【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專(zhuān)利技術(shù)涉及燃?xì)庀到y(tǒng)管理，尤其涉及基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法。
技術(shù)介紹
1、隨著現(xiàn)代社會(huì)的不斷發(fā)展，燃?xì)庀到y(tǒng)已成為日常生活和工業(yè)生產(chǎn)中的重要組成部分。然而，傳統(tǒng)的燃?xì)庀到y(tǒng)在管理和監(jiān)控方面存在諸多問(wèn)題，主要包括以下幾個(gè)方面：
2、現(xiàn)有的燃?xì)庀到y(tǒng)管理方式多為被動(dòng)響應(yīng)，即在出現(xiàn)問(wèn)題后進(jìn)行處理，缺乏主動(dòng)預(yù)警和智能調(diào)度機(jī)制，特別是在燃?xì)庑孤⒂脷飧叻搴驮O(shè)備故障等緊急情況下，傳統(tǒng)管理方式的反應(yīng)速度和處理能力常常不能滿(mǎn)足實(shí)際需求，存在較大的安全隱患。
3、高壓和低壓燃?xì)庀到y(tǒng)通常獨(dú)立運(yùn)行，缺乏有效的協(xié)同調(diào)度機(jī)制，導(dǎo)致資源利用不均衡、系統(tǒng)效率低下，高壓系統(tǒng)和低壓系統(tǒng)在壓力調(diào)節(jié)、流量控制、安全監(jiān)測(cè)等方面存在顯著差異，傳統(tǒng)的分離管理模式難以實(shí)現(xiàn)整體優(yōu)化和協(xié)同工作。
4、數(shù)據(jù)分析能力不足：傳統(tǒng)燃?xì)庀到y(tǒng)的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)大多以簡(jiǎn)單的報(bào)警和報(bào)表形式呈現(xiàn)，缺乏深入的數(shù)據(jù)分析和挖掘能力，無(wú)法識(shí)別系統(tǒng)運(yùn)行中的深層次問(wèn)題和潛在風(fēng)險(xiǎn)。數(shù)據(jù)分析工具的缺乏，使得管理人員在決策過(guò)程中缺乏科學(xué)依據(jù)，難以進(jìn)行有效的系統(tǒng)優(yōu)化。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、基于上述目的，本專(zhuān)利技術(shù)提供了基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法。
2、基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法，包括以下步驟：
3、s1，通過(guò)燃?xì)庀到y(tǒng)的傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)采集高壓和低壓燃?xì)庀到y(tǒng)各節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)，包括壓力、流量、溫度和氣體成分參數(shù)，并將數(shù)據(jù)上傳至云平臺(tái)，高壓系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集包括高壓管網(wǎng)的壓力、流量、溫度參數(shù)；低壓系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集包括低
4、s2，利用云平臺(tái)的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)功能，對(duì)高壓和低壓燃?xì)庀到y(tǒng)的采集數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)存儲(chǔ)和管理；
5、s3，數(shù)據(jù)融合與分析：通過(guò)云平臺(tái)的智能分析模塊，對(duì)高壓和低壓系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，識(shí)別出關(guān)聯(lián)性和差異性，并生成綜合分析報(bào)告，數(shù)據(jù)融合采用多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，對(duì)不同來(lái)源、不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一處理，確保分析結(jié)果的準(zhǔn)確性；
6、s4，根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，云平臺(tái)自動(dòng)生成針對(duì)高壓和低壓系統(tǒng)的預(yù)警信息，預(yù)警信息包括壓力異常、流量異常、氣體成分異常；
7、s5，協(xié)同調(diào)度與控制：基于預(yù)警信息和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，云平臺(tái)通過(guò)協(xié)同調(diào)度算法，自動(dòng)或人工干預(yù)調(diào)整高壓和低壓系統(tǒng)的運(yùn)行參數(shù)，以確保系統(tǒng)的整體協(xié)調(diào)和優(yōu)化，協(xié)同調(diào)度包括高壓系統(tǒng)與低壓系統(tǒng)之間的壓力調(diào)節(jié)、流量分配。
8、可選的，所述s1具體包括：
9、傳感器布置：在高壓管網(wǎng)以及低壓管網(wǎng)的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)分別安裝壓力傳感器、流量傳感器、溫度傳感器和氣體成分分析儀，分別獲取高壓管網(wǎng)以及低壓管網(wǎng)的壓力數(shù)據(jù)、流量數(shù)據(jù)、溫度數(shù)據(jù)以及氣體成分?jǐn)?shù)據(jù)，氣體成分?jǐn)?shù)據(jù)包括甲烷含量、氫氣含量、二氧化碳含量；
10、數(shù)據(jù)采集單元：各傳感器通過(guò)無(wú)線(xiàn)通信方式連接到數(shù)據(jù)采集單元，數(shù)據(jù)采集單元負(fù)責(zé)實(shí)時(shí)收集來(lái)自各個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，將處理后的數(shù)據(jù)打包并傳輸至云平臺(tái)。
11、可選的，所述s2具體包括：
12、s21，數(shù)據(jù)分區(qū)：將高壓燃?xì)庀到y(tǒng)和低壓燃?xì)庀到y(tǒng)的數(shù)據(jù)分別劃分為不同的存儲(chǔ)分區(qū)，高壓系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分區(qū)存儲(chǔ)高壓管網(wǎng)的壓力、流量、溫度和氣體成分?jǐn)?shù)據(jù)；低壓系統(tǒng)的數(shù)據(jù)分區(qū)存儲(chǔ)低壓管網(wǎng)的壓力、流量、溫度和氣體成分?jǐn)?shù)據(jù)；
13、s22，數(shù)據(jù)標(biāo)簽和元數(shù)據(jù)管理：對(duì)每條數(shù)據(jù)記錄添加標(biāo)簽和元數(shù)據(jù)，以便于分類(lèi)和查詢(xún)，標(biāo)簽包括數(shù)據(jù)類(lèi)型(壓力、流量、溫度、氣體成分)、數(shù)據(jù)來(lái)源(高壓系統(tǒng)或低壓系統(tǒng))、時(shí)間戳、地理位置；
14、s23，分布式存儲(chǔ)架構(gòu)：采用分布式存儲(chǔ)架構(gòu)，將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上，分布式存儲(chǔ)架構(gòu)使用hadoop?hdfs技術(shù)，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式存儲(chǔ)；
15、s24，對(duì)存儲(chǔ)的數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮，同時(shí)，定期對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份，確保數(shù)據(jù)在出現(xiàn)故障時(shí)能夠恢復(fù)；
16、s25，建立數(shù)據(jù)索引，數(shù)據(jù)索引基于數(shù)據(jù)類(lèi)型、數(shù)據(jù)來(lái)源、時(shí)間戳、地理位置字段，實(shí)現(xiàn)快速查詢(xún)和檢索。
17、可選的，所述s3中的數(shù)據(jù)融合與分析具體包括：
18、s31，利用多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)，將高壓和低壓系統(tǒng)的不同類(lèi)型數(shù)據(jù)進(jìn)行融合處理，數(shù)據(jù)融合包括時(shí)間對(duì)齊、空間對(duì)齊和語(yǔ)義對(duì)齊，確保不同數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)可在同一時(shí)間和空間維度上進(jìn)行比較和分析，時(shí)間對(duì)齊確保高壓和低壓系統(tǒng)的數(shù)據(jù)具有一致的時(shí)間戳，空間對(duì)齊確保數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的地理位置一致，語(yǔ)義對(duì)齊確保數(shù)據(jù)的含義一致；
19、s32，關(guān)聯(lián)性分析：通過(guò)智能分析模塊，對(duì)融合后的數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，識(shí)別出高壓和低壓系統(tǒng)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，采用因果分析方法進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，找出影響高壓系統(tǒng)和低壓系統(tǒng)運(yùn)行的關(guān)鍵因素；
20、s33，差異性分析：對(duì)高壓和低壓系統(tǒng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行差異性分析，識(shí)別出系統(tǒng)運(yùn)行中的差異點(diǎn)和異常情況，采用趨勢(shì)分析方法進(jìn)行差異性分析，找出系統(tǒng)運(yùn)行中的不一致和潛在問(wèn)題；
21、s34，綜合分析報(bào)告生成：根據(jù)關(guān)聯(lián)性和差異性分析的結(jié)果，自動(dòng)生成綜合分析報(bào)告，報(bào)告包括分析結(jié)果。
22、可選的，所述因果分析用于判斷一個(gè)時(shí)間序列xt是否有助于預(yù)測(cè)另一個(gè)時(shí)間序列yt，具體包括：
23、設(shè)yt和xt分別是兩個(gè)時(shí)間序列，進(jìn)行以下回歸分析：
24、其中，yt是因變量(例如低壓系統(tǒng)的流量)，xt是自變量(例如高壓系統(tǒng)的壓力)，α0是截距項(xiàng)，αi和βj是回歸系數(shù)，∈t是誤差項(xiàng)，p和q是滯后項(xiàng)的數(shù)量，這個(gè)模型中，因變量yt是由其自身的滯后項(xiàng)yt-i和自變量xt的滯后項(xiàng)xt-j共同解釋的；
25、其中，γ0是截距項(xiàng)，γi是回歸系數(shù)，ηt是誤差項(xiàng)，這個(gè)模型中，因變量yt僅由其自身的滯后項(xiàng)yt-i解釋?zhuān)豢紤]自變量xt的影響；
26、通過(guò)比較包含和不包含xt的兩個(gè)回歸模型的預(yù)測(cè)能力，利用f檢驗(yàn)，計(jì)算f統(tǒng)計(jì)量：其中，rssr是限制模型的殘差平方和，rssu是完整模型的殘差平方和，n是樣本數(shù)量，如果f統(tǒng)計(jì)量的p值小于顯著性水平(如0.05)，則認(rèn)為xt導(dǎo)致yt，即xt提供了關(guān)于yt的未來(lái)值的有用信息，即xt在時(shí)間上先于yt并且可用來(lái)預(yù)測(cè)yt，通過(guò)比較這兩個(gè)模型的預(yù)測(cè)能力(通過(guò)殘差平方和的變化來(lái)衡量)，可以確定自變量xt是否顯著提高了對(duì)因變量yt的預(yù)測(cè)能力，如果包含xt的完整模型顯著優(yōu)于不包含xt的限制模型，則認(rèn)為xt導(dǎo)致yt。
27、可選的，所述趨勢(shì)分析采用加權(quán)移動(dòng)平均法平滑數(shù)據(jù)，識(shí)別數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，設(shè)數(shù)據(jù)序列為dt，加權(quán)移動(dòng)平均值的表示為：
28、其中，是時(shí)間點(diǎn)t的加權(quán)移動(dòng)平均值，wi是權(quán)重，權(quán)重可取為線(xiàn)性遞減：wi＝n-i。
29、可選的，所述s4中的根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，云平臺(tái)自動(dòng)生成針對(duì)高壓和低壓系統(tǒng)的預(yù)警信息具體包括：
30、s41，閾值設(shè)定：根據(jù)歷史數(shù)據(jù)，設(shè)定高壓和低壓系統(tǒng)的各項(xiàng)關(guān)鍵參數(shù)(壓力、流量、氣體成分)的正常范圍和預(yù)警閾值，設(shè)定閾值包括上限和下限，用于判斷系統(tǒng)運(yùn)行是否正常：
31、高壓系統(tǒng)壓力閾值：和
32、低壓系統(tǒng)壓力閾值：和
33、高本文檔來(lái)自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法，其特征在于，所述S1具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法，其特征在于，所述S2具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法，其特征在于，所述S3中的數(shù)據(jù)融合與分析具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法，其特征在于，所述因果分析用于判斷一個(gè)時(shí)間序列Xt是否有助于預(yù)測(cè)另一個(gè)時(shí)間序列Yt，具體包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法，其特征在于，所述趨勢(shì)分析采用加權(quán)移動(dòng)平均法平滑數(shù)據(jù)，識(shí)別數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，設(shè)數(shù)據(jù)序列為Dt，加權(quán)移動(dòng)平均值的表示為：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法，其特征在于，所述S4中的根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果，云平臺(tái)自動(dòng)生成針對(duì)高壓和低壓系統(tǒng)的預(yù)警信息具體包括：
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法，其特征在于，所述S5
9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法，其特征在于，所述模型預(yù)測(cè)控制算法具體包括：
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法，其特征在于，所述協(xié)同調(diào)度與控制還包括調(diào)度結(jié)果反饋，實(shí)時(shí)監(jiān)控調(diào)度結(jié)果，評(píng)估調(diào)度效果，如果出現(xiàn)新的異常或不符合預(yù)期的情況，重新進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化，監(jiān)控調(diào)整后的系統(tǒng)狀態(tài)x(t+1)，評(píng)估是否滿(mǎn)足優(yōu)化目標(biāo)和約束條件，若不滿(mǎn)足，則重新執(zhí)行協(xié)同調(diào)度算法，直至系統(tǒng)狀態(tài)穩(wěn)定。
...【技術(shù)特征摘要】
1.基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法，其特征在于，所述s1具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法，其特征在于，所述s2具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法，其特征在于，所述s3中的數(shù)據(jù)融合與分析具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法，其特征在于，所述因果分析用于判斷一個(gè)時(shí)間序列xt是否有助于預(yù)測(cè)另一個(gè)時(shí)間序列yt，具體包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于云平臺(tái)的燃?xì)庀到y(tǒng)綜合管理方法，其特征在于，所述趨勢(shì)分析采用加權(quán)移動(dòng)平均法平滑數(shù)據(jù)，識(shí)別數(shù)據(jù)變化趨勢(shì)，設(shè)數(shù)據(jù)序列為dt，加權(quán)移動(dòng)平均值的表示...
【專(zhuān)利技術(shù)屬性】
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