摘要
本发明公开了一种油气管网运行状态风险感知预警方法及系统,方法包括:根据油气管网的实时运行数据,对管网运行状态的多维度特征进行融合,生成时空特征矩阵;将时空特征矩阵输入深度高斯过程模型,对管网运行状态中的异常特征进行概率化建模,输出带置信度的风险特征向量;根据风险特征向量,构建三维风险浓度分布场,预测风险浓度分布场的传播路径及扩散趋势;针对预测结果,构建基于生成对抗网络的自适应预警阈值生成模型,生成随管网运行状态变化的多级预警阈值,并根据实时风险特征与预警阈值的对比结果,实现油气管网运行状态的风险感知预警。利用本发明实施例,能够实现动态风险评估和自适应预警,增强管网的安全性以及应急响应能力。
技术关键词
风险
克里金插值算法
生成对抗网络
油气
时空卷积神经网络
管网拓扑结构
序列预测模型
拓扑结构特征
注意力机制
拓扑结构信息
数据
时间卷积网络
特征点
径向基核函数
动态时间规整
时间序列特征
预警方法
非线性
矩阵
置信度阈值
系统为您推荐了相关专利信息
生成对抗神经网络
电网故障检测系统
分析模块
GAN网络模型
告警机制
风险投资项目
技术评估方法
输入输出模块
机器学习模型
数据处理单元
地质灾害风险
模型训练模块
指标
梯度提升模型
算法
防护方法
多维特征向量
摘要
Softmax函数
时间序列数据库