления сроком на десятки лет. Результаты долгосрочного прогнозирования спроса на газ предназначены для формирования задач развития и реконструкции ГТС на перспективу. Использование разработанных методических подходов и алгоритмов позволяет формировать пессимистичные, реалистичные и оптимистичные варианты спроса на газ с тем, чтобы определить возможный диапазон количественных оценок стратегии развития магистрального транспорта газа, а также ранжировать имеющиеся проекты поставок газа по стратегическому приоритету реализации.

Результаты диссертационного исследования были использованы при разработке Генеральной схемы развития газовой промышленности Боливарианской Республики Венесуэлы, а также при разработке математических моделей в составе программного комплекса по газодинамическому моделированию магистрального транспорта газа.

В соответствии с основными задачами исследования, представленными выше, в диссертационной работе защищаются следующие положения:

• методика краткосрочного прогнозирования показаний датчиков телеметрических станций ГТС (диспетчерских данных), состоящая из: корректирующей фильтрации данных; построения модели регрессии, представляемой в виде линейного тренда и периодической составляющей; корректировки прогноза динамически пересчитываемыми моделями авторегрессии;

• методика применения нейросетевого прогнозирования с использованием усовершенствованной реализации алгоритма обратного распространения ошибки для краткосрочного прогнозирования показаний датчиков, зависящих от неявных управляющих параметров, в период изменения технологических режимов работы ГТС;

• вероятностная методика оценки корректности функционирования датчиков телеметрических станций на основе анализа статистики погрешности регрессионных прогнозов с последующей рекомендацией к проверке работоспособности;

• методика долгосрочного прогнозирования спроса на газ по отдельным потребителям с применением регрессионных моделей, эмпирически оптимизированным выявлением периодической составляющей, построением гладкой корректирующей функции в виде кубического сплайна для опорных значений, с возможностью учесть экспертные предположения о будущих значениях и с возможностью взвешивать известные значения;

• методики построения различных уровней спроса на газ (пессимистичный, наиболее вероятный, оптимистичный) в задачах долгосрочного прогнозирования спроса при наличии больших выборок потребителей с применением международной классификации существующих и перспективных потребителей по категориям спроса;

• методика и алгоритм формирования динамических приоритетов реализации проектов поставок газа потребителям на основании системы нечетких переменных, характеризующих проекты и допускающих экспертное варьирование.

Материалы диссертации опубликованы в 22-х работах, из них 18 работ опубликовано в журналах, включенных в Перечень ведущих рецензируемых научных журналов и изданий ВАК Минобрнауки РФ, в том числе опубликована одна монография. Также материалы исследований по теме диссертационной работы докладывались и обсуждались на секциях Ученого совета ООО «Газпром ВНИИГАЗ» и различных конференциях:

III Международная научно-техническая конференция

Газотранспортные системы: настоящее и будущее (GTS-2009)» (Москва, 2009 г.);

III Всероссийская научно-техническая конференция «Безопасность критичных инфраструктур и территорий» (Екатеринбург, 2009 г.).

Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, выводов и списка литературы.

Заключение диссертации по теме «Строительство и эксплуатация нефтегазоводов, баз и хранилищ», Казак, Константин Александрович

выводы

В ходе выполнения диссертационной работы получены следующие основные результаты:

1. Разработана регрессионная модель, описывающая динамику поведения технологических параметров ГТС, и ее корректировка моделями авторегрессии для прогноза на 24 часа.

2. Обосновано применение нейронных сетей для прогнозирования технологических параметров ГТС в случае наличия изменений технологических режимов работы ГТС.

3. Разработана вероятностная методика оценки работоспособности датчиков телеметрических станций ГТС.

4. Выполнено построение прогнозных уровней спроса на газ (пессимистичный, наиболее вероятный, оптимистичный) на основе эффективного применения международной классификации существующих и перспективных потребителей газа.

5. Разработана модифицированная экстраполяция плановых объемов поставок газа на долгосрочный период с применением экспертных оценок.

6. Разработан алгоритм экспертной многопараметрической характеристики проектов поставок газа для определения приоритетов их реализации, согласованных с прогнозным уровнем спроса на газ по стране в целом, на основании методов нечеткой логики.

7. Разработанные методы прогнозирования технологических параметров магистральных газопроводов успешно применены для повышения эффективности функционирования и устойчивого развития газотранспортной системы Республики Венесуэлы в условиях неопределенности спроса на газ.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Казак, Константин Александрович, 2010 год

1. Ширяев А.Н. Вероятность. В 2-х кн. М.: МЦНМО, 2007. - 552+416 с.

2. Бокс Дж., Дженкинс Г. Анализ временных рядов. Прогноз и управление. Вып. 1,2.-М.: Мир, 1974.-405+197 с.

3. Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975. - 648 с.

4. Тутубалин В.Н. Теория вероятностей и случайных процессов. М.: Изд-во МГУ, 1992.-400 с.

5. Ван дер Варден Б.Л. Математическая статистика. М.: Изд-во иностранной литературы, 1960. - 435 с.

6. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. М.: Мир, 1976. -757 с.

7. Дженкинс Г., Ватте Д. Спектральный анализ и его приложения. -М.: Мир. Вып. 1, 1971. Вып. 2, 1972.-318+288 с.

8. Эконометрика. Учебник / Под ред. Елисеевой И.И. М.: Финансы и статистика, 2006. — 576 с.

9. Тутубалин В.Н. Границы применимости (вероятностно-статистические методы и их возможности). М.: Знание, 1977. - 64 с.

10. Тюрин Ю.Н., Макаров А.А. Статистический анализ данных на компьютере. М.: ИНФРА-М, 1998. - 528 с.

11. Тихонов А.Н., Уфимцев М.В. Статистическая обработка результатов эксперимента. М.: Изд-во МГУ, 1988. - 172 с.

12. Чураков Е.П. Математические методы обработки экспериментальных данных в экономике. Учебное пособие. М.: Финансы и статистика, 2004. -240 с.

13. Большев Л.Н., Смирнов Н.В. Таблицы математической статистики. -М.: Наука, 1983.-416 с.

14. Архипов Г.И., Садовничий В. А., Чубариков В.Н. Лекции по математическому анализу. М.: Высшая школа, 1999. - 695 с.

15. Гельфанд И.М. Лекции по линейной алгебре. М.: Добросвет, МЦНМО, 1998.-320 с.

16. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы. -М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. 636 с.

17. Соболь И.М. Численные методы Монте-Карло. М.: Наука, 1973. - 311 с.

18. Заде JT.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений. — М.: Мир, 1976. — 165 с.

19. Рыжов А.П. Элементы теории нечетких множеств и измерения нечеткости. М.: Диалог-МГУ, 1998. - 82 с.

20. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. М.: Радио и связь, 1993.-320 с.

21. Саати Т., Керне К. Аналитическое планирование. Организация систем. -М.: Радио и связь, 1991.-224 с.

22. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: Теория и практика. -М.: Мир, 1992.- 184 с.

23. Горбань А.Н., Россиев Д.А. Нейронные сети на персональном компьютере. Новосибирск: Наука, 1996. - 276 с.

24. Weigend A.S., Huberman В.А., Rumelhart D.E. Predicting the Future: A Connectionist Approach // International Journal of Neural Systems. 1990. Vol. l.-P. 193-209.

25. Круглов B.B., Борисов B.B. Искусственные нейронные сети. Теория и практика. М.: Горячая линия-Телеком, 2001. - 382 с.

26. Крисилов В.А., Чумичкин К.В. Ускорение обучения нейронных сетей за счет адаптивного упрощения обучающей выборки // Одесский национальный политехнический университет. Институт компьютерных систем.

27. Крисилов В.А., Кондратюк А.В. Преобразование входных данных нейросети с целью улучшения их различимости // Одесский национальный политехнический университет. Институт компьютерных систем.

28. Агаев Н.Б. Нейросетевые модели объема газопотребления в распределительных системах газоснабжения // Газовая промышленность. -2006. №2.-С. 37-40.

29. Сухарев М.Г. Методы прогнозирования. Учебное пособие. М.: РГУ нефти и газа, 2009. - 208 с.

30. Березина И.В., Ретинский B.C. Оперативное управление системами газоснабжения. М.: Недра, 1985. - 192 с.

31. Галиуллин З.Т., Леонтьев Е.В. Интенсификация магистрального транспорта газа. М.: Недра, 1991. - 272 с.

32. Сухарев М.Г., Ставровский Е.Р. Оптимизация систем транспорта газа. -М.: Недра, 1975.-277 с.

33. Сухарев М.Г., Горлов Д.В. Новая методология моделирования единой системы газоснабжения // Доклады РАН. Энергетика. 2002. № 4.

34. Казак А.С., Седов В.И., Орехова И.В., Яковлев Е.И. Оперативный контроль магистральных газопроводов. М.: Недра, 1989. - 289 с.

35. Черняев В.Д., Яковлев Е.И., Казак А.С., Сощенко А.Е. Трубопроводный транспорт углеводородного сырья. — М.: ВНИИОЭНГ, 1991. 344 с.

36. Сарданашвили С.А. Расчетные методы и алгоритмы (трубопроводный транспорт газа). М.: Нефть и газ, 2005. - 576 с.

37. Кисленко Н.А., Кудрявцев А.А., Постников В.Д., Гришко В.В., Анохина О.С. Анализ эффективного спроса на газ в рамках программ газификации // Газовая промышленность. 2004. № 8.

38. Самсонов P.O., Кисленко Н.А., Казак К.А., Казак А.С. Анализ перспектив развития экспорта российского природного газа // Нефть, газ и бизнес. -2007. № 1-2.-С. 9-14.

39. Самсонов P.O., Кисленко Н.А., Казак К.А., Казак А.С. Формирование краткосрочных и долгосрочных прогнозов спроса на газ в России // Нефть, газ и бизнес. 2007. № 3. - С. 20-26.

40. Казак А.С., Кисленко Н.А., Казак К.А., Башкин В.Н. Применения экспертных систем для формирования прогнозов спроса на газ // Нефть, газ и бизнес. 2007. № 10. - С. 67-72.

41. Казак К.А., Казак А.С. Разработка метода расчета неустановившихся режимов транспорта газа по участку трубопровода при возникновении утечки // Системы управления и информационные технологии. 2007. № 2.2(28). - С. 237-240.

42. Казак К.А., Казак А.С. Моделирование нестационарных режимов газопроводов с граничными условиями по давлению и температуре в начале участка и массовому расходу на конце // Системы управления и информационные технологии. 2007. № 3(29). - С. 8-10.

43. Казак К.А., Казак А.С., Башкин В.Н. Оценка адекватности вариантов развития газовой отрасли // Системы управления и информационные технологии. 2007. № 3.1(29). - С. 146-149.

44. Казак К.А., Казак А.С. Идентификация мест утечки в линейной части магистральных газопроводов на основе неустановившихся изотермических моделей // Системы управления и информационные технологии. 2007. № 3.2(29). - С. 250-254.

45. Казак А.С., Казак К.А. Идентификация местоположения утечек на основе неизотермических моделей течения газа // Системы управления и информационные технологии. 2007. № 3.2(29). — С. 254-258.

46. Samsonov R.O., Kazak A.S., Bashkin V.N., Kazak К.А. et al. Master plan methodology for gas industry development. Moscow: Scientific World, 2007. -304 p.

47. Казак K.A., Кнотько B.B., Кисленко H.A., Казак А.С. Корректировка диспетчерских данных методом частичного сглаживания // Системы управления и информационные технологии. 2007. №4.1(30). - С. 152155.

48. Казак К.А., Кнотько В.В., Кисленко Н.А., Казак А.С. Регрессионный анализ технологических характеристик ГТС // Системы управления и информационные технологии. 2007. № 4.1(30). - С. 155-159.

49. Казак К.А., Кнотько В.В., Кисленко Н.А., Казак А.С. Применение авторегрессионной модели для улучшения качества прогноза // Системы управления и информационные технологии. — 2007. № 4.2(30). — С. 247249.

50. Казак К.А., Кнотько В.В., Кисленко Н.А., Казак А.С. Вероятностная методика оценки работоспособности датчиков // Системы управления и информационные технологии. 2007. № 4.2(30). - С. 249-251.

51. Казак К.А., Кнотько В.В., Кисленко Н.А., Казак А.С. Нейросетевое прогнозирование параметров ГТС // Системы управления и информационные технологии. 2008. № 1(31). - С. 56-60.

52. Гитман И.С., Казак К.А., Кисленко Н.А., Казак А.С., Кудрявцев И.Б. Долгосрочное прогнозирование спроса на газ при наличии больших выборок потребителей // Системы управления и информационные технологии. 2008. № 1.3(31). - С. 349-352.

53. Казак К.А., Гитман И.С., Казак А.С., Кисленко Н.А. Формирование приоритетов реализации проектов поставок газа потребителям на основании методов нечеткой логики // Системы управления и информационные технологии. 2008. № 2.2(32). - С. 256-261.

54. Казак К.А. Системный анализ потребления газа // Наука и техника в газовой промышленности. 2010. № 2. - С. 19-23.

55. Казак К.А. Оценка адекватности вариантов развития газовой отрасли // Наука и техника в газовой промышленности. — 2010. № 2. — С. 105-110.