книги из ГПНТБ / Фурман И.Я. Регулирование неравномерности газопотребления

ным данным, учитывалось изменение отраслевой структуры потреб­ ления газа на перспективу. Однако и такой подход не позволяет добиться при прогнозировании достаточной достоверности, так как сама методика получения режимных характеристик основана на простом усреднении отчетных данных.

Бесспорно, что в зависимости от поставленной задачи прогнози­ рование режимов потребления должно вестись с различной степенью точности. При разработке технико-экономического обоснования газоснабжения какого-либо района либо промышленного узла и выборе оптимальной схемы регулирования неравномерности газо­ потребления на сравнительную близкую перспективу (3—5 лет) такое прогнозирование режимов должно быть по мере возможности точным. Для этого необходимы, по крайней мере, два условия:

достаточно достоверно установить не только перспективный объем подачи газа району либо промышленному узлу, но и по мере возможности детально определить прогнозную структуру газо­ потребления;

получить обобщенные режимные характеристики потребления газа по группам потребителей.

Что касается первого условия, то, как уже было указано, пер­ спективная отраслевая структура потребления газа может быть получена в результате оптимизации единой газоснабжающей системы (ЕГС). Следует только оговорить, что данные о потреблении газа по группам потребителей (население, коммунально-бытовые потре­ бители, промышленность и т. д.), а также по отраслям промышлен­ ности, которые мы, как правило, получаем в результате оптимиза­ ционных расчетов, являются недостаточно представительными с точки

является изменение температуры наружного воздуха, группировка потребителей при прогнозировании режимов должна быть проведена с учетом этого обстоятельства. Так, по предложению докт. эконом, наук Е. О. Штейнгауза, прогнозирование режимов потребления газа по каждому узлу должно вестись по нескольким направлениям: по категориям потребителей, по процессам, в зависимости от степени влияния данного процесса на формирование графика неравномер­ ности (т. ё. с учетом его зависимости от температуры наружного воздуха). Кроме того, должна быть сделана группировка по типам топливоиспользующих агрегатов, что имеет существенное значение при выборе методов регулирования.

При прогнозировании режимов газопотребления может быть рекомендована следующая группировка потребителей газа (табл. 6).

Бесспорно, что не всегда при проработке перспектив газопо­ требления можно в районном масштабе получить ту степень детали­ зации, которая рекомендована в табл. 6. В этом случае приходится ограничиться более укрупненным агрегированием. Более сложным является вопрос о получении достоверных режимных характеристик для каждой категории потребителей.

30

Т а б л и ц а 6

Группировка потребителей при прогнозировании неравномерности использования газа

3.Теплопотребление, удовлетворяемое за счет ТЭЦ

Как известно, основным способом прогнозирования является анализ динамических рядов за предыдущий период с соответствую­ щей статистической обработкой анализируемых данных. Этот же

подход применяется и при получении режимных характеристик по группам потребителей. Данные о потреблении газа за несколько лет являются типичными рядами динамики. Поэтому были предло­ жены методы, основанные на практике обработки динамического ряда случайных величин для получения устойчивых характеристик.

Эти методы были в свое время применены при анализе режимов коммунально-бытового потребления в Институте использования газа АН УССР, а для промышленных потребителей — в АрмНИИЭнергетики. Была применена методика, в соответствии с которой суточные расходы газа представлены как ряд случайных чисел. Для получения устойчивых характеристик этого ряда находится математическое ожидание, среднеквадратичное отклонение и, нако­ нец, коэффициент вариации как результирующий критерий надеж­ ности средней величины. Определяются также вероятности нормально

31

распределенной величины в рассматриваемом интервале. Существен­ ный недостаток этих методов состоит в том, что они не учитывали динамический характер процесса колебания газопотребления, т. е. его развитие во времени. Варьирование явлений, как и корреляция их, рассматривается обычно для совокупности единиц, относящихся к данному месту и времени. При рассмотрении динамики явлений необходимо учесть и временной фактор. Это значит, что к вариациям признаков единиц совокупности присоединяются вариации, вызы­

постоянно и длительно действующие, определяющие эволюцию явлений;

формирующие волнообразные движения; определяющие периодические колебания в течение года (сезон­

ные), недели (дневные) и суток (часовые); вызывающие случайные, беспорядочные колебания.

Следовательно, движение явления во времени вызывается слож­ ным комплексом причин, которые разнородны по своему характеру и действиям. Поэтому анализ закономерности временных явлений состоит в разложении общего сложного движения на его простые составляющие, обусловленные действием причин определенного характера. На основании изложенного можно сделать вывод, что для получения устойчивой характеристики периодических колебаний (в первую очередь, сезонных), необходимо при анализе динамических рядов, описывающих режимы газопотребления, исключить влияние всех остальных факторов. При анализе режимов потребления наи-] более сильно действующим фактором, искажающим нормальный' ход сезонной волны, является ежегодное увеличение расхода газа, что связано с высокими темпами развития газовой промышленности в нашей стране.

Впервые элиминирование влияния тенденции для получения характерных значений сезонных колебаний было проведено нами совместно с В. А. Печейкиным [10]. При этом был использован метод для элиминирования тенденции, предложенный В. Персонсом. Следует отметить, что первым в начале нашего столетия к разложе­ нию рядов приступил А. Л. Боули, который выделял общую тенден­ цию и сезонные колебания, применяя при этом скользящую среднюю. В. Персоне был руководителем Гарвардской школы экономистов, которая ставила своей задачей разложение динамических рядов на компоненты для изучения циклических (кризисных) колебаний в целях их предсказания. Эти работы не имели политэкономического обоснования, страдали эмпиризмом и были прекращены. Однако метод, предложенный В. Персонсом, был успешно использован при анализе сезонных колебаний. Большой вклад в изучение динами­ ческих рядов и их разложение внес советский статистик Н. С. Четве­ риков [11].

Суть метода Персонса при обработке рядов динамики заключается в том, что на основании материалов за несколько лет для месяца

32

каждого года исчисляется темп изменения данного показателя к пред­

путем корректировки расчетных месячных показателей расхода газа на величину ежемесячного прироста. Значение последнего опреде­ ляется по соотношению

При этом предполагается, что развитие ряда динамики в преде­ лах года осуществляется по формуле сложных процентов.

В качестве иллюстрации можно привести данные по анализу сезонных колебаний потребления газа по Москве за 1960—1970 гг. На их характер существенно влияет тенденция ежегодного прироста

Из данных табл. 7 видно, насколько значительно отличаются показатели неравномерности газопотребления, рассчитанные по методу простой средней, от показателей, в которых исключено влия­ ние тенденции роста объемов газопотребления. Анализ параметров, характеризующих неравномерность газопотребления в рассмотрен­ ном примере, показал, что устранение влияния тенденции суще­ ственно меняет значение объема неравномерности газопотребления:

степень ошибки по методу простой средней составила около 14% по сравнению с тем же показателем, рассчитанным методом Персонса.

Наряду с указанными выше достоинствами метод Персонса имеет существенный недостаток. Определяя вначале медианные значения относительных звеньев и только затем устраняя влияние тенденции, этот метод позволяет решить задачу лишь с допущением, что тенденция для всех лет оди­

накова.

Фактически дело обстоит не так: тенденция по годам может быть различной. Поэтому для по­ лучения более достоверных ре­ жимных характеристик приме­ няется метод Вальда (движущейся амплитуды), который позволяет учитывать тенденции каждого года, а также элиминировать влия­ ние нерегулярных колебаний для получения устойчивых показателей цикличности в чистом виде [12].

Метод Вальда, бесспорно, яв­ ляется более точным, чем метод Персонса. Следует только сделать два замечания: при анализе режи­ мов газопотребления за ряд лет нахождение параметров неравно­ мерности решается Вальдом путем определения их методом-осредне­ ния. По-видимому, подобное осред-

Л Ш Ш 7 И ш Ш Ж I Ж Ш нение приемлемо лишь для круга

будет существенно затушевывать влияние фактора их разуплотнения. В результате неравномерность прогнозного графика окажется заниженной по сравнению с факти­ ческой.

Одним из важных моментов при дальнейших исследованиях по определению расчетного графика следует считать разработку более строгого метода установления сезонных показателей, учитывающего и такой важный фактор, как разуплотнение прогнозного графика газопотребления. Осреднение же в данном случае является лишь паллиативом, который впоследствии должен быть заменен более точным методом.

34

Важным моментом при анализе методов статистической обработки колебаний газопотребления является выбор вида среднего для установления исходных показателей сезонности.

За исключением метода Персонса, где используется медиана, в основных методах для этой цели применяется средняя арифмети­ ческая.

Медиана так же, как и средняя арифметическая, опирается на всю совокупность наблюдений. Однако если какие-либо данные способны принимать ненормально большие (или малые) значения, то медиана явится величиной, более устойчивой и менее подвержен­ ной случайностям выборки, чем средняя арифметическая. Принимая во внимание то, что на показатели расхода газа могут влиять и нере­ гулярные отклонения, вызываемые различного рода аварийными режимами, погодными условиями и так далее, при обработке отчет- t ных показателей методом Вальда, очевидно, средней арифметической следует предпочесть медиану.

;С использованием рассмотренных выше методов статистической обработки институтами Гипроспецгаз, ГипроНИИгаз и Ленгипроинжпроект были получены режимные характеристики для промышлен­

либо отраслью промышленности зачастую определяется без раз­

втабл. И .

•Особое место занимает вопрос о прогнозировании режимов по­ требления газа на нужды электростанций. В данном случае, оче­ видно, целесообразно вначале установить режим топливопотребления электростанции в целом, без выделения видов топлива. Этот режим зависит от внешних факторов (характер потребления электро­ энергии в сезонном,и недельном разрезе), а также от условий работы электростанции в системе. В зависимости от того, какую часть гра­ фика нагрузки системы покрывает станция — базисную, полупико­ вую или пиковую, — меняется суммарное число часов использования

еемаксимума и соответственно режимная характеристика. Кроме того, на режим потребления топлива электростанции оказывает существенное влияние доля энергии, поступающей в сіистему от гидростанций.

Наконец, режим использования топлива весьма зависит от типа станции: обеспечивает ли она только энергетическую нагрузку (КЭС) либо в зимнее время вырабатывает также и тепло (ТЭЦ).

Переход от режимов топливопотребления электростанций к ре­ жимам их газопотребления представляет существенную сложность, так как в большинстве случаев электростанции — не просто потре­ бители газа, а потребители-регуляторы, использующие газ по при­ нудительному графику. Поэтому по отношению к электростанциям метод статистической обработки отчетных данных не может дать

достоверных прогнозов на будущее. Они могут быть сделаны лишь на основании комплексного изучения факторов: перспектив разви­ тия электроэнергетики по экономическим районам с учетом наме­ чаемых приростов мощностей по типам станции (тепловым, конден­ сационным, гидростанциям, атомным), роли каждой из них в покры­ тии суммарного графика энергопотребления, и, наконец, с учетом места буферных электростанций в оптимальной системе методов регулирования.

Рекомендуемые институтом Энергосетьпроект на перспективу режимы использования газа в качестве основного топлива на электро­

сационных и тепловых электростанциях можно пользоваться дан­ ными, приведенными в табл. 13.

38

Т а б л и ц а Ц

Распределение расхода топлива на технологические и энергетические нужды по отраслям

39

Рассматривая вопрос о прогнозировании режимов газопотребле­ ния, следует особо остановиться на методике получения достоверных показателей, характеризующих колебания расхода газа на отопи­ тельные нужды. Этот вопрос является чрезвычайно важным, так как отопительная нагрузка в значительной степени определяет величину и интенсивность неравномерности газопотребления. В свою очередь, эта нагрузка прямо зависит от температуры наружного воздуха.

Основные положения разработанной методики определения режим­ ных показателей отопительной нагрузки сводятся к следующему. Таким же путем, как и для технологических потребностей промыш­ ленности, получены устойчивые, основанные на многолетних наблю­ дениях данные о распределении расходов топлива (или газа) на ото­ пительные нужды по месяцам года для городов, находящихся в раз­ личных климатических условиях, так как на характер этого распре­ деления основное влияние оказывает районный фактор. В табл. 14 приводятся данные о сезонных колебаниях расхода топлива на ото­ пительные нужды по различным городам страны.

Колебания расхода газа на отопительные нужды оказывают основное влияние на конфигурацию графика неравномерности газо­ потребления. Поэтому в отличие от других категорий потребителей для определения суммарного по району показателя необходимо помимо среднемесячных расходов учесть суточные колебания расхода газа на отопительные нужды. Для этого пользуются климатологи­ ческими данными о продолжительности стояния температур в опреде­ ленных интервалах по каждому месяцу года в основных городах страны.

Эти данные получены на основании обработки отчетных пока­

40