一种面向能源大数据的燃气管线区域评级方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及城市燃气能源领域，公开一种面向能源大数据的燃气管线区域评级方法及系统，包括燃气事故监控平台、燃气管网在线评级、燃气管网区域评级、管网压力可视化、事故区域评级、智慧燃气事故调度平台、站点新增、压力阀实时监测、实时事故监控。本专利所述的一种面向能源大数据的燃气管线区域评级方法及系统，属于城市燃气能源监控领域，通过基于时间片、空间、特征学习确定管线区域特征，构建地图站点栅格，确定栅格覆盖区域。使用Spark处理海量管线区域信息、区域事故信息，并将Spark处理好的特征数据存储至Hive，最终使用Spark处理好的特征数据实现燃气管线及燃气管线区域5级评级。本发明专利技术同时提出一种启发式评级方法，提高燃气管线区域评级准确率。燃气管线区域评级准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种面向能源大数据的燃气管线区域评级方法及系统


[0001]本专利技术涉及城市燃气能源领域，尤其涉及到燃气管线评级、燃气管线区域评级、领域栅格优化及系统。

技术介绍

[0002]随着社会经济的快速发展，城市规模不断扩大、功能不断完善，对城市建设的管理水平要求也越来越高。在燃气行业，各地企业都有不同程度的探索和实验；最近两年，物联网、互联网+等一系列的高新技术被引入燃气行业，随即而来的是海量的数据，即大数据。大数据具有“4V”的特点，即多样性（Variety）、大体量（Volume）、速度快（Velocity）和高价值（Value）。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行快速、专业化处理。大数据作为一种战略资源，那么这种战略资源最大的价值在于，通过对大数据的“加工”实现对低密度，高价值数据的“增值”。如今，大数据已成为国家基础性战略资源，大数据正日益对全球生产、流通、分配、消费活动以及经济运行机制、社会生活方式和国家治理能力产生重要影响。近年来，能源行业是我国经济建设和产业结构调整与升级的重点。随着能源供给保障能力不断提升、能源补短板力度持续加大、能源清洁低碳转型深入推进、能源民生保障持续改善，在能源生产、运输、消费和管理的过程中，每天都会产生大量的数据，其中燃气区域评级可视化是城市公共基础设施的重要组成部分，与此同时，随着计算机硬件处理能力的飞速提升以及相关配套软件技术的迭代升级，为智慧燃气的信息化建设提供了稳定、成熟、可靠、强大的技术支持。
[0003]燃气能源产业是我国供给侧改革的重中之重，在能源生产、运输、消费和管理的过程中，每天都会产生海量的数据，这些数据具有体量大、低密度，高价值、数据形式多样化等特点，其中燃气应急处置数据、燃气管网数据是城市公共基础设施的重要组成部分，燃气具有易燃易爆的特性，与城市安全生产、生活密切相关，利用新一代大数据技术对海量燃气应急处置数据、燃气管网数据进行处理、分析，实现与互联网的深度融合，对保障城市能源安全、稳定供应和节能减排具有重要作用。
[0004]现有的大数据处理工具有Hadoop、Spark、Flink、Hive等，Hadoop实质上是一个分布式数据基础设施、Spark是一个专门处理海量分布式数据的计算引擎，并不会去存储分布式数据。实际上Hadoop也内置了分布式计算引擎MapReduce，但是MapReduce包含大量的IO操作，而Spark会在内存中以接近“实时”的效率完成所有的分布式计算。如今，在海量分布式离线计算领域常用Spark作为Hadoop的计算引擎，最大限度地提升离线数据的计算效率。
[0005]多因子优化问题是一种进化多任务范式，可以同时优化多个任务，其特征是在多因子优化问题中存在多个不同的任务，这些任务所处的搜索空间不同。多因子优化充分利用了基于种群搜索的隐含并行性来开发多个不同任务之间的潜在遗传互补性。求解多因子优化问题的目标是利用在求解一个问题时产生的有利信息以求解其他的任务，实现知识在不同任务间的有效迁移，从而实现同时求解不同的任务。
[0006]燃气应急处置作为城市能源公共安全事业的重要组成部分，燃气管网的安全性和
可靠性与城市人民的生活和社会稳定息息相关。通过对上海燃气管线评级，对上海燃气管线区域进行栅格化精准评级，从而为燃气公司的安全调度、事故处理与预防提供重要依据。
[0007]该专利公开了一种面向能源大数据的燃气管线区域评级方法及系统，包括燃气事故监控平台、燃气管线在线评级、燃气管线区域评级、管网压力可视化、事故区域评级、智慧燃气事故调度平台、站点新增、压力阀实时监测、实时事故监控。

技术实现思路

[0008]为了提升城市应急处理能力，本专利针对上海市城市燃气管线及区域进行评级，并通过Spark针对上海市燃气应急处置数据、上海市燃气管线数据、上海市燃气管线区域数据进行数据分析和分布式计算，计算出上海市燃气管线及上海市燃气管线区域特征，最终构建出面向能源大数据的燃气管线区域评级系统，以推动大数据科技与能源经济相融合为目标，有助于挖掘和分析燃气管网数据的潜在价值。发挥数据的基础资源作用和创新引擎作用，促进产业转型升级，提升管理和服务水平，为智慧城市建设、城市公共服务、能源安全保障、精细化管理等提供有力支撑。
[0009]为了实现以上目的，本专利技术采用以下方案：一种面向能源大数据的燃气管线区域评级方法及系统，包括Hive存储系统、Spark大规模数据处理引擎、多因子优化算法、支持向量机评级、web服务器和web监控平台。包括步骤：通过领域处理将整个上海市划分为30万个256m*256m的栅格；通过基于时间、空间、特征确定燃气管线区域特征；使用Spark处理管线区域原始特征并将管线特征映射至对应栅格中；将处理好的特征存储在Hive中；采用多因子算法优化支持向量机参数；通过经过多因子算法优化后的支持向量机进行燃气管线评级及燃气管线区域评级。
[0010]首先，经纬度坐标通过墨卡托转换得到墨卡托平面坐标。由墨卡托坐标得到地图瓦片编号，地图瓦片从墨卡托坐标的原点（0,0）开始一张一张的平铺并对地图进行分片，将某个地址墨卡托坐标映射到地图分块编号使用如下公式，其中，mx、my为墨卡托坐标；floor为向下取整。
[0011][0011]。
[0012]进一步，将整个上海市划分为30万个256m*256m的栅格，如说明书附图图1所示。
[0013]进一步，全上海市的方格数量是500*600=30万，如果需对要全上海市的全部方格进行N邻域计算，十分耗时间，故采用下面这种基于顺序结构的快速邻域计算方法，快速邻域计算的方法，方形邻域定义公式如下所示。
[0014] 。
[0015]其中，A
i,j
是目标点，N(A
i,j
)表示的是目标点，A
i,j
的正方形邻域中所有方格的集合，邻域大小为n，A
i,j
的2
‑
邻域就是下图中的所有方格，包括A
i,j
。如说明书附图图2所示。
[0016]进一步，将每个管线信息划分到每个栅格区域中并将所有管线信息及特征按栅格区域进行存储，方便后期进行燃气管线区域领域处理，提高查询效率。
[0017]进一步，基于时间、空间、特征确定燃气管线区域特征用于对燃气管线及燃气管线区域的评级。根据燃气管线传感器采集的实时数据，将燃气管线数据划分为：材质属性、管线埋深、管道直径、铺设年限、管道运行压力、埋设管线壁厚、土壤腐蚀速率、材质工作安全压力、金属疲劳等。
[0018]进一步，在研究中发现管线的使用寿命与埋设管线壁厚息息相关，埋设管线壁厚特征由以下公式确定，其中，δ为钢管计算壁厚mm；p为设计压力，单位为MPa；D为钢管外直径，单位为mm；σ
s
为钢管的最低屈服强度，单位为MPa；ψ为焊缝系数，取1.0；F为强度设计系数，按地区等级等确定。
[0019]ꢀꢀ
本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.本发明涉及城市燃气能源领域，尤其涉及到燃气管线评级、燃气管线区域评级、领域栅格优化及系；为了实现上述燃气管线评级、燃气管线区域评级、领域栅格优化，开发了一种基于多因子优化的支持向量机算法；算法特征处理流程如下所述：（1）经纬度坐标通过墨卡托转换得到墨卡托平面坐标，由墨卡托坐标得到地图瓦片编号，将某个地址墨卡托坐标映射到地图分块编号使用如下公式，其中，mx、my为墨卡托坐标；floor为向下取整：映射到地图分块编号使用如下公式，其中，mx、my为墨卡托坐标；floor为向下取整：为了加速算法流程，采用N领域的方式来顺序化加速领域计算，方形邻域定义公式如下所示：其中，A
i,j
是目标点，N(A
i,j
)表示的是目标点，A
i,j
的正方形邻域中所有方格的集合，邻域大小为n，A
i,j
的2
‑
邻域就是下图中的所有方格，包括A
i,j
（2）管线埋设管线壁厚特征处理由以下公式确定：其中，δ为钢管计算壁厚mm；p为设计压力，单位为MPa；D为钢管外直径，单位为mm；σ
s
为钢管的最低屈服强度，单位为MPa；ψ为焊缝系数，取1.0；F为强度设计系数，按地区等级等确定；（3）土壤的腐蚀速率特征处理由以下公式确定：其中，CR
B
为土壤的颗粒大小和均匀度；F
CE
为土壤所含水分；F
CP
为管道操作温度；F
SR
为土壤电阻率；F
T
为管线埋线时间；（4）管线公称壁厚和最小壁厚可以由下列公式确定：其中，е为公称壁厚，单位为mm；e
min
为最小壁厚，单位为mm；DN表示公称直径；K表示壁厚等级系数；（5）材质工作安全压力特征由以下公式确定：其中， R
m
为最小抗拉强度；D为平均直径；S...

【专利技术属性】
技术研发人员：张子益，冯翔，
申请(专利权)人：华东理工大学，
类型：发明
国别省市：