ВИЗНАЧЕННЯ ГРАНИЧНИХ ДОПУСТИМИХ ЗНАЧЕНЬ ПОХИБКИ БАЛАНСУ ГАЗУ В МАГІСТРАЛЬНИХ ГАЗОПРОВОДАХ “УКРТРАНСГАЗ” - Scientific conference
Main page
UA PL EN

Congratulation from Internet Conference!

Hello

Рік заснування видання - 2011

ВИЗНАЧЕННЯ ГРАНИЧНИХ ДОПУСТИМИХ ЗНАЧЕНЬ ПОХИБКИ БАЛАНСУ ГАЗУ В МАГІСТРАЛЬНИХ ГАЗОПРОВОДАХ “УКРТРАНСГАЗ”

29.06.2026 17:57

[1. Information systems and technologies]

Author: Ільченко Борис Самуїлович, доктор технічних наук, професор, Харківський національний університет міського господарства ім. О.М. Бекетова, м.Харків


Розглядається задача отримання оцінки гранично можливої похибки зведення балансу (розбалансу) газу в системі магістральних газопроводів МГ "Укртрансгаз" в умовах недостатності та невизначеності вихідних даних.

Визначення граничних можливих значень розбалансу газу дозволить нормувати розбаланс і планувати відповідні заходи енергозбереження.

На основі даних за 6 років по всіх управліннях магістральних газопроводів «Укртрансгаз» було побудовано модель розбалансу газу у вигляді множинної регресії розбалансу в системах МГ за доступними супутніми факторами, такими як обсяги транспортованого та спожитого газу, зміна запасу газу в трубі, кількість пусків і зупинок ГПА потужністю до 16 МВт і понад 16 МВт, узагальнений показник вхідного тиску по КС, номер місяця з початку обліку, ознака сезону, номер місяця з початку року.

Дослідження показало, що зміна кількості та характеру споживання газу залежно від сезону не дуже добре відображається однією регресійною моделлю, тому для кожного МГ було розраховано три регресійні моделі з визначенням мінімально та максимально можливих (допустимих) рівнів розбалансу газу для різних сезонів – зима, літо та перехідних сезонів (весна – осінь).

Граничні мінімальні та максимальні величини розбалансу qmin  та qmax  розглядалися як функції від доступних режимно-технологічних факторів x.




Будується регресійна залежність розбалансу від супутніх факторів




де q – обчислена величина розбалансу;

c,ci – параметри множинної регресії.

Виконується розрахунок середньоквадратичного відхилення розбалансу (як показника ступеня розкиду значень розбалансу) за стандартною формулою для кожного сезону




де mq – середнє значення розбалансу;

n – кількість значень розбалансу та супутніх факторів.

Визначаються залежності мінімальної та максимальної величини розбалансу як верхньої та нижньої межі довірчої смуги, тобто функція регресії ±k⋅σ, де k=1,2,3 залежно від заданої ширини довірчої смуги.




Результат: рівняння залежностей мінімального та максимального розбалансу:




Результати розрахунків для всіх МГ – параметри регресійних моделей представлені в таблиці 1.

Пізніше на тих самих даних було побудовано числову інформаційну модель на штучних нейронних мережах (ШНМ) (1). За результатами тестування було вирішено використовувати для аналізу та прогнозування похибки розрахунку балансу обидві моделі. Було розроблено метод оцінювання похибки, заснований на результатах порівняльного аналізу застосування двох моделей.

Таблиця 1 – Коефіцієнти залежностей граничних значень розбалансу для даних МГ по сезонах




Метод включає наступні етапи:

– розрахунок очікуваної величини похибки балансу за допомогою основної моделі на штучних нейронних мережах Gинс і регресійної моделі – Gр з визначенням оцінки середньоквадинатичного відхилення σ результату як міри розсіяння; 

– аналіз розбіжності значень ∣Gр -Gинс ∣ як оцінки точності визначення похибки балансу;

– розрахунок верхньої допустимої оцінки похибки як max⁡(Gр +k⋅σ,Gинс +k⋅σ).

Другий етап – аналіз розрахованих величин розбалансу. Якщо результати обох моделей близькі, вихід моделі на ІНС приймається як достовірний результат з точністю, яка визначається порядком розбіжності між результатами. Значне розходження результатів моделей може свідчити про помилку в даних, вплив неврахованих обставин, які не знайшли свого відображення при побудові моделей, аварійну ситуації тощо. У такому разі необхідно провести додатковий аналіз. При цьому як попередній правильний результат слід приймати вихід інформаційної моделі на основі ІНС.

На останньому етапі максимальні граничні значення розбалансу розраховують як суму очікуваного прогнозованого значення та середньоквадратичного відхилення.

Метод оцінювання похибки балансу може застосовуватися для вирішення 2-х категорій задач: 1) аналізу достовірності визначення обсягу похибки та 2 – прогнозування обсягу похибки.

У першому випадку, коли відомий фактичний обсяг похибки, розрахункові значення використовуються для порівняльного аналізу. Величину різниці між фактичним і розрахунковими значеннями похибки балансу можна розглядати як ступінь достовірності визначення обсягу похибки. Значна розбіжність величин похибок може свідчити про помилку в даних, вплив неврахованих обставин, аварійну ситуацію. У такому разі необхідно провести додатковий аналіз. Виявлення таких випадків є однією з цілей застосування методу. На практиці загальноприйнятими є довірчі ймовірності в 68%, 95% та 99%, що відповідає значенням k=1,2,3 та відхиленню значення величини від математичного сподівання відповідно на σ, 2σ, 3σ.

Відповідно до закону гауссового розподілу випадкової величини, в смугу розмахом σ потрапляють 68% значень випадкової величини. При аналізі фактичних величин розбалансу, значення, що потрапляють у цю смугу, слід вважати достовірними. Значення, що виходять за межі смуги, необхідно додатково дослідити.

У смугу розмахом 2σ потрапляють 95% значень випадкової величини. Якщо відхилення фактичного значення розбалансу від математичного сподівання перевищує 2σ, таке значення є або помилковим, або виникли суттєві додаткові обставини, які необхідно з'ясувати.

Відповідно до стандартів обробки даних та загальноприйнятих норм, значення, що відхиляються від математичного сподівання більше, ніж на 3σ, що практично відповідає довірчій ймовірності в 99%, необхідно розглядати як помилкові або викликані екстраординарними обставинами.

У другому випадку, для прогнозування, виконується розрахунок очікуваної похибки балансу за допомогою обох моделей для одного набору значень режимно-технологічних параметрів, який формується з планових завдань та очікуваних величин на прогнозований період. Якщо результати обох моделей близькі, вихід моделі на ІНС приймається за достовірний результат з точністю, яка визначається різницею між виходами моделей.

Розроблений метод був апробований на реальних даних по всіх МГ.

Висновки

Фактичні значення відповідають прогнозним. Незначне відхилення на 0,02-0,2 % можна пояснити застосуванням додаткових заходів енергозбереження.

Результати апробації підтверджують придатність розробленого методу визначення гранично допустимих значень розбалансу газу, заснованого на застосуванні двох моделей.

Література

1. Застосування методу штучних нейронних мереж для балансових втрат газу в газопроводах / Б.С.Ільченко газопроводах // Інформаційне суспільство: технологічні та технічні аспекти становлення (випуск 83): Матеріали міжнародної наукової інтернет – конференції (м.Тернопіль, Україна, м.Ополе, Польща, 7-8 грудня 2023 р.)



Creative Commons Attribution Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License
допомога Знайшли помилку? Виділіть помилковий текст мишкою і натисніть Ctrl + Enter

Another articles in this section

Сonferences

Conference 2026

Conference 2025

Conference 2024

Conference 2023

Conference 2022

Conference 2021



Міжнародна інтернет-конференція з економіки, інформаційних систем і технологій, психології та педагогіки

Наукова спільнота - інтернет конференції

:: LEX-LINE :: Юридична лінія

Інформаційне суспільство: технологічні, економічні та технічні аспекти становлення