一种基于神经网络的配气站运行参数智能控制方法技术

本发明专利技术公开了一种基于神经网络的配气站运行参数智能控制方法，涉及配气站智能控制技术领域，包括控制系统，所述控制系统包括控制器，调节阀，输气管道，压力传感器，包括如下步骤：S01：根据天然气配气站进站压力、下游用户用气量、工艺流程导通相关的阀数据以及调节阀阀位数据建立相应的仿真模型；S02：根据SPS动态模拟数据，将上游进站压力、阀门开度变化作为广义回归神经网络的输入，下游用户用气量作为输出，构建配气站智能分析仿真模型；S03：以阀门组合和进站压力作为工况判断参数与用户用气量作为广义回归神经网络的输入，而阀门的开度作为输出构建天然气配气站的控制模型；S04：对实际值和预测值进行误差分析，验证其模型的准确性，本发明专利技术使配气站的控制精度更高、分输方案更合理，实现配气站安全、稳定、高效的运行。运行。运行。

【技术实现步骤摘要】
一种基于神经网络的配气站运行参数智能控制方法


[0001]本专利技术涉及配气站智能控制
，尤其涉及一种基于神经网络的配气站运行参数智能控制方法。

技术介绍

[0002][0003]输配气站场面临人员众多、位置分散、地形条件复杂、环境恶劣、工艺复杂等问题，采用传统的人工巡防效率低下，成本高昂，且在高温、高压、有毒、高污染的环境下，人员安全也面临较大威胁。传统的监测控制设备(如PLC)价格昂贵、体积巨大、运行成本高并且耗电量大，已成为制约输配气站场降本增效的关键难题。
[0004]传统的控制方法基于模糊控制规则的PID控制方法，通过在线调整三个参数(比例、积分、微分)，提高了系统的响应速度及抗干扰性能；据站场上下游用户的用气规律，合理预测站场出入口压力的变化趋势。问题是尽管模糊PID克服了控制参数不能实时调整的缺点，但被控对象处于经常变化的环境中时，需要经常修改三个参数，当参数变化大时，其控制系统适应性较低；输气管道的输出流量与用户的用气量相关，用气量的波动性和不可预测性使站场出入口压力预测变得困难。
[0005]综上所述，现本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的配气站运行参数智能控制方法，包括控制系统，所述控制系统包括控制器，调节阀，输气管道，压力传感器，其特征在于：包括如下步骤：S01：根据天然气配气站进站压力、下游用户用气量、工艺流程导通相关的阀数据以及调节阀阀位数据建立相应的仿真模型；S02：根据SPS动态模拟数据，将上游进站压力、阀门开度变化作为广义回归神经网络的输入，下游用户用气量作为输出，构建配气站智能分析仿真模型；S03：以阀门组合和进站压力作为工况判断参数与用户用气量作为广义回归神经网络的输入，而阀门的开度作为输出构建天然气配气站的控制模型；S04：对实际值和预测值进行误差分析，验证其模型的准确性。2.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的配气站运行参数智能控制方法，其特征在于，所述步骤S01中，仿真模型计算方法如下：连续性方程：动量方程：能量方程：状态方程：ρ＝ρ(p,T)内能方程：u＝u(p,T)焓方程：h＝h(p,T)。3.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的配气站运行参数智能控制方法，其特征在于，所述步骤S01中，PID控制算法为：在于，所述步骤S01中，PID控制算法为：在于，所述步骤S01中，PID控制算法为：4.根据权利要求1所述的一种基于神经网络的配气站运行参数智能控制方法，其特征
在于，所述步骤S02中，根据天然气分输站实际运行数据，通过SCADA系统以1min的采样间隔，连续采集现场13个孔板流量计以及与工艺流程导通相关的阀数据、调节阀阀位数据，建立动态的工艺流体模型，其特征在于，所述动态工艺流体模型是SPS运用66个...

【专利技术属性】
技术研发人员：梁平，黄辉荣，张瀚月，游书婷，王大庆，王飞，卢万，
申请(专利权)人：重庆科技学院，
类型：发明
国别省市：