一种输气管网、储气库调峰方案综合评价方法

摘要

本发明涉及天然气调峰运行技术领域，具体公开了一种输气管网、储气库调峰方案综合评价方法，其包括：步骤1，城市燃气负荷预测：采用人工神经网络模型建立城市燃气负荷预测模型，使用差分进化极限学习机算法对被调峰城市燃气负荷进行预测，从而确定调峰量；步骤2，储气库调峰优化：根据以往储气库的调峰运行经验，拟合出储气库运行参数与调峰量的关系式，得到一定调峰量下的储气库采气速率；步骤3，管网调峰量模拟，得到预选的调峰方案；步骤4，调峰方案综合评价：对不同调峰方案进行综合评价，从而得到最优的调峰方案。本发明综合考虑用户高峰用气量、管道调峰能力、储气库调峰能力等条件，有效提高调峰方案制定安排的最优性和科学性。

权利要求

1.一种输气管网、储气库调峰方案综合评价方法，其特征在于，其包括如下步骤：步骤1，城市燃气负荷预测：采用人工神经网络模型建立城市燃气负荷预测模型，使用差分进化极限学习机算法对被调峰城市燃气负荷进行预测，从而确定调峰量；

步骤2，储气库调峰优化：根据以往储气库的调峰运行数据，采用多元线性回归方法对储气库运行参数储气压力、采气速率进行数学规律总结，拟合出储气库运行参数与调峰量的关系式，结合步骤1中所得调峰量，得到一定调峰量下的储气库采气速率；

步骤3，管网调峰量模拟：根据步骤2计算结果得到储气库采气速率，固定储气库采气速率，计算不同采气时间下的用气缺口，作为管网调峰的调峰量，并在不同的调峰量下进行管网调峰运行工况模拟，得到预选的调峰方案；

步骤4，调峰方案综合评价：对根据步骤3所得的不同调峰方案进行综合评价，从而得到最优的调峰方案；

其中，所述步骤4包括：

选取调峰评价指标的步骤：选取8个工艺指标，管道末段压力波动率、供气点压力平稳时间、管道末段储气量、储气最高压力、储气最低压力、供需失衡户数、实际供气量和增压消耗功率；选取2个经济指标：总运行费用和管输收入；共选取10个指标作为调峰评价指标；

计算指标权重的步骤：首先使用层次分析法计算主观权重，其次运用熵权法计算客观权重，最后采用主客观加权得到组合权重以计算指标权重；

筛选最优调峰方案的步骤：采用灰色关联法、秩和比法和理想解法三种客观综合评价法对调峰预选方案进行客观评价，在三种评价结果的基础上采用最大兼容度法，筛选出兼容度最大的最优调峰方案。

2.如权利要求1所述的输气管网、储气库调峰方案综合评价方法，其特征在于，所述步骤1包括：建立人工神经网络的训练机制的步骤和采用回归法建立储气库的年度调峰预测模型的步骤；

所述建立人工神经网络的训练机制的步骤包括：

Step1，种群初始化：随机产生种群，种群中的每个个体是由输入层隐含层节点和隐含层偏差构成，θ＝[ω11，ω12，···，ω21，ω22，···，ω2k，···ωn1，ωn2，···，ωnk，···，b1，b2，···bk]，ωij、bj为[-1,1]中的随机数；

Step2，选取目标函数：对于种群中的每个个体可以利用ELM算法计算出ELM网络的输出权值矩阵；从测试样本中选取部分验证样本，设定ELM的测试误差根均方误差为差分进化算法的目标函数；

Step3，变异：对于种群初始化给定的种群第i个体{θi,G|i＝1,2,...NP}，基于差分进化算法的新个体按以下方法产生：vi,G＝xr1,G+F×(xr2,G-xr3,G)，其中随机选择的下标r1≠r2≠r3∈{1,2,…NP}，变异因子F∈[0,2]，目的是控制差分变量(xr2,G-xr3,G)的放大；

Step4，交叉：令μi,G+1＝(μ1i,G+1,μ2i,G+1,…μDi,G+1)，其中式(1)中，b(j)∈[0,1]，交叉概率CR∈[0,1]；

Step5，选择：

比较向量μi,G+1和当前种群中的目标向量，在下一代种群中占主导地位的就是优化过程中具有较大目标函数值的向量；

所述采用回归法建立储气库的年度调峰预测模型的步骤包括：

年度调峰量是为补偿天然气用户季节供求差异的气量，计算公式如下：

Qt＝∑Qti (3)

式(3)中：Qt为月调峰总储气量，单位m3；Qti为各种用户的月调峰所需储气量；

各用户所需调峰量，取决于该用户的月用气不均匀系数，其计算公式为

式(4)中：Qip为某用户的月平均用气量，单位m3；aij为某用户的月用气不均匀系数，即各月用气量与全年平均月用气量之比；N为用气高峰月数。

3.如权利要求1所述的输气管网、储气库调峰方案综合评价方法，其特征在于，所述步骤2中采用最小二乘法拟合出储气库运行参数储气压力、采气速率与调峰量的关系式以得到一定调峰量下的采气速率。

4.如权利要求1所述的输气管网、储气库调峰方案综合评价方法，其特征在于，所述步骤3中采用SPS或TGNET仿真模拟软件进行管网调峰工况模拟，得到预选调峰方案；采用SPS或TGNET仿真模拟软件进行管网调峰工况模拟时需根据所需模拟的管道，建立相应的管道和设备模型，输入管道的运行参数，以完成管网的调峰能力模拟。

5.如权利要求4所述的输气管网、储气库调峰方案综合评价方法，其特征在于，采用SPS仿真模拟软件进行管网调峰工况模拟，当建立的大型复杂管网模型涉及到多个进出点时，采用气体平衡区模型。

6.如权利要求4所述的输气管网、储气库调峰方案综合评价方法，其特征在于，采用TGNET仿真模拟软件进行管网调峰工况模拟，采用模型元件表示实际管网内的元件，管网系统内各元件的连接关系和运行参数与实际管网系统中元件参数一致。

说明书

一种输气管网、储气库调峰方案综合评价方法

技术领域

[0001] 本发明涉及天然气调峰运行技术领域，尤其涉及针对天然气的输气管网、储气库调峰方案的综合评价方法技术领域。

背景技术

[0002] “十二五”以来，随着国内天然气骨干管网的形成，为满足不断增长的市场需求，我国积极推进地下储气库建设，取得了阶段性进展。截至2015年底，设计工作气量达到52×108m3，未来发展潜力巨大。

[0003] 在能源转型的“关口”，尽管新能源在利用技术和经济性上取得了一些突破性进展，但短期内难以成为主力能源，而清洁、高效和便捷的天然气有望肩负起主力能源重任。作为我国能源战略转型的重要组成部分，《能源发展战略行动计划(2014—2020年)》明确指出，2020年我国天然气占一次能源的比重将提升至10％，天然气利用量达到3600×108m3。
大力提高天然气在我国一次能源消费中的比重，是我国推动能源领域供给侧结构性改革和实现减排降耗的重要举措。随着天然气占一次能源比重逐年提高，天然气基础设施能力不能满足行业快速发展需求，特别是应急能力远不能解决“削峰”的突出矛盾。

[0004] 由于用气负荷是不均匀的。在用气高峰时，用气需求往往超负荷。此时需要投入管道末段储气与储气库的储气以满足需求。这就是削峰或调峰。

[0005] 天然气地下储气库以其储气压力高、容量大、成本低等特点，成为季节调峰及保障天然气供气安全的主要方式和手段，同时，作为天然气管道输送系统的重要组成部分，地下储气库可以优化天然气基础设施开发，提升管输效率。从欧美发达国家天然气产业发展经验来看，加快储气库建设，提高天然气调峰和应急能力是加快发展天然气产业的必要保障。针对目前我国资源与市场分离、储气调峰设施分布不均等情况，以安全平稳供气为目标，以效益优先为原则，应优化储气调峰方式，以地下储气库调峰为主，LNG、气田调峰和管网调配作为补充，统筹满足各地区调峰需求，实现天然气业务可持续发展。国内在建库方面，经过国内学者和研究者的不断研究与实践已经形成了一套比较成熟的建库技术，但是对于已经运营储气库的运行调峰优化上，研究比较零散，分析不够深入。而除沿海地区及四大气区，我国大部分地区主要以“储气库-管道系统”作为调峰手段，因此，有必要针对该调峰模式进行深入研究，提出相应的调峰运行优化方案。

[0006] 针对环境温度、节假日等因素对北京市天然气用气量的影响显著，特别在冬季采暖期，气不均衡性问题比较突出，陶卫方等人依托陕京输气管道系统的技术现状和供销气特点，采用了管道末段调峰和储气库调峰相结合的方式。在管道末段调峰能力受限的条件下，对大港储气库群的调峰方式进行了优化，解决了京津冀冬季用气调峰问题。该技术方案具体为：利用SPS模拟出管道的调峰能力，根据往年天然气的供销特点，在管道调峰能力受限的情况下，储气库承担季节调峰、周调峰、日调峰的任务；结合各储气库的气藏特点，为储气库群分配调峰任务，若干储气库主要负责季节调峰、若干储气库主要负责周调峰及日调峰。

[0007] 席海宏等人，以榆林－济南输气管道(榆济输气管道)为例，根据各时间段的进气量、销气量、管道储气量的总体平衡来宏观地考虑调峰方式，制定最优的天然气长输管道调峰方案。该技术方案具体为：选取2013年2月份榆济输气管道运行数据，测算得到输气管道日不均匀系数；利用TGNET软件建立储气库与输气管网联合运行模型，测算得到管道输气量与文96储气库采气量之间的关系；通过比较不均匀系数与管道调峰能力，求取调峰控制点，若管道调峰能力满足调峰需求，则首先采用管存调峰措施，若不能满足，则考虑储气库及管存调峰。

[0008] 蒋方美等人，利用输气管道模拟软件(TGNET)研究了2008年西气东输管道的短期调峰问题。用TGNET建立了西气东输管道短期调峰模型,并对高峰周储气库采气方案进行了大量模拟。在分析模拟结果的基础上,分别制定了几个技术上可行的储气库采气方案,然后按照能耗费用最低的原则,对高峰周的储气库采气方案进行了评价和优选,从而得到了最优短期调峰方案。其具体方案为：①根据2000年西气东输工程可行性研究报告，西气东输管道的用气高峰周，一般发生在1月16日至1月22日。因为高峰周小时用气量波动比较大，最大用气量为285.7×104m3/h，而该管道的平均设计流量为148×104m3/h,用气量高出137.7×104m3/h,为了满足用户需求,这部分天然气需从储气库采出；②按照采气量12h、24h、168h不变的原则,以每12h、24h以及168h用气缺口(总用气量高于管道设计输量的部分)平均值为基础，粗略得到三个调峰方案；③TGNET对上面得到的每一调峰方案进行模拟，根据模拟结果(上海门站压力值)调整储气库的调峰方案，直到满足用户用气需求和合同规定的压力要求(上海门站压力不低于4.0MPa)，调整方法是，如果某时段(上海门站)压力低于4.0MPa，就应增加该时段储气库的采气量,如果某时段压力大于4.0MPa，就应减少该时段储气库的采气量；④在得到几组调峰方案后，根据压气站的能耗进行经济评价，选出最优方案。

[0009] 肖杰针对川气东送枝状天然气管网调峰方案综合评价进行了深入研究。其具体的调峰评价方案为：①搜集了大量川气东送管道运行资料和数据，通过系统的了解和学习输气管道仿真软件SPS，建立了川气东送管道仿真结构模型；②根据川气东送当前输量、各输气站计划分输量和用气不均匀系数等实际生产运行条件，并基于供气方和用气方的供气合同约定的用气失衡率范围(最大用气失衡率10％)、水力约束条件(压力、流量、温度等)以及强度约束条件(管存)的基础上分别制定压气站未投入运行和投入运行两种运行工况的调峰方案，从而确保制定的调峰方案处于最优的范围；③分别确定了无压气站投入运行和有压气站投入运行工况下的综合评价指标体系和相应的指标权重，通过建立秩和比法、累积值法、优异度法和线性加权综合法的综合评价模型，对两种工况下预选调峰方案集进行评价，分别得到对应的优劣排序结果。引入最大兼容度模型对不同评价方法的评价结果进行综合评价，最终得到兼容四种评价方法优点的调峰方案排序结果。

[0010] 马小明等人对根据已建成的中国石油大港油田地下储气库群多年实际运行效果，在研究地下储气库实际调峰运行规律的基础上，以地下储气库不同调峰强度为模式，应用微积分数学描述方法，创建了以计算地下储气库日调峰量、高峰期和低谷期采气井数为核心的MC公式，描述了地下储气库工作气量、调峰量、单井产量、采气井数之间的数学关系。

[0011] 综上所述，现有技术在制定“储气库-输气管道”调峰方案时，往往采用以下三个步骤：(1)计算用户所需气量，确定调峰量；(2)固定采气储气库采气速率，利用SPS、TGNET等商业模拟软件模拟管道的调峰能力；(3)对预选调峰方案进行综合评价，选择最优的调峰方案。

[0012] 但现有技术多是依靠经验调峰，并且由于国内“储气库-输气管道”调峰体系正处于起步阶段，对指标权重的选取及指标的检验研究不够透彻，所参考的资料甚少。因此对指标权重的选取主观性太强，缺乏客观依据。

发明内容

[0013] 本发明提供了针对天然气管网-储气库系统调峰方案的综合评价方法。该方法综合考虑用户高峰用气量、管道调峰能力、储气库调峰能力等条件，以尽量满足用户用气需求为前提，兼顾管道的平均输气能力、储气库安全运行等指标，制定满足管网、储气库安全运行约束条件的调峰计划，有效提高调峰方案制定安排的最优性和科学性。

[0014] 本发明所采用的技术方案是：一种输气管网、储气库调峰方案综合评价方法，其特征在于，其包括如下步骤：

[0015] 步骤1，城市燃气负荷预测：采用人工神经网络模型建立城市燃气负荷预测模型，使用差分进化极限学习机算法对被调峰城市燃气负荷进行预测，从而确定调峰量；

[0016] 步骤2，储气库调峰优化：根据以往储气库的调峰运行经验，对储气库运行参数储气压力、采气速率进行数学规律总结，拟合出储气库运行参数与调峰量的关系式，结合步骤1中所得调峰量，得到一定调峰量下的储气库采气速率；

[0017] 步骤3，管网调峰量模拟：根据步骤2计算结果得到储气库采气速率，固定储气库采气速率，计算不同采气时间下的用气缺口，作为管网调峰的调峰量，并在不同的调峰量下进行管网调峰运行工况模拟，得到预选的调峰方案；

[0018] 步骤4，调峰方案综合评价：对根据步骤3所得的不同调峰方案进行综合评价，从而得到最优的调峰方案。

[0019] 优选的，所述步骤1包括：建立人工神经网络的训练机制的步骤和采用回归法建立储气库的年度调峰预测模型的步骤；

[0020] 所述建立人工神经网络的训练机制的步骤包括：

[0021] Step1，种群初始化：随机产生种群，种群中的每个个体是由输入层隐含层节点和隐含层偏差构成，

[0022] θ＝[ω11,ω12,…,ω21,ω22,…ω2k,…ωn1,ωn2,…ωnk,…,b1,b2,…bk]，ωij、bj为[-1,1]中的随机数；

[0023] Step2，选取目标函数：对于种群中的每个个体可以利用ELM算法计算出ELM网络的输出权值矩阵；从测试样本中选取部分验证样本，设定ELM的测试误差根均方误差为差分进化算法的目标函数；

[0024] Step3，变异：对于种群初始化给定的种群第i个体{θi,G|i＝1,2…NP}，基于差分进化算法的新个体按以下方法产生：vi,G＝xr1,G+F×(xr2,G-xr3,G)，其中随机选择的下标r1≠r2≠r3∈{1,2,…NP}，变异因子F∈[0,2]，目的是控制差分变量(xr2,G-xr3,G)的放大；

[0025] Step4，交叉：令μi,G+1＝(μ1i,G+1,μ2i,G+1,…μDi,G+1)，其中[0026]

[0027] 式(1)中，b(j)∈[0,1]，交叉概率CR∈[0,1]；

[0028] Step5，选择：

[0029]

[0030] 比较向量μi,G+1和当前种群中的目标向量，在下一代种群中占主导地位的就是优化过程中具有较大目标函数值的向量；

[0031] 所述采用回归法建立储气库的年度调峰预测模型的步骤包括：

[0032] 年度调峰量是为补偿天然气用户季节供求差异的气量，计算公式如下:

[0033] Qt＝∑Qti   (3)

[0034] 式(3)中：Qt为月调峰总储气量，单位m3；Qti为各种用户的月调峰所需储气量；

[0035] 各用户所需调峰量，取决于该用户的月用气不均匀系数，其计算公式为[0036]

[0037] 式(4)中：Qip为某用户的月平均用气量，单位m3；aij为某用户的月用气不均匀系数，即各月用气量与全年平均月用气量之比；N为用气高峰月数。

[0038] 优选的，所述步骤2中采用最小二乘法拟合出储气库运行参数储气压力、采气速率与调峰量的关系式以得到一定调峰量下的采气速率。

[0039] 优选的，所述步骤3中采用SPS或TGNET仿真模拟软件进行管网调峰工况模拟，得到预选调峰方案；采用SPS或TGNET仿真模拟软件进行管网调峰工况模拟时需根据所需模拟的管道，建立相应的管道和设备模型，输入管道的运行参数，以完成管网的调峰能力模拟。

[0040] 优选的，采用SPS仿真模拟软件进行管网调峰工况模拟，当建立的大型复杂管网模型涉及到多个进出点时，采用气体平衡区模型。

[0041] 优选的，采用TGNET仿真模拟软件进行管网调峰工况模拟，采用模型元件表示实际管网内的元件，管网系统内各元件的连接关系和运行参数与实际管网系统中元件参数一致。

[0042] 优选的，所述步骤4包括：

[0043] 选取调峰评价指标的步骤：选取8个工艺指标，管道末段压力波动率、供气点压力平稳时间、管道末段储气量、储气最高压力、储气最低压力、供需失衡户数、实际供气量和增压消耗功率；选取2个经济指标：总运行费用和管输收入；共选取10个指标作为调峰评价指标；

[0044] 计算指标权重的步骤：首先使用层次分析法计算主观权重，其次运用熵权法计算客观权重，最后采用主客观加权得到组合权重以计算指标权重；

[0045] 筛选最优调峰方案的步骤：采用灰色关联法、秩和比法和理想解法三种客观综合评价法对调峰预选方案进行客观评价，在三种评价结果的基础上采用最大兼容度法，筛选出兼容度最大的最优调峰方案。

[0046] 本发明具有以下优点：

[0047] 1.在城市燃气负荷预测部分进行了算法改进，使城市调峰量的计算结果更为精确，为储气库及管道调峰提供有力的数据基础；

[0048] 2.在储气库调峰部分，充分考虑了以往调峰经验，建立了相应的调峰模式(气量)与储气库主要运行参数的数学经验总结公式，对于现场储气库的采气调峰具有一定的指导意义，有利于制定相应的调峰，避免强采强注，并提供了制定储气库运行优化管理流程保证储气库的安全稳定运行；

[0049] 3.在调峰指标的选取上，从调峰工艺、供气平稳、可靠多角度进行充分考虑，并采用主客观赋权法计算指标权重，既保留指标的主观性又不缺乏客观依据，所得到的指标权重具有较高的科学可靠性，其次所选取的客观评价方法适用于该调峰体系，且方法严谨具有创新性，以上种种优点使得评价结果真实可靠，可为现场调峰方案的选取提供切实的科学依据。

附图说明

[0050] 图1为本发明一种输气管网、储气库调峰方案综合评价方法的具体实施流程图。

[0051] 图2为本发明使用SPS软件进行管网模拟的示意图。

[0052] 图3为本发明使用管网进出模型的示意图。

[0053] 图4为本发明调峰体系层次构造分析结构示意图。

具体实施方式

[0054] 下面结合附图和具体实施例对本发明作进一步说明，以使本领域的技术人员可以更好的理解本发明并能予以实施，但所举实施例不作为对本发明的限定。

[0055] 为进一步加快储气库调峰建设，解决天然气在冬夏季消费峰谷差较大的问题，推动储气库季节性调峰的技术发展，本发明旨在针对“储气库-管道系统调峰”模式，提出相应的调峰方案，综合数学建模、管网模拟和综合评价方法，确定储气库-管道系统最优/可行的运行(调峰)方案。本发明调峰方案将分为以下四个阶段进行技术实施：

[0056] 1.城市燃气负荷预测——确定冬季下游城市的所需用量，进而确定总的调峰量；

[0057] 2.储气库调峰优化——研究地下储气库实际调峰运行规律的基础上，不同调峰强度下的采气速率、运行压力等参数，进行数学规律总结，拟合出采气速率与调峰量(强度)关系式。结合阶段1中所得调峰量(强度)及数学规律，可得所求采气速率；

[0058] 3.管网调峰量模拟——根据阶段2所得计算结果确定储气库调峰速率，并固定采气速率，计算不同采气时间下的用气缺口(总用气量高于管道设计输量的部分)，以此作为管网调峰的调峰量，并采用SPS商业软件在不同的调峰量下进行管网调峰运行工况模拟，得到预选的调峰方案；

[0059] 4.调峰方案综合评价——从保证下游用户用气需求的工艺角度出发，结合供气的平稳性、可靠性选取调峰指标；并采用主客观赋权法赋予指标权重，既保留指标的主观性又不失客观依据，使权重的赋值具有科学性和客观性；最后采用灰色关联法、秩和比法、理想法三个客观综合评价法进行综合评价，由于不同的评价可能会使得评价结果不同，最后采用最大兼容度法综合评价法得到兼容度最优的调峰方案。

[0060] 如图1所示，本发明一种输气管网、储气库调峰方案综合评价方法的具体实施流程。

[0061] 步骤1，城市燃气负荷预测：在地下储气库-管道调峰量预测前，要对下游被调峰城市燃气负荷进行预测，从而确定调峰量。

[0062] 在建立城市燃气负荷预测模型时，可采用人工神经网络模型，在极限学习机的工作原理基础上，结合差分进化算法，使用差分进化极限学习机算法进行预测。在建立负荷预测的数学模型时，将当年内每月平均气温、当年人均GDP等因素作为影响因子。

[0063] ①神经网络训练机制

[0064] 运用神经网络技术进行燃气负荷预测，是一种新的研究方法。由于神经网络技术对许多复杂的、非结构性的、不规律的因素有自适应功能，可以对信息、进行记忆，只是推理、自主学习和优化计算等特点，因此能模仿人脑的智能化处理问题。尤其是它的自适应功能和自主学习功能，使得该方法可以很好的解决温度、天气变化等因素对燃气负荷的影响，因此，人工神经网络法预测燃气负荷得到了国内外学者的肯定。目前，研究最多的是利用误差逆向传播算法对燃气负荷进行短期预测，其中三层人工神经网络模型是比较简单、常用的。

[0065] 训练速度慢、泛化性等问题是制约前馈神经网络应用的瓶颈，为解决以上问题，提出了极限学习机(ELM)。极限学习机对单隐层神经网络的输入权值和隐层节点偏移量随机赋值，通常只需要一步计算就能够求出网络的输出权值，因此可以极大的提高训练速度。但是在某些实际应用中ELM可能需要较多的隐含层节点才能达到理想的效果，这严重影响了ELM网络的泛化性，使ELM在未知样本的反应能力变差。本方案采用差分进化极限学习机算法:利用差分进化算法优化和极限学习机网络相结合学习算法，即利用差分进化算法优化选择极限学习机的输入层权值和隐含层偏差，从而得到一个最优的网络。训练步骤如下所示：

[0066] Step1:种群初始化：随机产生种群，种群中的每个个体是由输入层隐含层节点和隐含层偏差构成，

[0067] θ＝[ω11,ω12,…,ω21,ω22,…ω2k,…ωn1,ωn2,…ωnk,…,b1,b2,…bk]，[0068] 其中ωij、bj为[-1,1]中的随机数；

[0069] Step2:选取目标函数：对于种群中的每个个体可以利用ELM算法计算出ELM网络的输出权值矩阵；从测试样本中选取部分验证样本，设定ELM的测试误差根均方误差(RMSE)为差分进化算法的目标函数；

[0070] Step3：变异：对于种群初始化给定的种群第i个体{θi,G|i＝1,2…NP}，基于差分进化算法的新个体按以下方法产生：vi,G＝xr1,G+F×(xr2,G-xr3,G)，其中随机选择的下标r1≠r2≠r3∈{1,2,…NP}，变异因子F∈[0,2]，目的是控制差分变量(xr2,G-xr3,G)的放大；

[0071] Step4：交叉：令μi,G+1＝(μ1i,G+1,μ2i,G+1,…μDi,G+1)，其中[0072]

[0073] 式(1)中，b(j)∈[0,1]，交叉概率CR∈[0,1]；

[0074] Step5：选择：

[0075]

[0076] 比较向量μi,G+1和当前种群中的目标向量，在下一代种群中占主导地位的就是优化过程中具有较大目标函数值的向量。

[0077] 由此，将差分进化算法用于极限学习机的网络学习，利用差分进化算法的全局寻优能力，将极限学习机的连接权值和阈值进行合理编码，作为差分进化算法的适应度指标进行训练，获取最优网络。

[0078] ②预测模型

[0079] 建立好人工神经网络的训练机制后，接下来便采用回归法建立储气库的年度调峰预测模型：

[0080] 年度调峰量是为补偿天然气用户季节供求差异的气量，计算公式如下:

[0081] Qt＝∑Qti   (3)

[0082] 式(3)中：Qt为月调峰总储气量，单位m3；Qti为各种用户的月调峰所需储气量；

[0083] 各用户所需调峰量，取决于该用户的月用气不均匀系数，其计算公式为[0084]

[0085] 式(4)中：Qip为某用户的月平均用气量，单位m3；aij为某用户的月用气不均匀系数，即各月用气量与全年平均月用气量之比；N为用气高峰月数(即aij＞1的月份数)。

[0086] 步骤2，储气库调峰优化：可根据以往储气库的调峰运行经验，对储气压力、采气速率等主要储气库运行参数进行数学规律总结，如采用最小二乘法等多元线性回归等方法，拟合出主要参数与调峰量的关系式，依靠以往经验总结得到一定调峰量下的采气速率。

[0087] 步骤3，管网调峰量模拟：由于输气管网的末段具有一定的储气能力，可承担一部分调峰任务。为充分利用管网末段的储气能力且避免因调峰而造成管道压力波动较大，因此，有必要在一定工况下，对输气管网的调峰能力进行模拟。由步骤2储气库调峰计算结果可得储气库的采气速率，固定采气速率，计算不同采气时间下的用气缺口(总用气量高于管道设计输量的部分)，以此作为管网调峰的调峰量，可采用SPS或者TGNET仿真模拟软件进行管网调峰工况模拟，得到预选调峰方案。

[0088] 本发明一具体实施例是使用SPS软件进行管网模拟。如图2所示，本发明使用SPS软件进行管网模拟的示意图。

[0089] 相比其他输气管网模拟软件，SPS具有以下优点：

[0090] 1.仿真模拟速度比较快，尤其是动态模拟，模拟计算结果精度较高；

[0091] 2.在运行过程中可改变某些参数，仿真模型运行与否，均不影响参数的变化，并能立即反映出因某个参数变化后系统参数变化的趋势；

[0092] 3.可模拟某阀门自动开启或某设备自动停止等瞬态工况。

[0093] SPS软件能够模拟单一的流体介质，单相的多种混合流体介质；可运用不同类型的管道设备，例如管线，转动设备，截断阀和止回阀，感应器，流量计，PID控制和控制阀等，并能够在现场设备和模拟设备建立相应的连接，以达到与现场相一致。

[0094] 在使用SPS软件模拟输气管道的调峰能力时，只需根据所需模拟的管道，建立相应的管道和设备模型，输入管道的运行参数，即可完成输气管道的调峰能力模拟。

[0095] 当建立的大型复杂管网模型涉及到多个进出点时，可采用气体平衡区模型。气体平衡区模型也称为管网进出模型(Entry/Exit Model)，该规则是运营商为客户提供容量和服务的基础，定义了运营商的服务，客户需求的匹配方式和系统约束等内容。管网进出模型如图3所示，气体平衡区与临近的国内/国外平衡区相连，连接点输送天然气，并分为流入点和流出点。气体平衡区内天然气设施包括气田生产、高压天然气管道、配气管网、储气库、需求区(居民、电厂、工业用户等)等，不同设施隶属不同参与者，比如长输管网运营商、配气管网运营商、生产商、储气库运营商、居民、电厂公司、工业客户。各参与者间签订服务合同，利用天然气基础设施，保证进出天然气基础设施的流量达到平衡。

[0096] 本发明也可以使用TGNET软件进行管网模拟。TGNET(Transient Gas Network)软件是一款天然气集输管网瞬态模拟软件，该软件能够用来模拟管道的稳态和瞬态运行数据，比如几点流量、温度、压力等。应用该软件能够建立管网模型，并对管网动态、静态运行数据进行模拟验证，此外当管网结构、运行工况等发生变化时，可以对管线的运行工况进行预测，为现场生产操作提供有力的依据。该软件是ESI公司管网SCADA联机系统的关键，同时软件本身可以作为SCADA系统的离线模拟软件使用。

[0097] TGNET软件采用模型元件表示实际管网内的元件，管网系统内各元件的连接关系和运行参数应当与实际管网系统中元件参数一致。当管网模型内各元件参数合理并连接正确时，才能正确表述实际管网，此时模拟结果应是实际管网运行参数。

[0098] TGNET中储气库-管道模型的建立：

[0099] 注采井:注采气井系统较为复杂，但当我们只考虑调峰期采气工况时，我们将采气井简化为一个气源；

[0100] 阀门:天然气处理之后在外输的管线前端设有阀门，这个阀门主要作用在于调节进入管线的气体压力，方案中主要以阀门后压力为进入管线压力，所以在此不设置调压阀门；

[0101] 管线:软件本身就有管道元件，不需要做模型简化，只要输入管道基本参数即可；

[0102] 清管站:清管站本身既不增加输气管网中的气量，也不消耗输气管网中的气量，所以把它看作是形如三通管的一个结构，那么就可以将它看成一个整体而简化为一个大节点；

[0103] 采气站:将它简化为一个节点，在整个系统中对气量不产生影响。

[0104] 在使用TGNET软件模拟输气管道的调峰能力时，只需根据所需模拟的管道，建立相应的管道和设备模型，输入管道的运行参数，即可完成输气管道的调峰能力模拟，得到管道的平均输气能力。

[0105] 步骤4，调峰方案综合评价：在步骤3管网调峰量模拟的基础上，得到了不同的调峰预选方案，最后采用综合评价方法对调峰方案进行综合评价，从而得到最优的调峰方案。

[0106] 首先在调峰评价指标方面，本发明综合考虑调峰的工艺性、供气的可靠性、供气的平稳性，选取八个工艺指标：管道末段压力波动率、供气点压力平稳时间、管道末段储气量、储气最高压力、储气最低压力、供需失衡户数、实际供气量、增压消耗功率，两个经济指标：总运行费用和管输收入，共十个评价指标。

[0107] 其次，为避免权重的赋予过于随意或是盲目采用平均赋权，采用基于层次分析法+熵权法的主客观赋权法计算指标权重，使权重的赋予过程具有主观可靠性和客观科学性。

[0108] 最后，由于目前所能参考的调峰体系甚少，为使评价过程中不受主观知识的限制，采用灰色关联法、秩和比法、理想解法三种客观综合评价法对调峰预选方案进行客观评价，针对使用不同的方法可能导致不同的评价结果这一问题，在三种评价结果的基础上采用最大兼容度法，筛选出兼容度最大的最优调峰方案。

[0109] 权重计算原理：

[0110] 本发明采用基于层次分析法+熵权法的主客观赋权法计算指标权重，首先使用层次分析法计算主观权重，其次运用熵权法计算客观权重，最后采用主客观加权得到组合权重。

[0111] 1)层次分析法

[0112] 层次分析法是(analytic hierarchy process,AHP)是美国著名的运筹学家T.L.Satty等人在20世纪70年代提出的一种定性与定量分析相结合的多准则决策方法。这一方法特点，是在对复杂决策问题的本质、影响因素以及内在关系等进行深入分析之后，构建一个层次结构模型，然后利用较少的定量信息，把决策的思维过程数学化，从而为求解多目标、多准则或无结构特性的复杂决策问题，提供一种简便的决策方法。具体地说，它是指将决策问题的有关元素分解成目标、准则、方案等层次，用一定标度对人的主观判断进行客观量化，在次基础上进行定性分析和定量分析的一种决策方法。它把人的思维过程层次化、数量化，并用数学为分析、决策、预报或控制提供定量的依据。它尤其适合于人的定性判断起重要作用的、对决策结果难以直接准确计量的场合。

[0113] 应用层次分析法分析问题时，首先要把问题层次化。根据问题的性质和要达到的总目标，将问题分解为不同组成因素，并按照因素间的相互关联影响以及隶属关系将因素按不同层次聚集组合，形成一个多层次的分析结构。

[0114] ①构造层次分析结构

[0115] 经过多方面的研究与论证，输气管网、储气库调峰体系可划分为如图4所示的三个层次。

[0116] 其中，输气管网及储气库调峰方案评价为目标层，表示解决问题的目的，即应用AHP所要达到的目标；工艺型指标和经济型指标为准则层，即实现预定目标所实现的中间环节；十个评价指标为方案层，表示解决问题的具体方案。

[0117] ②构造判断矩阵

[0118] 建立层次分析模型之后，就可以在各层元素中进行两两比较，构造出比较判断矩阵。层次分析法主要是人们对每一层次中各因素相对重要性给出的判断，这些判断通过引入合适的标度用数值表示出来，写成判断矩阵。判断矩阵表示针对上一层次因素，本层次与之有关因素之间相对重要性的比较。判断矩阵式层次分析法的基本信息，也是进行相对重要度计算的重要依据。

[0119] 假定上一层次的元素Bk作为准则，对下一层元素C1,C2,…,Cn有支配关系，我们的目的是要在准则Bk下按它们的相对重要性赋予C1,C2,…,Cn相应的权重。在这一步中“重要性”赋予一定的数值。

[0120] 对于n个元素来说，我们得到两两比较判断矩阵C＝(Cij)n×n。其中Cij表示因素i和因素j相对于目标重要值。

[0121] 一般来说，构造的判断矩阵取如下形式：

[0122]

[0123] 一般来说，判断矩阵通常由该领域内的专家或著名研究者做两两判断，在这一环节中主要体现了层次分析法的主观性，由专家打分构成的判断矩阵，不仅具有较高的可信性，而且从一定程度上还能客观反映指标的真实重要性。

[0124] 在层次分析法中，为了使决策判断定量化，形成上述数值判断矩阵，常根据一定的比率标度将判断定量化。下面给出一种常用的1～9标度方法，如表1所示。

[0125] 表1判断矩阵标度及其含义

[0126] 序号 重要性等级 Cij赋值1 i，j两元素同等重要 1
2 i元素比j元素稍显重要 3
3 i元素比j元素明显重要 5
4 i元素比j元素强烈重要 7
5 i元素比j元素极端重要 9
6 i元素比j元素稍不重要 1/3
7 i元素比j元素明显不重要 1/5
8 i元素比j元素强烈不重要 1/7
9 i元素比j元素极端不重要 1/9

[0127] ③判断矩阵一致性检验

[0128] 在建立判断矩阵后，应坚持并保持判断思维的一致性。所谓判断思维的一致性是指专家在判断指标重要性时，各判断之间协调一致，不致出现相互矛盾的结果，在多阶段的条件下出现不一致，极容易发生，只不过在不同的条件下不一致的程度是有差别的。由于客观事物的复杂性和人们认识上的多样性，以及可能产生的片面性。要求每一个判断都有完全的一致性显然不太可能，但是要求判断具有大题的一致性确实应该的。因此，为了保证应用层次分析法分析得到的结论合理，还需要对构造的判断矩阵进行一致性检验，这种检验通常是结合排序步骤进行的。

[0129] 根据矩阵理论，当判断矩阵B具有完全一致性时，其最大特征根与判断矩阵的阶数相等，即λmax＝m，其余特征根都等于0。当判断矩阵B不具有完全一致性时，λmax≠m，此时，引入最大特征根λmax与判断矩阵B的阶数m之差与m-1的比值作为度量判断矩阵偏离一致性的指标。即用

[0130]

[0131] 检查判断矩阵B的一致性。当λmax＝m时，CI＝0，表示完全一致；CI值越偏离0，表明判断矩阵的一致性越差。

[0132] 一般来说，随着判断矩阵的阶数增加，判断矩阵保持完全一致的难度增大。为了度量不同阶数的判断矩阵是否具有满意的一致性，引入CI和同阶平均随机一致性指标RI之比CR，CR称为随机性一致性比率。1～10阶判断矩阵的RI值如表2所示。

[0133] 表2 1～10阶判断矩阵的RI值

[0134]阶数 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
RI 0 0 0.58 0.9 1.12 1.24 1.32 1.41 1.45 1.49

[0135] 当CR＜0.1时，认为判断矩阵具有满意的一致性；如果CR＞0.1，需调整判断矩阵，使之具有满意的一致性。

[0136] ④层次单排序

[0137] 在判断矩阵通过一致性检验，即完全符合一致或者具有满意的一致性后，下一步需要做的是对于除方案层之外的每个元素，计算出与之相关的紧邻的下层元素之间的相对权重，具体计算时，归结为计算出判断矩阵的最大特征根及其相应的特征向量。计算最大特征根及特征向量常用的方法有方根法、和积法、最小二乘法等。

[0138] ⑤层次总排序

[0139] 重复上述步骤，依次沿递阶层次结构由上而下逐层计算各判断矩阵的特征根与特征向量，以此为基础，进行层次总排序计算，得出最低层因素相对于最高层的相对权重。

[0140] 假设目标层为A层；准则层为B层，B层有m个元素B1，B2,…,Bm，它们关于A层的相对重要排序值分别为b1，b2,…,bm；第三层为C层，C层有n个元素C1，C2,…,Cn，它们关于B层中某一元素Bi的相对重要性排序值分别为 (如果C层中某元素cj与B层中某元素Bi无关，则 为0)，则C层中个元素对于目标层的综合相对重要性排序值为：

[0141]

[0142] 与层次单排序的一致性检验类似，还应对层次总排序的一致性检验。不难发现，第二层(B层)的层次单排序一致性检验即为层次总排序一致性检验。对于第三层(C层)，随机一致性比率CR为：

[0143]

[0144] 其中，CIi是以Bi为准则、C层相关元素相比较组成的判断矩阵的一致性指标；RIi是以Bi为准则、C层相关元素相比较组成的判断矩阵的平均随机性一致性指标。

[0145] 与层次单排序的一致性检验类似，当CR＜0.1时，认为判断矩阵具有满意的一致性；如果CR＞0.1，需调整判断矩阵，使之具有满意的一致性。

[0146] 2)熵权法

[0147] 利用熵的概念确定权重的方法称为熵权法。其出发点是根据某同一指标观测值之间的差异程度来反应其重要程度，如果各被评价对象的某项指标的数据差异不大，则反映该指标对评价系统所起的作用不大。

[0148] 熵权法是一种客观的赋权方法，它是利用个指标的熵值所提供的信息量的大小来决定指标权重的方法。熵权法的作用有：用熵权法给指标赋权可以避免各评价指标权重的认为因素干扰，使评价结果更符合实际；通过对各指标值得计算，可以衡量出信息量的大小，从而确保所建立的指标能反映大部分的原始信息。

[0149] 下面，简要地叙述运用熵权法确定指标权重的具体步骤。

[0150] ①形成决策矩阵

[0151] 设参与评价的对象集为M＝(M1,M2,…,Mm)，指标集为D＝(D1,D2,…,Dn)，评价对象Mi对指标Dj的值记为xij(i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n)，则形成的决策矩阵X为：

[0152]

[0153] ②标准化决策矩阵

[0154] 为了消除各指标量纲不同对方案决策带来的影响，或者处理一些指标值为负的决策问题，对决策矩阵X进行标准化处理，从而形成标准化矩阵V＝(vij)m×n。根据指标的性质，将指标分为两类。一类是越大越优型指标，也称为效益型指标；另一类是越小越优型指标，也成为成本型指标。

[0155] 标准化处理时根据指标性质，采用相应的标准化形式：

[0156] 对于越大越优型指标：

[0157]

[0158] 对于越小越优型指标：

[0159]

[0160] 式中vij为xij归一化以后的值，max(xj)、min(xj)分别为第j个指标的最大值和最小值。

[0161] 不难看出，经过标准化后，0≤vij≤1。

[0162] ③计算第j项指标下，第i个评价指标的特征比重

[0163] 对于某一个指标j，vij的值差异越大，表明该指标对于被评价对象的作用越大，即该指标提供给被评价对象的有用信息越多。根据熵的概念，信息的增加意味着熵的减少，熵可以用来度量这种信息量的大小。

[0164] 记第j项指标下，第i个评价对象的特征比重为pij，则

[0165]

[0166] ④计算第j项指标的熵值ej

[0167]

[0168] 当pij＝0或者pij＝1时，认为pijln(pij)＝0

[0169] ⑤计算第j项指标的差异性系数dj

[0170] 观察熵值的计算公式，对于某一项指标Di，vij的差异越小，ej越大。当各被评价对象第j项指标值全部相等时，ej＝emax＝1。根据熵的概念，各被评价对象第j项指标值差异越大，表明该指标反映的信息量越大。因此，定义差异系数dj

[0171] dj＝1-ej   (13)

[0172] dj越大，该指标提供的信息量越大，越应给予较大的指标权重。

[0173] ⑥确定各指标的熵权

[0174]

[0175] 3)组合权重

[0176] 综合层次分析法所计算的主观权重w1j和客观权重w2j可得组合权重wj，常用的组合权重法有乘数合成归一法

[0177]

[0178] 最终得到指标的主客观组合权重。

[0179] 评价方法原理：

[0180] 1)灰色关联法

[0181] 灰色系统理论是我国著名学者邓聚龙教授于1982年提出的，它通过对部分已知信息的生成、开发实现对现实世界的确切描述和认识。灰色关联度分析是灰色系统理论应用的主要方面之一。基于灰色关联度的灰色综合评价法是利用各方案与最优方案之间关联度的大小对评价对象进行比较、排序。

[0182] 关联度分析属于几何处理范畴。它是一种相对性的排序分析，基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密，曲线越接近，相应序列的关联度就越大，反之就越小。其具体评价步骤如下：

[0183] ①确定评价对象和参考数列(评价标准)。设评价对象有m个，评价指标n个，参考数列为x0＝{x0(k)|k＝1,2,…,n}，比较数列为xi＝{xi(k)|k＝1,2,…,n}，i＝1,2,…,m，其中参考数列的选取这样一种原则：高优指标选取最大值，低优指标为最小值，比较数列即为各调峰方案。

[0184] ②计算灰色关联系数

[0185]

[0186] 为比较数列xi对参考数列x0在第k个指标上的关联系数，其中ρ∈[0,1]为分辨系数。其中，称 和 为两级最小差及两级最大差。

[0187] ③计算灰色加权关联度。灰色加权关联度的计算公式为

[0188]

[0189] 其中：ri为第i个评价对象对理想对象的灰色加权关联度；wi为主客观赋权法所得的权重。

[0190] ④评价分析。根据灰色关联度的大小，对各评价对象进行排序，可建立评价对象的关联序，关联度越大，其评价结果越好。

[0191] 2)秩和比法

[0192] 秩和比法(Rank-sum ratio，简称RSR法)，是我国学者、原中国预防医学科学院田凤调教授于1988年提出的，集古典参数统计与近代非参数统计各自优点于一体的统计分析方法。秩和比法的关键步骤是秩代换，具有强大的统计信息功能，针对性强，柔韧性大，操作简便，应用价值高。其基本原理是在一个n行m列矩阵中，通过秩转换，获得无量纲统计量RSR(WRSR)；在此基础上，运用参数统计分析的概率与方法，研究RSR(WRSR)的分布，以RSR(WRSR)值对评价对象的优劣直接排序或分档排序，从而对评价对象做出综合评价。

[0193] ①将n个评价对象的m个评价指标排列成矩阵。编出每个评价对象的秩，其中高优指标从小到大编，低优指标从大到小编，同一指标数据相同者编平均秩。

[0194] ②计算加权秩和比

[0195]

[0196] ③计算概率单位

[0197] 编制WRSR频率分布表，列出各组频数fi，计算各组累积频数及累积频率。

[0198] ④计算直线回归方程

[0199] 以累积频率所对应的概率单位Probit为自变量，以WRSR为因变量，计算直线回归方程，即WRSR＝a+b×Probit。

[0200] ⑤分档排序

[0201] 按照回归方程推算所对应的WRSR估计值对象进行分档排序。

[0202] 3)理想解法

[0203] OPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)法是C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出，TOPSIS法根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法，是在现有的对象中进行相对优劣的评价。TOPSIS法是一种逼近于理想解的排序法，该方法只要求各效用函数具有单调递增(或递减)性就行。TOPSIS法是多目标决策分析中一种常用的有效方法，又称为优劣解距离法。其具体的算法具体步骤如下：

[0204] ①用向量规划化的方法求得规范决策矩阵。设多属性决策问题的决策矩阵A＝(aij)m×n，规范化决策矩阵B＝(bij)m×n，其中

[0205]

[0206] ②构成加权规范化矩阵C＝(cij)m×n

[0207] cij＝wj·bij,i＝1,2,…,m；j＝1,2,…,n

[0208] ③确定正理想解C*和负理想解C0。设正理想解C*的第j个属性值为 负理想解C0第j个属性值为 则

[0209]

[0210]

[0211] ④计算各方案到正理想解与负理想解的距离。备选方案di到正理想解的距离为[0212]

[0213] 备选方案di到负理想解的距离为

[0214]

[0215] ⑤计算各方案的排队指标值(即综合评价指数)，即

[0216]

[0217] ⑥按 由大到小排列方案的优劣次序，评选出最优方案。

[0218] 4)最大兼容度法

[0219] 最大兼容度法基本原理：记h+1为评价方案数，n为评价对象数。假设每个评价方案均为n维欧式空间的一个点，则求与h个评价方案有最大兼容度的评价方案几何意义为：在n维欧式空间内，求与h个点的欧式距离平方有最小加权平均的点。根据多元统计分析理论，第i、j两个评价方案之间的相关程度度量值，可通过它们的等级相关系数来计算，等级相关系数：

[0220]

[0221] 其中， 为对象在第i个方案的排序名次， 为对象在第j个方案的排序名次。

[0222] 某个多属性评价方案的兼容度，是指该评价方案与其他评价方案等级相关系数的加权平均值。于是某个评价方案y＝{yk}与其他h个评价方案的兼容度，可以按以下公式计算:

[0223]

[0224] 其中 wj>0为第j个多属性评价方案的权重，通常在对各个评价方案没有特别偏好时，分别取 若每种评价方法是独立的，某个评价方案的兼容度越大，则该方案的代表性较强，可靠性高，它在兼容度意义下也就越好。

[0225] 最大兼容度法的评价模型：

[0226]

[0227] 其中yk为使用最大兼容模型计算得到的最终方案优劣排序的结果。

[0228] 以上所述实施例仅是为充分说明本发明而所举的较佳的实施例，本发明的保护范围不限于此。本技术领域的技术人员在本发明基础上所作的等同替代或变换，均在本发明的保护范围之内。本发明的保护范围以权利要求书为准。