【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及压缩机，具体地涉及一种用于预测压缩机性能数据的方法、装置、处理器及压缩机。
技术介绍
1、压缩机可以广泛应用于各种流体(如天然气)的输送工程上，天然气长距离输送工程即“西气东输”，将西部天然气通过管道输送到东部，其核心驱动设备即为大型电驱压缩机组，压缩机性能数据(包括喘振边界和阻塞边界)对于制定天然气管线的调度与压缩机组的智能控制至关重要，压缩机在出厂时通常会给出对应的压缩机性能数据，例如出厂性能曲线，出厂性能曲线适用的工况通常较少，而压缩机的实际工况常在出厂性能曲线给出的工况之外。因此，现有技术通常采用压缩机的出厂性能曲线数据来推测实际工况下的压缩机性能数据，该方式存在一定的误差，且随着压缩机的运行与磨损，误差会逐步变大，即现有技术存在压缩机性能数据预测不准确的问题。
技术实现思路
1、本专利技术实施例的目的是提供一种用于预测压缩机性能数据的方法及装置、用于并联式压缩机组的控制方法及控制装置、处理器、压缩机、并联式压缩机组及存储介质，以解决现有技术存在的压缩机性能数据预测不
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1.一种用于预测压缩机性能数据的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前工况数据和所述目标工况数据确定所述压缩机在所述下一工况的预测转速，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述转速预测模型和/或所述喘振边界预测模型和/或所述阻塞边界预测模型包括以下中的任意一者：长短时记忆神经网络、全连接神经网络以及径向基函数神经网络。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述转速预测模型和/或所述喘振边界预测模型和/或所述阻塞边界预测模型的训练过程包括：
5.一种...
【技术特征摘要】
1.一种用于预测压缩机性能数据的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述当前工况数据和所述目标工况数据确定所述压缩机在所述下一工况的预测转速，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述转速预测模型和/或所述喘振边界预测模型和/或所述阻塞边界预测模型包括以下中的任意一者：长短时记忆神经网络、全连接神经网络以及径向基函数神经网络。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述转速预测模型和/或所述喘振边界预测模型和/或所述阻塞边界预测模型的训练过程包括：
5.一种用于并联式压缩机组的控制方法，其特征在于，所述并联式压缩机组包括多台并联运行的压缩机，所述控制方法包括：
6.根据权利要求5所述的控制方法，其特征在于，所述根据所述当前工况数据、所述筛选后的压缩机开启数量下各所述压缩机在所述下一工况的目标工况数据以及所述筛选后的压缩机开启数量下各所述压缩机在所述下一工况的预测转速，确定所述筛选后的压缩机开启数量下各所述压缩机在所述下一工况的预测功率，包括：
7.根据权利要求6所述的控制方法，其特征在于，所述功率预测模型包括以下中的任意一者：长短时记忆神经...
【专利技术属性】
技术研发人员：王志勇，付远鹏，戴宇阳，刘家乐，霍威宇，王飞，石康兵，周永涛，郑会，张富江，胡海涛，刘磊，陈晓明，魏琦，
申请(专利权)人：国家石油天然气管网集团有限公司，
类型：发明
国别省市：
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