本發(fā)明涉及液化油品管理，尤其涉及一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的液化油品流量管理方法。

背景技術(shù)：

1、隨著工業(yè)和能源行業(yè)的快速發(fā)展，液化油品在運(yùn)輸和存儲(chǔ)中的重要性日益顯著。然而，液化油品流量管理的傳統(tǒng)方法存在諸多問(wèn)題，亟需通過(guò)先進(jìn)技術(shù)加以改進(jìn)。現(xiàn)有技術(shù)中，液化油品流量管理通常依賴(lài)人工監(jiān)測(cè)和常規(guī)的流量計(jì)量設(shè)備，這些方法存在數(shù)據(jù)獲取不及時(shí)、計(jì)量誤差大、人工干預(yù)多以及無(wú)法實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理等缺陷。

2、傳統(tǒng)液化油品流量管理通常依賴(lài)機(jī)械式或簡(jiǎn)單的電子流量計(jì)，這些設(shè)備的數(shù)據(jù)采集頻率低，且大多依賴(lài)人工記錄和手動(dòng)上傳，導(dǎo)致數(shù)據(jù)獲取過(guò)程緩慢，無(wú)法及時(shí)反映流量變化。數(shù)據(jù)獲取不及時(shí)會(huì)導(dǎo)致液化油品流量的實(shí)時(shí)監(jiān)控能力不足，無(wú)法及時(shí)發(fā)現(xiàn)和處理異常情況，從而影響液化油品的安全和高效管理。傳統(tǒng)流量計(jì)受環(huán)境溫度、壓力變化等因素影響較大，容易產(chǎn)生計(jì)量誤差。此外，人工干預(yù)的測(cè)量和記錄方式容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤和數(shù)據(jù)漏報(bào)。計(jì)量誤差大直接影響液化油品的準(zhǔn)確計(jì)量，導(dǎo)致運(yùn)輸和存儲(chǔ)過(guò)程中出現(xiàn)損耗或超量等問(wèn)題，進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)效益和安全性。

3、現(xiàn)有液化油品流量管理系統(tǒng)高度依賴(lài)人工操作，包括數(shù)據(jù)記錄、上傳、分析和異常處理等環(huán)節(jié)。人工操作不僅效率低下，而且容易出現(xiàn)人為錯(cuò)誤。過(guò)多的人工干預(yù)導(dǎo)致管理效率低下，難以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化和智能化管理，增加了運(yùn)營(yíng)成本和管理難度?，F(xiàn)有系統(tǒng)缺乏實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸和處理能力，難以實(shí)現(xiàn)對(duì)流量數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理。一旦發(fā)生異常情況，不能及時(shí)預(yù)警和處理。無(wú)法實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理會(huì)導(dǎo)致液化油品流量管理的被動(dòng)性，無(wú)法及時(shí)響應(yīng)和處理突發(fā)事件，增加了安全隱患和管理風(fēng)險(xiǎn)。

4、傳統(tǒng)方法依賴(lài)有線傳輸，布線復(fù)雜且成本高昂，同時(shí)維護(hù)困難。一旦出現(xiàn)線路故障，數(shù)據(jù)傳輸將中斷，嚴(yán)重影響流量監(jiān)測(cè)的連續(xù)性和可靠性。即使部分系統(tǒng)采用無(wú)線傳輸技術(shù)，但由于傳輸協(xié)議和設(shè)備的限制，數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和實(shí)時(shí)性仍然難以保證。

5、傳統(tǒng)方法缺乏智能分析和處理能力，無(wú)法對(duì)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析和趨勢(shì)預(yù)測(cè)，導(dǎo)致液化油品運(yùn)輸和存儲(chǔ)策略缺乏科學(xué)依據(jù)，資源浪費(fèi)嚴(yán)重。缺乏智能分析的系統(tǒng)無(wú)法提供有效的決策支持，限制了管理效率的提升。傳統(tǒng)流量管理系統(tǒng)各部分功能分散，缺乏系統(tǒng)集成。不同功能模塊之間的協(xié)同工作能力不足，導(dǎo)致信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重，系統(tǒng)整體效率低下。系統(tǒng)集成度低使得管理者難以獲得全面、準(zhǔn)確的流量管理信息，影響決策的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。

6、因此，如何提供一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的液化油品流量管理方法是本領(lǐng)域技術(shù)人員亟需解決的問(wèn)題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明的一個(gè)目的在于提出一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的液化油品流量管理方法，本發(fā)明通過(guò)在液化油品管道關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)安裝高精度流量計(jì)，利用多源域?qū)剐赃w移學(xué)習(xí)算法對(duì)實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行本地實(shí)時(shí)處理和分析，并將處理后的數(shù)據(jù)通過(guò)自適應(yīng)多跳無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)平臺(tái)。通過(guò)時(shí)空自相關(guān)分析存儲(chǔ)和處理流量數(shù)據(jù)，識(shí)別時(shí)空模式和異常變化，并結(jié)合混合事件觸發(fā)預(yù)測(cè)控制算法進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測(cè)控制，最終利用多變量時(shí)序分解和重構(gòu)算法深度分析流量數(shù)據(jù)，并結(jié)合多核學(xué)習(xí)算法優(yōu)化流量預(yù)測(cè)模型，提取關(guān)鍵特征，識(shí)別異常變化，優(yōu)化液化油品的運(yùn)輸和存儲(chǔ)策略。

2、根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的液化油品流量管理方法，包括如下步驟：

3、1、一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的液化油品流量管理方法，其特征在于，包括以下步驟：

4、s1、在液化油品管道的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)安裝高精度流量計(jì)，實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)液化油品的流量數(shù)據(jù)，并收集歷史流量數(shù)據(jù)；

5、s2、利用多源域?qū)剐赃w移學(xué)習(xí)算法對(duì)實(shí)時(shí)流量數(shù)據(jù)和歷史流量數(shù)據(jù)進(jìn)行本地實(shí)時(shí)處理和初步分析；

6、s3、將處理后的數(shù)據(jù)通過(guò)自適應(yīng)多跳無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)平臺(tái)，網(wǎng)絡(luò)能夠根據(jù)實(shí)時(shí)環(huán)境和數(shù)據(jù)流量動(dòng)態(tài)調(diào)整傳輸路徑，并利用搜索算法預(yù)測(cè)最佳傳輸路線；

7、s4、利用時(shí)空自相關(guān)分析對(duì)傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)平臺(tái)的流量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和處理，通過(guò)時(shí)空自相關(guān)分析，結(jié)合歷史流量數(shù)據(jù)識(shí)別流量數(shù)據(jù)中的時(shí)空模式和異常變化；

8、s5、利用混合事件觸發(fā)預(yù)測(cè)控制算法對(duì)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測(cè)控制，結(jié)合事件觸發(fā)機(jī)制在特定事件發(fā)生時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理，并結(jié)合歷史數(shù)據(jù)利用預(yù)測(cè)控制模型對(duì)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和優(yōu)化；

9、s6、利用多變量時(shí)序分解和重構(gòu)算法對(duì)實(shí)時(shí)流量數(shù)據(jù)和歷史流量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，提取流量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征，識(shí)別異常變化，優(yōu)化流量預(yù)測(cè)模型；

10、s7、基于歷史流量數(shù)據(jù)的分析結(jié)果和趨勢(shì)預(yù)測(cè)，采用稀疏表示與字典學(xué)習(xí)優(yōu)化算法，通過(guò)學(xué)習(xí)和分析歷史流量數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵特征和模式，優(yōu)化液化油品的運(yùn)輸和存儲(chǔ)策略，實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)解。

11、可選的，所述s2具體包括：

12、s21、收集多個(gè)源域的數(shù)據(jù)，其中源域數(shù)據(jù)包括實(shí)時(shí)流量數(shù)據(jù)和歷史流量數(shù)據(jù)；

13、s22、對(duì)收集到的源域數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)規(guī)范化和數(shù)據(jù)增強(qiáng)；

14、s23、利用自適應(yīng)加權(quán)機(jī)制動(dòng)態(tài)調(diào)整每個(gè)源域的權(quán)重：

15、；

16、其中，為第個(gè)源域的權(quán)重，為動(dòng)態(tài)調(diào)整參數(shù)，為第個(gè)源域數(shù)據(jù)與目標(biāo)域數(shù)據(jù)之間的對(duì)齊度，為源域的總數(shù)；

17、s24、構(gòu)建對(duì)抗性遷移學(xué)習(xí)模型，包括生成器和判別器，生成器用于將源域數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為目標(biāo)域數(shù)據(jù)的表示，判別器用于區(qū)分源域數(shù)據(jù)和目標(biāo)域數(shù)據(jù)；

18、s25、在對(duì)抗性訓(xùn)練過(guò)程中引入稀疏正則化和多重梯度懲罰項(xiàng)，防止模型過(guò)擬合：

19、；

20、其中，為總損失，為對(duì)抗損失，為第層梯度懲罰系數(shù)，為稀疏正則化系數(shù)，為生成器輸出的稀疏性約束；

21、s26、通過(guò)多層自適應(yīng)對(duì)齊層將源域特征與目標(biāo)域特征對(duì)齊，多層自適應(yīng)對(duì)齊層的參數(shù)根據(jù)目標(biāo)域的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整：

22、；

23、其中，為自適應(yīng)對(duì)齊層在時(shí)間的參數(shù)，為學(xué)習(xí)率，為第個(gè)源域數(shù)據(jù)的對(duì)齊損失函數(shù)；

24、s27、利用混合判別器結(jié)合全局特征和局部特征進(jìn)行判別：

25、；

26、其中，為判別結(jié)果，為激活函數(shù)，和為權(quán)重矩陣，為偏置項(xiàng)；

27、s28、輸出處理后的實(shí)時(shí)流量數(shù)據(jù)和歷史流量數(shù)據(jù)。

28、可選的，所述s3具體包括：

29、s31、將處理后的實(shí)時(shí)流量數(shù)據(jù)和歷史流量數(shù)據(jù)通過(guò)自適應(yīng)多跳無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)平臺(tái)；

30、s32、實(shí)施動(dòng)態(tài)傳輸路徑優(yōu)化算法，根據(jù)實(shí)時(shí)環(huán)境和數(shù)據(jù)流量動(dòng)態(tài)調(diào)整傳輸路徑：

31、；

32、其中，為最優(yōu)傳輸路徑，為路徑上的傳輸能耗，為能耗權(quán)重，為路徑上的信號(hào)強(qiáng)度，為路徑上的傳輸延遲，為延遲權(quán)重，為路徑上的數(shù)據(jù)包丟失率，和分別為路徑上的節(jié)點(diǎn)數(shù)量和傳輸段數(shù)量；

33、s33、利用搜索算法預(yù)測(cè)最佳傳輸路線，搜索算法通過(guò)評(píng)估函數(shù)計(jì)算最優(yōu)路徑：

34、；

35、；

36、其中，為節(jié)點(diǎn)的評(píng)估函數(shù)值，為起點(diǎn)到節(jié)點(diǎn)的實(shí)際代價(jià)，為節(jié)點(diǎn)到終點(diǎn)的預(yù)估代價(jià)，為節(jié)點(diǎn)的傳輸能耗，為傳輸能耗權(quán)重，為節(jié)點(diǎn)的鏈路質(zhì)量，為時(shí)間權(quán)重，為節(jié)點(diǎn)的時(shí)間戳，為成本權(quán)重，為節(jié)點(diǎn)的傳輸成本，和分別為路徑上的節(jié)點(diǎn)數(shù)量；

37、s34、在數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中，監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)的傳輸狀態(tài)，檢測(cè)數(shù)據(jù)包的丟失率和傳輸延遲：

38、；

39、其中，為傳輸效率，為路徑上成功傳輸?shù)臄?shù)據(jù)包數(shù)量，為路徑上的總數(shù)據(jù)包數(shù)量，為路徑上的傳輸延遲時(shí)間，為路徑上的總傳輸時(shí)間；

40、s35、如果檢測(cè)到傳輸效率低于預(yù)設(shè)閾值，動(dòng)態(tài)調(diào)整傳輸路徑，重新計(jì)算最優(yōu)路徑，并重新配置網(wǎng)絡(luò)參數(shù)。

41、可選的，所述s4具體包括：

42、s41、將傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)平臺(tái)的流量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和處理；

43、s42、利用時(shí)空自相關(guān)分析對(duì)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理：

44、；

45、其中，為調(diào)整后的指數(shù)，為樣本數(shù)量，為第個(gè)樣本的觀測(cè)值，為觀測(cè)值的平均值，為第個(gè)樣本與第個(gè)樣本之間的空間權(quán)重，為空間權(quán)重總和，；

46、s43、根據(jù)調(diào)整后的指數(shù)，結(jié)合歷史流量數(shù)據(jù)，識(shí)別流量數(shù)據(jù)中的時(shí)空模式和異常變化：

47、；

48、其中，為模式矩陣，為第個(gè)樣本的時(shí)空特征值，為對(duì)應(yīng)的特征向量，表示特征值分解；

49、s44、根據(jù)模式矩陣的計(jì)算結(jié)果，識(shí)別異常數(shù)據(jù)點(diǎn)；

50、s45、輸出時(shí)空自相關(guān)分析的結(jié)果和異常數(shù)據(jù)識(shí)別結(jié)果。

51、可選的，所述s5具體包括：

52、s51、通過(guò)時(shí)空自相關(guān)分析的結(jié)果和異常數(shù)據(jù)識(shí)別結(jié)果，利用混合事件觸發(fā)預(yù)測(cè)控制算法對(duì)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測(cè)控制；

53、s52、結(jié)合事件觸發(fā)機(jī)制在特定事件發(fā)生時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和處理：

54、；

55、其中，為觸發(fā)事件集，為事件集中的第個(gè)事件，為事件觸發(fā)閾值；

56、s53、利用預(yù)測(cè)控制模型對(duì)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)和優(yōu)化：

57、；

58、其中，為時(shí)間的控制輸入，為預(yù)測(cè)狀態(tài)，為狀態(tài)權(quán)重矩陣，為控制輸入權(quán)重矩陣，為終端狀態(tài)權(quán)重矩陣，為預(yù)測(cè)時(shí)域的長(zhǎng)度；

59、s54、動(dòng)態(tài)更新預(yù)測(cè)控制模型的參數(shù)，根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)調(diào)整模型；

60、s55、輸出實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的流量數(shù)據(jù)和優(yōu)化的控制輸入。

61、可選的，所述s6具體包括：

62、s61、通過(guò)輸出的實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)的流量數(shù)據(jù)和優(yōu)化的控制輸入，利用多變量時(shí)序分解和重構(gòu)算法對(duì)實(shí)時(shí)流量數(shù)據(jù)和歷史流量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析；

63、s62、將流量數(shù)據(jù)分解為多個(gè)時(shí)序成分，對(duì)每個(gè)時(shí)序成分進(jìn)行特征提取，識(shí)別流量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征；

64、s63、將提取的特征輸入到非線性預(yù)測(cè)模型中，優(yōu)化流量預(yù)測(cè)模型；

65、s64、結(jié)合識(shí)別出的時(shí)空模式和異常數(shù)據(jù)點(diǎn)，利用多核學(xué)習(xí)算法優(yōu)化預(yù)測(cè)模型：

66、；

67、其中，為輸出預(yù)測(cè)值，為第個(gè)核函數(shù)，用于度量特征向量和之間的相似度，為第個(gè)核函數(shù)的權(quán)重，為核函數(shù)的數(shù)量；

68、s65、輸出深度分析的結(jié)果，包括識(shí)別出的關(guān)鍵特征、優(yōu)化后的流量預(yù)測(cè)模型、異常變化以及控制建議。

69、可選的，所述s7具體包括：

70、s71、基于歷史流量數(shù)據(jù)的分析結(jié)果和趨勢(shì)預(yù)測(cè)，優(yōu)化液化油品的運(yùn)輸和存儲(chǔ)策略；

71、s72、采用稀疏表示與字典學(xué)習(xí)優(yōu)化算法，通過(guò)學(xué)習(xí)和分析歷史流量數(shù)據(jù)，提取關(guān)鍵特征和模式；

72、s73、通過(guò)最小化重構(gòu)誤差和稀疏性約束，優(yōu)化字典矩陣和稀疏表示系數(shù)矩陣：

73、；

74、其中，為重構(gòu)誤差的范數(shù)，為稀疏性約束的混合范數(shù)，為正則化參數(shù)，為歷史流量數(shù)據(jù)矩陣，為字典矩陣，為稀疏表示系數(shù)矩陣；

75、s74、利用優(yōu)化后的字典矩陣和稀疏表示系數(shù)矩陣，識(shí)別流量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵特征和模式：

76、；

77、其中，為識(shí)別出的特征矩陣，為數(shù)據(jù)點(diǎn)的概率密度函數(shù)，為調(diào)節(jié)參數(shù)，為特征矩陣的混合范數(shù)；

78、s75、根據(jù)識(shí)別出的關(guān)鍵特征和模式，結(jié)合深度分析結(jié)果，優(yōu)化液化油品的運(yùn)輸和存儲(chǔ)管理策略。

79、本發(fā)明的有益效果是：

80、本發(fā)明提供了一種基于物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的液化油品流量管理方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中存在的數(shù)據(jù)獲取不及時(shí)、計(jì)量誤差大、人工干預(yù)多以及無(wú)法實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了對(duì)液化油品流量的高效、精準(zhǔn)和智能化管理。通過(guò)在液化油品管道的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)安裝高精度流量計(jì)，本發(fā)明能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測(cè)流量數(shù)據(jù)，并收集詳細(xì)的歷史流量數(shù)據(jù)。這種高精度流量計(jì)有效克服了環(huán)境因素的影響，保證了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，為后續(xù)數(shù)據(jù)分析提供了可靠的基礎(chǔ)。

81、本發(fā)明利用多源域?qū)剐赃w移學(xué)習(xí)算法對(duì)實(shí)時(shí)和歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行本地實(shí)時(shí)處理和分析，減少了數(shù)據(jù)傳輸過(guò)程中的延遲和誤差，提高了數(shù)據(jù)處理的及時(shí)性和準(zhǔn)確性。處理后的數(shù)據(jù)通過(guò)自適應(yīng)多跳無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)平臺(tái)，自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)根據(jù)實(shí)時(shí)環(huán)境和數(shù)據(jù)流量動(dòng)態(tài)調(diào)整傳輸路徑，并利用搜索算法預(yù)測(cè)最佳傳輸路線，確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和實(shí)時(shí)性。通過(guò)時(shí)空自相關(guān)分析對(duì)傳輸?shù)轿锫?lián)網(wǎng)平臺(tái)的流量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)和處理，識(shí)別流量數(shù)據(jù)中的時(shí)空模式和異常變化。這種分析方法能夠揭示流量變化的內(nèi)在規(guī)律，為進(jìn)一步優(yōu)化管理策略提供了科學(xué)依據(jù)。結(jié)合混合事件觸發(fā)預(yù)測(cè)控制算法進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)測(cè)控制，動(dòng)態(tài)調(diào)整控制策略，提高了流量管理的靈活性和響應(yīng)速度。

82、本發(fā)明利用多變量時(shí)序分解和重構(gòu)算法對(duì)流量數(shù)據(jù)進(jìn)行深度分析，提取關(guān)鍵特征，識(shí)別異常變化，并結(jié)合多核學(xué)習(xí)算法優(yōu)化流量預(yù)測(cè)模型，進(jìn)一步提升液化油品的運(yùn)輸和存儲(chǔ)效率?；跉v史數(shù)據(jù)的分析結(jié)果和趨勢(shì)預(yù)測(cè)，采用稀疏表示與字典學(xué)習(xí)優(yōu)化算法，通過(guò)學(xué)習(xí)流量數(shù)據(jù)的稀疏表示，提取關(guān)鍵特征和模式，優(yōu)化液化油品的運(yùn)輸和存儲(chǔ)策略，實(shí)現(xiàn)全局最優(yōu)解。