Active control of natural gas pipeline system based on Box-Jenkins method
Notice bibliographique
Résumé
As the integrated energy network continues to develop, uncertainties in both the upstream and downstream components of the natural gas system have increased significantly. This has led to higher demands on the intelligence of natural gas pipeline system, which must be capable of independently analyzing market fluctuations and proactively adjusting operational plans. However, the non-convexity and strong nonlinearity of the partial differential equations (PDEs) governing transient natural gas flow pose challenges. Traditional methods are inadequate for meeting the fast control requirements of modern intelligent regulation. This paper proposes an active control method for natural gas pipeline systems (NGPS), including state inversion control and the linear quadratic regulator (LQR) control algorithm, which is established using the Box-Jenkins approach to enable rapid control under transient conditions. Several case studies conducted on a natural gas pipeline system demonstrate the effectiveness of the proposed method. The results show that transient operation schemes for the compressor can be formulated under fluctuating outlet flow conditions, effectively maintaining the delivery pressure close to the contractual pressure. The control error is less than 0.5%, fully meeting the actual field requirements, and compared to constant-pressure delivery, it reduces energy consumption by 8,342 kWh per day. By strictly adhering to the characteristic equations of transient natural gas flow, the proposed method avoids the need to solve large-scale optimization problems. Additionally, it contributes to energy-saving and emission reduction objectives in natural gas pipeline operations, providing technical support for the intelligent regulation of future natural gas pipeline system.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».