城市天然氣商業用戶用氣量指標的研究

天然氣作為清潔能源，將成為城市未來能源的主導”。0。為r保證城市天然氣的安全穩定供應，天然氣供應氽業應準確掌握天然氣用戶的實際用氣量指標，這樣才能在天然氣銷售合同約定的范圍內通過預測、指定、變更等調度手段，與上游天然氣供應企業密切配合、協調動作。本文對北京市天然氣商業用戶的分類及用氣量指標進行研究。

1商業用戶的分類

商業用戶在城市天然氣供應體系巾所占比例與該地區經濟發展趨勢、用氣結構等諸多因素有著密切關系。以北京為例，2005年底商業用戶的用氣量占全市天然氣供應量的15％。商業用戶的類別繁多，規模、檔次參差不齊往往導致各類商業用戶用氣量指標的差別。目前，我們在規劃設計時采用的用氣量指標沒有對商業用戶類別進一步細化，而且已經使用多年，已不太符合當前實際情況。因此，對商業用戶進行科學、合理地分類就變得尤為重要，北京市天然氣商業用戶分類見表1。

表1  北京市天然氣商業用戶分類

2抽樣方法及樣本容量

 

2．1抽樣方法的選擇

根據統計學原理，統計調查分為全面調查與非全面調查。北京市商業用戶數量龐大且種類繁多，且用戶數量在不斷增加。采用全而調查的方法采集和處理數據需要投入大量的人力、物力、財力，是我們現有能力不能達到的。抽樣調查作為非全面調查的一種，存在隨機性，樣本與總體之間的誤差也不可避免。但由于抽樣調查節約費用，時效性強，可以承擔全面調查無法勝任的項目，且有助于提高調查質量。因此，采用抽樣調查，從研究對象的總體中抽取一部分作為樣本，根據對抽取樣本的調查，獲得對總體目標量的了解。常用的基本抽樣方法有簡單隨機抽樣、分層抽樣、整群抽樣、系統抽樣、多階段抽樣等”。，我們采用簡單隨機抽樣方法，即從抽樣框內的若干個抽樣單元中隨機地抽取n個單元作為樣本。在實際工作中，n過大會造成調查工作繁重復雜，n太小又無法保證精度要求。

2．2樣本容量的確定

由于有些用戶的總體數量非常龐大，如普通飯店、小吃店，而有些用戶的總體數量較小，如大學。

I司此，對于不同類別的用戶，采取不同的方法確定樣本容量。

    ①總體數量較大的用戶

    根據抽樣理論，如果只考慮調查精度對樣本容量的要求，則可以按統計意義對樣本容量進行定量

計算。對于總體數量較大的用戶，采用以下方法進行樣本容量的確定：

    P(Iθav一θl≤d)=l-a                             (1)

式中P——總體中具有某種特征的單元占總體的比例

    θav—樣本均值

    θ一總體均值

    d----允許絕對誤差

    a--顯著性水平

    由于對總體未做任何沒定，因此θav的精確分布很難求得，但當樣本容量足夠大時，可以采用正態分布近似，則允許絕對誤差為：

    d==z/V(θav)=zS(θav)                               (2)

式中z——標準正態分布的雙側分位數，若a=0．05，則z==1．96

    V(θav)——樣本均值θav的方差

    s(θav)——樣本均值θav的標準偏差

    當θav為總體估計比例時，θav近似于ɑ，式(1)變為：

    P=1-θav                                          (3)

  若估計總體中具有某種特征的單元占總體的比例P所用的估計量是樣本均值θav時，由于對于簡單隨機樣本，θav是P的無偏估計，則方差V(θav)為：

  V(θav)=Pθ/n*N-n/N-1                                (4)

由式(2)、(4)可得：

d=z√pθ/n*N-n/N-1                                 (5)

整理得：

n= ⁿ⁰/1+n0-1/N                                       (6)

n0=z²pθ/d²

式中nO--系數

N——總體數量

由式(6)可知，當Ⅳ很大時，n接近于n0。說明總體數量很大時，其樣本不一定與之在數值上對應而取很大值。在實際工作中，通常先計算no，如果no／N<O．05時，樣本量就取n0。否則，就采用式(6)進行修正，最終確定樣本容量。當取a=0．1、P=10％、d=15％時，可以得出n0=11。在本次研究中，對于用戶總體數量N>250戶的，no／N=O．044<0．05，樣本容量可取n0；對于，N<250戶的，樣小容量取n。

②總體數量較小的用戶

對于總體數量較小的用戶，如采用較高的置信度(1一a)和精度，無法采用上述方法計算樣本容

量，應采用新的方法計算。由統計學原理有：

 

θ≈θav⁺-tn-1(a)S(θav)= θav_+- t_n-1 (a)*(1/n-1/N)^1/2    (8)

 

由于區間范圍為2t_n-1(a)(1/n-1/N)^1/2s,并一般要求為：

2tn-1(a)(1/n-1/N)^1/2s≤2ε                             (9)

式中t_n-1 (a)--t分布函數，可南f分布表查得

    s——標準偏差，可采用預抽樣或由歷史數據

          取得   

    ε——精度，根據抽樣精度要求確定，一般取

    O．1-5．0

  式(9)可改寫為：

t_n-1(a) (1/n-1/N)^1/2≤ε/s                                (10)

當置信度取95％，即a=O．05，其他參數N=21、ε=2、s=2．3時，設n=5，則查表得t5-1(0．05)=2．131 8。此時，式(10)左側等于0．832 2，右側等于0．869 6，樣本容量n=5成立。

3樣本數據的整理

3．1數據的初步篩選

存數據整理時，通常會遇到一些異常情況，即在一組數據中，發現少數幾個偏差特別大的可疑數據，這往往是由于過失誤差造成的。對可疑數據的取舍應非常慎重，在采集過程中，若發現異常數據，要分析原因，及時糾正錯誤；在分析數據時，若發現異常數據，先找出產生差異的原因，對其進行取舍。經過初步篩選后剩余的用戶認為是止常工作的用戶。

3．2數據的進一步篩選

在分析數據時，有些可疑數據無法弄清其產生的確切原因，則需對其進行統計處理，常用的統計方法有拉依達準則、格拉布斯準則、狄克遜準則等。

①拉依達準則

若可疑數據xp。與試驗數據算術平均值xav。偏差的絕對值ld。l大于3倍或2倍的標準偏差s，則應將xp從該組數據中剔除。選擇2s或3s與屁著性水平“有關，2s相當于顯著性水平a=0．05，3s相當于顯著性水平a=0．01。拉依達準則方法簡單，使用方便，但只適用于數據較多的情況。

②格拉布斯準則

當Idpl大于格拉布斯檢驗臨界值入（a,m)時，就將xp從該組數據中剔除。入（a,m)與試驗次數m及給定的a有關，可由格拉布斯臨界值表查得。

③狄克遜準則

將j個數據按從小到大的順序排列x1,x2,....xj-1.xj，若有可疑數據存在，必然出現在兩端，即x1．或xj檢驗x1或xj時，先計算出檢驗參數f0.當x1，為可疑值時f0的表達式為：

 

   x₂-x₁/x_j-x₁,3≤j≤7

  

f₀={ x₂-x₁/x_j-1-x_1, 8≤j≤12

 

   x₃-x₁/x_j-2-x₁,13≤j

當x_j為可以值時f₀的表達式為：

 

    x_j-x_j-1/x_j-x₁, 3≤j≤7

 

f₀={ x_j-xj-₁/x_j-x_2, 8≤j≤12

 

    x_j-x_j-2/x_j-x₃,13≤j

 

將所求得的f0與狄克遜I臨界值f(a,j)，進行比較。若f0>f(aJ),則應剔除x1。或xjof(a,j)與顯著性水平a及數據數量j有關。

在采用上述3個準則檢驗可疑數據時，剔除1個后，如果還要繼續檢驗，應注意數據總數發生了變化，xav,s,入（a,m）,f0,f(a,j)也隨之發生變化。當數據較多時，采用拉依達準則比較簡單，當數據較少時，不能應用。格拉布斯準則和狄克遜準則適用于數據較少時的檢驗。總體來說，數據越多，可疑數據被錯誤剔除的可能性越小，準確件越高。對樣本中的不同組別的數據，應采用合適的準則進行篩選。對于樣本數量大的用戶類型，先采用拉依達準則對可疑數據進行篩選，如果無法對其進行剔除，再采用格拉布斯準則或狄克遜準則進行篩選。對于樣本數小的用戶類型，則采用格拉布斯準則或狄克遜準則篩選。

4用氣量指標范圍的計算

根據大量通過整理篩選的用戶實際用氣記錄，得到用氣量指標的統計分布，從而推斷關于用氣量指標的統計特征參數，得到用氣量指標的置信區間。一個置信度為1一a的置信區間為[5]：

 

（θav-s/√nt_a/2(n-1), θav+ s/√nt_a/2(n-1)）

 

 

取顯著性水平a=0．05，可求得北京市部分商業用戶的用氣量指標范圍，見表2。

表2北京市部分商業用戶用氣量指標范圍

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

續表2