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即：

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通過求解上述矩陣方程的解，從而計算出ARIMA模型中的未知參數。

具體建模過程的思路：通過當前年度的前2年～3年歷史數據，隨著時間的更替，歷史數據不斷循環更新。根據每年中相應日相應時讓點的流量數據和壓力數據(2011年11月20日9點30分的瞬時流量數據／壓力數據、2012年11月20日9點30分的瞬時流量數據／壓力數據、2013年11月20日9點30分的瞬時流量數據／壓力數據，通過同一時間點的3個歷史數據，預測2014年11月20日9點30分的瞬時流量數據／壓力數據)，以5min作為時間差，預測下一個時間點的瞬時流量／壓力(2014年11月20日9點35分的瞬時流量／壓力)，循環執行上述過程，一次性預測出5日～7日的下游需求預測數據，用于后續的優化調度和控制。

黑箱建模中不同模型的補償思路如圖4所示：通過‘周’模型計算下一周的周預測累積流量；通過‘天’模型計算下一周內每天的預測累積流量，并以天預測累積流量為基礎計算出7天的累積流量；通過兩個7日的預測累積流量，使用加權的方式計算出最終的周預測累積流量，同時結合每日的日累計流量的比例關系，計算出最終日累計流量數據；循環執行上述過程，直至最后生成一周內以‘分’為周期的過程參數預測數據，用于后于的優化調度和控制。

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通過調整調壓站出口壓力的設置值，調整調壓站所能供給的天然氣流量，但最終調度目的為：減少對調壓站上游管網負荷的沖擊，保證調壓站下游管網壓力的平穩，并保證足夠的天然氣供應量。

如圖5所示：通過天然氣用氣流量模型，預測下游用戶一天內天然氣用量的流量-時間分布數據，判斷出用氣高峰時段和低谷時段，同時結合實際運行過程參數數據，計算出相應不同時段的運行壓力數據，在此基礎上調度人員根據經驗做出調整確認后，下載到本地控制器中執行具體的控制。

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在用氣高峰時段，且上游管網供氣充足時：結合模型預測數據和調壓箱實際出口壓力數據，執行調壓運行控制策略，計算出最終調壓站出口壓力設定值隨時間的變化曲線，在保證下游管網壓力穩定的同時，保證天然氣的供應量。

在用氣高峰時段，且上游管網供氣不足時：結合模型預測數據和調壓箱實際出口壓力數據，執行限流運行控制策略，計算出最終調壓站出口壓力設定值隨時間的變化曲線，使得實際運行調壓箱的瞬時流量不超過限流設定值，實現限流保供的目的，并保證調壓箱上下游管網的運行壓力平穩。

在用氣低谷時段，結合調壓箱實際出口壓力數據，周期性調整調壓器出口壓力的設定值，在保證下游管網壓力平穩的同時，保證運行流量計的計量準確性。

由于燃氣行業涉及民生問題，因此，對天然氣調壓系統運行的‘安’、‘穩’、‘長’、‘滿’、‘優’等指標提出更高的要求，并且著重于關注‘安’、‘穩’、‘長’的指標要求。因此，在凋壓站／調壓箱控制過程中，對運行過程中調壓站的出口壓力關注更多，其下游用戶的流量需求通過壓力和流量間的耦合關系來保證。

在本論文中，下游用戶用氣規律的建模在實際控制中，用來判斷用氣高峰時段和用氣低谷時段，后續的控制過程需要和實際調壓箱的出口壓力數據相互配合來完成整個控制作用。但是隨著城市化智能管網系統的建設，各底層調壓站／調壓箱的用氣規律建模的作用將會越來越大，不僅可以為管理層提供運營決策的基礎數據支持，同時在管網運行調度過程起著越來越重要的作用，如：區域調壓箱運行站點的決策，調壓箱運行數量的決策，及各調壓箱運行負荷分配的估計等。

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1李雅蘭，劉燕.天然氣負荷指標及用氣規律的研究[J].城市燃氣，2007；(2)：15-22

2嚴銘卿.燃氣負荷中長期預測的方法[J].城市燃氣，2009；(10)：13-17

3嚴銘卿，廉樂明.燃氣負荷及研究進展[J].煤氣與熱力，2002；(6)：490-493

4霍小亮.微流遙調技術在城市燃氣調壓站中的應用[J].城市燃氣，2013；(9)：17-20