Анализ аномального потребления природного газа в условиях температурных колебаний методами нелинейной динамики

Развитие газовой инфраструктуры в России и поиск возможностей сокращения затрат на газоснабжение тесно связаны с вопросами повышения точности прогнозов потребления топлива. Если крупные газораспределительные сети достаточно инерционны и малочувствительны к точности суточных прогнозов, то с уменьшением размеров сетей подобные ошибки могут привести к нарушению их работы и экономическим потерям. Российский подход к планированию потребления газа основан на изучении прошлых тенденций и выявлении характерного потребления с учетом различных циклов, а также корректировке планов с учетом текутттих прогнозов погоды. В общем виде потребление газа хорошо коррелировано с температурой воздуха, но в некоторых случаях эта закономерность нарушается, и наблюдается аномальный рост потребления в оттепель. Учет этого явления позволит повысить точность суточных прогнозов потребления газа и оптимизировать деятельность коммунальных служб. В работе представлена модель выявления аномальных событий на основе анализа временных рядов методами нелинейной динамики и способ учета таких событий в суточных прогнозах потребления.

ANALYSIS OF ANOMALOUS NATURAL GAS CONSUMPTION UNDER FLUCTUATING TEMPERATURE CONDITIONS USING METHODS OF NONLINEAR DYNAMICS

The development of gas infrastructure in Russia and the search for opportunities to reduce gas supply are closely related to the issues of improving the accuracy of fuel consumption forecasts. Whereas large gas distribution networks are sufficiently inertial and insensitive to the accuracy of daily forecasts, with a decrease in the size of the networks such inaccuracies may lead to disruption of their work and economic losses. The Russian approach to gas consumption forecasting is based on the study of past trends and identification of the characteristic consumption taking into account various cycles, as well as adjustments depending on the current weather forecasts. In general, gas consumption is well correlated with air temperature, but in some cases this pattern is broken and there is an abnormal increase in consumption during the thaw. Taking into consideration this phenomenon will improve the accuracy of daily gas consumption forecasting and optimize the activities of public services. The paper presents a model for anomalous events detecting based on the analysis of time series using nonlinear dynamical methods, and a method for accounting such events in daily consumption forecasts. The research works by foreign and Russian experts in the field of oil and gas and forecasting methods form the scientific basis of the present article.