摘　要：研究影響輸差的重要因素，探索各因素與輸差之間的規(guī)律，并最終推導(dǎo)出影響因素與輸差之間的函數(shù)關(guān)系式，對于集團(tuán)做好輸差管控，提升企業(yè)效益，具有重要意義。由于影響輸差的因素錯綜復(fù)雜，現(xiàn)階段對輸差的分析研究，多集中于局部、微觀的層面，難以揭示系統(tǒng)輸差的規(guī)律和特征。本文從全局、宏觀的層面對重慶氣候條件下影響輸差的重要因素及其函數(shù)關(guān)系做出研究，有助于研究人員宏觀上整體把握系統(tǒng)輸差的變化規(guī)律。

關(guān)鍵字：輸差、氣溫、函數(shù)關(guān)系、回歸分析、氣候條件

1　概述

近年來，隨著石化能源的日漸消耗及能源危機(jī)的頻頻顯現(xiàn)，天然氣作為一種清潔的高熱值能源，市場需求量逐年增加。另一方面，隨著技術(shù)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，人們對關(guān)系切身利益的問題越來越重視。因此，供需雙方對輸氣計(jì)量準(zhǔn)確度的要求逐步提高。而輸差作為控制輸氣成本、體現(xiàn)輸氣系統(tǒng)效益損失的一個最關(guān)鍵指標(biāo)，更多的被引進(jìn)各大集團(tuán)的考評體系。

集團(tuán)將輸差定義為門站買進(jìn)氣最減去后端售出氣量之差與門站買進(jìn)氣量之比，以百分?jǐn)?shù)表示。由歷史統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，輸差受季節(jié)、氣溫、運(yùn)送條件、運(yùn)送設(shè)備的維護(hù)水平及其使用年齡、內(nèi)部老化等諸多因素協(xié)同影響。因此，合理剔除對集團(tuán)輸差影響較為次要的因素，深入分析主要影響因素與集團(tuán)輸差之間的規(guī)律，推導(dǎo)簡潔明了的函數(shù)方程來擬合關(guān)系曲線，不但可以簡化將來的分析過程，而且對于集團(tuán)做好輸差管控，提升企業(yè)效益，具有重要意義。

現(xiàn)有的輸差分析多集中于局部、微觀的層面，雖然大大簡化了建模難度，但難以從全局、宏觀的層面為集團(tuán)決策提供有效信息。本文從集團(tuán)整體角度對重慶氣候條件下影響輸差的重要因素及其函數(shù)關(guān)系做出研究，有利于集團(tuán)從全局的角度制訂輸差管控措施和策略。

2　影響輸差因素的選擇

影響輸差的因素錯綜復(fù)雜，因此，首先要對影響輸差的因素進(jìn)行篩選，盡量選擇對輸差有明顯影響且能量化的因素。從實(shí)際情況看，冬季輸差和夏季輸差有明顯差異，因此推斷氣溫是影響輸差的重要因素；此外推測供氣量與輸差也存在關(guān)聯(lián)。因此，特收集2010—2013年的氣溫、集團(tuán)供氣量、集團(tuán)輸差三者數(shù)據(jù)，研究其間的關(guān)系。

3　數(shù)據(jù)預(yù)處理

由于原始數(shù)據(jù)存在過于龐大、雜亂、夾雜噪音等原因，所以為了后續(xù)的數(shù)據(jù)分析高效、可靠，需先對其進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。

觀察2010—2013年的氣溫、集團(tuán)供氣量、集團(tuán)輸差三者的月統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)后發(fā)現(xiàn)：氣溫、集團(tuán)供氣量二者與集團(tuán)輸差之間的關(guān)系曲線波動較大，無規(guī)律可循?？紤]到抄表周期及一些偶然因素可能會對月統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)產(chǎn)生較大的影響，為了減小干擾，降低工作復(fù)雜度，故對數(shù)據(jù)進(jìn)行歸納處理，重新按季度進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。

4　聚類分析

歸納后對數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，其作用在于：

(1)找出離群數(shù)據(jù)，降低噪聲干擾，便于后續(xù)分析。

(2)當(dāng)存在兩個自變量(供氣量、氣溫)時，通常先確定一個自變量，以便于觀察另一自變量與因變量的關(guān)系。

4．1　數(shù)據(jù)按溫度聚類分析

將數(shù)據(jù)按氣溫相近的原則分組(共分為3組：l3-16℃、22-24℃、26-28℃)，每一組按供氣量升序排列。每組內(nèi)部近似忽略氣溫的影響，得到氣溫一定時，供氣量與輸差的關(guān)系曲線如圖1—圖3所示。

觀察圖1—圖3可知，供氣量與輸差之間無明顯規(guī)律可循。經(jīng)深入分析，導(dǎo)致這種結(jié)

果的原因可能是：a、供氣量變化相對較小不足以對輸差產(chǎn)生較大影響；b、供氣量對輸差的影響為次要因素，規(guī)律反映不明顯；c、兩者確實(shí)無關(guān)聯(lián)。

4．2　數(shù)據(jù)按供氣量聚類分析

將數(shù)據(jù)按供氣量相近的原則分組(共分為3組：41—45、56—60、61—66，單位千萬立方米)，每一組按氣溫升序排列。每組內(nèi)部近似忽略供氣量的影響，得到供氣量一定時，氣溫與輸差的關(guān)系曲線如圖4—圖6所示。

4．2．1離群點(diǎn)數(shù)據(jù)分析

觀察圖6，發(fā)現(xiàn)2013年1季度輸差數(shù)據(jù)明顯偏離其他各數(shù)據(jù)點(diǎn)，為非正常數(shù)據(jù)，需修正。故以2010—2012年1季度的平均輸差作為2013年1季度輸差的修正值。得到新的曲線如圖7所示：

4．2．2對比分析

為了方便觀察現(xiàn)將圖4、圖5、圖7的關(guān)系曲線整合如圖8所示：

對比圖8中集團(tuán)輸差曲線1、2、3(修正)可以發(fā)現(xiàn)，三者曲線的整體形狀和延伸范圍等基本特征較為接近，特別是曲線1和3(修正)的變化形狀基本一致，因此推斷氣溫與輸差存在明顯關(guān)系。由輸差曲線形狀來看，回歸分析時，可以用多次函數(shù)對其進(jìn)行擬合。

5　輸差與氣溫的函數(shù)關(guān)系研究

5．1　回歸分析

由以上分析可知，建立供氣量、氣溫對于輸差的二元方程已不可行?？煽紤]建立氣溫對于輸差的一元多次函數(shù)。經(jīng)嘗試一元二次、三次、四次等多種函數(shù)模型后，找到氣溫對于輸差的最優(yōu)一元三次回歸方程。其回歸分析結(jié)果如下：

表1氣溫與輸差的一元三次回歸分析結(jié)果

由表l的計(jì)算結(jié)果可知，擬合效果很好。因此，可得到回歸方程：y＝0.011x³-0.621x²+10.260x-43.096(注：x為氣溫單位℃，y為百分?jǐn)?shù)表示的輸差)，其曲線如圖9所示：

5．2　誤差限分析

回歸方程為輸差的估算方程，實(shí)際輸差以其為核心上下略有波動，故需求出其波動極限。觀察圖10可以發(fā)現(xiàn)，絕火多數(shù)殘差都落在(-1.5，+1.5)之間。因此可知，輸差的置倍度87.5％的置倍區(qū)間為(y-1.5，y+1.5)所以當(dāng)輸差位于(y-1.5，y+1.5)之間時，為正常；當(dāng)輸差位于(y-1.5，y+1.5)之外，時需關(guān)注。

5．3　輸差極值分析

由圖9可知，輸差存在極值，不會永遠(yuǎn)增大或減小。對回歸方程求導(dǎo)可得：y＝0.033x²-1.242x+10.260，令其等于零則可以得出函數(shù)的極值為：x1＝12.35，x2＝24.95。將x代入回歸方程可以求得對應(yīng)的輸差分別為：y1＝9.62，y2＝2.84。因此，輸差的極大值應(yīng)該出現(xiàn)在12℃左右為9.62左右，極小值應(yīng)該出現(xiàn)在25℃左右為-2.84左右。

5．4　輸差變化趨勢分析

由于y＝0.033x²-1.242x+10.260中x²系數(shù)為正。根據(jù)單調(diào)性可知，當(dāng)氣溫大約在12℃—25℃之間時，輸差隨氣溫的上升單調(diào)遞減；當(dāng)氣溫低于l2℃或大于25℃時，輸差隨氣溫的上升而單調(diào)遞增。

5．5　特殊點(diǎn)輸差分析

石油部門進(jìn)行貿(mào)易結(jié)算時，以20℃作為標(biāo)準(zhǔn)狀態(tài)。因此，將20帶入回歸方程：y＝0.011x³-0.621x²+10.260x-43.096，可以求得對應(yīng)的輸差y為1.7。意味著排除溫度影響，集團(tuán)因?yàn)楣芾淼绕渌蛩貙?dǎo)致的輸差在1.7％左右波動，波動范圍參見5.2。

6　總結(jié)

(1)氣溫對輸差的影響非常顯著，可以建立三元一次回歸方程。其關(guān)系曲線呈類似正弦的波浪狀。波峰出現(xiàn)在10—15℃之間，波谷出現(xiàn)在25—30℃之間。當(dāng)氣溫大約在12℃—25℃之間時，輸差隨氣溫的上升單調(diào)遞減；當(dāng)氣溫低于12℃或大于25℃時，輸差隨氣溫的上升而單調(diào)遞增。

(2)回歸方程為輸差的估算方程，實(shí)際輸差以y＝0.01lx³-0.621x²+10.260x-43.096為核心上下略有波動，波動范圍為(y-1.5，y+1.5)。在氣溫確定的情況下，可對下一階段輸差做出大致預(yù)測。

(3)在現(xiàn)有數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，暫未發(fā)現(xiàn)供氣量與輸差之間的明顯函數(shù)關(guān)系。但是，從圖8觀察發(fā)現(xiàn)，輸差曲線1、2、3(修正)對應(yīng)的供氣量依次為：41—45、56—60、61—66，單位千萬立方米。隨著供氣量的大幅上升，輸差曲線呈向左下方平移的趨勢。即溫度等其他條件一定的情況下，隨著供氣量的大幅增加，輸差有減小的趨勢。初步分析，可能是由規(guī)模效應(yīng)導(dǎo)致。此推斷是否成立有待進(jìn)一步的研究，可做為下一研究課題。

(4)此回歸分析是建立在現(xiàn)有管理水平不變的基礎(chǔ)上，因?yàn)楣芾硭讲惶赡茉诙唐趦?nèi)有較大改變。但從長期來看，管理水平的提升，無疑會降低輸差。

(5)此回歸方程是建立在現(xiàn)有數(shù)據(jù)及其真實(shí)性基礎(chǔ)上，隨著相關(guān)數(shù)據(jù)的不斷增加，可進(jìn)一步修正、調(diào)整以適應(yīng)情況的變化。

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本文作者：周謙益

作者單位：重慶燃?xì)饧瘓F(tuán)技術(shù)中心