本發(fā)明屬于管道流量檢測相關(guān)，尤其涉及基于雙維度特征的輸氫管網(wǎng)流量異常檢測方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、本部分的陳述僅僅是提供了與本發(fā)明相關(guān)的背景技術(shù)信息，不必然構(gòu)成在先技術(shù)。

2、輸氫管網(wǎng)作為氫能產(chǎn)業(yè)鏈中的關(guān)鍵一環(huán)，承擔(dān)著將氫氣從生產(chǎn)地輸送到消費(fèi)地的重要任務(wù)。隨著全球?qū)η鍧嵞茉葱枨蟮娜找嬖鲩L，輸氫管網(wǎng)的建設(shè)和優(yōu)化成為氫能發(fā)展的重要組成部分。確保輸氫管網(wǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行對于降低能源成本、提高能源利用效率具有重要意義。

3、在輸氫管網(wǎng)的流量監(jiān)控與異常檢測領(lǐng)域，傳統(tǒng)技術(shù)往往采取獨(dú)立分析各個傳感器數(shù)據(jù)的方法，未能充分利用傳感器之間的相互關(guān)系。這種獨(dú)立分析策略在面對單一傳感器故障時，可能會引起誤報(bào)，從而增加了運(yùn)維成本和人工審核的負(fù)擔(dān)。此外，現(xiàn)有技術(shù)在處理具有強(qiáng)相關(guān)性的多傳感器數(shù)據(jù)時，往往缺乏足夠的靈活性和準(zhǔn)確性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為克服上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，本發(fā)明提供了一種基于雙維度特征的輸氫管網(wǎng)流量異常檢測方法及系統(tǒng)，本發(fā)明方法能夠有效識別工業(yè)輸氫管網(wǎng)中的異常流量數(shù)據(jù)，提高工業(yè)安全管理水平。

2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的第一個方面提供基于雙維度特征的輸氫管網(wǎng)流量異常檢測方法，包括：

3、獲取待檢測的輸氫管網(wǎng)氫氣流量數(shù)據(jù)；

4、在訓(xùn)練好的異常檢測網(wǎng)絡(luò)模型中，對獲取的待檢測的輸氫管網(wǎng)氫氣流量數(shù)據(jù)，在時間維度和通道維度進(jìn)行自適應(yīng)切片，得到大小一致的數(shù)據(jù)切片；

5、利用時間特征提取器提取不同數(shù)據(jù)切片在時間切片方向的時間特征，利用空間特征提取器對所提取的時間特征在維度切片方向提取通道特征，并利用主干特征提取器提取所述通道特征的主干特征；

6、利用由多組不同特征尺度隱藏層構(gòu)成的重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，對所提取的主干特征學(xué)習(xí)不同尺度下的潛在表示，得到多視野下的重構(gòu)輸出；

7、對所得到的多視野下的重構(gòu)輸出進(jìn)行異常評分，得到異常檢測結(jié)果。

8、本發(fā)明的第二個方面提供基于雙維度特征的輸氫管網(wǎng)流量異常檢測系統(tǒng)，包括：

9、獲取單元，用于獲取待檢測的輸氫管網(wǎng)氫氣流量數(shù)據(jù)；

10、切片單元，用于在訓(xùn)練好的異常檢測網(wǎng)絡(luò)模型中，對獲取的待檢測的輸氫管網(wǎng)氫氣流量數(shù)據(jù)，在時間維度和通道維度進(jìn)行自適應(yīng)切片，得到大小一致的數(shù)據(jù)切片；

11、提取單元，用于利用時間特征提取器提取不同數(shù)據(jù)切片在時間切片方向的時間特征，利用空間特征提取器對所提取的時間特征在維度切片方向提取通道特征，并利用主干特征提取器提取所述通道特征的主干特征；

12、重構(gòu)單元，用于利用由多組不同特征尺度隱藏層構(gòu)成的重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，對所提取的主干特征學(xué)習(xí)不同尺度下的潛在表示，得到多視野下的重構(gòu)輸出；

13、異常檢測單元，用于對所得到的多視野下的重構(gòu)輸出進(jìn)行異常評分，得到異常檢測結(jié)果。

14、本發(fā)明的第三個方面提供一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括：處理器、存儲器和總線，所述存儲器存儲有所述處理器可執(zhí)行的機(jī)器可讀指令，當(dāng)計(jì)算機(jī)設(shè)備運(yùn)行時，所述處理器與所述存儲器之間通過總線通信，所述機(jī)器可讀指令被所述處理器執(zhí)行時執(zhí)行基于雙維度特征的輸氫管網(wǎng)流量異常檢測方法。

15、本發(fā)明的第四個方面提供一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)上存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器運(yùn)行時執(zhí)行基于雙維度特征的輸氫管網(wǎng)流量異常檢測方法。

16、以上一個或多個技術(shù)方案存在以下有益效果：

17、在本發(fā)明中，通過在時間維度和通道維度進(jìn)行自適應(yīng)切片，得到大小一致的數(shù)據(jù)切片；利用時間特征提取器、空間特征提取器和主干特征提取器捕獲切片內(nèi)部及切片之間的特征關(guān)聯(lián)；利用由多組不同特征尺度隱藏層構(gòu)成的重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多視野下的重構(gòu)，對重構(gòu)結(jié)果進(jìn)行異常評分，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的異常檢測；本發(fā)明方法能夠有效識別工業(yè)輸氫管網(wǎng)中的異常流量數(shù)據(jù)，提高工業(yè)安全管理水平。

18、本發(fā)明附加方面的優(yōu)點(diǎn)將在下面的描述中部分給出，部分將從下面的描述中變得明顯，或通過本發(fā)明的實(shí)踐了解到。

技術(shù)特征：

1.基于雙維度特征的輸氫管網(wǎng)流量異常檢測方法，其特征在于，包括：

2.如權(quán)利要求1所述的基于雙維度特征的輸氫管網(wǎng)流量異常檢測方法，其特征在于，在所述異常檢測網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練中，記錄當(dāng)前訓(xùn)練輪次的總損失，若當(dāng)前訓(xùn)練輪次的總損失大于前一輪訓(xùn)練輪次的總損失，則減小切片大小；若當(dāng)前訓(xùn)練輪次的總損失小于前一輪訓(xùn)練輪次的總損失，則增大切片大小。

3.如權(quán)利要求1所述的基于雙維度特征的輸氫管網(wǎng)流量異常檢測方法，其特征在于，對獲取的待檢測的輸氫管網(wǎng)氫氣流量數(shù)據(jù)，在時間維度和通道維度進(jìn)行自適應(yīng)切片，得到大小一致的數(shù)據(jù)切片；具體為：

4.如權(quán)利要求3所述的基于雙維度特征的輸氫管網(wǎng)流量異常檢測方法，其特征在于，通過模式擴(kuò)展方法以擴(kuò)展待檢測的輸氫管網(wǎng)氫氣流量數(shù)據(jù)通道維度大小，具體為：

5.如權(quán)利要求3所述的基于雙維度特征的輸氫管網(wǎng)流量異常檢測方法，其特征在于，所述相似度聚合方法具體為：

6.如權(quán)利要求1所述的基于雙維度特征的輸氫管網(wǎng)流量異常檢測方法，其特征在于，利用時間特征提取器提取不同數(shù)據(jù)切片在時間切片方向的時間特征，利用空間特征提取器對所提取的時間特征在維度切片方向提取通道特征，并利用主干特征提取器提取所述通道特征的主干特征，具體為：

7.如權(quán)利要求1所述的基于雙維度特征的輸氫管網(wǎng)流量異常檢測方法，其特征在于，利用由多組不同特征尺度隱藏層構(gòu)成的重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)，對所提取的主干特征學(xué)習(xí)不同尺度下的潛在表示，得到多視野下的重構(gòu)輸出，具體為：

8.基于雙維度特征的輸氫管網(wǎng)流量異常檢測系統(tǒng)，其特征在于，包括：

9.一種計(jì)算機(jī)設(shè)備，其特征在于，包括：處理器、存儲器和總線，所述存儲器存儲有所述處理器可執(zhí)行的機(jī)器可讀指令，當(dāng)計(jì)算機(jī)設(shè)備運(yùn)行時，所述處理器與所述存儲器之間通過總線通信，所述機(jī)器可讀指令被所述處理器執(zhí)行時執(zhí)行如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的基于雙維度特征的輸氫管網(wǎng)流量異常檢測方法。

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲介質(zhì)上存儲有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器運(yùn)行時執(zhí)行如權(quán)利要求1至7任一項(xiàng)所述的基于雙維度特征的輸氫管網(wǎng)流量異常檢測方法。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明提出了基于雙維度特征的輸氫管網(wǎng)流量異常檢測方法及系統(tǒng)，通過在時間維度和通道維度進(jìn)行自適應(yīng)切片，得到大小一致的數(shù)據(jù)切片；利用時間特征提取器、空間特征提取器和主干特征提取器捕獲切片內(nèi)部及切片之間的特征關(guān)聯(lián)；利用由多組不同特征尺度隱藏層構(gòu)成的重構(gòu)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多視野下的重構(gòu)，對重構(gòu)結(jié)果進(jìn)行異常評分，以實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的異常檢測；本發(fā)明方法能夠有效識別工業(yè)輸氫管網(wǎng)中的異常流量數(shù)據(jù)，提高工業(yè)安全管理水平。

技術(shù)研發(fā)人員：韓德隆,周鳴樂,李剛,李佳宸,萬金,李敏,王興利
受保護(hù)的技術(shù)使用者：山東省計(jì)算中心（國家超級計(jì)算濟(jì)南中心）
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19