CN114707764A - 一种基于物联网的lng采购预测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于物联网的LNG采购预测方法及系统，该方法包括如下步骤：通过LNG数据获取单元获取消费者仓储余量、仓储使用消耗速率以及供应商数据；通过LNG数据传输单元将LNG数据获取单元所获取的数据上传至LNG数据分析单元；LNG数据分析单元通过物联网和大数据处理技术，构建LNG大数据分析平台，为运营商服务单元提供LNG采购预测、LNG交易数据支持；运营商服务单元分别对消费者仓储及供应商储备站采购计划进行预测，并调度运输车辆进行LNG资源运输和交易；运营商用户单元实时监控整个LNG采购过程。本发明可为运营商提供LNG能源的最佳采购方案，保证了LNG能源采购计划预测的准确性，有效解决了断供的业务风险。
Description
技术领域
本发明涉及物联网技术领域，尤其涉及一种基于物联网的LNG采购预测方法及系统。
背景技术
天然气是指蕴藏在地层内的可燃性气体，主要是低分子烷烃的混合物，可分为干气天然气和湿天然气两种，干气成分主要是甲烷，湿天然气除含大量甲烷外，还含有较多的乙烷、丙烷和丁烷等。但是，仍然有大量的远郊区县、山区、农村等经济欠发达地区、管道辐射不足的区域内，无法使用优势明显、安全、洁净的天然气来进行生活、工作。然而，远郊区县、山区、农村燃气市场是城镇燃气的潜在市场，这些地区的能源供应作为国家整个能源系统不可分割的组成部分，其供应与消费必然影响到中国能源的供求形势。目前城市建设的重点逐步从市区向远郊区县、山区、农村战略转移，需要建立高效、安全、经济的能源供应体系。国家还出台了一系列与天然气行业相关的政策，主要目的在于提倡各企业建立天然气多元化的供应体系，支持天然气行业改革创新和高质量发展。如：通过优化规划建设布局、建立健全运营模式、深化体利机制改革、加大政策支持力度等措施，加快天然气储备基础设建设，进一步提升天然气储备能力。发挥LNG储罐宜储宜运、调运灵活的特点，推进LNG罐箱多式联运试点示范，多措并举提高储气能力。推动储气设施经营企业完善内部管理机制，进行模式创新和产品创新。打通天然气利用“最后一公里”。开展天然气下乡试点。探索互联网+、能源智能微网等新模式，实现多能协同供应和能源综合梯级利用。在管网未覆盖区域开展以 LNG 为气源的分布式能源应用试点等。
液化天然气(Liquefied Natural Gas，简称LNG)，主要成分是甲烷，被公认是地球上最干净的化石能源。无色、无味、无毒且无腐蚀性，其体积约为同量气态天然气体积的1/625，液化天然气的质量仅为同体积水的45%左右。LNG（液化天然气）的出现，实现了天然气能源结构的重大改变。使天然气的应用场景，不再依托于管道、管输，而转换为可以依托天然气储运装备构建的应用场景，满足更多种用户的需求。
管道天然气是最适合于用气量大、人口分布集中的地区。但近年来管道敷设成本逐年升高、投资加大、运行成本高，管输能力达到上限。LNG具有安全性高、适用范围广、经济性强、便利性好的特点，在不适合敷设管道的地区，可以优先考虑采用LNG供气。而随着LNG能源市场的快速发展，相应的问题也日益凸显：由于LNG能源的采购预测准确性较低，常常会导致断供的业务风险，同时，由于采购预测不准，还容易造成LNG能源调度混乱，增加运营成本。
发明内容
本发明的目的之一是提供一种基于物联网的LNG采购预测方法，解决由于LNG能源的采购预测准确性较低，导致的LNG能源断供、调度混乱业务风险的技术问题。
本发明的第一个目的是采用以下技术方案（手段）实现的：基于物联网的LNG采购预测方法，包括如下步骤：
通过LNG数据获取单元获取消费者仓储余量、仓储使用消耗速率以及供应商数据；
通过LNG数据传输单元将LNG数据获取单元所获取的数据上传至LNG数据分析单元；
LNG数据分析单元通过物联网和大数据处理技术，构建LNG大数据分析平台，为运营商服务单元提供LNG采购预测、LNG交易数据支持；
运营商服务单元分别对消费者仓储及供应商储备站采购计划进行预测，并调度运输车辆进行LNG资源运输和交易；
运营商用户单元实时监控整个LNG采购过程。
具体的，所述LNG数据获取单元通过在消费者仓储端安装监测设备，实现对消费者仓储端信息的实时采集；所述LNG数据获取单元通过供应商LNG采购管理系统中获取供应商数据，所述供应商数据包括储备站仓储余量和使用消耗速率、LNG采购周期和LNG采购价格。
具体的，所述LNG数据传输单元通过4G/5G或VDSL传输数据。
具体的，所述LNG大数据分析平台为Storm平台、Spark平台或Flink平台中的一个。
具体的，所述LNG大数据分析平台的构建方法包括如下步骤：
a.将LNG数据获取单元所获取消费者仓储端数据采用CIM进行物联数据融合；
b.将LNG数据获取单元所获取的运营商数据采用元数据映射技术，进行数据融合；
c.建立消费者仓储端数据与运营商数据之间的并联关系，以此为依据，建立数据融合策略；
d.将建立好的数据融合策略下发到数据总线出口，对接入的数据总线的数据进行融合处理，为运营商服务单元提供LNG采购预测和LNG交易数据支持。
具体的，所述运营商服务单元分别对消费者仓储及供应商储备站采购计划进行预测的方法包括如下步骤：
结合运营商数据和消费者仓储端数据，并根据历史采购数据，计算最小采购价格；
获取各个最小采购价格对应的供应商组合，并模拟运输车辆调度；
基于最小采购价格和模拟运输车辆调度预测出LNG采购方案。
具体的，所述运输车辆与运营商服务单元建立区块链支付网络，实现整个交易过程中计量、结算、支付环节的智能化。
本发明的第二个发明目的是提供一种基于物联网的LNG采购预测系统，解决由于LNG能源的采购预测准确性较低，导致的LNG能源断供、调度混乱业务风险的问题。
本发明的第二个发明目的是采用以下技术手段实现的：一种基于物联网的LNG采购预测系统，包括LNG数据获取单元、LNG数据传输单元、LNG数据分析单元、运营商服务单元和运营商用户单元，所述LNG数据获取单元实时采集消费者仓储端信息和供应商数据，并通过LNG数据传输单元上传至LNG数据分析单元，所述LNG数据分析单元通过物联网和大数据处理技术，构建LNG大数据分析平台，为运营商服务单元提供LNG采购预测、LNG交易数据支持，所述运营商服务单元分别对消费者仓储及供应商储备站采购计划进行预测，并调度运输车辆进行LNG资源运输和交易，运营商通过运营商用户单元实时监控整个LNG采购过程。
本发明的有益效果在于：通过物联网和大数据处理技术，构建LNG大数据分析平台为LNG能源采购预测提供数据支持，可为运营商提供LNG能源的最佳采购方案，保证了LNG能源采购计划预测的准确性，有效解决了断供的业务风险，同时，可避免LNG能源调度的混乱，极大程度上减少了运营成本。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明流程图；
图2为本发明系统框图；
图3为本发明系统结构示意图。
具体实施方式
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。
下面结合附图，对本发明的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
实施例1：
参阅图1-3，一种基于物联网的LNG采购预测方法，包括如下步骤：
通过LNG数据获取单元获取消费者仓储余量、仓储使用消耗速率以及供应商数据；
通过LNG数据传输单元将LNG数据获取单元所获取的数据上传至LNG数据分析单元；
LNG数据分析单元通过物联网和大数据处理技术，构建LNG大数据分析平台，为运营商服务单元提供LNG采购预测、LNG交易数据支持；
运营商服务单元分别对消费者仓储及供应商储备站采购计划进行预测，并调度运输车辆进行LNG资源运输和交易；
运营商用户单元实时监控整个LNG采购过程。
进一步的，所述LNG数据获取单元通过在消费者仓储端安装监测设备，所述消费者仓储端为LNG储罐端，所述监测设备包括多种传感器和定位设备，所述传感器至少包括液位传感器、温度传感器和压力传感器等，所述定位设备采用GPS或北斗定位，所述实现对消费者仓储端信息的实时采集；所述LNG数据获取单元通过供应商LNG采购管理系统中获取供应商数据，所述供应商数据包括储备站仓储余量和使用消耗速率、LNG采购周期和LNG采购价格。
进一步的，所述LNG数据传输单元通过4G/5G或VDSL传输数据，甚/超高速数字用户线路（VDSL，Very-high-bit-rate Digital Subscriber loop）是一种新兴的传输技术，它是由ADSL （非对称数字用户线路）作为基础不断改进而来的，在速度上要远超于ADSL。VDSL和以太网宽带接入相结合后，让宽带客户体验到了速度快的宽带接入方式。VDSL是由ADSL升级而来的一种新的宽带接入方式。它在传输速度上要比ADSL 快很多，它的上传和下载速度是极快的，但缺陷就是只能作用于短距离传输数据时使用。由于 VDSL 传输速度快，它可以很快的进行浏览网页、下载影音视频等。而且它的安装价格实惠，成本较低，其次，在VDSL和以太网相结合后，逐步形成了一种全新的技术，真正满足了宽带用户极速上网的需求。
进一步的，所述LNG大数据分析平台为Storm平台、Spark平台或Flink平台中的一个。以Spark平台为例：Spark是基于内存构建的并行计算框架，可使历史采购数据、当前采购计划数据及当前供应商数据都在内存中处理，有利于提高数据处理效率。在Spark平台进行数据处理过程中，可输出当前采购计划是否合理、当前采购预期的采购价格和预期的供应商列表等采购方案内容。
通过物联网服务模块和大数据分析模块，实现从终端元数据采集到为运营商提供决策支持的可视化的LNG大数据分析平台，实现LNG能源采购预测的互联互通。所述LNG大数据分析平台以微服务概念为基础，以Spring boot为支撑，以Spring Cloud为核心，使用Eureka作为服务注册与发现中心、使用Hystrix作为熔断器、使用Zuul实现平台统一网关、使用Spring Data JPA+Hibernate作为数据库处理、使用Camel作为数据流程扭转工具、使用Feign作为平台内各服务间调用客户端、使用Spring MVC依照RESTFull协议对外提供服务，围绕物联各功能集群，完成整个物联网的数据接入、分析、存储和展示环节。LNG大数据分析平台以UDP协议作为物联网设备远传标准协议，同时兼容HTTP及TCP协议，作为设备远传支持，用以完成设备实时数据上传，并结合移动应用技术实现整个物联网设备的连接。
进一步的，所述LNG大数据分析平台的构建方法包括如下步骤：
a.将LNG数据获取单元所获取消费者仓储端数据采用CIM进行物联数据融合；所述CIM以城市信息数据为基础，依托于三维实景复刻引擎的场景模式，围绕城市信息数据采集、使用，而建立起的三维城市空间模型和城市信息的有机综合体。实现对城市场景对象化目标的静、动态数据实景刻画和三维空间场景的演变过程回溯等应用；
b.将LNG数据获取单元所获取的运营商数据采用元数据映射技术，进行数据融合；
c.建立消费者仓储端数据与运营商数据之间的并联关系，以此为依据，建立数据融合策略；
d.将建立好的数据融合策略下发到数据总线出口，对接入的数据总线的数据进行融合处理，为运营商服务单元提供LNG采购预测和LNG交易数据支持。
进一步的，所述运营商服务单元包括采购预测模块，所述采购预测模块分别对消费者仓储及供应商储备站采购计划进行预测的方法包括如下步骤：
结合运营商数据和消费者仓储端数据，并根据历史采购数据，计算最小采购价格；
获取各个最小采购价格对应的供应商组合，并模拟运输车辆调度；
基于最小采购价格和模拟运输车辆调度预测出LNG采购方案。可以想到的，最优LNG采购方案为最小采购价格加最低运输车调度费用，即选用采购价格和运输车调度费用总和最低的采购方案。
更进一步的，所述采购预测模块包括库存预测子模块、调配子模块和采购价格计算子模块，所述预测子模块根据消费者用气需求预测LNG储罐余量和储备站余量等数据，通过自动补料和库存预警等功能；所述采购价格计算子模块根据历史采购价格，计算得出价格最低的供应商；所述调配子模块根据预测子模块和采购价格计算子模块的数据信息，为运输车辆提供网络化运力调度算法，降低物料成本，实现运力资源的高效利用。
进一步的，所述运营商服务单元还包括交易模块，运输车辆与交易模块建立区块链支付网络，实现整个交易过程中计量、结算、支付环节的智能化。
更进一步的，所述交易模块通过NFC和RFID芯片，实现与区块链的信息数据集成，并通过与电子商务平台的无缝集成，切实保证了线上交易的安全。
运营商用户单元包括运营商监控模块，所述运营商监控模块为运营商用户提供可视化监控服务，实时监控整个LNG采购过程。
一种基于物联网的LNG采购预测系统，包括LNG数据获取单元、LNG数据传输单元、LNG数据分析单元、运营商服务单元和运营商用户单元，所述LNG数据获取单元实时采集消费者仓储端信息和供应商数据，并通过LNG数据传输单元上传至LNG数据分析单元，所述LNG数据分析单元通过物联网和大数据处理技术，构建LNG大数据分析平台，为运营商服务单元提供LNG采购预测、LNG交易数据支持，所述运营商服务单元分别对消费者仓储及供应商储备站采购计划进行预测，并调度运输车辆进行LNG资源运输和交易，运营商通过运营商用户单元实时监控整个LNG采购过程。
本发明通过物联网和大数据处理技术，构建LNG大数据分析平台为LNG能源采购预测提供数据支持，可为运营商提供LNG能源的最佳采购方案，保证了LNG能源采购计划预测的准确性，有效解决了断供的业务风险，同时，可避免LNG能源调度的混乱，极大程度上减少了运营成本。
此处所称的“一种实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本发明的描述中，需要理解的是，术语“上”、“下”、“前”、“后”等表示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。
上述实施例中，描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (8)
1.一种基于物联网的LNG采购预测方法，其特征在于，包括如下步骤：
通过LNG数据获取单元获取消费者仓储余量、仓储使用消耗速率以及供应商数据；
通过LNG数据传输单元将LNG数据获取单元所获取的数据上传至LNG数据分析单元；
LNG数据分析单元通过物联网和大数据处理技术，构建LNG大数据分析平台，为运营商服务单元提供LNG采购预测、LNG交易数据支持；
运营商服务单元分别对消费者仓储及供应商储备站采购计划进行预测，并调度运输车辆进行LNG资源运输和交易；
运营商用户单元实时监控整个LNG采购过程。
2.如权利要求1所述的一种基于物联网的LNG采购预测方法，其特征在于，所述LNG数据获取单元通过在消费者仓储端安装监测设备，实现对消费者仓储端信息的实时采集；所述LNG数据获取单元通过供应商LNG采购管理系统中获取供应商数据，所述供应商数据包括储备站仓储余量和使用消耗速率、LNG采购周期和LNG采购价格。
3.如权利要求1所述的一种基于物联网的LNG采购预测方法，其特征在于，所述LNG数据传输单元通过4G/5G或VDSL传输数据。
4.如权利要求1所述的一种基于物联网的LNG采购预测方法，其特征在于，所述LNG大数据分析平台为Storm平台、Spark平台或Flink平台中的一个。
5.如权利要求1所述的一种基于物联网的LNG采购预测方法，其特征在于，所述LNG大数据分析平台的构建方法包括如下步骤：
a.将LNG数据获取单元所获取消费者仓储端数据采用CIM进行物联数据融合；
b.将LNG数据获取单元所获取的运营商数据采用元数据映射技术，进行数据融合；
c.建立消费者仓储端数据与运营商数据之间的并联关系，以此为依据，建立数据融合策略；
d.将建立好的数据融合策略下发到数据总线出口，对接入的数据总线的数据进行融合处理，为运营商服务单元提供LNG采购预测和LNG交易数据支持。
6.如权利要求1所述的一种基于物联网的LNG采购预测方法，其特征在于，所述运营商服务单元分别对消费者仓储及供应商储备站采购计划进行预测的方法包括如下步骤：
结合运营商数据和消费者仓储端数据，并根据历史采购数据，计算最小采购价格；
获取各个最小采购价格对应的供应商组合，并模拟运输车辆调度；
基于最小采购价格和模拟运输车辆调度预测出LNG采购方案。
7.如权利要求1所述的一种基于物联网的LNG采购预测方法，其特征在于，所述运输车辆与运营商服务单元建立区块链支付网络，实现整个交易过程中计量、结算、支付环节的智能化。
8.一种基于物联网的LNG采购预测系统，包括LNG数据获取单元、LNG数据传输单元、LNG数据分析单元、运营商服务单元和运营商用户单元，其特征在于，所述LNG数据获取单元实时采集消费者仓储端信息和供应商数据，并通过LNG数据传输单元上传至LNG数据分析单元，所述LNG数据分析单元通过物联网和大数据处理技术，构建LNG大数据分析平台，为运营商服务单元提供LNG采购预测、LNG交易数据支持，所述运营商服务单元分别对消费者仓储及供应商储备站采购计划进行预测，并调度运输车辆进行LNG资源运输和交易，运营商通过运营商用户单元实时监控整个LNG采购过程。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210491568.2A CN114707764A (zh) | 2022-05-07 | 2022-05-07 | 一种基于物联网的lng采购预测方法及系统 |
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210491568.2A CN114707764A (zh) | 2022-05-07 | 2022-05-07 | 一种基于物联网的lng采购预测方法及系统 |
Publications (1)
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| CN114707764A true CN114707764A (zh) | 2022-07-05 |
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Family Applications (1)
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| CN202210491568.2A Pending CN114707764A (zh) | 2022-05-07 | 2022-05-07 | 一种基于物联网的lng采购预测方法及系统 |
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2022
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