[發明專利]一種基于油高軟測量預測的加油站油罐泄漏檢測預警方法

有效

• 申請號: 202110558561.3
• 申請日: 2021-05-21
• 公開（公告）號: CN113326610B
• 公開（公告）日: 2022-04-19
• 發明（設計）人: 趙春暉;王應龍;常樹超;周君良;范海東
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20
• 代理公司: 杭州求是專利事務所有限公司 33200
• 代理人: 邱啟旺

1.一種基于油高軟測量預測的加油站油罐泄漏檢測預警方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

(1)獲取加油站當前時刻和歷史的運行狀態數據，所述運行狀態數據為正常無泄漏的平穩狀態下的運行數據，其中歷史運行狀態數據包括液位儀系統中的多組油高H、溫度T、讀取時間t和站點交易信息系統中的罐內油量V，當前時刻運行狀態數據包含當前時刻的油高、溫度和罐內油量；具體為：

利用液位儀系統獲取油高H、溫度T、讀取時間t；利用站點交易信息系統獲取提槍時間t_t，掛槍時間t_g，每一次加油的銷售量，即油罐內油量變化量ΔV；

通過站點交易信息系統的提槍時間t_t、掛槍時間t_g與液位儀系統采樣時間的對應情況從液位儀數據中除去加油數據，即提槍時間和掛槍時間之間的數據；剔除卸油操作的數據段即油高明顯增加的數據段；去除異常點；最終得到除去卸油段和加油段后的多段油量守恒數據，即為平穩狀態下的運行數據；

將加油站歷史運行狀態數據中根據油量劃分成多個平穩狀態S₁、S₂…S_l，每個平穩狀態內包括1個或多個時刻的運行狀態數據，每一個平穩狀態之間油量不同，將第一個平穩狀態S₁作為參考起點，給定一個油量為初始值零，則第二個平穩狀態S₂的油量依次類推第k個平穩狀態S_k的油量為其中，m_k表示在平穩狀態S_k下包含的運行狀態數據個數，k＝1，2，…，l；根據平穩狀態編號S和時間順序重新構建特征狀態矩陣，所述特征狀態矩陣包含變量平穩狀態編號S、油高H、溫度T和該平穩狀態下的油量V；

(2)將當前時刻運行狀態數據和一組或多組歷史運行狀態數據輸入至一在考慮油量變化的情況下構建的油高軟測量模型中，對當前時刻的油高進行預測，根據預測的油高與實際測量的誤差判斷油罐是否發生泄漏；

其中，油高軟測量模型具體表示為：

H_a＝f(T_a，H_b，T_b，V_a-V_b)

式中，下標a表示預測時刻的索引，b表示為用于預測的歷史時刻的索引，H_a、T_a、V_a分別為t_a時刻的油高、溫度和油量，H_b、T_b、V_b分別為t_b時刻的油高、溫度、油量；f()為油高軟測量模型，通過利用步驟1獲取的加油站歷史運行狀態數據進行回歸構建獲得，具體為：

取特征狀態矩陣中每個t時刻的油高作為輸出變量構造向量Y_train；針對每個時刻，從特征狀態矩陣其余所有時刻的數據中隨機選擇N_k次分別和t時刻的溫度拼成輸入矩陣X_train；[Y_train，X_train]為最終完整的訓練數據集矩陣；其中，將N_k次預測的均值作為最終油高的預測值，對訓練數據集矩陣進行回歸構建獲得油高軟測量模型。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟(2)中，將當前時刻運行狀態數據和一組或多組歷史運行狀態數據輸入至一在考慮油量變化的情況下構建的油高軟測量模型中，對當前時刻的油高進行預測，具體為：

從特征狀態矩陣中選擇多組連續的歷史運行狀態數據t_p-i，t_p-i-1，...，t_p-j，i＜j，的樣本分別進行j-i+1次預測；t_p表示待預測的當前時刻，t_p-i：t_p-j時刻的數據和t_p時刻的溫度組成輸入矩陣X_test，對t_p時刻的油高進行預測，將j-i+1次預測的均值作為最終油高的預測值。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述步驟(2)中，還包括預警步驟，具體為：基于誤差閾值的儲油罐漏油故障預警：

當預測的油高與實際測量的誤差超過設定的閾值區間則判斷油高數據異常，油罐發生泄漏，立即報告站端采取維修措施；其中，閾值區間為根據模型在訓練數據集上的預測結果和實際油高之間的誤差，對所有絕對誤差取置信度為0.95的置信區間。