能耗测算（共4篇）
能耗测算 篇1
1 概述
随着我国石油和天然气等能源产业的快速发展, 管道储运以成本低、安全性高、环保等优势, 与水路运输、铁路运输、公路运输、航空运输形成了我国五大运输体系, 在我国能源开发与运输中, 管道运输占有十分重要的地位, 目前我国陆上石油、天然气的运输储存主要依靠管道储运。因此, 管道储运企业作为提供这种关乎国计民生的重要服务企业, 在运输量方面和运输价格的制定方面还没有完全市场化, 需要接受严格的政府管控, 因此管道储运企业的利润空间在收入方面不能完全控制, 只能在强化成本管理方面考虑, 依靠成本管理提高经济效益。油气储运企业的管道运营涉及国家政治、经济、社会、技术、安全及生态环境等多方面因素, 油气储运企业以追求成本管理最优化为目标提升经济效益, 就必须认识到占成本最大比例的管道运行能耗成本的降低, 因此, 管道运行能耗成本的最优化就成为整个成本管理工作的重中之重。输油企业能耗成本管理的优化需要科学的采集目前各能耗设备的运行参数、运行模式、生产运行方案, 沿线各站点的运行方式, 这些参数都会影响到能耗设备的工作效率, 需要根据相关数据制定能耗定额, 因此, 对输油企业的能耗定额的研究迫在眉睫, 能耗定额研究到底有没有价值, 应该研究哪些内容, 如何提高能耗定额制定的科学性, 提高能耗定额应用的价值, 是本文讨论的主要课题。
2 输油企业能耗定额测算的价值
石油管输企业开展能源消耗定额管理具有以下价值:①消耗定额的制定为石油管输企业的成本控制提供了依据, 石油管输企业的成本构成中能源消耗占到较大比例, 对能源消耗成本的管理既要满足管道储运作业的顺利进行, 又需要尽力降低成本, 制定科学合理的能源消耗定额就非常重要了。②节能减排是贯彻落实科学发展观、建设资源节约型、环境友好型社会的必然选择;是推进经济结构调整, 转变增长方式的必由之路。石油管输企业作为国有企业对此负有义不容辞的责任, 能源消耗定额的制定是节能减排政策执行的重要举措之一。③消耗定额是编制企业供应计划的重要依据。企业实行了先进合理的消耗定额管理, 才能正确计算物资需要量、储备量和采购量, 编制出准确的、科学的供需计划。④消耗定额是监督和促进企业内部开展节约的有力工具。企业实行了先进合理的消耗定额是建立在技术水平和管理水平不断提高的基础上的。为了使其定额经常保持在先进合理的水平上, 就促使企业不断提高技术和管理水平。
3 输油企业能耗定额测算的内容
为了更好的实现能耗定额测算的价值, 需要对石油管输企业能耗定额测算的工作内容做相关研究, 内容如下。
3.1 资料调研及基础数据采集
查找国内外输油和输气管道运行能耗定额的相关资料, 对原油管道节能降耗运行的问题有了一定的认识。对某输油处输油管道及输油站进行调研, 主要对工艺流程、运行方式、能耗设备的情况和运行参数进行了调研。在调研中收集各种数据, 包括输油管道的设计参数、生产运行记录、原油物性参数以及管道周围环境参数等。整理出项目需要的数据, 建立了某输油处输油管道定额制定相关数据的数据库。
3.2 建立某输油处能耗定额制定数学模型
根据原油管道输送工艺的特点, 分别针对炉、车、泵等能耗设备制定了能耗定额模型。其中炉的能耗数据较全, 考虑季节因素、趋势因素以及随机因素, 采用温斯特直线趋势与季节指数平滑模型进行定额的制定;而车辆的能耗与车辆本身的里程数、车辆用途、车辆排量等因素有关, 可以采用多元回归模型进行定额的制定;泵的能耗主要是电, 泵的能耗主要取决于泵的工艺参数, 因此泵的能耗定额按照工艺运行参数建立泵的能耗定额模型。
3.3 某输油处输油管道能耗定额管理系统开发
利用JAVA程序开发平台开发基于WEB的输油管道能耗定额管理系统, 实现对能耗设备管理的电子化, 能耗管理的基础是对能耗设备信息的详细掌握, 能耗管理系统应将能耗设备以及相关的能耗参数和地理分布数据纳入统一的数据库进行管理, 实现能耗设备管理的电子化;实现对能耗定额的测算, 能耗管理的重中之重是能耗定额的制定, 能耗管理系统应该实现对能耗设备的能耗定额进行测算, 以此作为监控设备运行的参考;实现能耗查询、统计电子化, 系统应实现对不同层次的能耗设备进行查询和相应的统计, 方便管理人员做相关决策。
4 结论与展望
对于管道公司, 降低管道运行能耗是其运营管理的主要内容, 管道的优化运行就成为了其管理工作的重点。生产运行方案直接影响到沿线各站的运行方式, 主要运行参数的调整也会影响到泵机组和加热炉的工作效率, 能耗定额的研究为石油管输企业的成本控制提供了依据;是石油管输企业节能减排政策执行的重要举措之一;是编制企业供应计划的重要依据;是监督和促进企业内部开展节约的有力工具。企业实行了先进合理的消耗定额是建立在技术水平和管理水平不断提高的基础上的。企业为了使其定额经常保持在先进合理的水平上, 就促使企业不断提高技术水平和管理水平。
为此, 需要查找国内外输油和输气管道运行能耗定额的相关资料, 对某输油处输油管道及输油站进行调研, 建立某输油处能耗定额制定数学模型, 开发适合输油企业输油管道能耗定额管理的信息系统, 系统应实现对不同层次的能耗设备进行查询和相应的统计, 方便管理人员做相关决策。
参考文献
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能耗测算 篇2
节能减排是贯彻落实科学发展观、建设资源节约型、环境友好型社会的必然选择;是推进经济结构调整, 转变增长方式的必由之路。中石化管道储运分公司作为国有企业对此负有义不容辞的责任, 能源消耗定额的制定是节能减排政策执行的重要举措之一。
1 加热炉能耗定额测算流程
某输油处三个输油站共有加热炉22台, 锅炉4台, 加热炉以燃气为主, 但是部分加热炉既烧油也烧气。能耗既有燃油也有燃气。但是, 某输油处在统计能耗的时候, 会把油和气的消耗量进行折算, 同时, 加热炉总体上烧气的多, 因此本项目将燃油的消耗量转换为燃气的消耗量, 转换方式采用某输油处同样的参数, 即一吨燃油等同于1253.399立方米的燃气。
2 加热炉能耗定额测算数据采集
2.1 加热炉运行时间数据采集
加热炉运行时间数据来源于每个子站每个月的设备运行报表, 项目组将设备运行报表汇总, 得到炉子的运行时间部分数据如下:
注:由于篇幅关系, 本表只是部分数据。
2.2 各子站各月份加热炉能耗统计
从某输油处得到各子站炉子的能耗月统计数据如下:
注:由于篇幅关系, 本表只是部分数据。
2.3 将设备运行时间数据与站点能耗数据汇总
由于项目需要计算每台设备的每小时的能耗情况, 需要将以上两个表的数据进行整合, 得到每台设备运行时间和能耗情况的汇总表, 整合结果如下:
注:由于篇幅关系, 本表是部分数据
3 加热炉能耗定额测算
3.1 计算每台炉子的燃气量和每小时耗气量
由于每台炉子的工作时间已经统计出来, 而每个站点的燃气总量也计算得到, 但是每台炉子的燃气量没有直接计量, 本项目需要将定额做到设备级别, 因此需要将站点的燃气量分摊到每台炉子上。每台炉子耗气量的多少跟炉子的工作时间成直接的线性关系, 同时跟炉子的喷嘴参数数据有关, 因此, 本项目采用如下方法将站点燃气量分摊到每台炉子:
其中, Qi为第i个炉子的耗气量, A为炉子所在站点的合计耗气量, Ti为第i个炉子的工作时间, Ci为第i个炉子的喷嘴参数。
每台炉子每小时的耗气量按照如下公式计算:
其中, Qih为第i台炉子每小时的耗气量。
3.2 计算每台炉子同月的小时燃气量定额及结果
以上的步骤完成了对每台炉子历史数据的计算, 反映了每台炉子在不同年份中每个月的小时耗气量, 但是, 为了对将来的炉子运行过程中能耗进行预算和管理, 需要制定炉子耗气量的定额, 又因为不同月份炉子耗气量不同, 因而本项目针对每台炉子的定额都按照12个月分别计算, 得到一年中每个月每个炉子的耗气量定额, 以便使用。每台炉子同月小时耗气量定额测算公式如下:
其中, Eihm为第i个炉子第m月的小时耗气定额, Qihm为第i个炉子第m月的小时耗气量, Nm为第m月的数据数量。炉子的定额测算结果如下4。
注:由于篇幅关系, 本表仅仅是一台炉子数据。
4 结语
加热炉能耗定额完成以后, 需要将定额数据融入到企业管理中, 还需要做到以下几点:一是以定额为基础, 制定相关岗位的绩效考核指标;二是将定额系统开发成软件, 自动根据企业运营的实际数据自动更新, 实现定额管理的自动化;三是将定额数据与实际数据进行定期对比, 对企业能耗水平进行预警。
摘要：输油管道企业能耗成本占总成本比重较高, 对输油管道能耗定额的研究既是企业降低成本, 提高经济效益的要求, 也是国家节能减排工作的要求, 文章以某输油管道为例, 设计了加热炉能耗定额测算的流程和具体方法, 对解热炉能耗定额进行了测算, 结果表明加热炉定额的测算对降低成本和节能减排有重要意义。
关键词：能耗定额,输油管道,成本管理
参考文献
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能耗测算 篇3
在气候变暖的全球性危机背景下,国内外诸多学者对居民生活能耗估算等相关问题进行了深入研究。国外方面,Spangenber等利用生态足迹的研究方法分析了家庭乃至个人生活消费对生态环境的影响[3]。Bin等利用CLA( consumer lifestyle approach) 方法研究了美国家庭消费与碳排放量的关系[4]。国内方面,李艳梅等运用投入产出方法构建了结构分解分析模型,对中国居民间接生活能源消费的增长原因进行了实证分析[5]。王妍等利用投入产出分析方法,并结合城乡居民生活消费数据,测算了1995—2004 年中国城镇居民生活消费诱发的完全能源消耗[6]。
综合来看,当前国内外相关研究成果多是从宏观尺度、国家层面进行的相关性探讨,省级层面的研究成果较为匮乏,而省级区域在我国节能减排目标的实施进程中具有至关重要的作用。基于此,本文以中部典型省份———湖南省为例,基于生活方式分析法测算了“十一五”期间湖南省城镇居民和农村居民生活的直接和间接能源消耗量,在此基础上寻求湖南省城乡居民生活节能思路,能够为新时期湖南省城乡居民生活节能提供一定的理论参考。
1 研究方法与数据来源
1. 1 研究方法
对城乡居民生活能源消耗的测算不能仅仅停留在测算其直接能源消耗的层面上,同时也需要科学计量其间接的能源消耗( 对产生能源消费的居民生活行为分类参照张馨[7]提出的分类方法) 。
1. 1. 1 城乡居民生活直接能源消费的测算方法
城乡居民生活直接能源消费是指对商品能源的直接购买、消费。消费的能源种类有原煤、其它洗煤、型煤、焦炭、焦炉煤气、其它煤气、汽油、煤油、柴油、液化石油气、天然气、热力、电力等。参考IPCC的碳排放计算指南,城乡居民生活直接能源消费的测算方法如下[8]:
式中,Ediri为i个地区( i = 2) 的居民生活直接能源消费( 万吨标准煤,下同) ; Fki为i个地区第k种能源的实物消费量( 吨) ; Ck为第k种能源的标准煤折算系数( 吨标准煤/ 吨) ( 见表1) 。
1. 1. 2 城乡居民生活间接能源消费测算方法
本文对城乡居民生活间接能源消费的测算是通过测算城乡居民消费支出的8 个科目所包含的相关产业产生的间接能耗进行( 城乡居民生活消费测算中各消费支出科目对应的相关行业分类参照李艳梅[5]的分类标准) 。根据生活方式分析法,城乡居民生活间接能源消耗的测算公式如下[9]:
式中,Eind为城镇/ 农村居民生活间接能源消费量( 单位: 万吨标准煤,下同) ; Xi为城镇/ 农村居民在i类消费支出项中的人均支出( 元) ; P为城镇/ 农村人口数( 万人) ; EIi为i类消费支出项的能源强度( EIi= Ei/ Gi,Ei为i类消费支出项中所包含的相关行业能源之和,Gi为i类消费支出项中所包含的相关行业增加值之和) 。
1. 2 数据来源
湖南省城乡居民生活直接能源消费测算中各种能源的实物消费量数据来源于2006—2010 年《中国能源统计年鉴》中的湖南省能源平衡表。
湖南省城乡居民生活间接能源消费测算中城乡居民各消费科目中的支出数据来源于2006—2010 年《中国统计年鉴》; 分行业增加值以及分行业、分品种能源消费数据①来自2006—2010 年《湖南省统计年鉴》; 城镇和农村人口数据来源于2006—2010 年《湖南省统计年鉴》。其中,为了使数据具有可比性,本文将2005—2009 年的现价分行业增加值换算为2005 年的不变价,由此计算出可比的能源强度。
2 结果与分析
2. 1 城镇居民生活直接能源消费
2005—2009 年,湖南省城镇居民生活直接能源消费量呈现逐年递增的趋势,从2005 年的161. 26万吨标准煤增加到2009 年的225. 60 万吨标准煤,5年间共增加了64. 34 万吨标准煤,年均增幅7. 98% 。2005—2009 年,湖南省城镇居民生活直接能源消费结构有所优化。从整体上看,煤炭、石油、天然气以及电力消费占总能源消费量的32. 00% 、21. 71% 、6. 74% 以及39. 41% ( 见图2) 。
2. 2 农村居民生活直接能源消费
湖南省农村居民家庭生活直接能源消费不同于城镇居民家庭,其能源消费可简单划分为商品能源以及自产的生物质能两部分。
2005—2009 年,湖南省农村居民生活直接能源消费量总体上也呈现逐年递增的趋势,从2005 年的533. 24 万吨标准煤增加到2009 年的702. 49 万吨标准煤,5 年间共增加了169. 25 万吨标准煤,年均增幅6. 35% ,稍低于同期湖南省城镇居民生活的直接能源消费增幅( 7. 98% ) ( 见表3) 。
2005—2009 年,湖南省农村居民生活的直接能源消费结构有所优化。从整体上看,煤炭、石油、天然气、电力消费以及其它能源( 生物质能、太阳能等)占总能源消费量的55. 11% 、5. 60% 、0. 31% 、7. 91%以及31. 08% 。具体来看,在湖南省农村居民生活直接能源消费结构中,煤炭消费总体上是下降的,并且占农村居民生活直接能源消费量的比例也是下降的,由2005 年的67. 31% 下降到2009 年的44. 18% ; 石油消费整体上呈现上升趋势,石油消费占比由2005 年的3. 28% 上升至2009 年的5. 60% ;液化石油气消费整体呈现递增趋势; 天然气消费在农村居民生活直接能源消费中占比较小,累计占比不足0. 50% ,这主要是由于农村地区炊事和取暖多依靠煤炭或电力所致; 电力消费整体上呈现出微弱增长的趋势,并且占农村居民直接能源消费量的比例总体上也是上升的,由2005 年的6. 53% 上升到2009 年的7. 47% ; 其它能源在农村居民生活直接能源消费中占有较大比重,其比例由2005 年的22. 88% 上升到2009 年的41. 28% ,这说明当前湖南省农村居民在利用沼气、太阳能等可再生能源方面取得一定成绩。
2. 3 城镇居民生活间接能源消费
2005—2009 年,湖南省城镇居民生活间接能源消费量呈现较大幅度地增长,从2005 年的3 582. 56万吨标准煤增加到2009 年的8 681. 81 万吨标准煤,5 年间增加了5 099. 25 万吨标准煤,年均增幅约为28. 47% ,远大于同期城镇居民生活直接能源消费量的增幅( 见表4) 。
2005—2009 年,湖南省城镇居民生活的间接能源消耗结构中,比例最大的是居住,其比例依次是46. 83% 、47. 08% 、51. 31% 、53. 81% 及56. 66% ,平均占比达到51. 14% ; 其次是教育文化娱乐能源消费比例,其平均占比也达到了20. 54% ; 食品消耗占比( 13. 54% ) 总体上低于教育文化娱乐占比( 20. 54% ) ,这综合说明了当前湖南省城镇居民在物质水平有效改善的基础上,开始更加注重对精神生活水平的谋求; 能源消耗占比超过10. 00% 的还有食品能耗占比,平均占比达到13. 54% ; 占比在1% ~10% ( 按照从大至小顺序) 的依次是衣着占比( 5. 51% ) 、交通通信占比( 2. 99% ) 、家庭设备用品及服务占比( 2. 83% ) 、医疗保健占比( 2. 75% ) ; 占比最小的是杂项商品和服务,其比例不足1. 00% 。
单位:万吨标准煤
2. 4 农村居民生活间接能源消费
农村居民生活间接能源消费是按照除居住科目外的与居民生活相关的其它7 个项目来测算。
2005—2009 年,湖南省农村居民生活间接能源消费量呈现较大幅度地增长,从2005 年的1 049. 28万吨标准煤增加到2009 年的1 567. 70 万吨标准煤,5 年间增加了517. 72 万吨标准煤,年均增幅约为9. 87% ,远小于同期城镇居民生活间接能源消费量的增幅。
2005—2009 年,湖南省农村居民生活间接能源消耗结构中,除居住能耗外,比例最大的是食品,其比例依次是34. 75% 、37. 85% 、47. 22% 、48. 78% 及51. 45% ,平均占比达到44. 01% ; 其次是教育文化娱乐能源消费比例,其平均占比也达到了34. 00% ;农村居民的教育文化娱乐能耗占比低于同期城镇居民,且小于同期农村居民食品能耗比,综合说明了当前湖南省广大农村居民虽然开始追求精神生活,但仍以提高物质生活水平为主; 然后是衣着占比( 5. 63% ) 、医疗保健( 5. 50% ) 、交通通信( 5. 14% ) 、家庭设备用品及服务( 4. 65% ) ; 占比最小的依然是杂项商品与服务( 1. 07% ) 。
2. 5 城乡居民生活能源消费的总体分析
当前,湖南省正处于快速城市化和工业化的阶段,城乡居民收入水平逐渐提高,其物质生活水平也不断提高,城乡居民均普遍开始追求精神生活,这必将以巨大的能源需求为依托。
2005—2009 年,湖南省城镇居民和农村居民生活能源消费量从总体上均呈现上升趋势,其中城镇居民生活能源消费量基本呈直线上升趋势,从2005 年的3 743. 82 万吨标准煤上升到2009 年的8 907. 41 万吨标准煤,共增加了5 163. 59 万吨标准煤,年均增幅27. 58% ; 农村居民生活能源消费量呈波动性增长趋势,总体上从2005 年的1 582. 52 万吨标准煤上升至2009 年的2 270. 19 万吨标准煤,共增加了687. 67 万吨标准煤,年均增幅8. 69% ( 见表5) 。
单位:万吨标准煤
2005—2009 年,湖南省各科目的能源消耗强度具有显著差异,其中居住行为的能源强度远远高于其它各科目,5 年平均水平达到11. 55 标准煤/万元,且呈现出波动性上升趋势,由2005 年的8. 73 吨标准煤/万元上升到2009 年的15. 36 吨标准煤/万元,与此同时,居住科目产生的间接能源消费也是各项目中最高的,这主要是由于城镇居民在该科目的消费性支出增长较快引起,这也说明当前控制城镇居民生活间接能源消费的重点应在于居住行为的低碳化;单位科目能源强度较大的还有教育文化娱乐、衣着,分别为3. 452 和1. 128 吨标准煤/万元; 最小的是杂项商品及服务( 0. 442 吨标准煤/万元) 。值得注意的是在8 大科目中,杂项商品与及服务涉及的行业增加值最大,但能源强度最小,这主要是由于杂项商品及服务业所涉及的行业多为第三产业,如批发、零售业等,而第三产业普遍具有低能耗、高产值等特征。同时这也说明了控制居民生活间接能源消费的另一重点途径是大力发展第三产业( 见表6) 。
3 湖南省城乡居民生活节能思路
综合对湖南省城乡居民生活能源消耗较为系统性地分析,我们认为今后一段时间湖南省城乡居民生活节能的思路如下。
厘清生活节能主体,注重城镇居民的生活节能。当前,降低城乡居民生活能耗,既不能一味地全部依靠城镇居民,也不能过多地强调农村居民在降低生活能耗中的主体作用。在此背景下,必须加强城乡居民生活节能的宣传力度,同时鼓励相关企业积极生产绿色消费产品,并在摸清城乡居民生活消费现状的基础上,科学制定有区别的,分区域、分行业的湖南省城乡居民生活节能政策。
研发应用低碳科技,强化生活节能的科技支撑。城乡居民生活节能离不开科技的强力支撑。科技创新可贯穿到绿色生产、绿色包装、绿色出行、绿色起居等诸多领域,能够有效减少城乡居民生活能源消耗,大量减少城乡居民生活能源消费。要重点支持在湘企业实施清洁生产技术改造,逐步实现由末端治理向污染预防的转变。开发建立包含环境工程技术、生物工程技术、资源化技术和清洁生产技术在内的绿色技术体系,推进生活节能技术水平的提升。
大力发展低碳经济,提高低碳生活的经济驱动。发展低碳经济也是推动城乡居民生活节能的重要抓手。要逐步将传统工业化过程中“资源—产品—废弃物”的增长模式转变为新型工业化过程中“资源—产品—再生资源”的新的循环模式。城市地区既要加快传统产业的低碳化改造与升级,也要注重节能环保产业、新兴服务业等第三产业的快速发展。农村地区要加快农村二、三产业发展,加快构建高产、优质、高效、生态、安全的新型农业产业体系,增加经营性收入。
注重生活消费细节,降低城乡居民的生活能耗。城市市民消费广泛涉及食品、居住、交通等各个环节。有效推进城乡居民生活节能,必须注重衣、食、住、行等生活消费细节,继而降低城乡居民生活能耗。在低碳饮食层面,要尽量减少外出就餐的频率; 在低碳服饰方面,要尽量选用装饰少的衣物; 在低碳人居方面,要尽量减少对空调等耗能产品的使用; 在低碳出行方面,要尽量避免开自家车,鼓励乘坐公共交通出行等。
普及低碳资源能源,巩固低碳生活的资源保障。城乡市民生活能耗的降低更离不开低碳资源( 如节能环保汽车、公共自行车等) 以及低碳能源( 如风能、生物质能等可再生能源) 的支撑与保障。为此,降低城乡居民生活能耗,既要加快城乡绿色生态屏障体系的建设,着力提高森林覆盖率和森林碳汇功能,也要加快新能源的开发,着力推进能源清洁化利用,鼓励有条件的城乡区域大力推广太阳能、风通、生物质能等新能源和可再生能源。
参考文献
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能耗测算 篇4
关键词：牵引能耗,多元线性回归模型,牵引能耗测算
0 引言
通过分析实际运营线路能耗数据可以发现, 线路牵引能耗与列车行驶里程及环境气温存在一定的关联。列车行驶里程越长、气温越高, 线路的能耗越多[1,2,3,4,5,6]。本文根据历史时期牵引能耗、总行驶里程及平均气温数据, 运用多元线性回归模型[7,8,9,10], 对列车牵引能耗进行预测。
1 模型的建立
1) 回归方程的设定。线路牵引能耗的二元线性回归模型设为
式中:y为线路牵引能耗, 104k W·h;x1为月行驶里程, 104km;x2为月平均气温, °C;β1、β2为x1、x2的回归系数;ε为随机误差项。
则线路牵引能耗的二元线性回归方程为
2) 回归参数的估计。建立回归方程后, 需要根据样本点对回归参数进行估计, 得到估计值牵引能耗的预测值与实际值yi的残差平方和Q为
采用最小二乘法对模型参数进行估计, 使残差平方和Q达到最小。通过微积分方法, 得到Q最小的必要条件为:
由此可以得到回归系数的的估计值
3) 回归方程的检验。为了确定模型的精度, 需要对模型检验。主要进行拟合优度检验、回归方程显著性检验及回归系数显著性检验[11,12]。拟合优度检验是检验样本数据点聚集在回归线周围的密集程度, 从而评价回归方程对样本数据的代表程度。拟合优度检验采用R2统计量。
回归方程显著性检验是检验被解释变量 (牵引能耗) 与所有解释变量 (行驶里程及平均气温) 的线性关系是否显著。方程显著性检验采用F检验。回归系数显著性检验是检验被解释变量 (牵引能耗) 与每个解释变量 (行驶里程、平均气温) 的线性关系是否显著。系数显著性检验采用t检验。
2 牵引能耗预测
1) 模型的确定。以2010~2012 年的数据作为样本点, 采用SPSS软件对北京地铁某线牵引能耗进行回归分析, 分析结果如表1、表2、表3所示。
由表可知, 该线牵引能耗的回归方程为
方程的调整判定系数为0.821;回归方程显著性检验通过F统计量的概率P值进行检验, 其显著性水平均小于0.005, 即小于0.05, 通过方程显著性检验;回归系数显著性检验通过t统计量的概率P值进行检验, 其显著性水平均小于0.005, 即小于0.05, 通过回归系数显著性检验。
2) 牵引能耗的预测。根据回归方程, 对该线2013 年1~5 月的能耗进行预测, 得到数据如表4 所示。
3结论
从预测结果看出, 线性回归预测误差较大, 平均相对误差达到12.38%。从预测模型来看, 虽然模型通过了显著性检验, 牵引能耗与行驶里程、平均气温线性关系显著。但是方程的调整判定系数为0.821, 并不接近1, 说明估计值与实际值的偏差较大。经分析, 影响模型预测精度的主要原因为:1) 牵引能耗与平均气温并不完成呈线性关系。当气温较高时, 空调设备的能耗增大, 牵引能耗较大;而气温较低时, 列车采用电设备取暖, 牵引能耗也会较大。因此, 牵引能耗与平均气温并不完成呈线性关系。通过残差分析看出, DW检验值为0.743, 说明残差序列存在一定程度的正相关, 回归方程还没能充分解释牵引能耗的变化规律。2) 模型未考虑列车满载率。对于相同的走行里程, 列车满载率越高, 载重量越大, 能耗也越高。
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