?；? 李彥蘋 于洋 趙文亮 牛牧 孫廣宇

摘 要 針對天然氣站場自動分輸時實際輸量與計劃輸量的偏差問題，從天然氣自動分輸系統(tǒng)的分輸邏輯原理進行分析，發(fā)現(xiàn)不均勻系數(shù)法對于分輸周期異常工況、異常數(shù)據(jù)及分輸周期時間效應(yīng)的忽略與天然氣輸差問題有著密切的關(guān)系。針對不均勻系數(shù)法的缺陷，提出了一種不均勻系數(shù)優(yōu)化方法，在保證充分利用分輸數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上將分輸周期異常工況的影響降至最小，實施案例中優(yōu)化方法可將不均勻系數(shù)法的偏差率最大降低50.1%。

關(guān)鍵詞 分輸邏輯 不均勻系數(shù)法 局限性 異常工況 優(yōu)化方法

中圖分類號 TE83? ?文獻標識碼 A? ?文章編號 1000?3932（2023）03?0323?08

基金項目：中國石油大學（華東）自主創(chuàng)新科研計劃項目戰(zhàn)略專項（22CX01001A?5）。

作者簡介：牛化昶（1975-），高級工程師，從事天然氣管道生產(chǎn)運行及智能化管理工作。

通訊作者：孫廣宇（1987-），副教授，從事油氣儲運工程專業(yè)的教學及科研工作，sunguangyu@upc.edu.cn。

引用本文：?；疲顝┨O，于洋，等.基于異常工況識別的天然氣自動分輸邏輯［J］.化工自動化及儀表，2023，50（3）：323-330.

“十四五”時期，中國“雙碳”目標持續(xù)推進，能源清潔低碳轉(zhuǎn)化轉(zhuǎn)型加速，天然氣已成為國家重點能源之一，迎來了黃金發(fā)展期［1］。隨著天然氣管道及其基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，天然氣管網(wǎng)的結(jié)構(gòu)趨于復雜化，天然氣管理的難度也隨之增加，其管理方式逐漸趨于自動化。

目前管網(wǎng)公司基于數(shù)據(jù)采集與監(jiān)視控制（Supervisory Control and Data Acquisition，SCADA）系統(tǒng)構(gòu)建了自動分輸系統(tǒng)，對天然氣的輸送過程進行集中調(diào)控［2］。自動分輸系統(tǒng)包括中心控制系統(tǒng)、站場控制系統(tǒng)和現(xiàn)場控制系統(tǒng)。中心控制系統(tǒng)可實時檢測全線站場的運行數(shù)據(jù)，如壓力、流量等參數(shù)，對全線天然氣進行集中調(diào)控；站場控制系統(tǒng)通過PLC對站場的工藝流程設(shè)置相應(yīng)的程序，可一鍵完成站場的工藝切換，如啟停程序、支路切換程序及分輸程序等；現(xiàn)場控制系統(tǒng)是壓力和流量控制系統(tǒng)通過對分輸支路的壓力和流量兩個參數(shù)進行監(jiān)控，以聯(lián)合控制調(diào)節(jié)閥開度，保證自動分輸“限流穩(wěn)壓”。

自動分輸系統(tǒng)可完成天然氣分輸?shù)幕竟δ埽湎聦俚目刂葡到y(tǒng)仍具有不完備的方面，因此自動分輸系統(tǒng)仍需與人工操作相結(jié)合，無法從根本上實現(xiàn)無人化的目標［3］。目前，自動分輸系統(tǒng)下的站場控制系統(tǒng)的分輸程序針對于用戶用氣特點設(shè)置了不同的分輸邏輯［4，5］，常用邏輯有恒壓控制法、不均勻系數(shù)法、剩余平均法與到量停輸法，但是分輸邏輯不適用于所有的輸氣工況，相關(guān)學者探討了常用分輸邏輯的缺陷并提出了相應(yīng)的優(yōu)化方法［6～9］。自動分輸系統(tǒng)下的現(xiàn)場控制系統(tǒng)中涉及壓力控制系統(tǒng)和流量控制系統(tǒng)，兩個系統(tǒng)共用一個調(diào)節(jié)閥，現(xiàn)場控制系統(tǒng)涉及到兩個關(guān)鍵問題：一是壓力控制器和流量控制器的選擇問題，二是壓力和流量控制器PID參數(shù)的設(shè)置問題。對于現(xiàn)場控制系統(tǒng)控制器的選擇問題，相關(guān)學者基于分輸過程提出了相應(yīng)的解決措施，在西氣東輸二線進行了實踐并取得了良好的控制效果［10］。對于控制器PID參數(shù)的設(shè)置問題，分輸支路上控制器PID參數(shù)不應(yīng)設(shè)置為一組參數(shù)，應(yīng)與輸氣工況相結(jié)合［11］?；谡緢鎏烊粴夥州敃r的特殊工況，國內(nèi)外學者結(jié)合智能算法，設(shè)計了不同類型的PID控制器，目前取得了良好的應(yīng)用［12～15］。

綜上所述，對于自動分輸系統(tǒng)的研究大多集中在現(xiàn)場控制系統(tǒng)上PID算法的設(shè)計，對于站場控制系統(tǒng)的分輸邏輯研究較少。筆者從常用分輸邏輯的原理出發(fā)，分析分輸邏輯是否存在原理上的局限性，并提出對應(yīng)的優(yōu)化方案，提升自動分輸系統(tǒng)的實用性。

1 常用控制邏輯局限性分析

1.1 4種常用控制邏輯的原理

自動分輸系統(tǒng)常用的邏輯包括恒壓控制法、剩余平均流量法、不均勻系數(shù)法和到量停輸法，下面對4種分輸邏輯分別進行分析。

恒壓控制法適用于嚴格要求壓力的用戶，根據(jù)用戶要求壓力設(shè)定壓力控制器的設(shè)定值，僅壓力控制系統(tǒng)監(jiān)測并控制調(diào)節(jié)閥的開度，保證輸氣壓力與設(shè)定壓力偏差不大。

剩余平均流量法適用于各時段用氣均勻且無壓力限制的用戶，沒有明顯的用氣高峰和用氣低谷，多為工業(yè)用氣比例較大的用戶。剩余平均流量法一般按照整點時刻將輸氣時間劃分為24個輸氣段，在每個輸氣段開始輸氣之前按照用戶當前時段的剩余輸氣量和剩余時間計算平均輸氣量，并根據(jù)平均輸氣量控制調(diào)節(jié)閥對用戶進行供氣。

剩余平均流量法計算各時段剩余平均流量時需要計算兩個參數(shù)，即剩余時間與剩余流量。站控PLC程序中在輸氣之前需核實中控系統(tǒng)和站場系統(tǒng)的時間是否一致，程序中設(shè)置了分輸啟動時間，剩余時間即系統(tǒng)時間與分輸啟動時間的差值。在輸氣開始之前，對中控系統(tǒng)和站控系統(tǒng)中分輸日指定量進行更新，當分輸量小于日指定量時，計算剩余流量值。剩余平均流量計算值為剩余流量值與剩余時間的商。

不均勻系數(shù)法適用于用氣不均勻的用戶。不均勻系數(shù)法一般是將每天劃分為24個時段，根據(jù)過去7天各時段的輸氣量，以各時段輸氣量與總輸量的商作為各時段的不均勻系數(shù)。根據(jù)當前時段的不均勻系數(shù)占剩余時段不均勻系數(shù)的比例值，計算每個時段的輸氣量，以控制調(diào)節(jié)閥開度對輸氣量進行調(diào)節(jié)。每個時段的不均勻系數(shù)計算式如下：

根據(jù)用戶的用氣特點可選擇恒壓控制邏輯、剩余平均流量控制法或不均勻系數(shù)控制邏輯進行輸氣，根據(jù)用戶是否可以停輸，選擇到量停輸控制邏輯是否啟用。對于可停輸?shù)姆州斢脩舨捎玫搅客］斂刂七壿嬤M行控制，當自動分輸系統(tǒng)監(jiān)測到用戶輸氣量為用戶日指定量的99.8%時，自動分輸系統(tǒng)發(fā)出到量停輸報警信號并切斷用戶分輸流程的進出口閥門以實現(xiàn)停輸。

1.2 不均勻系數(shù)法局限性分析

自動分輸系統(tǒng)會實時記錄整點時刻站場向用戶輸氣的狀態(tài)，主要參數(shù)有壓力、溫度、瞬時流量和累計流量，其中壓力、溫度和瞬時流量均為整點時刻傳感器測量的數(shù)據(jù)，而累計流量的意義是啟輸時刻至該整點時刻時段內(nèi)站場向用戶的已輸氣量，是根據(jù)站場PLC程序計算的數(shù)據(jù)。

不均勻系數(shù)法選用的分輸數(shù)據(jù)為累計流量數(shù)據(jù)，PLC程序根據(jù)各時刻的累計流量值計算每個時間段的輸氣量，然后根據(jù)不均勻系數(shù)法的原理計算各時段的不均勻系數(shù)，再根據(jù)計算所得系數(shù)確定各時段的計劃輸量。若是選用的分輸周期累計流量數(shù)據(jù)為0 m3/h，不均勻系數(shù)法無法計算各時段不均勻系數(shù)時，則站控PLC程序選用設(shè)定的不均勻系數(shù)組完成分輸。

針對不均勻系數(shù)法選用的分輸數(shù)據(jù)，不均勻系數(shù)法在計算各時段的不均勻系數(shù)時未對選用的分輸數(shù)據(jù)進行狀態(tài)判斷與識別，默認選用的分輸數(shù)據(jù)均是正常分輸工況數(shù)據(jù)，忽略了選用的分輸數(shù)據(jù)的時間效應(yīng)，認為其對于當前分輸周期的影響相同。實際上，分輸站場的分輸工況不僅包含正常分輸工況，還包含因維修導致的停輸工況。另外，不均勻系數(shù)法適用的用戶大多為居民用戶，一般與到量停輸法共同使用。不同的分輸周期對應(yīng)的停輸時間不同，導致正常分輸時最后幾個時段的輸氣量可能為0 m3/h。同時，自動分輸系統(tǒng)存儲的數(shù)據(jù)也可能存在異常值。

根據(jù)中心極限定理，任意一個樣本平均值均會圍繞在總體平均值周圍，并近似為正態(tài)分布。當樣本數(shù)量較大且符合正態(tài)分布時，可采用拉依達準則（3σ準則）識別參數(shù)中的異常數(shù)據(jù)。假設(shè)待處理的數(shù)據(jù)序列為x1，x2，…，xn，由下式計算相關(guān)參數(shù)：

然后根據(jù)下式判斷數(shù)據(jù)序列中的異常值：

根據(jù)3σ準則，基于山東管網(wǎng)58個用戶2018～2020年3年的小時報表文件，計算每個用戶累計流量異常值占全年累計流量數(shù)據(jù)的比例，分析分輸周期累計流量全年異常值比例的分布情況（圖1）。從圖1中可以看出，累計流量全年異常值比例大多在0.045以內(nèi)，因此不均勻系數(shù)法不可忽視累計流量的異常值。

程序設(shè)定的不均勻系數(shù)經(jīng)驗值是調(diào)度員根據(jù)站場的分輸情況進行設(shè)定的，具有極大的隨機誤差。因此，該方法存在一定的局限性，易使各時段計劃輸量與實際輸量存在偏差，進而導致實際輸量嚴重偏離計劃輸量。

針對實際輸量與計劃輸量之間的偏差問題，目前已有對應(yīng)的解決方案，即在站場PLC中新增偏差調(diào)校輔助控制邏輯。偏差調(diào)校輔助控制邏輯在用戶實際需求量與日指定輸氣量偏差較大時應(yīng)用。當日指定輸氣量與預估用氣量偏差率超過±20%時，采用最高分輸壓力進行恒壓輸氣。偏差調(diào)校輔助邏輯的實施意味著輸氣量偏差已經(jīng)達到一定程度，實施偏差調(diào)校輔助邏輯對下一時段輸送產(chǎn)生影響，若在輸送最后時段啟用了該邏輯，極大可能會造成用戶計劃輸氣量無法完成。

因此，針對自動分輸系統(tǒng)的輸氣量偏差問題，筆者從不均勻系數(shù)法原理上的局限性出發(fā)，對不均勻系數(shù)法進行優(yōu)化設(shè)計，保證各時段不均勻系數(shù)的計算值和經(jīng)驗值的可靠性，從根本上解決天然氣分輸時實際輸量與設(shè)定輸量的偏差問題。

2 不均勻系數(shù)優(yōu)化方法

基于上述不均勻系數(shù)法計算方法的局限性，筆者從異常工況、異常值和分輸數(shù)據(jù)的時間效應(yīng)3個方面依次優(yōu)化不均勻系數(shù)法。

分輸站場中的異常工況包括因維修導致的停輸工況和因到量停輸法導致的停輸工況，表現(xiàn)為該時段的累計流量數(shù)據(jù)為0 m3/h。天然氣站場對用戶進行輸氣是按照一個分輸周期進行的，若分輸周期中存在異常工況，那么分輸周期中其他數(shù)據(jù)也受異常工況的影響。若不均勻系數(shù)法計算過程中直接去除停輸工況對應(yīng)的數(shù)據(jù)，這樣做雖然從表面上去除了異常工況的影響，但是實際上未考慮到異常工況對同一分輸周期的正常工況數(shù)據(jù)的影響。不均勻系數(shù)法計算分輸周期每個時間段的不均勻系數(shù)，不均勻系數(shù)與用戶使用習慣相關(guān)，因此每個分輸周期各時間段的不均勻系數(shù)間具有高度的相關(guān)性。若分輸周期中存在異常工況數(shù)據(jù)，則該分輸周期與其他分輸周期的相關(guān)性下降，異常工況的時間段越多，相關(guān)性越小。故筆者將分輸周期數(shù)據(jù)視為一個整體，以分輸周期間的相關(guān)系數(shù)來判定分輸數(shù)據(jù)的可用性。A、B兩組數(shù)據(jù)列的相關(guān)系數(shù)計算公式為：

一般情況下，天然氣站場的維修時間是連續(xù)的，且到量停輸法在分輸周期中至多應(yīng)用一次，因此，分輸周期的異常工況時間段是連續(xù)的。考慮到異常工況的數(shù)量和開始時間，筆者構(gòu)造了300種異常工況，分別為具有1個時間段的停輸工況，停輸工況開始時刻分別為［1，24］；2個時間段的停輸工況，其開始時刻為［1，23］；…；24個時間段的停輸工況。以某用戶一組分輸數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，依據(jù)常見異常工況特征，構(gòu)造了300組帶有異常工況的分輸數(shù)據(jù)，計算300組分輸數(shù)據(jù)與基礎(chǔ)分輸數(shù)據(jù)之間的相關(guān)系數(shù)。圖2為含有異常工況分輸數(shù)據(jù)與正常分輸數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)與開始時間段的關(guān)系，可以看出同種數(shù)量的異常工況的分輸數(shù)據(jù)與正常分輸數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)差別不大，含有異常工況的分輸數(shù)據(jù)與正常分輸數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)隨異常工況的開始時間段增加呈現(xiàn)波動變化，可將同種數(shù)量異常工況的相關(guān)系數(shù)的平均值作為所有開始時間段的同種數(shù)量異常工況分輸數(shù)據(jù)與正常分輸數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)。圖3為含有異常工況分輸數(shù)據(jù)與正常分輸數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)與異常工況數(shù)量的關(guān)系，含有異常工況的分輸數(shù)據(jù)與正常分輸數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)隨著異常工況數(shù)量的增加而線性減小，異常工況的數(shù)量越少，含有異常工況的分輸數(shù)據(jù)與正常分輸數(shù)據(jù)間的正相關(guān)性越強。因此，與正常分輸數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)大于0.8時，分輸周期含有的異常工況數(shù)量較少，分輸周期的數(shù)據(jù)可用。

分輸周期中分輸數(shù)據(jù)異常是由傳輸、記錄錯誤等導致的，異常值所在分輸周期其他時間段的分輸數(shù)據(jù)對應(yīng)的是正常工況，因此對于分輸數(shù)據(jù)異常值可直接根據(jù)3σ準則判斷去除。

一般來說，分輸周期與待分輸周期的時間越短，分輸周期與待預測周期的相似性應(yīng)越強，將這種特性稱為分輸數(shù)據(jù)的時間效應(yīng)。由于不同分輸周期的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)正相關(guān)性，兩組分輸數(shù)據(jù)為線性關(guān)系（Y=kX+b）。定義兩個分輸周期之間的分輸周期數(shù)量為間隔周期，不同間隔周期間擬合的k、b值可描述分輸數(shù)據(jù)的時間效應(yīng)，使用最小二乘法計算兩組周期的線性系數(shù)，計算式如下：

基于某站場分輸用戶2018～2020年3年的流量分輸數(shù)據(jù)，以24 h作為一個分輸周期，選取的數(shù)據(jù)中共有1 096個樣本。對樣本中間隔周期分別為1、2、3、4、5、6、7的相關(guān)系數(shù)大于0.8的兩組分輸周期進行擬合，獲取擬合參數(shù)b和k。根據(jù)大數(shù)定律，對于多次重復性實驗，隨著樣本數(shù)量的增加，其算數(shù)平均值越接近概率值。因此，不同間隔周期的擬合參數(shù)平均值接近于實際不同間隔周期的擬合參數(shù)概率值。基于樣本數(shù)據(jù)，計算不同間隔周期對應(yīng)的擬合參數(shù)的平均值（表1）。表1展示了擬合參數(shù)與間隔周期的關(guān)系，k值在0.9上下浮動，b值數(shù)量級為10-3，說明間隔周期相差7以內(nèi)的分輸周期與待預測周期具有正比例關(guān)系，其偏離正比例關(guān)系的程度可忽略不計。

為保證不均勻系數(shù)經(jīng)驗值的精確度，基于用戶歷史分輸數(shù)據(jù)，選用一定數(shù)量的與待預測周期較近的無異常工況的分輸周期數(shù)據(jù)，以選用的數(shù)據(jù)組的各時段不均勻系數(shù)的均值為待預測周期的不均勻系數(shù)組，在每次分輸周期完成后，若是分輸周期不含異常工況，結(jié)合已完成的分輸周期不均勻系數(shù)與不均勻系數(shù)經(jīng)驗值對系統(tǒng)中設(shè)置的經(jīng)驗值進行更新。

綜上所述，筆者提出了一種不均勻系數(shù)優(yōu)化方法，其流程如圖4所示。

從分輸站場數(shù)據(jù)庫中取出待預測周期前7個分輸周期數(shù)據(jù)。采用3σ準則對每個時間段的分輸數(shù)據(jù)進行異常值判斷和去除。按照不均勻系數(shù)計算公式，將分輸周期各時段的流量值轉(zhuǎn)換為不均勻系數(shù)。選取前7個分輸周期中無異常工況的分輸周期，計算其余分輸周期與該分輸周期的相關(guān)系數(shù)，去除相關(guān)系數(shù)低于0.8的分輸周期。若分輸周期數(shù)量小于4，直接采用不均勻系數(shù)法的經(jīng)驗值。

按照設(shè)定的間隔周期對應(yīng)的擬合參數(shù)表，選取保留分輸周期對應(yīng)的擬合參數(shù)，將分輸周期不均勻系數(shù)數(shù)據(jù)代入特定的擬合方程中，得到一定數(shù)量的待預測周期的不均勻系數(shù)數(shù)據(jù)。去除各時段異常工況對應(yīng)的不均勻系數(shù)的均值即為待預測周期對應(yīng)時段的不均勻系數(shù)。

3 應(yīng)用案例

基于上述數(shù)據(jù)庫中存在異常工況的8個分輸數(shù)據(jù)組，應(yīng)用不均勻系數(shù)法和不均勻系數(shù)優(yōu)化方法分別對第8個分輸周期模擬分輸，其原始數(shù)據(jù)組見表2。

表2中的原始數(shù)據(jù)組中第1個和第4個分輸周期中包含停輸工況，因此利用以上數(shù)據(jù)可以區(qū)分不均勻系數(shù)法與不均勻系數(shù)優(yōu)化方法的優(yōu)劣?；谠紨?shù)據(jù)組各分輸周期不均勻系數(shù)，選擇第7組分輸數(shù)據(jù)為正常分輸周期，計算其他分輸周期與其的相關(guān)系數(shù)，分別為0.232、0.883、0.917、0.636、0.866及0.818，去除第1個和第4個分輸周期數(shù)據(jù)后，結(jié)合分輸周期對應(yīng)的擬合參數(shù)計算剩余分輸周期的預測情況，以各分輸周期預測值的均值為優(yōu)化方法最終的結(jié)果值。表3為不均勻系數(shù)法及其優(yōu)化方法的計算結(jié)果及各時刻計劃輸量與實際分輸?shù)钠盥省?/p>

根據(jù)表3中兩種方法的偏差率數(shù)據(jù)，繪制各時刻偏差率趨勢圖（圖5）。從圖5中可以看出，不均勻系數(shù)法無法去除異常工況的影響，原始數(shù)據(jù)組中前3個時間段和最后兩個時間段中存在異常工況，采用不均勻系數(shù)法計算待預測周期的分輸情況，前4個分輸周期和最后兩個分輸周期的偏差率較大。而不均勻系數(shù)優(yōu)化方法相對于不均勻系數(shù)法而言，大幅降低了異常工況所在時間段的預測偏差率，各時刻偏差率大多數(shù)在區(qū)間變化。表3各時刻偏差率差值為優(yōu)化方法偏差率數(shù)

不均勻系數(shù)法偏差率數(shù)值的差值，若是某時刻的數(shù)據(jù)為負，意味著該時刻優(yōu)化方法比不均勻系數(shù)法的偏差率更小，更貼近實際情況。結(jié)合表3和圖5，案例中，優(yōu)化方法在12：00時與不均勻系數(shù)法偏差率相差最大，可大幅降低不均勻系數(shù)法偏差率50.1%。

4 結(jié)束語

筆者提出的不均勻系數(shù)優(yōu)化方法已經(jīng)在山東管網(wǎng)自動控制系統(tǒng)得到了應(yīng)用，取得了良好的效果。由于天然氣自動分輸系統(tǒng)需控制壓力和流量兩個參數(shù)，天然氣自動控制系統(tǒng)的控制邏輯十分復雜。筆者結(jié)合數(shù)據(jù)分析對不均勻系數(shù)控制邏輯提出了優(yōu)化，減少調(diào)度人員的操作頻次，提升自動控制系統(tǒng)的智能化程度。隨著天然氣管網(wǎng)運行數(shù)據(jù)的積累和算法的優(yōu)化，分輸過程的數(shù)據(jù)特征可以被深入認識，自動控制邏輯會更傾向于智能化，無人值守站場將不是空談。

參 考 文 獻

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（收稿日期：2022-09-06，修回日期：2023-04-09）

Automatic Gas Distribution Logic Based on Abnormal Condition Identification

NIU Hua?chang1， LI Yan?ping1， YU Yang1， ZHAO Wen?liang1，?NIU Mu2， SUN Guang?yu3

（1. Shandong Natural Gas Pipeline Co.， Ltd.；2.? Sinopec Natural Gas Branch Co.；3. College of Pipeline and Civil Engineering， China University of Petroleum （East China ））

Abstract? ?Aiming at the deviation? between? the natural gas actual and planned transmission in auto?distribution system of the natural gas station， the distribution logic principle of the natural gas auto?distribution system was analyzed to find out that， the non?uniform coefficient methods neglect of abnormal working conditions， abnormal data and time effect of distribution cycle? has close relationship with the natural gas transmission deviation. In view of the defects of the non?uniform coefficient method， an optimization method of non?uniform coefficient was proposed， in which， on the basis of ensuring full use of the distribution data， the influence of abnormal conditions in the distribution cycle was minimized. In application cases， the optimization method can reduce deviation rate of the non?uniform coefficient method by 50.1% at most.

Key words? ?distribution logic， uneven coefficient method， limitations， abnormal condition， optimization method