一种基于人工智能的LNG接收站管网压力调度方法技术

本发明专利技术涉及管网压力调度技术领域，尤指一种基于人工智能的LNG接收站管网压力调度方法。首先，利用大数据框架收集并预处理用户用气量、用电量以及接收站管网参数等数据。随后，采用时间序列算法，如自回归移动平均模型，分析并预测不同时间维度下的能源需求趋势，包括季节性和周期性变化。基于预测结果，通过均化算法生成日内需求变化的均化曲线，实现对日需求量的等比分配。构建的循环神经网络模型，考虑了高压泵切换、台数等关键管网参数，通过交叉验证方法优化模型性能，确保调度决策的准确性。最终，模型输出时段级需求量分配方案，为LNG接收站提供精确的管网压力调度参数。实现提高LNG接收站的运营效率、调度准确性和安全性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及管网压力调度，尤指一种基于人工智能的lng接收站管网压力调度方法。

技术介绍

1、在当前能源市场和环保要求下，液化天然气(lng)接收站的运营效率和环境影响成为了行业关注的焦点。lng接收站作为连接天然气生产和消费的关键环节，其管网压力调度对于保障能源供应的稳定性、调整能源消费结构以及降低运营成本具有重要意义。

2、然而，传统的管网压力调度依赖于人工经验判断进行调度，难以准确应对需求的快速变化，导致能源浪费和供应不稳定等问题。尽管lng接收站及其供应网络中存在大量的数据，但传统方法未能充分利用这些数据进行深入分析和发现其依赖关系，再由于调度精度不高，常常导致供应过剩或不足，进而引发能源浪费或需求未被满足的情况。此外，不精确的调度还可能导致运营成本上升，包括因调度不当而增加的额外能源采购成本、调峰成本以及因应急措施产生的成本。同时，面对突发事件(如极端天气、设备故障等)时，往往难以做出快速有效的调度响应。缺乏动态调整和优化调度方案的能力，使得lng接收站在应对突发事件时的韧性不足。

技术实现思路<本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于人工智能的LNG接收站管网压力调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的LNG接收站管网压力调度方法，其特征在于，所述通过大数据框架获取用量数据包括将数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据归一化。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的LNG接收站管网压力调度方法，其特征在于，所述通过时间序列算法预测不同周期的用电用气需求量的趋势包括：基于自回归移动平均算法确定用电用气需求量的趋势、季节性模式和周期性变化。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的LNG接收站管网压力调度方法，其特征在于，所...

【技术特征摘要】

1.一种基于人工智能的lng接收站管网压力调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的lng接收站管网压力调度方法，其特征在于，所述通过大数据框架获取用量数据包括将数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换和数据归一化。

3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的lng接收站管网压力调度方法，其特征在于，所述通过时间序列算法预测不同周期的用电用气需求量的趋势包括：基于自回归移动平均算法确定用电用气需求量的趋势、季节性模式和周期性变化。

4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的lng接收站管网压力调度方法，其特征在于，所述基于均化算法对若干个时段变化曲线进行均化包括：使用移动平均和加权平均对短期波动和噪声进行平滑。

5.根据...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘明，郭子明，孟飞，姚富燊，
申请(专利权)人：工数科技广州有限公司，
类型：发明
国别省市：