CN109424858A - 一种确定管道调峰能力的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种确定管道调峰能力的方法，属于管道领域。所述方法包括：根据下列公式获取管网中所有典型用户在预设时间段范围内的最大使用流体量偏离平均使用流体量的多个第一不均匀系数，所述第一不均匀系数＝(用户最大使用流体量‑用户平均使用流体量)/用户平均使用流体量，将所述第一不均匀系数的平均值与波动系数的乘积作为整个所述管网的第二不均匀系数，将所述第二不均匀系数与管网所有用户的总使用流体量平均值的乘积作为管道调峰能力。本发明通过第一不均匀系数和第二不均匀系数的获取，得到管网在用户使用需求最大的情况下，偏离平均使用流体量的程度，从而获取预设时间段范围内管道调峰能力。

Description

一种确定管道调峰能力的方法

技术领域

本发明涉及管道领域，特别涉及一种确定管道调峰能力的方法。

背景技术

随着管道的普及，将水、气、油等流体通过单根管道或者复杂管道传输到各个用户。用户端对于水、气、油等流体的需求情况在不同的时间、季节等会出现波动，例如用户对于天然气的需求在一天之内出现波浪曲线形的波动，在需求最大的时刻通常为中午、傍晚和清晨。调峰能力是指为了满足用户端在不同时间段的需求波动而需要预留出的富余输送能力。因此调峰能力的确定对于管道进行管理控制和完善具有重大意义。

现有技术确定管道调峰能力的方法为：根据管道实际输送量与计划输送量的比值乘以一个安全经验系数得到的值来同时确定应急调配能力以及调峰能力，所述得到的值为应急调配能力以及调峰能力之和。应急调配能力指为了应对天然气生产端、输送管道以及用户端的等出现的突发性临时故障，减少对天然气生产以及用户供给的影响，需要预留部分的富余输送能力。现有技术没有将管道应急调配能力以及调峰能力进行区分，其是直接得到应急调配能力以及调峰能力的和。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术至少存在以下问题：

没有将管道应急调配能力以及调峰能力进行区分，现有技术是直接得到应急调配能力以及调峰能力的和的方法只适用于单根管道的情况，但不适用于复杂管道存在的管线多、支线多、压力控制点多以及各个区域性管道间可以实现相互补充的情况。

发明内容

为了解决现有技术上述的问题，本发明实施例提供了一种确定管道调峰能力的方法。所述技术方案如下：

一种确定管道调峰能力的方法，所述方法包括：

根据下列公式获取管网中所有典型用户在预设时间段范围内的最大使用流体量偏离平均使用流体量的多个第一不均匀系数，

所述第一不均匀系数＝(用户最大使用流体量-用户平均使用流体量)/用户平均使用流体量，

将所述第一不均匀系数的平均值与波动系数的乘积作为整个所述管网的第二不均匀系数，

将所述第二不均匀系数与管网所有用户的总使用流体量平均值的乘积作为管道调峰能力。

优选地，所述典型用户指流体使用量大于或等于50万方/天的用户。

优选地，所述预设时间段范围内包括1天、1个月、1个季度、1年。

优选地，所述第一不均匀系数包括第一日不均匀系数、第一月不均匀系数、第一季不均匀系数、第一年不均匀系数。

优选地，所述所有用户的总使用流体量平均值包括所有用户的每小时总使用流体量平均值、所有用户的每天总使用流体量平均值、所有用户的每月总使用流体量平均值。

优选地，所述第一日不均匀系数＝(用户每小时使用流体量中的最大值-用户每小时平均使用流体量)/用户每小时平均使用流体量。

优选地，所述第一月不均匀系数＝(用户每天使用流体量中的最大值-用户每天平均使用流体量)/用户每天平均使用流体量。

优选地，所述第一季不均匀系数＝(用户一个季度中每月使用流体量中的最大值-用户在所述季度中每月平均使用流体量)/用户在所述季度中每月平均使用流体量。

优选地，所述第一年不均匀系数＝(用户一年中每月使用流体量中的最大值-用户在所述一年中每月平均使用流体量)/用户在所述一年中每月平均使用流体量。

优选地，所述波动系数为0.6-0.8。

优选地，当需要获取未来管道调峰能力时，根据现有数据获取与未来的所述预设时间段范围相对应的已发生的所述预设时间段范围的第一不均匀系数的平均值，未来所述管网所有用户的总使用流体量平均值通过下列公式得到：

未来所述管网所有用户的总使用流体量平均值＝(平均增长系数)×与未来的所述预设时间段范围相对应的已发生的所述预设时间段范围的管网所有用户的总使用流体量平均值。

本发明实施例提供的技术方案带来的有益效果是：

通过典型用户的第一不均匀系数的平均值得到管网的第二不均匀系数，通过第二不均匀系数与管网所有用户的总使用流体量平均值的乘积作为管道调峰能力，即得到管网在用户使用需求最大的情况下，偏离平均使用流体量的程度，从而获取预设时间段范围内管道调峰能力。解决了现有技术中没有将管道应急调配能力以及调峰能力进行区分，只适用于单根管道但不适用于复杂管道存在的管线多、支线多、压力控制点多以及各个区域性管道间可以实现相互补充的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例提供的确定管道调峰能力的方法流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明实施方式作进一步地详细描述。

本发明实施例提供了一种确定管道调峰能力的方法，如图1所示，所述方法包括：

根据下列公式获取管网中所有典型用户在预设时间段范围内的最大使用流体量偏离平均使用流体量的多个第一不均匀系数，

所述第一不均匀系数＝(用户最大使用流体量-用户平均使用流体量)/用户平均使用流体量，

将所述第一不均匀系数的平均值与波动系数的乘积作为整个所述管网的第二不均匀系数，

将所述第二不均匀系数与管网所有用户的总使用流体量平均值的乘积作为管道调峰能力。

本发明实施例首先获取管网中所有典型用户在预设时间段范围内的最大使用流体量偏离平均使用流体量的第一不均匀系数，即以平均使用流体量作为基准，在用户使用需求最大的情况下，偏离平均使用流体量的程度。所述典型用户指该用户的流体使用量大于或等于预设值，该典型用户的流体使用量由于大于或等于预设值，相对于管网中的其余非典型用户而言对管网的影响更大。对于不同的用户而言，其在预设时间段范围内对于流体需求的变化趋势大致一样，但各用户对流体的需求最大值的数值和需求时间可能不一样。例如对于天然气而言，用户A在一天之内的对于天然气的需求在中午11点达到最大值100万方/天，在凌晨2点为最低值30万方/天，用户B在一天之内的对于天然气的需求在中午12点达到最大值150万方/天，在凌晨2点为最低值40万方/天。因此当获取大于1个的用户的第一不均匀系数时，需要对第一不均匀系数求取平均值。将第一不均匀系数的平均值乘以波动系数得到的值作为管网的第二不均匀系数，由于典型用户偏离平均使用流体量的程度与整个管网偏离平均使用流体量的程度之间存在些许误差，波动系数为该误差，即采用典型用户的偏离平均使用流体量的程度的平均值乘以该误差作为整个管网的第二不均匀系数。最后在整个管网的所有用户的总使用流体量平均值的基础上乘以第二不均匀系数，即相当于得到了整个管网最大使用流体量偏离平均使用流体量的差值，即管道调峰能力。

在通常情况下，管网的通气量需要能够保证平均水平的用户需求量，而为了保证管网能够满足用户的最大需求，需要在平均流体量的基础上预留出富余量，该富余量即为上述管道调峰能力。可以看出，本发明实施例解决了现有技术中没有将管道应急调配能力以及调峰能力进行区分，只适用于单根管道但不适用于复杂管道存在的管线多、支线多、压力控制点多以及各个区域性管道间可以实现相互补充的问题。

上文所述典型用户指流体使用量大于或等于50万方/天的用户，此处指流体使用量在任何时刻均大于或等于50万方/天的用户。另外所述预设时间段范围内包括1天、1个月、1个季度、1年。本发明实施例中的管道调峰能力是针对预设时间范围内的，不同时间范围内的管道调峰能力是不一样的。

所述第一不均匀系数包括第一日不均匀系数、第一月不均匀系数、第一季不均匀系数、第一年不均匀系数。相应地，所述所有用户的总使用流体量平均值包括所有用户的每小时总使用流体量平均值、所有用户的每天总使用流体量平均值、所有用户的每月总使用流体量平均值。因此当计算1天内的管道调峰能力时，相应地应通过计算第一日不均匀系数，通过该第一日不均匀系数获取第二不均匀系数，最后获取用户的每小时总使用流体量平均值与该第二不均匀系数的乘积，将该乘积作为该1天内的管道调峰能力。同理，本发明实施例可以通过同样的过程分别获取1个月内的管道调峰能力、1个季度内的管道调峰能力、1年内的管道调峰能力。

具体地，所述第一日不均匀系数＝(用户每小时使用流体量中的最大值-用户每小时平均使用流体量)/用户每小时平均使用流体量。所述第一月不均匀系数＝(用户每天使用流体量中的最大值-用户每天平均使用流体量)/用户每天平均使用流体量。所述第一季不均匀系数＝(用户一个季度中每月使用流体量中的最大值-用户在所述季度中每月平均使用流体量)/用户在所述季度中每月平均使用流体量。所述第一年不均匀系数＝(用户一年中每月使用流体量中的最大值-用户在所述一年中每月平均使用流体量)/用户在所述一年中每月平均使用流体量。

另外，所述波动系数为0.6-0.8。该波动系数为经验值，优选为0.8。

在上文所述的实施例中，当需要获取目前管道调峰能力时，根据管网实际记录的数据即可获取第一不均匀系数和管网所有用户的总使用流体量平均值。而当需要获取未来管道调峰能力时，根据现有数据获取与未来的所述预设时间段范围相对应的已发生的所述预设时间段范围的第一不均匀系数的平均值，未来所述管网所有用户的总使用流体量平均值通过下列公式得到：

未来所述管网所有用户的总使用流体量平均值＝(平均增长系数)×与未来的所述预设时间段范围相对应的已发生的所述预设时间段范围的管网所有用户的总使用流体量平均值。

需要说明的是，该平均增长系数是基于已经发生的数据，统计每年管网实际的所有用户的总使用流体量，以未来的所述预设时间段范围往前连续至少3年的相对应的所有用户的总使用流体量的增长情况来获取后一年比前一年的增长系数，通过将该连续至少3年的多个增长系数取平均值来获取平均增长系数。其中上文所述后一年、前一年是指按照时间顺序的前后，例如2015年和2014年中，2015年为后一年，2014年即为前一年。2015年12月相对于2014年12月的所有用户的总使用流体量的增长系数等于2015年12月的所有用户的总使用流体量与2014年12月的所有用户的总使用流体量的比值，此处的2015年12月的所有用户的总使用流体量实际为2015年12月每天的所有用户的总使用流体量的平均值，2014年12月的所有用户的总使用流体量实际也为2014年12月每天的所有用户的总使用流体量的平均值。未来所述管网所有用户的总使用流体量平均值则是基于近几年的增长情况而进行的预估计，通过将平均增长系数与与未来的所述预设时间段范围相对应的已发生的所述预设时间段范围的管网所有用户的总使用流体量平均值的乘积作为预估值，该预估值即为未来所述管网所有用户的总使用流体量平均值。与未来的所述预设时间段范围相对应的已发生的所述预设时间段范围的管网所有用户的总使用流体量平均值通常可以选择与所述未来的所述预设时间段范围距离最近的已发生的所述预设时间段范围。例如对于未来2017年12月(为未来的还未发生的所述预设时间段范围)而言，与该时间段距离最近的已经发生的时间段为2016年12月。

上文所述平均增长系数的值通过以未来的所述预设时间段范围往前连续至少3年的相对应的所有用户的总使用流体量的增长情况来获取后一年比前一年的增长系数，通过将该连续至少3年的多个增长系数取平均值来获取平均增长系数。其中连续至少3年可以获取个2增长系数。例如，对于未来的2017年12月而言，往前连续3年即为2016年12月，2015年12月，2014年12月。2016年12月相对于2015年12月会有一个增长系数，2015年12月相对于2014年12月会有一个增长系数，该两个增长系数的平均值即为平均增长系数。本发明实施例以连续3年获取个2增长系数为例进行举例说明，本领域技术人员可以理解的是，本发明还可以以连续4年获取个3增长系数等获取平均增长系数。

下面通过具体实施例对本发明实施例进行进一步的说明：

实施例一

以管网中共有A、B、C、D、E、F的6个用户进行举例说明，其中A、B、C、D的流体使用量均大于50万方/天，属于典型用户。

现需分别获取2016年12月2日、2016年12月、2016年第4个季度、2016年1年内的管道调峰能力，以管网实际记录的数据为基础。

对于2016年12月2日的管道调峰能力，首先获取每个典型用户的第一不均匀系数，根据公式第一日不均匀系数＝(用户每小时使用流体量中的最大值-用户每小时平均使用流体量)/用户每小时平均使用流体量。对于A用户而言，2016年12月2日24小时内的用户每小时使用流体量中的最大值为200万方/天，用户24小时内每小时平均使用流体量为80万方/天，因此A用户的第一不均匀系数为1.50，采用同样的方法得到B、C、D用户的第一不均匀系数分别为1.6,1.62,1.48。因此A、B、C、D的第一不均匀系数的平均值为1.55，第二不均匀系数为1.55×0.8＝1.24，其中波动系数取0.8，最后获取管网所有用户的总使用流体量24小时内的平均值为1000万方/天，即获取A、B、C、D、E、F的6个用户的总使用流体量2016年12月2日24小时内的平均值。因此2016年12月2日的管道调峰能力为1000万方/天×1.24＝1240万方/天。

对于2016年12月管道调峰能力，首先获取每个典型用户的第一不均匀系数，根据公式所述第一月不均匀系数＝(用户每天使用流体量中的最大值-用户每天平均使用流体量)/用户每天平均使用流体量。对于A用户而言，2016年12月共31天内的用户每天使用流体量中的最大值为150万方/天，用户31天内每天平均使用流体量为70万方/天，因此A用户的第一不均匀系数为1.14，采用同样的方法得到B、C、D用户的第一不均匀系数分别为1.2,1.0,1.24。因此A、B、C、D的第一不均匀系数的平均值为1.145，第二不均匀系数为1.145×0.8＝0.916，其中波动系数取0.8，最后获取管网所有用户的总使用流体量31天内的平均值为1100万方/天，即获取A、B、C、D、E、F的6个用户的总使用流体量2016年12月31天内的平均值。因此2016年12日的管道调峰能力为1100万方/天×0.916＝1007.6万方/天。

2016年第4个季度的管道调峰能力，首先获取每个典型用户的第一不均匀系数，根据公式所述第一季不均匀系数＝(用户一个季度中每月使用流体量中的最大值-用户在所述季度中每月平均使用流体量)/用户在所述季度中每月平均使用流体量，对于A用户而言，2016年第4个季度为10月至12月共3个月内的用户每月使用流体量中的最大值为220万方/天，用户3个月内每月平均使用流体量为85万方/天，因此A用户的第一不均匀系数为1.58，采用同样的方法得到B、C、D用户的第一不均匀系数分别为1.64,1.59,1.60。因此A、B、C、D的第一不均匀系数的平均值为1.60，第二不均匀系数为1.60×0.8＝1.28，其中波动系数取0.8，最后获取管网所有用户的总使用流体量3个月内的平均值为1500万方/天，即获取A、B、C、D、E、F的6个用户的总使用流体量2016年第4季度3个月内的平均值。因此2016年第4季度的管道调峰能力为1500万方/天×1.28＝1920万方/天。

2016年1年内的管道调峰能力，首先获取每个典型用户的第一不均匀系数，根据公式所述第一年不均匀系数＝(用户一年中每月使用流体量中的最大值-用户在所述一年中每月平均使用流体量)/用户在所述一年中每月平均使用流体量。对于A用户而言，2016年12个月内的用户每月使用流体量中的最大值为250万方/天，用户12个月内每月平均使用流体量为110万方/天，因此A用户的第一不均匀系数为1.27，采用同样的方法得到B、C、D用户的第一不均匀系数分别为1.36,1.21,1.30。因此A、B、C、D的第一不均匀系数的平均值为1.55，第二不均匀系数为1.55×0.8＝1.24，其中波动系数取0.8，最后获取管网所有用户的总使用流体量12个月内的平均值为1400万方/天，即获取A、B、C、D、E、F的6个用户的总使用流体量2016年1年12个月内的平均值。因此2016年1年的管道调峰能力为1400万方/天×1.24＝1736万方/天。

实施例二

以管网中共有A、B、C、D、E、F的6个用户进行举例说明，其中A、B、C、D的流体使用量均大于50万方/天，属于典型用户。

现需分别获取2017年12月2日、2017年12月、2017年第4个季度、2017年1年内的管道调峰能力，由于目前时间为2017年7月27日，因此2017年12月2日、2017年12月、2017年第4个季度、2017年1年内的管道调峰能力为未来的管道调峰能力，因此根据现有数据获取与未来的所述预设时间段范围相对应的已发生的所述预设时间段范围的第一不均匀系数平均值，即以管网实际记录的数据为基础获取相应的2016年12月2日、2016年12月、2016年第4个季度、2016年1年内的第一不均匀系数。

根据实施例一中的数据可知，2016年12月2日、2016年12月、2016年第4个季度、2016年1年内A、B、C、D的第一不均匀系数的平均值分别为1.55、1.145、1.60、1.55，将该不均匀系数的平均值作为2017年12月2日、2017年12月、2017年第4个季度、2017年1年内A、B、C、D的第一不均匀系数的平均值。波动系数取值0.8，由此可以得到2017年12月2日、2017年12月、2017年第4个季度、2017年1年内的第二不均匀系数分别为1.24、0.916、1.28、1.24。

2017年12月2日、2017年12月、2017年第4个季度、2017年1年内管网所有用户的总使用流体量平均值通过下列公式得到：

未来所述管网所有用户的总使用流体量平均值＝(平均增长系数)×与未来的所述预设时间段范围相对应的已发生的所述预设时间段范围的管网所有用户的总使用流体量平均值。

对于2017年12月2日的管网所有用户的总使用流体量平均值，即为该24小时内的平均值，其平均增长系数获取过程为：首先获取与2017年12月2日相对应的现有的前三年的数据中的所有用户的总使用流体量平均值，即2014年12月2日、2015年12月2日、2016年12月2日这三年当天的所有用户的总使用流体量平均值分别为900万方/天、950万方/天、1000万方/天。2015年12月2日相对于2014年12月2日的增长系数为950/900＝1.055，2016年12月2日相对于2015年12月2日的增长系数为1000/950＝1.053。因此平均增长系数为(1.055+1.053)/2＝1.054。与未来的所述预设时间段范围相对应的已发生的所述预设时间段范围的管网所有用户的总使用流体量平均值取2016年12月2日的值，该日为距离2017年12月2日最近的相对应日期。根据公式未来所述管网所有用户的总使用流体量平均值＝(平均增长系数)×与未来的所述预设时间段范围相对应的已发生的所述预设时间段范围的管网所有用户的总使用流体量平均值。因此2017年12月2日的管网所有用户的总使用流体量平均值＝1.054×1000万方/天＝1054万方/天。

因此2017年12月2日的管道调峰能力＝2017年12月2日的管网所有用户的总使用流体量平均值×第二不均匀系数＝1054万方/天×1.24＝1306.96万方/天。

对于2017年12月的管网所有用户的总使用流体量平均值，首先获取平均增长系数：获取与2017年12月相对应的现有的前三年的数据中的所有用户的总使用流体量平均值，即2014年12月、2015年12月、2016年12月这三年当月的所有用户的总使用流体量平均值分别为900万方/天、980万方/天、1100万方/天。2015年12月相对于2014年12月的增长系数为980/900＝1.088，2016年12月相对于2015年12月的增长系数为1100/980＝1.122。因此平均增长系数为(1.088+1.122)/2＝1.105。与未来的所述预设时间段范围相对应的已发生的所述预设时间段范围的管网所有用户的总使用流体量平均值取2016年12月的值，该月为距离2017年12月最近的相对应日期。根据公式未来所述管网所有用户的总使用流体量平均值＝(平均增长系数)×与未来的所述预设时间段范围相对应的已发生的所述预设时间段范围的管网所有用户的总使用流体量平均值。因此2017年12月的管网所有用户的总使用流体量平均值＝1.105×1100万方/天＝1215.5万方/天。

因此2017年12月的管道调峰能力＝2017年12月的管网所有用户的总使用流体量平均值×第二不均匀系数＝1215.5万方/天×0.916＝1113.40万方/天。

对于2017年第4个季度和2017年1年内的管网所有用户的总使用流体量平均值，采用与上述相同的方法获取，得到其值分别为2105.6万方/天、1876万方/天。

上述所有可选技术方案，可以采用任意结合形成本公开的可选实施例，在此不再一一赘述。

以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种确定管道调峰能力的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据下列公式获取管网中所有典型用户在预设时间段范围内的最大使用流体量偏离平均使用流体量的多个第一不均匀系数，

所述第一不均匀系数＝(用户最大使用流体量-用户平均使用流体量)/用户平均使用流体量，

将所述第一不均匀系数的平均值与波动系数的乘积作为整个所述管网的第二不均匀系数，

将所述第二不均匀系数与管网所有用户的总使用流体量平均值的乘积作为管道调峰能力。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述典型用户指流体使用量大于或等于50万方/天的用户。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设时间段范围内包括1天、1个月、1个季度、1年。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一不均匀系数包括第一日不均匀系数、第一月不均匀系数、第一季不均匀系数、第一年不均匀系数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述所有用户的总使用流体量平均值包括所有用户的每小时总使用流体量平均值、所有用户的每天总使用流体量平均值、所有用户的每月总使用流体量平均值。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一日不均匀系数＝(用户每小时使用流体量中的最大值-用户每小时平均使用流体量)/用户每小时平均使用流体量。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一月不均匀系数＝(用户每天使用流体量中的最大值-用户每天平均使用流体量)/用户每天平均使用流体量。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一季不均匀系数＝(用户一个季度中每月使用流体量中的最大值-用户在所述季度中每月平均使用流体量)/用户在所述季度中每月平均使用流体量。

9.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一年不均匀系数＝(用户一年中每月使用流体量中的最大值-用户在所述一年中每月平均使用流体量)/用户在所述一年中每月平均使用流体量。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述波动系数为0.6-0.8。

11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当需要获取未来管道调峰能力时，根据现有数据获取与未来的所述预设时间段范围相对应的已发生的所述预设时间段范围的第一不均匀系数的平均值，未来所述管网所有用户的总使用流体量平均值通过下列公式得到：

未来所述管网所有用户的总使用流体量平均值＝(平均增长系数)×与未来的所述预设时间段范围相对应的已发生的所述预设时间段范围的管网所有用户的总使用流体量平均值。