CN108876015A - 物联网环境下基于情景的加油站成品油库存动态监测预警方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于库存监测预警技术领域，提供一种物联网环境下基于情景的加油站成品油库存动态监测预警方法，基于物联网环境下基于情景的加油站成品油库存动态监测预警系统实现预警，其能够综合考虑与库存异常有关的多个动态变化的情景要素，并充分考虑加油站成品油库存情景的当前状态以及未来的消耗趋势，可以在维持较低加油站成品油库存水平的同时，防止断油事件的发生。

Description

物联网环境下基于情景的加油站成品油库存动态监测预警 方法

技术领域

本发明涉及一种物联网环境下基于情景的加油站成品油库存动态监测预警方法，属于库存监测预警技术领域。

背景技术

成品油是一种重要的生产生活资料。如果加油站的成品油库存异常不能被及时预警，将可能导致加油站发生断油事件，甚至造成多个加油站的连锁断油反应，这将严重影响到社会生活、生产秩序。

目前加油站成品油库存异常监测预警一般是调度员根据加油站液位仪库存监控系统现实的加油站成品油库存数据以及人工经验进行的。其他领域的库存监测预警专利一般是事先设定静态或者动态的库存预警阈值，当监测到的库存量或者预测的未来给定时期的库存量低于该阈值时，预警被触发。中华人民共和国知识产权局专利号为CN201710198716.0的“监控系统及监控方法”事先设计预警规则，通过判断监控数据是否满足所设计的预警规则进行预警，并采取与监测到的异常的严重程度相适配的预警方式。中华人民共和国国家知识产权局专利号为CN201710517374.4的“一种检维修预警方法及其预警系统”基于设定的标准要求范围进行预警。中华人民共和国知识产权局专利号为CN201710177774.5的“一种基于电力物资供应全程预警监督系统与方法”事先设置预警阈值，当临近阈值时，主动向客户发出提醒。中华人民共和国知识产权局专利号为CN201220462022.6的“一种化学品供应的监控报警系统”根据历史数据设置化学品动态使用量预警上下限阈值和动态库存量预警阈值，实现当使用量和库存量异常时及时、有效的预警。

目前成品油库存异常监测预警存在以下不足：为防止断油事件的发生，加油站往往设置一个很高的库存水平作为安全库存的预警阈值。然而，全国有近10万座加油站，所有这些加油站加在一起的安全库存总量，其储存成本极高。现有的静态、仅凭经验设定的成品油库存预警阈值方法，与大多数其他领域的库存监测预警一样，只依据实时读取到的库存量的大小去判断库存水平是否异常，没有考虑到与库存消耗速度以及库存补货过程密切相关的情景要素的影响。如，当库存水平较低时，若库存消耗速率极慢，且库存补货车已在路上，剩余的库存足以应付到补货车到达的情景下，即使库存水平达到了预警阈值也不必预警；反过来，有时候库存水平虽然较高，但库存消耗速率极高，若等到阈值到达时再预警，可能补货时间已经来不及了。综上所述，依据提前设置好的安全库存阈值对库存异常进行的静态预警，在很多情景下是不合理的。

本发明综合考虑与库存异常有关的多个动态变化的情景要素，并充分考虑库存情景的当前状态与未来的状态演化，提出了物联网环境下基于情景的加油站成品油库存动态监测预警系统与方法。本发明可以实现库存监测预警的动态性、实时性、科学性、智能性，有效避免断油事件的发生并降低加油站中成品油的库存成本。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于情景的加油站成品油库存动态监测预警的方法，其能够综合考虑与库存异常有关的多个动态变化的情景要素，并充分考虑加油站成品油库存情景的当前状态以及未来的消耗趋势，可以在维持较低加油站成品油库存水平的同时，防止断油事件的发生。

本发明的技术方案：

一种物联网环境下基于情景的加油站成品油库存动态监测预警系统，包括采集模块、设置模块、计算模块1、计算模块2、计算模块3和预警模块；采集模块实时采集与成品油库存异常有关的情景要素的数据，设置模块根据加油站实际规模灵活设置加油站中某油品的加油枪总数量，计算模块1用于判断是否存在成品油库存可能异常时刻点，计算模块2用于实时地判断系统时间是否达到可能异常时刻点，计算模块3获得加油站成品油所有的消耗趋势以及每种趋势发生的可能性大小，预警模块发出预警信息并结合救援紧急度给出不同的预警级别。

一种物联网环境下基于情景的加油站成品油库存动态监测预警方法，步骤如下：

步骤1：采集模块实时采集系统当前时间t_c、加油站成品油库存剩余量S_c、库存补货车由当前位置到达目的加油站的时刻T、加油站成品油库存消耗速率v_tc等与成品油库存异常有关的情景要素的数据。

步骤2：加油站成品油库存可能异常时刻点t_a分析

步骤2.1：成品油库存可能异常时刻点t_a存在性判断

计算当加油站始终保持最大的成品油消耗速率v_max时，加油站成品油库存剩余量S_c维持的时间t_min；判断该时间t_min是否超过库存补货车由当前位置到达目的加油站所用时间T：如果超过，那么加油站的成品油库存在库存补货车到达前满足加油车辆的需求，此时的加油站的剩余库存是绝对安全的，即可能异常时刻点t_a不存在，则停止监测预警的后续步骤；如果没有超过，那么存在可能异常时刻点t_a，则转步骤2.2；

步骤2.2：成品油库存可能异常时刻点t_a到达性判断

利用滚动更新的方法实时判断系统当前时间是否达到成品油库存可能异常时刻点t_a；

成品油库存可能异常时刻点t_a感知的滚动更新方法如下：

(1)计算若以加油站的初始当前成品油库存消耗速率v₀持续消耗下去，加油站的剩余可消耗库存(即加油站初始当前库存S₀-安全库存S_s)维持到的时刻t_k＝t₀+(S₀-S_s)/v₀；其中，t₀为系统的初始当前时刻，t_k即为成品油库存可能异常时刻点t_a；

(2)判断t_k是否超过库存补货车由当前位置到达目的加油站的时刻T，若超过，则更新t_k的值，令t_k＝T；否则，转到步骤(3)；

(3)实时感知加油站当前的油品消耗速率并判断是否超过初始消耗速率v₀，若超过，则更新t₀＝系统当前时间t_c，S₀＝当前剩余库存S_c，重新计算t_k的值；若没有超过，则保持t_k的值不变；

(4)判断系统时间是否达到t_k，如果没有达到该时刻点，则继续滚动感知；如果达到该时刻点，则在该时刻点t_k处要转到步骤3，启动下一步的趋势分析；

步骤3：趋势分析

步骤3.1：加油站成品油消耗情景模式数据库的构建

加油站成品油消耗情景模式数据库用于提供加油站成品油消耗状态情景信息，包含每种情景模式i第h次发生时的开始时间t_ihs、结束时间t_ihe、持续时间t_ihl(t_ihe-t_ihs)，以及每种情景模式下的成品油期望消耗速率

加油站成品油消耗情景模式数据库通过加油站成品油消耗情景监测系统生成，该系统包含的成品油消耗情景监测流程如下：

(1)数据采集：运行加油站成品油消耗情景监测系统，实时采集与加油站成品油消耗程度有关的情景要素的数据，正在被车辆占用的加油机的总数量j以及最长队列上正在排队等待的车辆数l；只有这两种情景要素的取值发生变化时，接下的操作才会被启动，否则继续采集这两种情景要素的数据；

(2)系统参数设定：设定表示排队不严重情况中的最大排队车辆数量的参数k、表示加油车辆零散到达情况中占用加油机的车辆的最大总数量的参数m的值；

(3)加油站成品油消耗情景模式类别的实时判断：将实时采集到的正在被车辆占用的加油机的总数量j以及最长队列上正在排队等待的车辆数l的取值与事先确定好的描述加油站成品油消耗程度的各种情景模式进行比较，判断当前加油站成品油消耗情景模式类别；

(4)加油站成品油消耗情景模式数据库的实时更新：判别当前情景模式类别是否与前一模式类别一致。如果一致，则继续采集数据；如果不一致，则需要将系统当前时间记录为当前模式的开始时间与前一模式的结束时间，并计算前一模式的持续时间，将这些信息记录在加油站成品油消耗情景模式数据库中；

步骤3.1的技术要点在于：通过步骤3.1构建的加油站成品油消耗情景模式数据库，将连续涌入、多源的物联网数据转换成情景模式信息，并且只有与情景模式有关的情景要素发生变化时，数据才会被记录在数据库中。该方式既可以记录与加油站成品油消耗程度有关的有效信息，又不会被庞大凌乱的数据困扰。

步骤3.2：加油站成品油所有可能的消耗趋势及其发生可能性大小的获取。通过与成品油消耗情景模式数据库匹配，可以得到加油站成品油所有可能的消耗趋势以及每种趋势发生的可能性大小，该消耗趋势包含当前加油站成品油消耗情景模式的剩余持续时间、转换下一模式的类别及其持续时间，通过该趋势可以得到在库存补货车到达前，加油站成品油的所有可能的消耗库存量S_t。

步骤3.3：趋势分析结果输出。选择最大的成品油消耗库存量S_tmax所对应的消耗趋势作为趋势分析的结果并将S_tmax的值传递给下一步的预警阶段。

步骤4：预警信息发出

将加油站当前成品油库存剩余量S_c与S_tmax进行比较，若S_tmax高于S_c，那么系统发出预警信息并结合救援紧急度给出不同的预警级别。

本发明的效果与益处是：

一是本发明提出了一种基于情景的加油站成品油库存动态监测预警系统与方法，其充分结合了库存情景发生的历史状况经验、当前情景状态以及未来所有情景状态发生的可能性，预警的效果比现有的更加准确，不仅维持较低的加油站成品油库存水平，而且有效防止断油事件的发生。

二是该库存监测预警系统与方法不只考虑成品油的库存量取值，而是综合考虑与库存情景有关的所有要素实时变化的取值，实时地感知到库存可能异常时刻点，然后在该时刻点进行趋势分析，判断加油站成品油库存可能异常是否会演化成真正的异常。通过这种方式，本发明既可以避免频繁预警，也可以提高在线实时库存预警的效率。

三是本发明可以提供给决策者定量的信息，让决策者了解加油站成品油库存情况；也将决策者的经验知识定性化，使得决策结果的科学性得以提升。

四是本发明可以应用在库存异常影响因素多且实时变化的相关领域的实时动态库存预警。

附图说明

图1是本发明的物联网环境下基于情景的加油站成品油库存动态监测预警流程框图。

图2是本发明的加油站成品油库存动态监测预警系统的结构模式和内部各模块之间的连接传输关系的示意图。

图3是本发明的物联网环境下加油站成品油消耗情景监测流程框图。

图4是加油站成品油消耗情景监测系统的结构模式和内部各模块之间的连接传输关系的示意图。

具体实施方式

以下结合附图和技术方案，进一步说明本发明的具体实施方式。

本发明揭示了一种物联网环境下基于情景的加油站成品油库存动态监测预警系统与方法的工作流程。

如图1所示，本发明的库存动态监测预警系统由采集模块、设置模块、计算模块1、计算模块2、计算模块3和预警模块构成，其中计算模块3与加油站成品油需求监测系统中记录模块产生的加油需求情景模式数据库交互，通过感知到可能异常时刻点并在该点进行成品油消耗趋势分析，实现物联网环境下加油站成品油库存动态监测预警，各模块功能包括：

(1)采集模块，用于采集与成品油库存异常有关的情景要素的数据：系统当前时间数据、加油站成品油库存剩余量数据、库存补货车到达加油站的剩余时间数据、加油站成品油库存消耗速率数据；

(2)设置模块，根据加油站实际规模设置某油品加油枪的最大数量n；

(3)计算模块1，计算当加油站始终保持最大的成品油需求，即n个加油枪同时工作时，加油站的成品油库存可以维持的时间并将该时间与库存补货车到达加油站的剩余时间进行比较，判断是否存在成品油库存可能异常时刻点；

(4)计算模块2，计算当加油站始终保持当前采集到的成品油库存消耗速率时，加油站可用的成品油库存(加油站当前的成品油库存‐加油站安全库存)可以维持的时间并判断系统时间是否达到可能异常时刻点；

(5)计算模块3，通过与加油站成品油消耗情景监测系统中生成的成品油消耗情景模式数据库匹配，获得加油站成品油所有可能的消耗趋势以及每种趋势发生的可能性大小并计算每种趋势下的成品油库存消耗量S_t，将最大的成品油库存消耗量S_tmax的值传输到预警模块；

(6)预警模块，分别接收采集模块所传输的加油站当前成品油库存剩余量S_c以及由计算模块3传输的最大的成品油库存消耗量S_tmax的值，并将这两类数据进行比较。当S_tmax的值大于S_c的值时，该模块结合救援紧急度给出不同的预警级别。

参见图1所示，该流程图展示了物联网环境下基于情景的加油站成品油库存动态监测预警流程，具体实施步骤如下：

步骤1：数据采集

运行加油站成品油监测预警系统，利用该系统的采集模块实时采集系统当前时间t_c、加油站成品油库存剩余量S_c、库存补货车由当前位置到达目的加油站的时刻T、加油站成品油库存消耗速率的值，并将这些情景要素的取值传输到该系统的计算模块1、计算模块2、计算模块3和预警模块。

步骤2：加油站实际规模设置

利用加油站成品油监测预警系统的设置模块设置加油站加油枪的总数量n。

步骤3：加油站成品油库存可能异常时刻点t_a分析

步骤3.1：利用计算模块1判断成品油库存可能异常时刻点t_a是否存在。如果计算模块1的计算结果是可能异常时刻点t_a不存在，则停止监测预警的后续步骤；如果可能异常时刻点t_a存在，则转步骤3.2，进入系统的计算模块2。

步骤3.2：利用计算模块2判断系统当前时间是否达到成品油库存可能异常时刻点t_a。如果没有达到该时刻点，则继续滚动感知；如果达到该时刻点，则在该时刻点进入计算模块3，启动步骤4的趋势分析。

步骤4：趋势分析

步骤4.1：首先，计算模块3要调用加油站成品油消耗情景监测系统中生成的加油站成品油消耗情景模式数据库。

该数据库可以通过加油站成品油消耗情景监测系统生成，该监测系统包含采集模块、设置模块、判别模块、记录模块，其对应的监测流程为：

(1)数据采集。利用加油站成品油消耗情景监测系统中的采集模块实时采集正在被车辆占用的加油机的总数量j以及最长队列上正在排队等待的车辆数l的值。当j、l的取值发生变化时，系统进入设置模块并将采集的j、l的值加载到判别模块；否则，采集模块继续采集j、l的值；

(2)系统参数设定。利用加油站成品油需求监测系统中的设置模块设置参数k、m的具体取值，确定可以描述加油站成品油消耗程度的消耗情景模式；

(3)加油站成品油消耗情景模式类别的实时判断。系统的判别模块将采集模块输入的j、l的取值与事先确定好的消耗情景模式进行比较，得到当前成品油消耗情景模式类别p_c并输出到记录模块；

(4)加油站成品油需求情景模式数据库的实时更新。记录模块首先要判断当前情景模式类别p_c与前一模式类别p_c-1是否一致，只有p_c≠p_c-1时，加油站成品油需求情景模式数据库才会更新：当前模式p_c的开始时间＝前一模式p_c-1的结束时间＝系统的当前时间，前一模式p_c-1的持续时间＝系统的当前时间-前一模式p_c-1的开始时间；

(5)该加油站成品油消耗监测系统一旦运行就不停止，需要持续采集j、l的值，以更新加油站成品油消耗情景模式数据库。

步骤4.2：其次，计算模块3将当前已经发生成品油消耗情景与成品油消耗情景模式数据库匹配，得到加油站成品油所有可能的消耗趋势以及每种趋势发生的可能性大小，并计算每种趋势下的消耗库存量S_t。

步骤4.3：最后，计算模块3将最大的成品油消耗库存量S_tmax的值输出到预警模块，启动步骤5。

步骤5：预警信息发出

预警模块分别接收采集模块所传输的加油站成品油当前库存剩余量S_c以及计算模块3中的最大成品油消耗库存量S_tmax，并将这两类数据进行比较，若S_tmax高于S_c，那么系统发出预警信息并结合救援紧急度给出不同的预警级别。

Claims (1)

1.一种物联网环境下基于情景的加油站成品油库存动态监测预警方法，所用的加油站成品油库存动态监测预警系统包括采集模块、设置模块、计算模块1、计算模块2、计算模块3和预警模块；采集模块实时采集与成品油库存异常有关的情景要素的数据，设置模块根据加油站实际规模灵活设置加油站中某油品的加油枪总数量，计算模块1用于判断是否存在成品油库存可能异常时刻点，计算模块2用于实时地判断系统时间是否达到可能异常时刻点，计算模块3获得加油站成品油所有的消耗趋势以及每种趋势发生的可能性大小，预警模块发出预警信息并结合救援紧急度给出不同的预警级别；

具体步骤如下：

步骤1：采集模块实时采集系统当前时间t_c、加油站成品油库存剩余量S_c、库存补货车由当前位置到达目的加油站的时刻T、加油站成品油库存消耗速率

步骤2：分析加油站成品油库存可能异常时刻点t_a

步骤2.1：判断成品油库存可能异常时刻点t_a的存在性

计算当加油站始终保持最大的成品油消耗速率v_max时，加油站成品油库存剩余量S_c维持的时间t_min；判断t_min是否超过库存补货车由当前位置到达目的加油站所用时间T：如果超过，那么加油站的成品油库存在库存补货车到达前满足加油车辆的需求，此时的加油站的剩余库存是安全的，即成品油库存可能异常时刻点t_a不存在，则停止监测预警的后续步骤；如果没有超过，那么成品油库存可能异常时刻点t_a，则转步骤2.2；

步骤2.2：判断成品油库存可能异常时刻点t_a的到达性

利用滚动更新的方法实时判断系统当前时间是否达到成品油库存可能异常时刻点t_a；

成品油库存可能异常时刻点t_a感知的滚动更新方法，具体如下：

2.2.1 计算若以加油站的初始当前成品油库存消耗速率v₀持续消耗下去，加油站的剩余可消耗库存(即加油站初始当前库存S₀-安全库存S_s)维持到的时刻t_k＝t₀+(S₀-S_s)/v₀；其中，t₀为系统的初始当前时刻，t_k即为成品油库存可能异常时刻点t_a；

2.2.2 判断t_k是否超过库存补货车由当前位置到达目的加油站的时刻T，若超过，则更新t_k的值，令t_k＝T；否则，转到步骤(3)；

(3)实时感知加油站成品油库存消耗速率并判断是否超过初始消耗速率v₀，若超过，则更新t₀＝系统当前时间t_c，S₀＝当前剩余库存S_c，重新计算t_k的值；若没有超过，则保持t_k的值不变；

(4)判断系统时间是否达到t_k，如果没有达到该时刻点，则继续滚动感知；如果达到该时刻点，则在该时刻点t_k处要转到步骤3，启动下一步的趋势分析；

步骤3：趋势分析

步骤3.1：构建加油站成品油消耗情景模式数据库

加油站成品油消耗情景模式数据库用于提供加油站成品油消耗状态情景信息，包含每种情景模式i第h次发生时的开始时间t_ihs、结束时间t_ihe、持续时间t_ihl(t_ihe-t_ihs)以及每种情景模式下的成品油期望消耗速率

加油站成品油消耗情景模式数据库通过加油站成品油消耗情景监测系统生成，该系统包含的成品油消耗情景监测流程如下：

(1)数据采集：运行加油站成品油消耗情景监测系统，实时采集与加油站成品油消耗程度有关的情景要素的数据，正在被车辆占用的加油机的总数量j以及最长队列上正在排队等待的车辆数l；只有这两种情景要素的取值发生变化时，接下的操作才被启动，否则继续采集这两种情景要素的数据；

(2)系统参数设定：设定表示排队不严重情况中的最大排队车辆数量的参数k、表示加油车辆零散到达情况中占用加油机的车辆的最大总数量的参数m的值；

(3)加油站成品油消耗情景模式类别的实时判断：将实时采集到的正在被车辆占用的加油机的总数量j以及最长队列上正在排队等待的车辆数l的取值与事先确定好的描述加油站成品油消耗程度的各种情景模式进行比较，判断当前加油站成品油消耗情景模式类别；

(4)加油站成品油消耗情景模式数据库的实时更新：判别当前情景模式类别是否与前一模式类别一致；如果一致，则继续采集数据；如果不一致，则需要将系统当前时间记录为当前模式的开始时间与前一模式的结束时间，并计算前一模式的持续时间，将这些信息记录在加油站成品油消耗情景模式数据库中；

步骤3.2：加油站成品油所有可能的消耗趋势及其发生可能性大小的获取

通过与成品油消耗情景模式数据库匹配，得到加油站成品油所有可能的消耗趋势以及每种趋势发生的可能性大小，该消耗趋势包含当前加油站成品油消耗情景模式的剩余持续时间、转换下一模式的类别及其持续时间，通过该趋势得到在库存补货车到达前，加油站成品油的所有可能的消耗库存量S_t；

步骤3.3：趋势分析结果输出

选择最大的成品油消耗库存量S_tmax所对应的消耗趋势作为趋势分析的结果并将S_tmax的值传递给下一步的预警阶段；

步骤4：预警信息发出

将加油站当前成品油库存剩余量S_c与S_tmax进行比较，若S_tmax高于S_c，那么系统发出预警信息并结合救援紧急度给出不同的预警级别。