[发明专利]海上油气田开发多能流耦合负荷预测方法

权利要求书

1.一种海上油气田开发多能流耦合负荷预测方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)进行电负荷预测：

采用以历史电负荷数据、产液量、含水率、注水量、季节特性为输入的Elman神经网络算法，对油田群整体电负荷进行预测并进行滚动学习训练；

2)进行热负荷预测：

采用以历史热负荷数据、产液量、含水率、产液温度及环境温度为输入的模糊神经网络算法，采用网络分割法，输出隶属度函数类型为trimf，输出类型为线性输出，分别对每个用热单体进行热负荷预测；

3)进行天然气负荷预测：

采用以已预测电负荷、热负荷及发电机和锅炉效率以及环境温度为特征量的多元线性回归算法和Elman神经网络的混合算法。

2.根据权利要求1所述的海上油气田开发多能流耦合负荷预测方法，其特征在于，所述步骤3)包括如下子步骤：

3.1)进行发电机消耗天然气预测：

首先采用完全型二元二次多项式，以环境温度和发电机负荷率作为输入变量，以单位发电量消耗天然气作为输出变量，采用最小二乘法对每台发电机进行拟合并定期进行数据更新；然后采用以已预测电负荷、发电机效率以及环境温度为特征量的多元线性回归算法，对油田发电机消耗天然气进行预测；

3.2)进行锅炉消耗天然气预测：

首先采用完全型二元二次多项式，以环境温度和锅炉负荷率作为输入变量，以单位产热量消耗天然气作为输出变量，采用最小二乘法对每台发电机进行拟合并定期进行数据更新；然后采用以已预测热负荷、燃气透平发电机废热锅炉可利用的热量、锅炉效率以及环境温度为特征量的多元线性回归算法，对锅炉消耗天然气进行预测；

3.3)计算油田自耗天然气：

对步骤3.1)和步骤3.2)的预测结果相加，得到油田总的自耗天然气y₁。

3.根据权利要求2所述的海上油气田开发多能流耦合负荷预测方法，其特征在于，所述步骤3.1)和步骤3.2)中的最小二乘法的拟合公式均为：

y₀＝b₀+b₁x₁+b₂x₂+b₁₂x₁x₂+b₁₁x₁²+b₂₂x₂² (1)

式中，y₀代表输出变量；b₀，b₁，b₂，b₁₂，b₁₁，b₂₂为二元回归模型的回归系数；x₁，x₂为影响输出变量的输入因素。

4.根据权利要求3所述的海上油气田开发多能流耦合负荷预测方法，其特征在于，所述步骤3.2)中还包括以下步骤：

3.2.1)通过公式(2)计算燃气透平发电机废热锅炉可供利用的热量Q_r：

式中：G_r表示烟气的质量流量；t₂，t₁分别表示余热锅炉进出口的烟气温度；C_p表示在t₂和t₁温度范围内，烟气平均温度等压比热，一般在1.0～1.2范围内取值；α表示烟气经烟道旁通挡板泄漏率导致烟气可供利用的热功率系数，一般为0.95～0.98。