【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及燃氣數據處理，尤其涉及基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法。
技術介紹
1、隨著城市化進程的加速和生活水平的提高，燃氣已經成為居民日常生活和工業生產中不可或缺的能源之一，為了確保燃氣供應的穩定和安全，燃氣中臺的數據處理和優化方法顯得尤為重要，通過對燃氣使用數據的采集、分析和預測，可以提高燃氣供應系統的效率，減少資源浪費，并有效預防和處理潛在的安全隱患。
2、現有的saas平臺已提供了包括工程建設管理、客戶服務、計費管理、移動作業、協同辦公、數字對賬等在內的12種核心業務服務。這些服務有效提升了企業的管理效率和業務處理能力，規范了業務流程。然而，盡管取得了一定的成就，現有系統在數據管理和使用方面仍然面臨一些挑戰：
3、現有的燃氣數據處理方法大多依賴于簡單的數據采集和基本的統計分析，缺乏對數據的深度挖掘和智能分析，傳統方法難以實時監控燃氣使用情況，無法及時發現和預測管網中的故障點，此外，用戶行為分析和個性化服務的缺失，使得燃氣供應策略無法有效滿足不同用戶的需求，導致燃氣利用效率低下，安全隱患增加，用戶滿意度較低。
4、本專利技術旨在提供一種基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法，動態調整燃氣供應策略，全面提升燃氣供應系統的安全性、可靠性和效率，滿足用戶的多樣化需求，提高用戶滿意度。
技術實現思路
1、基于上述目的，本專利技術提供了基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法。
2、基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法，包括以下
3、s1，數據采集與預處理：通過傳感器網絡實時采集燃氣使用數據，包括氣壓、流量以及溫度，并對采集到的燃氣使用數據進行預處理；
4、s2，數據分析：對預處理后的燃氣使用數據進行分析，包括趨勢分析、異常檢測以及需求預測；
5、s3，燃氣管網故障預測：對燃氣管網進行故障預測，識別管網中的薄弱環節和潛在故障點，具體包括：
6、s31，特征提取：從燃氣管網數據中提取關鍵特征，包括壓力變化率、流量波動以及溫度梯度；
7、s32，模型構建：基于提取的關鍵特征構建燃氣管網故障預測模型，對燃氣管網進行故障預測；
8、s33，實時預測：將實時燃氣管網數據輸入燃氣管網故障預測模型，進行故障預測，識別管網中的薄弱環節和潛在故障點；
9、s34，結果驗證：通過與實際故障記錄和巡檢結果對比，驗證預測結果的準確性，并對燃氣管網故障預測模型進行持續優化和調整；
10、s4，用戶行為分析：通過大數據分析用戶的燃氣使用行為，提供個性化服務和建議，包括智能用氣建議以及節能方案推送；
11、s5，優化處理：根據燃氣使用數據和用戶行為的分析結果，結合燃氣管網的預測結果，對燃氣供應策略進行優化，包括調整供應壓力以及優化供應路線；
12、s6，實時監控與用戶反饋：建立實時監控機制，監控燃氣使用情況，同時收集用戶反饋信息，根據監控數據以及用戶反饋信息對優化后的燃氣供應策略進行動態調整。
13、可選的，所述s1中的數據采集與預處理包括：
14、s11，數據采集：實時采集燃氣使用數據，具體包括：
15、氣壓數據采集：使用壓力傳感器實時監測管道內的氣壓情況；
16、流量數據采集：使用流量計傳感器測量燃氣的流量；
17、溫度數據采集：使用溫度傳感器監測燃氣的溫度變化；
18、s12，數據預處理：對采集到的燃氣使用數據進行預處理，包括數據清洗以及數據格式轉換。
19、可選的，所述s2中的數據分析包括：
20、s21，趨勢分析：使用線性回歸模型對預處理后的燃氣使用數據進行趨勢分析，表示為：
21、y＝β0+β1x；
22、其中，y為預測的燃氣使用量，x為時間，β0和β1為回歸系數；
23、s22，異常檢測：采用季節性自回歸積分滑動平均模型(sarima)對預處理后的燃氣使用數據進行異常檢測，表示為：
24、
25、其中，yt為當前數據點，μ為常數項，為自回歸系數，θ1為移動平均系數，∈t為誤差項，φ1和θ1為季節性自回歸和移動平均系數，s為季節長度；
26、s23，需求預測：采用灰色預測模型(gm)對預處理后的燃氣使用數據進行需求預測，具體包括：
27、s231，數據累加生成：對原始數據序列x＝{x(1),x(2),...,x(n)}進行一次累加生成，得到新的數據序列x＝{x(1),x(2),...,x(n)}，表示為：
28、
29、s232，建立微分方程：根據累加生成的數據序列建立灰色微分方程，表示為：
30、
31、其中,a和b為待定參數；
32、s233，求解參數：利用最小二乘法求解待定參數a和b，表示為：
33、定義矩陣b和向量y：
34、
35、利用最小二乘法求解待定參數：
36、
37、其中，(btb)1是btb的逆矩陣，bt是矩陣b的轉置；
38、s234，預測值生成：根據求解得到的參數，建立預測模型并求解原始數據的預測值表示為：
39、
40、其中，是累加生成序列在第k+1時刻的預測值，x(1)是累加生成序列在初始時刻的值，e是自然對數的底數，k是時間索引，是原始數據序列在第k+1時刻的預測值，是累加生成序列在第k時刻的預測值。
41、可選的，所述s31中的特征提取包括：
42、s311，壓力變化率：計算壓力隨時間的變化速率，表示為：
43、
44、其中，δp為壓力變化率，p(t)為當前時刻的壓力，p(t-1)為前一時刻的壓力，δt為時間間隔；
45、s312，流量波動：計算流量隨時間的波動幅度，表示為：
46、
47、其中，δf為流量波動，fi為第i個時刻的流量值，為流量的平均值，n為觀測次數；
48、s313，溫度梯度：計算溫度在管網不同位置的變化情況，表示為：
49、
50、其中，為溫度梯度，t(x2)和t(x1)分別為管網位置x2和x1處的溫度，x2-x1為兩個位置之間的距離。
51、可選的，所述s32中的燃氣管網故障預測模型采用圖神經網絡(gnn)模型，所述圖神經網絡(gnn)模型包括：
52、s321，圖表示和特征提取：燃氣管網表示為圖g＝(v,e)，其中節點v代表燃氣設備和傳感器，邊e代表管道連接，從燃氣管網數據中提取關鍵特征，作為節點的屬性，每個節點v的特征向量hv包括壓力變化率δp、流量波動δf和溫度梯度
53、s322，節點特征增強：引入時間特征t和位置特征p作為節點特征的附加維度，表示為：
54、
55、s323，消息傳遞和更新機制本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法，其特征在于，所述S1中的數據采集與預處理包括：
3.根據權利要求1所述的基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法，其特征在于，所述S2中的數據分析包括：
4.根據權利要求1所述的基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法，其特征在于，所述S31中的特征提取包括：
5.根據權利要求4所述的基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法，其特征在于，所述S32中的燃氣管網故障預測模型采用圖神經網絡模型，所述圖神經網絡模型包括：
6.根據權利要求5所述的基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法，其特征在于，所述S33中的實時預測包括：
7.根據權利要求6所述的基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法，其特征在于，所述S34中的結果驗證包括：
8.根據權利要求1所述的基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法，其特征在于，所述S4中的用戶行為分析包括：
9.根據權利要求1所述的基于
10.根據權利要求1所述的基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法，其特征在于，所述S6中的實時監控與用戶反饋包括：
...【技術特征摘要】
1.基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述的基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法，其特征在于，所述s1中的數據采集與預處理包括：
3.根據權利要求1所述的基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法，其特征在于，所述s2中的數據分析包括：
4.根據權利要求1所述的基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法，其特征在于，所述s31中的特征提取包括：
5.根據權利要求4所述的基于數據分析的燃氣中臺數據處理優化方法，其特征在于，所述s32中的燃氣管網故障預測模型采用圖神經網絡模型，所述圖神經網絡模型包括：<...
【專利技術屬性】
技術研發人員：強強，束開，田美玲，廖玉芹，黃翔，饒洋，梁曉，夏原野，
申請(專利權)人：貴州數聯慧云數字科技有限公司，
類型：發明
國別省市：
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