нефть лекции-1
.pdfvk.com/club152685050 | vk.com/id446425943
Диспетчерское управление - функциональный бизнес-процесс управления (регулирования) запасами и потоками природного газа в системах газоснабжения, а также поставками газа потребителям с целью выполнения договорных (контрактных) обязательств с максимально возможной надежностью и эффективностью.
Учитывая огромный поток информации, получаемой диспетчерской службой, а также ограниченность во времени для принятия управленческих решений, имеется острая необходимость внедрения специальных программных комплексов системы поддержки принятия диспетчерских решений (СППДР). В дочерних обществах ПАО «Газпром» уже внедрены такие программные комплексы, как «Астра», «ГазЭксперт», «ИУС-транспорт», «ИУС-ГАЗ», «Веста» и другие. Данные программные комплексы позволяют выполнить широкий спектр задач, таких как: прогнозирование поставок и потребления природного газа, расчет оптимальных режимов работы магистральных и распределительных газопроводов, расчет режимов работы ГПА, сведение баланса газа по субъектам РФ и т.д. Однако ни один из данных программных комплексов не охватывает важность анализа величины разбаланса природного газа. Величина разбаланса имеет довольно существенное значение для диспетчерского управления, особенно в зимнее время, в наиболее холодные сутки, когда некоторые потребители могут быть переведены на резервное топливо в связи с вводом ограничения на поставку газа. Учитывая, что главной задачей ПАО «Газпром» является бесперебойная подача газа потребителям и выполнение контрактных обязательств, вводимые ограничения должны быть минимальными.
Диспетчерская служба ведет постоянный мониторинг ЕСГ, а также постоянно прогнозирует поставку и потребление природного газа по всей территории РФ.
Прогнозированию поставки и потребления природного газа посвящено множество научных трудов, написано множество различных пособий. Данные вопросы в настоящей работе рассматриваться не будут. Однако особое внимание будет обращено на прогнозирование величины разбаланса природного газа для наиболее эффективного принятия управленческих решений.
Существует множество методик прогнозирования, каждая из которых применяется в той или иной сфере деятельности. Классификация методов прогнозирования представлена на рисунке (3).
331
vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943
Рисунок 3 – Классификация методов прогнозирования
Применение понятия «классификация» к методам прогнозирования требует разъяснения. Рисунок выделяет три группы методов: эвристические, аналитические и фактографические. Но резкой границы между ними провести нельзя. Предложенную классификацию следует считать нечеткой, размытой, то есть методы 4, 5, например, следует считать не только эвристическими, но и аналитическими. При прогнозировании реальных процессов трудно оставаться только на формальной основе, эвристические оценки так или иначе будут приняты во внимание. Аналитическими методами названы те, для которых предложены четко определенные процедуры, алгоритмы действий. Под фактографическими понимаются те методы, которые основаны на числовом материале (ретроспективной статистике).
Аппарат регрессионного анализа и временных рядов во многом основан на одних и тех же идеях. Принципиальное различие состоит в том, что временной ряд является случайным процессом, и в роли аргумента Х выступает время t = 1,2,…, а обрабатываемая выборка оказывается упорядоченной. В регрессионном же анализе порядок следования членов выборки (хi, yi) не имеет значения.
Метод регрессивного анализа позволят провести интерполяцию и экстраполяцию статистически накопленной информации, и, опираясь на законы математической статистки и теорию случайных процессов (разбаланс газа – случайная величина), построить математическую модель, наиболее адекватно описывающую возможные (прогнозируемые) значения величины разбаланса природного газа.
Для построения математической модели берется статистически накопленная информация по ежемесячному сведению баланса газа на ГРС №2 за 2015 и 2016 гг., а также среднемесячные значения температуры окружающей среды за указанные периоды.
332
vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943
Таблица 5 – Баланс газа на ГРС №2
|
Перио |
|
|
Vпост |
|
|
Vпотр |
|
|
Vр, |
|
|
t, |
|
|
Перио |
|
|
Vпост |
|
|
Vпотр |
|
|
Vр, |
|
|
t, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||
|
д |
|
|
|
|
|
|
м3 |
|
|
°С |
|
|
д |
|
|
|
|
|
|
м3 |
|
|
°С |
|
||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||
|
|
|
351358 |
|
349268 |
|
- |
|
- |
|
|
|
|
275896 |
|
273641 |
|
- |
|
|
|
|
|||||||
янв.15 |
|
|
|
2089 |
|
|
|
ноя.15 |
|
|
|
2255 |
|
0,7 |
|
||||||||||||||
|
|
|
0 |
|
2 |
|
8 |
|
4,5 |
|
|
|
|
2 |
|
2 |
|
0 |
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||
|
|
|
295653 |
|
295514 |
|
- |
|
- |
|
|
|
|
299850 |
|
298009 |
|
- |
|
|
|
|
|||||||
фев.15 |
|
|
|
|
|
|
дек.15 |
|
|
|
1840 |
|
0,1 |
|
|||||||||||||||
|
|
|
3 |
|
7 |
|
1386 |
|
2,4 |
|
|
|
|
1 |
|
4 |
|
7 |
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
мар.1 |
|
268764 |
|
268817 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
381875 |
|
379375 |
|
- |
|
|
|
|
|||||
|
|
|
|
535 |
|
2 |
|
|
янв.16 |
|
|
|
2500 |
|
-10 |
|
|||||||||||||
5 |
|
4 |
|
9 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
4 |
|
4 |
|
0 |
|
|
|
|
||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
234195 |
|
235364 |
|
1168 |
|
|
|
|
|
фев.1 |
|
284853 |
|
283033 |
|
- |
|
- |
|
|||||||
|
апр.15 |
|
|
|
|
6 |
|
|
|
|
|
1819 |
|
|
|||||||||||||||
|
|
|
5 |
|
3 |
|
8 |
|
|
|
|
6 |
|
2 |
|
9 |
|
3 |
|
0,7 |
|
||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
май.1 |
|
126752 |
|
128211 |
|
1458 |
|
14, |
|
|
мар.1 |
|
290371 |
|
288918 |
|
- |
|
|
|
|
|||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1452 |
|
0,3 |
|
||||||||||||||||
5 |
|
4 |
|
3 |
|
9 |
|
4 |
|
6 |
|
4 |
|
6 |
|
|
|
||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
8 |
|
|
|
|
|||||||||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
июн.1 |
|
112062 |
|
114483 |
|
2421 |
|
18, |
|
|
апр.16 |
|
216421 |
|
217279 |
|
8580 |
|
8,2 |
|
||||||||
5 |
|
8 |
|
9 |
|
1 |
|
2 |
|
|
|
|
5 |
|
5 |
|
|
|
|
|
|
|
|||||||
|
июл.1 |
|
118463 |
|
120464 |
|
2001 |
|
18, |
|
|
май.1 |
|
133682 |
|
135594 |
|
1912 |
|
15, |
|
||||||||
5 |
|
2 |
|
9 |
|
7 |
|
1 |
|
6 |
|
5 |
|
9 |
|
4 |
|
3 |
|
||||||||||
|
авг.15 |
|
117298 |
|
120569 |
|
3270 |
|
17, |
|
|
июн.1 |
|
121194 |
|
122966 |
|
1771 |
|
18, |
|
||||||||
|
|
6 |
|
0 |
|
4 |
|
8 |
|
6 |
|
5 |
|
1 |
|
6 |
|
3 |
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||
|
сен.15 |
|
127001 |
|
128259 |
|
1258 |
|
14, |
|
|
июл.1 |
|
127923 |
|
130725 |
|
2801 |
|
21, |
|
||||||||
|
|
5 |
|
7 |
|
2 |
|
1 |
|
6 |
|
8 |
|
0 |
|
2 |
|
1 |
|
||||||||||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||||||||||||||||||
|
окт.15 |
|
234515 |
|
235517 |
|
1002 |
|
4,4 |
|
|
авг.16 |
|
138776 |
|
140423 |
|
1647 |
|
19, |
|
||||||||
|
|
|
2 |
|
4 |
|
2 |
|
|
|
|
|
|
|
3 |
|
5 |
|
2 |
|
5 |
|
|||||||
За основу модели берется зависимость величины разбаланса природного газа только от температуры окружающей среды. Другими факторами, такими как влажность, скорость и направление ветра, ориентация потребителя на определенную отрасль и другими пренебрегаем.
По данным таблицы строится точечный график зависимости величины разбаланса от температуры, проводится аппроксимация данных с учетом того, что полученная модель должна быть адекватной.
333
vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943 |
|
|
|
|
|
|||||
|
|
|
40000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
30000 |
|
|
|
|
|
|
|
м3 |
|
|
20000 |
|
|
|
|
|
|
|
, |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
разбаланса |
|
|
10000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
0 |
|
|
|
|
|
|
||
-15 |
-10 |
-5 |
0 |
5 |
10 |
15 |
20 |
25 |
||
Величина |
||||||||||
|
|
-10000 |
|
|
|
|
|
|
||
|
|
-20000 |
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
|
|
|
|
|
|
||
|
|
|
-30000 |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Среднемесячная температура, °С |
|
|
|||||
Рисунок 4 – Зависимость величины разбаланса от среднемесячной температуры
По результатам аппроксимации получено следующее выражение:
= 0,0317 5 − 0,6136 4 − 8,6842 3 + 128,01 2 + 2523,2 − 11469, (9)
где y – величина разбаланса, м3, x – среднемесячная температура окружающей среды, оС.
Достоверность модели характеризуется коэффициентом детерминации R2. Если все точки исследуемого массива (xi, yi) лежат на прямой y(x), то R2=1. В нашем случае R2 = 0,8562, что говорит о достаточно высокой степени точности.
Выполняя аналогичный анализ данных по всем ГРС региона, появляется возможность прогнозирования величины разбаланса газа в зависимости от погодных условий. Очевидно, что появляется два пути анализа:
1)Проводить анализ каждой ГРС в отдельности и потом суммировать полученные значения;
2)Проводить анализ баланса газа региона в целом, учитывая при этом перетоки и транзит газа в другие субъекты РФ.
Для реализации предложенных методов анализа, требуется создание специальных программно-вычислительных комплексов (ПВК), базирующихся на накопленной статистической информации и позволяющих вносить актуальные данные в систему в режиме on-line для повышения эффективности принятия управленческих решений при диспетчерском управлении ЕСГ.
334
vk.com/club152685050 | vk.com/id446425943
ЛИТЕРАТУРА
1.Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика / Учебное пособие для вузов – М.: Высшая школа, 2003, 479 с.
2.Исикава К. Японские методы управления качеством / Сокр.пер.
сангл. / Под ред. А. В. Гличева. – М.: Экономика, 1988, 214 с.
3.Сухарев М.Г. Методы прогнозирования / Учебное пособие – М.: РГУ нефти и газа, 2009, 208 с.
4.СТО Газпром 5.37-2011 Единые технические требования на оборудование узлов измерения расхода и количества природного газа, применяемых в ОАО «Газпром».
5.СТО Газпром 5.32-2009 Организация измерений природного
газа.
6.СТО Газпром 2-3.5-454-2010 Правила эксплуатации магистральных газопроводов.
7.РД 153-39.4-079-01 Методика определения расхода газа на технологические нужды предприятий газового хозяйства и потерь в системах распределения газа.
8.Хворов Г.А., Козлов С.И., Акопова Г.С., Евстифеев А.А. Сокращение потерь природного газа при транспортировке по магистральным газопроводам ОАО «Газпром»//Газовая промышленность.
– 2013. - №12. - С. 66-69.
9.Павловский М.А. Применение методов математической статистики для анализа причин дисбаланса транспорта природного газа в трубопроводной газотранспортной системе//Электронный научный журнал «Нефтегазовое дело». – 2012. - №1. – С. 69-74.
10.Андриишин М.П., Игуменцев Е.А., Прокопенко Е.А. Линейные тренды в диагностике баланса газа»//Авиационно-космическая техника и технология. – 2008. - №10(57). - С. 213-217.
11.Игнатьев А.А. Оценка причина разбаланса объемов газа в системе «поставщик-потребитель»//Газовая промышленность. – 2010. - №6. - С. 20-22.
12.Андриишин М.П., Игуменцев Е.А. Динамика показателей статистической отчетности дисбаланса газа//Метрологiя. – 2014. - С. 427430.
13.Белов Д.Б., Игнатьев А.А., Соловьев С.И. Проблема погрешности измерений при коммерческом учете ресурса (на примере поставки природного газа)//Методы оценки соответствия. – 2012. - №9. - С. 20-24.
14.Саликов А.Р. Разбаланс в сетях газораспределения//Газ России. – 2015. - №4. - С. 36-41.
15.Информационное письмо Федеральной службы по тарифам (ФСТ) от 28.06.2005 г. исх. № СН-3923/9 «Об учете потерь газа».
335
