基于时间序列的海缆状态预测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于基于时间序列的海缆状态预测方法，属于人工智能领域，包含以下步骤：步骤1：建立海缆状态变量预测模型；步骤2：实现海缆状态单变量和多变量综合预测。本发明专利技术根据海缆工作理论分析和相关实验结果，利用海缆状态变量预测模型充分挖掘海缆的历史状态信息，实现了对海缆未来状态的预测，说明了利用人工智能方法进行海缆状态预测的适用性和有效性。和有效性。

【技术实现步骤摘要】
基于时间序列的海缆状态预测方法


[0001]本专利技术涉及一种海上油田的海缆状态预测技术，特别涉及一种海缆状态时间序列预测方法，具体是指如何利用海缆的历史状态数据来预测海缆未来时间的状态参数的方法，属于海缆状态预测


技术介绍

[0002]我国海洋石油工业的高速发展离不开海上平台电力系统的支持。海底电缆作为海洋石油开发工程中不同设备间电力传输的关键媒介，在大型油气田群的开发中为整个油气田发挥了不可缺少的重要作用。因此，时刻监测海缆状态，对可能事故的发生做出预判，不仅关系到海上平台电力系统的稳定运行，更关系到整个油气田开发的有序运行。
[0003]一般情况下，应用海底电缆传输电能比同样长度的架空电缆要昂贵的多，但却比孤立的小型发电站要经济实惠的多。由于海缆铺设在海底，无法像陆地电缆进行常规的巡视检查，无法及时发现海缆出现的问题，作为海上电力平台能量传输的媒介，一旦出现事故，会影响整个海上油田的开发进程，更会造成巨大的损失。海缆运行和海底环境存在众多不确定性，岩石磨损导致绝缘层损坏、持续大电流以及短路故障等导致绝缘材料寿命缩短、潮汐波动和地壳变动等导致海缆移位、海洋微生物附着在海缆表面导致化学腐蚀、人为的锚害和捕鱼等造成海缆损害，这些故障发生的隐蔽性较强，难以及时发现加以维护，所以对海缆状态进行实时监测和预测，在故障发生前做出预判，可以提前采取措施进行维护，不仅可以有效的减少海上平台电力系统维护的成本，更可以保障海洋油田开采的安全生产和有序运行。但是由于人工预测成本高昂，而且对技术人员的技术要求很高，无法做到对海缆状态的准确预测。
[0004]从国内外发展现状来看，部分发达国家对水下电缆的研究已经成熟，针对海缆的研究多集中在海缆状态的监测，要实现海缆状态的实时监测，对硬件设备的要求较高，需要光纤应变主机、光纤测温主机、控制器、监控计算机等设备稳定的运行才能做到实时监测到海缆的状态。在大数据时代，针对海缆状态的监测可以融合机器学习，利用历史数据，充分挖掘其内部规律，对海缆未来状态进行预测，实现提前预警和维护。机器学习中关于预测算法的研究很多，比如回归算法（线性回归，逻辑回归，线性判别算法）、决策树、朴素贝叶斯、K最近邻算法、支持向量机、随机森林和Boosting等多个涉及预测的机器学习算法。但是针对海洋石油开采过程中的海底电缆状态预测的研究较少。[1]寇欣, 尹成群, 吕安强,等. 基于BOTDR监测数据的光纤复合海底电缆状态预测[J]. 电测与仪表, 2015, 52(003):48
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53.使用基于加权最小二乘支持向量机的海缆BOTDR监测数据多步预测模型对海底电缆的状态进行预测。但是只能预测海缆未来6步的状态，由于涉及到多个模型，不可避免的引入了误差。LSTM神经网络是一种特殊的RNN（循环神经网络），可以很好地解决长时依赖问题。

技术实现思路

[0005]为了解决上述存在的问题，本专利技术提出一种基于时间序列的海缆状态预测方法。
基于时间序列建立海缆状态变量预测模型，对海缆的历史状态数据进行处理，学习长的依赖关系，得到海缆状态变量的预测值。该方法将研究对象分为两个维度，首先针对海缆单个变量的状态趋势进行预测，然后针对海缆多变量状态实现海缆状态的综合预测。
[0006]本专利技术所提出的基于时间序列的海缆状态预测方法具体步骤如下：1.基于时间序列的海缆状态预测方法，其特征在于，依次包括以下步骤：（1）建立海缆状态变量预测模型；（2）实现海缆状态预测。
[0007]2.如权利要求1所述基于时间序列的海缆状态预测方法，其特征在于，所述步骤（1）包含如下子步骤：2.1定义海缆状态变量预测模型如下：长短时记忆网络（LSTM）内部具有“门”机制，用来调节信息流，可用来实现时间序列下的海缆状态变量趋势预测。
[0008]定义1：输入门：，其中，表示输入门在时刻输入个变量的值；表示输入门在时刻输入个变量的权重系数；表示输入数据；表示输入门在时刻输入个变量的偏置系数；是激活函数，可以把值压缩到之间；时，表示单变量预测模型，时，表示多变量预测模型。
[0009]定义2：输出门：，其中，表示输出门在时刻输入个变量的值；表示输出门在时刻输入个变量的权重系数；表示输出门在时刻输入个变量的偏置系数。
[0010]定义3：遗忘门：，其中，表示遗忘门在时刻输入个变量的值；表示遗忘门在时刻输入个变量的权重系数；表示遗忘门在时刻输入个变量的偏置系数。
[0011]定义4：隐藏层：，其中，表示隐藏层在时刻输入个变量的值；表示遗忘门在时刻输入个变量的权重系数；表示遗忘门在时刻输入个变量的偏置系数；是激活函数，可以把值压缩在之间。
[0012]定义5：
记忆单元：，其中，表示记忆单元在时刻输入个变量的值；表示隐藏层在时刻输入个变量的值。
[0013]定义6：LSTM输出：其中，表示海缆状态变量预测模型在时刻输入个变量的值。
[0014]2.2设置海缆状态变量预测模型参数：设置神经网络层数为1、隐藏层节点个数为64；设置训练输入步长为4、预测步长为1；采用滚动预测方式预测未来12步，所需预测变量数量为6。
[0015]海缆单变量状态预测模型的神经网络输入输出节点个数都为1；海缆多变量状态预测模型的神经网络输入输出节点个数分别为6和6。
[0016]2.3训练海缆状态变量预测模型：2.3.1数据预处理：根据海缆状态变量预测模型所需的参数要求，对获取的海缆数据进行数据预处理，根据海缆种类、变量种类对数据进行分类和排序；对数据进行去噪，填补缺失值，修改非法值，归一化等处理。
[0017]2.3.2训练模型：将步骤（2.3.1）处理的数据输入到LSTM模型中，重复多轮进行训练，确定学习率，直到模型的损失率最小，然后保存模型。损失函数MSE如下：，其中，表示真实值；表示海缆状态变量预测模型的预测值；表示数据总数。
[0018]3.如权利要求2所述基于时间序列的海缆状态预测方法，其特征在于，所述步骤（2）包含如下子步骤：针对海缆状态的六个变量进行预测，包括电压、电流、功率、光纤温度、缆芯温度、扰动能量。
[0019]3.1海缆单变量状态趋势预测：获取海缆状态变量的4个最新的海缆单变量监测值，输入到海缆单变量状态预测模型，利用滚动预测的方式分别获得6个单变量后面12步的预测值并存入数据库。
[0020]3.2海缆多变量状态趋势综合预测：获取4个最新的海缆6个状态变量的监测值，输入到多变量状态预测模型，利用滚动预测的方式得到海缆6个状态变量后面12步的预测值并存入数据库。设置海缆多变量状态预测函数，利用多变量预测值，获取海缆后面12步的状态预测分数并存入数据库。
[0021]与现有技术相比，本专利技术的有益效果（1）本专利技术能够有效预测海底电缆的未来状态，并且不受硬件设备条件的限制；（2）本专利技术通过建立海缆状态变量预测模型，可以有效利用海缆状态的历史数据，对海缆未来的状态变量进行预测，利用机器学习实现数据处理和状态预测大大降本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于时间序列的海缆状态预测方法，其特征在于，依次包括以下步骤：（1）建立海缆状态变量预测模型；（2）实现海缆状态预测。2.如权利要求1所述基于时间序列的海缆状态预测方法，其特征在于，所述步骤（1）包含如下子步骤：2.1定义海缆状态变量预测模型如下：长短时记忆网络（LSTM）内部具有“门”机制，用来调节信息流，可用来实现时间序列下的海缆状态变量趋势预测;定义1：输入门：，其中，表示输入门在时刻输入个变量的值；表示输入门在时刻输入个变量的权重系数；表示输入数据；表示输入门在时刻输入个变量的偏置系数；是激活函数，可以把值压缩到之间；时，表示单变量预测模型，时，表示多变量预测模型;定义2：输出门：，其中，表示输出门在时刻输入个变量的值；表示输出门在时刻输入个变量的权重系数；表示输出门在时刻输入个变量的偏置系数;定义3：遗忘门：，其中，表示遗忘门在时刻输入个变量的值；表示遗忘门在时刻输入个变量的权重系数；表示遗忘门在时刻输入个变量的偏置系数;定义4：隐藏层：，其中，表示隐藏层在时刻输入个变量的值；表示遗忘门在时刻输入个变量的权重系数；表示遗忘门在时刻输入个变量的偏置系数；是激活函数，可以把值压缩在之间;定义5：记忆单元：，
其中，表示记忆单元在时刻输入个变量的值；表示隐藏层在时刻输入个变量的值;定义6：LSTM输出：其中，表示海缆状态变量预测模型在时刻输入个变量的值;2.2设置海缆状态变量预测模型参数：设置神经网络层数为1、隐藏层节点个数为64；设置训...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪敏，冯婷婷，刘宏伟，林钰，袁海云，宾帆，曾山，
申请(专利权)人：四川铭学智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：