摘要
本发明公开了一种油气管网全局风险态势预测方法、装置、设备和介质。其特征在于,基于预设的采集周期对目标油气管网进行数据采集,确定所述目标油气管网的至少一个运行数据;获取所述运行数据对应的标准运行数据范围,基于所述标准运行数据范围对所述运行数据进行识别,确定所述运行数据的初始检测标识;如果所述运行数据的初始检测标识为问题标识时,则将所述运行数据确定为风险运行数据;根据所述风险运行数据对所述目标油气管网进行风险识别,确定所述目标油气管网的最终风险预测值。提高了风险预测的精准度,从而有效预防管网故障的发生,减少误报和漏报,提高了复杂工况和突发情况的风险预测能力。
技术关键词
风险态势预测方法
历史运行数据
油气
标识
深度神经网络模型
因子
可读存储介质
计算机
预测装置
电子设备
处理器通信
曲线
识别模块
周期
存储器
系统为您推荐了相关专利信息
传感器单元
监控控制系统
智能分析模块
配电柜智能
控制执行模块
设备标识符
核心标识符
历史设备
带标签
训练样本集
棉纺织
深度神经网络模型
BCH纠错码
解码网络
生成水印图像
协方差矩阵
定位方法
多普勒频率估计
接收机
训练神经网络