【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及天然气调度，尤指一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法。
技术介绍
1、在能源领域，天然气因其清洁性、高效性和经济性，已成为全球能源消费的重要组成部分。随着天然气消费的不断增长，对天然气管网的调度和管理提出了更高的要求。传统的天然气管网调度侧重于满足用气需求和保障管网安全运行，而对于节能效率的相对较少。当前，还存在以下问题：对于管网的维护和安全，传统方法通常依赖定期检查和过去事故的经验反馈，这种做法无法实时监测管网状况，可能导致延迟发现问题；现有技术未能充分利用数据分析和机器学习算法来识别节能潜力和优化运营策略，导致能源浪费和较高的运营成本；传统方法缺乏有效的动态风险评估机制和和优化机制，难以及时预测和防范风险事件，影响天然气管网的可靠性和安全性。
技术实现思路
1、为解决上述问题，本专利技术提供一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法。
2、为实现上述目的，本专利技术采用的技术方案是：
3、一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，包括以下步骤：
4、利用传感器网络监测整个管网的状态，采集天然气管网的数据；
5、使用大数据技术和机器学习算法对收集的数据进行分析；
6、基于历史和实时数据，使用预测模型进行动态风险评估，预测并防范风险事件；
7、根据模型预测结果，通过优化算法找出最佳节能方案；
8、部署边缘计算设备，实现近实时的数据处理和决策；
9、建立反馈机制，持续
10、定期生成综合报告，制定长期的能源管理和投资策略提供决策支持。
11、进一步的，所述数据包括管网运行数据和环境数据。
12、进一步的，所述使用大数据技术和机器学习算法对收集的数据进行分析，包括以下步骤：
13、获取收集到的数据，并对数据进行数据清洗、插值以及数据标准化或归一化操作；
14、应用自回归模型进行时间序列分析；
15、利用傅里叶变换提取周期性，使用主成分分析减少数据维度；
16、使用决策树和深度学习算法进行数据分析，并采用贝叶斯算法进行优化，并生成分析结果。
17、更进一步的，所述使用决策树和深度学习算法进行数据分析，并采用贝叶斯算法进行优化，并生成分析结果，包括以下步骤：
18、采用决策树算法对收集到的数据进行初步分类和分析，识别数据中的关键特征和潜在的模式；
19、利用深度学习算法进一步分析这些关键特征和模式，通过多层神经网络来提取复杂的数据关系和深层次的信息；
20、应用贝叶斯算法进行建模和优化，使用先验知识和后验概率改进模型的预测能力；
21、综合运用决策树、深度学习和贝叶斯算法的分析结果，形成一个综合的数据分析模型；
22、通过综合数据分析模型，生成分析结果和建议。
23、进一步的，所述基于历史和实时数据，使用预测模型进行动态风险评估，预测并防范风险事件，包括以下步骤：
24、对数据进行整合和预处理操作；
25、利用数据挖掘技术，从数据中提取关键特征；
26、使用加权移动平均或指数平滑法对关键特征进行动态权重分配；
27、采用自编码器识别数据中的异常模式；
28、使用梯度提升机和神经网络算法对风险因素进行分析；
29、对预测出的风险进行量化，生成预测结果，并根据风险等级分类。
30、更进一步的，所述风险等级依次包括高风险、中等风险和低风险，具体根据风险指标进行分类，所述风险指标包括压力指数、流量指数、温度指数和设备故障指数。
31、进一步的，所述根据模型预测结果，通过优化算法找出最佳节能方案，包括以下步骤：
32、构建能源消耗模型，将天然气管网的能耗数据以及相关运行参数作为输入变量；
33、设计量子优化算法，采用量子比特表示调度方案中的决策变量，利用量子态的叠加和纠缠特性，寻找最优的管网调度策略；
34、实施量子退火或量子近似优化算法，对能源消耗模型和调度策略进行迭代优化，通过量子计算的概率幅度调节，快速逼近全局最优解；
35、结合经典计算机进行结果解析和验证，利用量子-经典混合计算框架，对量子优化算法得出的节能方案进行解码和效能评估；
36、根据量子计算优化结果，动态调整管网运行模式和参数设置，实施节能措施，并通过模拟或实际应用验证节能效果。
37、进一步的，所述边缘计算设备采用基于arm架构的处理器和实时操作系统，并结合数据总线和网络协议。
38、进一步的，所述综合报告包括节能效果、运行稳定性和安全性评估。
39、本专利技术的有益效果在于：
40、本专利技术中通过使用优化算法找出最佳节能方案，该方法能够有效降低天然气输送过程中的能源消耗，减少不必要的能源浪费，提高整体能效。通过使用大数据技术和机器学习算法对天然气管网的运行数据进行深入分析，能够识别出能效提升的潜在机会，通过实施最佳节能方案，减少能源浪费，降低天然气管网的运营成本。利用预测模型进行动态风险评估，能够预测并防范可能的风险事件，如泄露、压力异常等，从而提前采取预防措施，增强天然气管网的系统可靠性和安全性。通过部署边缘计算设备，实现近实时的数据处理和决策，使天然气管网调度更加智能化和自动化，提升调度效率和响应速度。定期生成的综合报告提供了关于天然气管网运行效率、风险管理和节能成效的深入分析，为长期的能源管理和投资策略提供了有力的决策支持，帮助企业优化资源分配和未来规划。通过优化天然气管网的调度和运行，减少能源消耗和减轻环境压力，有助于企业实现其环境保护目标，促进能源的可持续使用。
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1.一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述数据包括管网运行数据和环境数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述使用大数据技术和机器学习算法对收集的数据进行分析，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述使用决策树和深度学习算法进行数据分析，并采用贝叶斯算法进行优化，并生成分析结果，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述基于历史和实时数据，使用预测模型进行动态风险评估，预测并防范风险事件，包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述风险等级依次包括高风险、中等风险和低风险，具体根据风险指标进行分类，所述风险指标包括压力指数、流量指数、温度指数和设备故障指数。
7.根据权利要
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述边缘计算设备采用基于ARM架构的处理器和实时操作系统，并结合数据总线和网络协议。
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述综合报告包括节能效果、运行稳定性和安全性评估。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述数据包括管网运行数据和环境数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述使用大数据技术和机器学习算法对收集的数据进行分析，包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述使用决策树和深度学习算法进行数据分析，并采用贝叶斯算法进行优化，并生成分析结果，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述基于历史和实时数据，使用预测模型进行动态风险评估，预测并防范风险事件...
【专利技术属性】
技术研发人员：潘明，郭子明，孟飞，宗作立，
申请(专利权)人：工数科技广州有限公司，
类型：发明
国别省市：
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