一种空压机母管压力预测方法、装置、电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开一种空压机母管压力预测方法、装置、电子设备，涉及工业控制技术领域，包括以下步骤：获取空压机历史数据并预处理，得到建模数据；根据空压机母管压力的预测需求初始化CNN网络和BiLSTM网络构建时空信息模型；利用初始化之后的CNN网络提取所述空压机历史数据的特征数据，获取所述空压机历史数据每个特征的空间信息；将提取的空间数据送入带有注意力机制的BiLSTM网络训练，构建形成CNN

【技术实现步骤摘要】
一种空压机母管压力预测方法、装置、电子设备


[0001]本专利技术涉及工业控制
，具体涉及空压机母管压力预测方法。

技术介绍

[0002]空压机是一种工业动力设备，在气体使用方的不同生产用气需求下，需要启动空压站中的一个或多个空压机，以满足用气需求。现场用气量不稳定，气压波动大，空压机的频繁加载也会造成母管压力的起伏。为了保证母管压力高于最低要求压力，下限压力设置一般都会考虑安全余量，波动越大，安全余量越高，母管平均压力越高，空压站能耗浪费就越严重。
[0003]目前解决的主要方法是采用空压站联控，通过协同各设备启停和加卸载来提升设备加载率，降低管网平均压力，从而达到节能的效果。基本原理是：实时监测母管压力，并设置母管压力的上限值和下限值，当母管压力低于下限值时，控制某一台设备启动加载，当母管压力高于上限值时，控制某一台设备卸载停机。该联控方法存在一个问题，即控制存在滞后性，因为空压机存在一个加载延迟和停机延时。因此对母管压力进行准确预测是一个待解决的问题。
[0004]母管压力预测在具体实施上充满诸多问题。例如：现有数据本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种空压机母管压力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取空压机历史数据并预处理，得到建模数据；根据空压机母管压力的预测需求初始化CNN网络和BiLSTM网络构建时空信息模型；利用初始化之后的CNN网络提取所述空压机历史数据的特征数据，获取所述空压机历史数据每个特征的空间信息；将提取的空间数据送入带有注意力机制的BiLSTM网络训练，构建形成CNN
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BiLSTM空压机母管压力预测模型；通过测试集评估和优化所述CNN
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BiLSTM空压机母管压力预测模型，通过优化后的CNN
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BiLSTM空压机母管压力预测模型完成实时空压机母管压力预测。2.根据权利要求1所述的空压机母管压力预测方法，其中，所述空压机历史数据包括：收集空压机的历史数据，包括每个空压机入口温度、空压机入口压力、空压机进水压力、空压机回水压力、空压机进水温度、空压机回水温度、空压机出口流速、空压机瞬时流量、空压机出口温度、空压机电流、空压机电压和空压机功率。3.根据权利要求1所述的空压机母管压力预测方法，其中，所述根据空压机母管压力的预测需求初始化CNN网络和BiLSTM网络构建时空信息模型的方法，包括：初始化CNN网络的参数包括卷积层、池化层和卷积激活函数；初始化BiLSTM网络的参数包括隐含层、隐含层神经元、输入层、输出层、激活函数、优化器和学习率因子；设置Dropout层。4.根据权利要求1所述的空压机母管压力预测方法，其中，利用初始化之后的CNN网络提取所述空压机历史数据的特征数据，获取所述空压机历史数据每个特征的空间信息的方法，包括：CNN网络通过卷积层对空压机测试集数据进行卷积计算后，使用设定的激活函数提取输入数据的局部特征信息，池化层对卷积层进行采样从而减少网络计算量以及参数个数，通过的数据输入Dropout层，Dropout层输出特征序列作为BiLSTM网络的输入数据。5.根据权利要求1所述的空压机母管压力预测方法，其中，所述带有注意力机制的BiLSTM网络的构建方法包括：构建前向网络层，以及后向网络层，将前向网络层和后向网络层结果堆叠的综合输出；综合输出数据输出至Attention机制层，对BiLSTM隐藏层所提取到的时间信息通过加权的方式进行重要程度的区分。6.根据权利要求1所述的空压机母管压力预测方法，其中，将预测的空压机母管压力与实际值进行对比，评估和优化模型，包括指标：或或
其中Y
i
是实际采集的空压机母管压力数据，是通过预...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴平，史乃进，沈天昱，王雪梅，叶和军，王捷，李春军，
申请(专利权)人：杭州哲达科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：