本發(fā)明涉及天然氣生產(chǎn)經(jīng)營管理領(lǐng)域和新一代信息，尤其涉及一種天然氣生產(chǎn)經(jīng)營策略推薦方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、在天然氣生產(chǎn)經(jīng)營過程中，傳統(tǒng)的決策方法往往依賴于經(jīng)驗和靜態(tài)數(shù)據(jù)，難以有效應(yīng)對生產(chǎn)設(shè)備的實時狀態(tài)變化、市場價格的波動以及天氣等外部因素的影響。這種基于靜態(tài)和離線數(shù)據(jù)的決策方式存在諸多弊端，如決策滯后、資源利用率低、對市場變化的響應(yīng)能力不足等，容易導致生產(chǎn)效率的下降和經(jīng)濟效益的損失。

2、隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及和大數(shù)據(jù)分析方法的成熟，越來越多的實時數(shù)據(jù)可以被采集和利用，如生產(chǎn)設(shè)備的傳感器數(shù)據(jù)、市場交易平臺的價格波動數(shù)據(jù)以及氣象服務(wù)的天氣預報數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)為天然氣生產(chǎn)經(jīng)營的優(yōu)化提供了新的契機。然而，由于這些數(shù)據(jù)的多源性、實時性和復雜性，如何將其有效整合并轉(zhuǎn)化為具體的生產(chǎn)經(jīng)營策略，仍然是一個亟待解決的技術(shù)難題。

3、現(xiàn)有的技術(shù)方案在數(shù)據(jù)的實時處理和多源數(shù)據(jù)的融合方面存在不足，通常僅能處理單一類型的數(shù)據(jù)或依賴于事后分析，難以形成統(tǒng)一的、動態(tài)優(yōu)化的生產(chǎn)經(jīng)營策略。此外，缺乏有效的反饋機制和自適應(yīng)調(diào)整功能，導致系統(tǒng)在面對市場劇烈波動或極端天氣等突發(fā)情況時，無法及時調(diào)整和優(yōu)化策略，影響了生產(chǎn)的連續(xù)性和經(jīng)濟效益。因此，開發(fā)一種能夠整合多源數(shù)據(jù)、實時生成并優(yōu)化生產(chǎn)經(jīng)營策略的系統(tǒng)，對于提升天然氣生產(chǎn)經(jīng)營的效率和市場響應(yīng)能力具有重要的意義。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供一種天然氣生產(chǎn)經(jīng)營策略推薦方法及系統(tǒng)，以解決如何整合天然氣生產(chǎn)設(shè)備的實時數(shù)據(jù)、市場價格波動信息和天氣預測數(shù)據(jù)，生成優(yōu)化的生產(chǎn)經(jīng)營策略，從而提高天然氣生產(chǎn)的效率和市場響應(yīng)能力的問題。

2、為了解決上述問題，本發(fā)明提供了天然氣生產(chǎn)經(jīng)營策略推薦方法及系統(tǒng)，包括：

3、實時采集并預處理來自天然氣生產(chǎn)設(shè)備、市場價格波動信息和天氣數(shù)據(jù)的多維數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清洗、降噪和特征提取；

4、基于所述數(shù)據(jù)進行流計算分析，并生成用于模型訓練的組合特征向量；

5、利用在線學習算法對模型進行增量訓練和自適應(yīng)調(diào)整，生成優(yōu)化的生產(chǎn)經(jīng)營策略；

6、通過閉環(huán)反饋機制實時監(jiān)控策略執(zhí)行效果，并根據(jù)反饋對模型進行重新訓練和調(diào)整，持續(xù)優(yōu)化生產(chǎn)經(jīng)營策略。

7、進一步地，所述方法還包括：

8、實時采集來自天然氣生產(chǎn)設(shè)備的傳感器數(shù)據(jù)，包括壓力、溫度、流量等；

9、采集市場價格波動信息和天氣數(shù)據(jù)，并將所述數(shù)據(jù)進行預處理和時間同步。

10、進一步地，所述方法中的預處理，還包括：數(shù)據(jù)清洗，去除異常值和缺失值，并通過濾波算法對傳感器數(shù)據(jù)進行降噪處理。

11、進一步地，所述方法還包括：利用流計算框架對預處理數(shù)據(jù)進行實時聚合，并提取關(guān)鍵特征；對多源數(shù)據(jù)進行復雜事件處理，識別影響生產(chǎn)經(jīng)營的異常事件。

12、進一步地，所述方法還包括通過滑動窗口技術(shù)，對不同時間窗口內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)進行分析，生成用于后續(xù)模型的特征序列。

13、進一步地，所述方法還包括：基于預處理后的多維數(shù)據(jù)對模型進行增量訓練，通過雅可比矩陣分析輸入特征對模型輸出的敏感性，并調(diào)整模型參數(shù)。

14、進一步地，所述模型訓練過程中使用黑塞矩陣調(diào)整模型參數(shù)更新步長，以提高模型收斂速度。

15、進一步地，所述方法還包括：生成基于實時數(shù)據(jù)的生產(chǎn)經(jīng)營策略，包括產(chǎn)量調(diào)節(jié)策略、設(shè)備維護計劃和市場交易策略。

16、進一步地，所述產(chǎn)量調(diào)節(jié)策略根據(jù)實時壓力和流量數(shù)據(jù)的變化生成，用于優(yōu)化天然氣產(chǎn)量。

17、進一步地，所述設(shè)備維護計劃根據(jù)溫度和壓力數(shù)據(jù)的異常波動，生成設(shè)備維護或調(diào)整建議。

18、本發(fā)明的關(guān)鍵創(chuàng)新點包括：

19、（1）多維數(shù)據(jù)的實時采集與智能調(diào)度：系統(tǒng)能夠?qū)崟r采集和處理來自生產(chǎn)設(shè)備、市場和天氣的多維數(shù)據(jù)，確保數(shù)據(jù)的及時性和準確性。

20、（2）自適應(yīng)模型的實時調(diào)整：系統(tǒng)使用在線學習算法，根據(jù)實時數(shù)據(jù)變化對模型進行增量訓練和自適應(yīng)調(diào)整，確保模型的準確性和魯棒性。

21、（3）閉環(huán)反饋機制：系統(tǒng)通過閉環(huán)反饋機制對策略執(zhí)行效果進行監(jiān)控和調(diào)整，持續(xù)優(yōu)化生產(chǎn)經(jīng)營策略，提高系統(tǒng)的自適應(yīng)能力和決策精度。

22、以下為其主要的有益效果：

23、（1）提高策略生成的準確性和及時性：通過實時采集和處理來自生產(chǎn)設(shè)備、市場和天氣的多源數(shù)據(jù)，本發(fā)明能夠迅速響應(yīng)數(shù)據(jù)的變化，生成更加精準的生產(chǎn)經(jīng)營策略，避免了傳統(tǒng)方法中因數(shù)據(jù)滯后導致的決策失誤。

24、（2）增強系統(tǒng)的自適應(yīng)能力：本發(fā)明引入了自適應(yīng)調(diào)整機制，能夠根據(jù)實時反饋自動調(diào)整模型參數(shù)和策略生成規(guī)則，從而在面對市場劇烈波動或極端天氣等突發(fā)情況時，仍能保持策略的有效性和經(jīng)濟效益。

25、（3）提高資源利用率和生產(chǎn)效率：通過優(yōu)化產(chǎn)量調(diào)節(jié)、設(shè)備維護和市場交易等多個環(huán)節(jié)，本發(fā)明能夠最大化資源利用率，減少不必要的能耗和生產(chǎn)成本，提升整體的生產(chǎn)效率和市場競爭力。

26、（4）提供閉環(huán)優(yōu)化機制：本發(fā)明中的閉環(huán)反饋管理機制，通過實時監(jiān)控策略執(zhí)行效果，自動進行模型的再訓練和策略調(diào)整，確保生產(chǎn)經(jīng)營策略的持續(xù)優(yōu)化，適應(yīng)動態(tài)變化的環(huán)境，進一步提高了系統(tǒng)的整體效能。

技術(shù)特征：

1.一種天然氣生產(chǎn)經(jīng)營策略推薦方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的天然氣生產(chǎn)經(jīng)營策略推薦方法，其特征在于，步驟s100包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的天然氣生產(chǎn)經(jīng)營策略推薦方法，其特征在于，所述s120中的預處理包括數(shù)據(jù)清洗，去除異常值和缺失值，并通過濾波算法對傳感器數(shù)據(jù)進行降噪處理。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的天然氣生產(chǎn)經(jīng)營策略推薦方法，其特征在于，步驟s200包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的天然氣生產(chǎn)經(jīng)營策略推薦方法，其特征在于，所述s220通過滑動窗口技術(shù)，對不同時間窗口內(nèi)的傳感器數(shù)據(jù)和市場數(shù)據(jù)進行分析，生成用于后續(xù)模型的特征序列。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的天然氣生產(chǎn)經(jīng)營策略推薦方法，其特征在于，步驟s300包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的天然氣生產(chǎn)經(jīng)營策略推薦方法，其特征在于，所述模型訓練過程中使用黑塞矩陣調(diào)整模型參數(shù)更新步長，以提高模型收斂速度。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的天然氣生產(chǎn)經(jīng)營策略推薦方法，其特征在于，步驟s400包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的天然氣生產(chǎn)經(jīng)營策略推薦方法，其特征在于，所述產(chǎn)量調(diào)節(jié)策略根據(jù)實時壓力和流量數(shù)據(jù)的變化生成，用于優(yōu)化天然氣產(chǎn)量。

10.根據(jù)權(quán)利要求8所述的天然氣生產(chǎn)經(jīng)營策略推薦方法，其特征在于，所述設(shè)備維護計劃根據(jù)溫度和壓力數(shù)據(jù)的異常波動，生成設(shè)備維護或調(diào)整建議。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及天然氣生產(chǎn)領(lǐng)域和新一代信息技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種天然氣生產(chǎn)經(jīng)營策略推薦方法及系統(tǒng)。該方法通過實時采集和預處理天然氣生產(chǎn)設(shè)備、市場價格波動及天氣數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清洗、降噪和特征提取，生成用于模型訓練的特征向量。系統(tǒng)采用在線學習算法對模型進行增量訓練和自適應(yīng)調(diào)整，生成優(yōu)化的生產(chǎn)經(jīng)營策略，并通過閉環(huán)反饋機制實時監(jiān)控策略執(zhí)行效果，基于反饋對模型進行調(diào)整，確保策略的持續(xù)優(yōu)化。該發(fā)明有效提升了天然氣生產(chǎn)效率和市場響應(yīng)能力。

技術(shù)研發(fā)人員：金彪,張文,吳海,陶青福,楊東
受保護的技術(shù)使用者：安徽省天然氣開發(fā)股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19