西气东输管道子系统辨识建模研究_图文

1、倡本文为中国石油西气东输管道公司项目西气东输管道辅助控制决策系统研究项目（编号：）。作者简介：吴岩，女，年生，博士；年获中国石油大学（北京）油气储运专业博士学位，研究方向为油气长距离管输技术；现在中石油西气东输管道公司生产运行处工作。地址：（）上海市浦东区福山路号同盛大厦室。电话：（），。：，西气东输管道子系统辨识建模研究倡吴岩宫敬（中国石油西气东输管道公司“城市油气输配技术”北京市重点实验室中国石油大学）吴岩等西气东输管道子系统辨识建模研究天然气工业，（）：摘要西气东输管道系统属于非线性、强耦合、大时滞的复杂系统，传统的数学建模和辨识方法很难准确描述该类系统的控制特性。为此，根据西气东输管道

2、系统的运行特性和控制特点，将系统划分为一类多入单出（）子系统模式，采用由统计学理论发展起来的先进数据分类和回归工具支持向量机（）方法，基于数据采集与监控系统（）提供的实际运行数据，建立了子系统辨识模型。该模型较精确地预测了不同控制参数调节对应的系统出口压力值，为进一步实现管输系统优化控制奠定了基础。主题词西气东输输气管道控制系统最优化支持向量机数学模型的建立可以分为基于机理的建模方法和基于数据的系统辨识方法。对于西气东输管网系统，由于对控制参数变化引起的系统的响应规律以及控制过程的偏差、超调、时滞等了解不够，因此在机理分析时进行了很多的简化和假设，使得所建机理模型与实际过程之间存在较大误差。所

3、以传统的基于机理建模的研究方法，已无法满足西气东输这一复杂非线性系统的控制要求。因此，依据西气东输系统输入输出数据的关系矩阵，实现对不依赖受控对象数学模型或对未知复杂非线性系统的“黑箱”模型的辨识，对于控制理论在复杂天然气管网中的应用具有重要意义。一、西气东输子系统特性笔者根据西气东输系统各个区段的运行特点及控制要求，将其按照控制特性归结出一类子系统模式多入单出（）系统。该子系统以多点分输阀门开度和最后一台压缩机转速作为系统控制参数，针对连接大型支线或联络线连接点处干线压力进行模型辨识研究，辨识模型拓扑图见图。图中、为出口流量和压力值。以靖边压气站至榆林联络线组成的系统为例，由于榆林联络线输气

4、压力限制（）及工艺流程切换（联络线反向输气联络线正向输气）等特点 ，其与干线连图西气东输典型系统拓扑图接点处压力被视为西气东输系统运行过程中需要重点控制的参数值。联络线分输流量变化或干线上游用户用气量波动带来的影响作用于连接点处，将使压力发生变化，需要调节子系统内压缩机转速值、分输阀门开度，使子系统出口压力值满足分级优化得到的该点的压力控制值。用适当的系统辨识方法解决这类系统的建模问题，将有助于解决西气东输分级控制过程中调节子系统某单一参量（压力流量）在限制值范围内的控制问题。二、支持向量机理论年在解决模式识别问题时提出了支持向量机方法（）。这种方法从训练样本集中选择一组特征样本子集，使得对特

5、征样本集的划分等价于对整个数据集的划分，第卷第期天然气工业储运与集输工程这组特征样本就称为支持向量（）。目前它已被成功地应用于目标识别任务的研究。近年来支持向量机在回归算法研究方面也表现了极好的性能，被成功地应用于时间序列的预测研究、非线性建模与预测、优化控制等方面。支持向量机回归的基本思想是通过一个非线性映射将维线型空间（）中的数据映射到高维特征空间（空间）中。并在这个空间进行线性回归，。即（）（）式中：是阀值，是系数矩阵。三、基于支持向量回归机（）建立子系统辨识模型根据上述西气东输典型系统的特点，系统输入为控制参数的组合向量，包括最后一台压缩机转速、各分输站阀门开度值；系统的输出为系统出口

6、压力或流量值。由系统水力特性可知，系统的输出受压缩机转速设置值及系统内各个分输用户的负荷影响，且这些控制量之间存在不确定的耦合关系，距离系统出口点最近的调节阀开度设置值（分输量）大小对该点压力影响最大，且影响最为直接。根据支持向量机回归理论，笔者建立了该系统的辨识模型，获得了系统输入输出数据之间的非线性映射关系，预测了系统的输出。模型辨识过程包括如下几个功能单元。（）模式获取单元。即数据采集过程，获取西气东输系统提供的现场运行数据。（）特征提取单元。提取输入输出向量中对模型结构影响较大的特征向量，在支持向量机方法中尤为重要。（）预处理单元。对样本数据进行去噪和标准化处理（如本文中变换到，范围内

7、）。（）回归描述单元是系统模型辨识的核心单元。（）后处理单元。从模型辨识核心单元输出的值不能直接应用，需要对其进行诸如解码之类的处理，称作后处理。采用支持向量回归机（）进行系统模型的预测，系统模型可表示如下。（）（），（），（），（）（，）式中：（）和分别代表子系统的第个支持向量的输入和系统输出。其基本结构如图 所示。图估计非线性模型结构图笔者采用提供的库来对系统出口压力进行预测。用算法进行预测时，采用高斯函数作为核函数。经过倍交叉验证后选取的参数为，。其中、和分别代表支持向量回归机中的高斯核参数、惩罚系数和不敏感系数。确定好模型的参数后，利用训练样本集训练支持向量回归机，得到基于该训练数据的

8、支持向量回归（）模型。最后用训练好的模型对测试集数据进行测试，得到预测结果及其与真实值的均方误差（）为。以下为运用算法预测西气东输系统该监测点（淮武联络线连接干线管道处）从年月日：到月日：每隔共个时间点的压力值，预测值与真实值之间比较结果如图 所示。图预测结果与实际值比较图对该子系统年月日：至月日：时间段内每隔的出口压力值进行预测，则预测结果与真实值对比曲线如图 所示。图预测系统出口压力值与实际值比较图储运与集输工程天然气工业年月四、结论笔者针对西气东输管道系统控制特点，将庞大的非线性、强耦合、变时滞系统按照西气东输管道运行特性和控制重点，根据分级控制的思想划分为一类典型子系统模式（子系统）；采用支持向量机回归建模的方法进行了子系统的辨识建模，为基于数据的先进辨识方法在天然气管网系统中的成功应用奠定了基础，并为最终实现西气东输管网系统的优化控制研究提供了可靠的数学模型。西气东输管道系统还包括一类多入多出（）子系统模式，对于