CN115358432B - 用于智慧燃气的燃气表计量故障确定方法和物联网系统 - Google Patents
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Abstract
本说明书实施例提供一种用于智慧燃气的燃气表计量故障确定方法和物联网系统,该方法包括:智慧燃气数据中心基于智慧燃气传感网络平台从至少一个流量监控装置中获取各级管道的燃气流量信息,其中,至少一个流量监控装置被配置于所述智慧燃气对象平台中;智慧燃气户内设备管理分平台用于:基于燃气流量信息,确定候选区域;基于候选区域内的燃气表读数信息,确定目标燃气表,进而确定目标燃气表的维修计划;将维修计划发送至智慧燃气数据中心,并基于智慧燃气服务平台将维修计划发送至智慧燃气用户平台。
Description
技术领域
本说明书涉及燃气表领域,特别涉及用于智慧燃气的燃气表计量故障确定方法和物联网系统。
背景技术
燃气表的计量准确性始终是燃气用户及燃气公司关注的热点问题。燃气表计量不准确导致不能公平用气,不仅可能会给燃气用户带来损失,也可能对燃气公司造成损失,易使燃气用户和燃气公司间产生用气纠纷。但由于燃气表众多,燃气公司很难实现对每一个燃气表进行逐一检查,排查问题。因此,希望可以提供一种用于智慧燃气的燃气表计量故障确定方法和物联网系统,实现燃气表在线排查,提高处理效率,降低损失。
发明内容
本说明书一个或多个实施例提供一种用于智慧燃气的燃气表计量故障确定方法,所述方法基于物联网系统实现,所述物联网系统包括:依次交互的智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气设备管理平台、智慧燃气传感网络平台和智慧燃气对象平台,其中,所述智慧燃气设备管理平台包括智慧燃气户内设备管理分平台和智慧燃气数据中心;所述方法包括:所述智慧燃气数据中心基于所述智慧燃气传感网络平台从至少一个流量监控装置中获取各级管道的燃气流量信息,所述至少一个流量监控装置被配置于所述智慧燃气对象平台中;所述智慧燃气户内设备管理分平台用于:基于所述燃气流量信息,确定候选区域;基于所述候选区域内的燃气表读数信息,确定目标燃气表,进而确定所述目标燃气表的维修计划;将所述维修计划发送至所述智慧燃气数据中心,并基于所述智慧燃气服务平台将所述维修计划发送至所述智慧燃气用户平台。
本说明书一个或多个实施例提供一种用于智慧燃气的燃气表计量故障确定的物联网系统,所述物联网系统包括:依次交互的智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气设备管理平台、智慧燃气传感网络平台和智慧燃气对象平台,其中,所述智慧燃气设备管理平台包括智慧燃气户内设备管理分平台和智慧燃气数据中心;所述智慧燃气数据中心被配置为执行以下操作:基于所述智慧燃气传感网络平台从至少一个流量监控装置中获取各级管道的燃气流量信息,所述至少一个流量监控装置被配置于所述智慧燃气对象平台中;所述智慧燃气户内设备管理分平台被配置为执行以下操作:基于所述燃气流量信息,确定候选区域;基于所述候选区域内的燃气表读数信息,确定目标燃气表,进而确定所述目标燃气表的维修计划;将所述维修计划发送至所述智慧燃气数据中心,并基于所述智慧燃气服务平台将所述维修计划发送至所述智慧燃气用户平台。
本说明书一个或多个实施例提供一种燃气表维修计划确定装置,包括处理器,所述处理器用于执行如上所述的用于智慧燃气的燃气表计量故障确定方法。
本说明书一个或多个实施例提供一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储计算机指令,当计算机读取存储介质中的计算机指令后,计算机执行如上所述的用于智慧燃气的燃气表计量故障确定方法。
本说明书实施例的有益效果至少包括:(1)基于确定各级管道的燃气流量信息是否一致,来确定是否有燃气流量异常,进而确定候选区域,确定方式和结果比较符合实际,且具有一定依据,以便有针对性地对候选区域进行后续分析,提高分析效率;(2)基于对各级管道以及燃气表的大数据分析结果,从各级管道上游到下游逐步进行分析,可以比较准确高效地确定燃气流量异常的区域和读数异常的燃气表,以便有针对性地基于异常燃气表制定维修计划,提高处理效率,节约人力成本和时间成本;(3)通过对燃气表当前使用数据和历史使用数据进行比较分析,来确定燃气表读数数据是否异常,进而确定目标燃气表,比较合理且有依据;(4)通过对联动数据进行分析,可以进一步排除目标燃气表中可疑程度较低的干扰燃气表,有利于缩小排查范围、提高处理效率。
附图说明
本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明,这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的,在这些实施例中,相同的编号表示相同的结构,其中:
图1是根据本说明书一些实施例所示的物联网系统的结构示意图;
图2是根据本说明书一些实施例所示的燃气表计量故障确定方法的示例性流程图;
图3是根据本说明书一些实施例所示的修正流量一致率的示例性示意图;
图4是根据本说明书一些实施例所示的确定目标燃气表的示例性示意图;
图5是根据本说明书一些实施例所示的排除干扰燃气表的示例性流程图。
具体实施方式
为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例,对于本领域的普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明,图中相同标号代表相同结构或操作。
应当理解,本文使用的“系统”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而,如果其他词语可实现相同的目的,则可通过其他表达来替换所述词语。
除非上下文明确提示例外情形,“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数,也可包括复数。一般说来,术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素,而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列,方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。
本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的系统所执行的操作。应当理解的是,前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反,可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时,也可以将其他操作添加到这些过程中,或从这些过程移除某一步或数步操作。
图1是根据本说明书一些实施例所示的物联网系统的结构示意图。
如图1所示,物联网系统100可以包括智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气设备管理平台、智慧燃气传感网络平台、智慧燃气对象平台。
智慧燃气用户平台可以是以用户为主导,包括获取用户需求以及将信息反馈给用户的平台。在一些实施例中,智慧燃气用户平台可以被配置为终端设备。例如,台式电脑、平板电脑、笔记本电脑、手机等实现数据处理以及数据通信的智能电子设备。
在一些实施例中,智慧燃气用户平台可以包括燃气用户分平台、政府用户分平台、监管用户分平台。其中,燃气用户分平台面向燃气用户,其可以用于接收智慧用气服务分平台发送的提醒信息,如燃气表维修计划、燃气表异常的提醒信息等;政府用户分平台面向政府用户,其可以用于接收智慧运营服务分平台发送的燃气运营信息和燃气设备运行信息,以及发送燃气运营信息查询指令和燃气运行设备信息查询指令至智慧运营服务分平台;监管用户服务分平台面向监管用户(如安全监管部门的用户),其可以用于接收智慧监管服务分平台的发送的安全监管信息和燃气设备运行信息,以及发送安全监管信息查询指令和燃气设备运行信息查询指令至智慧监管服务分平台。
智慧燃气服务平台可以是用于接收和传输数据和/或信息的平台。例如,智慧燃气服务平台可以用于接收智慧燃气设备管理平台的智慧燃气数据中心上传的燃气表维修计划,以及将燃气表维修计划发送至智慧燃气用户平台。在一些实施例中,智慧燃气服务平台还可以用于接收智慧燃气用户平台下发的查询指令(如,燃气运营信息查询指令、安全监管信息查询指令等),以及发送查询指令至智慧燃气设备管理平台的智慧燃气数据中心。在一些实施例中,智慧燃气服务平台设置有智慧用气服务分平台、智慧运营服务分平台和智慧监管服务分平台。
在一些实施例中,智慧用气服务分平台可以接收智慧燃气设备管理平台的智慧燃气数据中心上传的燃气表维修计划,以及将燃气表维修计划传递至燃气用户分平台。在一些实施例中,智慧运营服务分平台、智慧监管服务分平台可以分别接收智慧燃气设备管理平台的智慧燃气数据中心上传的燃气设备的相关运行信息,以及将相关运行信息分别传递至政府用户分平台、监管用户分平台;智慧运营服务分平台、智慧监管服务分平台还可以用于分别接收政府用户分平台、监管用户分平台发送的查询指令,以及将其发送至智慧燃气设备管理平台的智慧燃气数据中心。
智慧燃气设备管理平台可以指统筹、协调各功能平台之间的联系和协作,汇聚着物联网全部的信息,为物联网运行体系提供感知管理和控制管理功能的平台。例如,智慧燃气设备管理平台可以用于接收智慧燃气传感网络平台传递的燃气设备运行信息,如各级管道的燃气流量信息等,确定候选区域,并基于候选区域内的燃气表读数信息,确定目标燃气表及其维修计划。在一些实施例中,智慧燃气设备管理平台可以包括智慧燃气户内设备管理分平台、智慧燃气管网设备管理分平台以及智慧燃气数据中心。其中,智慧燃气户内设备管理分平台与智慧燃气管网设备管理分平台可以包括设备运行参数监测预警模块、设备参数远程管理模块。
设备运行参数监测预警模块可以用于查看燃气设备(例如,燃气表等)的当前运行参数和历史运行参数,并基于预设阈值可进行监测预警。当燃气设备运行参数出现异常时(例如,大于预设阈值等),政府用户和/或监管用户可从设备运行参数监测预警模块直接切换进入设备参数远程管理模块,进行设备参数远程处理,当远程处理失败或远程处理效果不佳时,通过智慧用气服务分平台向燃气用户分平台发送提醒信息(如燃气表维修计划等)。设备参数远程管理模块可以用于对智慧燃气对象平台的设备参数进行远程调整、设置,还可以用于对智慧燃气对象平台现场发起的设备参数调节进行远程授权。
在一些实施例中,智慧燃气数据中心可以接收智慧燃气传感网络平台发送的各级管道的燃气流量信息和候选区域内的燃气表读数信息,并分别将数据发送至智慧燃气管网设备管理分平台与智慧燃气户内设备管理分平台进行处理,当智慧燃气管网设备管理分平台与智慧燃气户内设备管理分平台处理完成之后再将处理后的数据发送至智慧燃气数据中心,智慧燃气数据中心对处理后的数据进行汇总、储存后发送至智慧燃气服务平台,并经由智慧燃气服务平台传递给智慧燃气用户平台。
智慧燃气传感网络平台可以是对数据和/或信息进行处理、存储和传输的平台。例如,智慧燃气传感网络平台可以用于接收智慧燃气对象平台获取的燃气流量信息,并将其传递至智慧燃气设备管理平台。在一些实施例中,智慧燃气传感网络平台可以被配置为通信网络和网关。在一些实施例中,智慧燃气传感网络平台可以包括智慧燃气户内设备传感网络分平台和智慧燃气管网设备传感网络分平台。其中,智慧燃气户内设备传感网络分平台可以用于接收智慧燃气户内设备对象分平台(例如,用户家里的燃气表等)的燃气设备运行信息(例如,燃气表的读数信息等),并将其发送至智慧燃气数据中心。智慧燃气管网设备传感网络分平台可以用于接收智慧燃气管网设备对象分平台(例如,燃气管道段、门阀设备等)的燃气设备运行信息,并将其发送至智慧燃气数据中心。
智慧燃气对象平台可以是用于获取与对象有关的数据和/或信息的功能平台。例如,智慧燃气对象平台可以用于获取燃气设备运行信息。
在一些实施例中,智慧燃气对象平台可以被配置为各类燃气设备。在一些实施例中,智慧燃气对象平台可以包括智慧燃气户内设备对象分平台和智慧燃气管网设备对象分平台。其中,智慧燃气户内设备对象分平台可以用于获取户内设备(例如,燃气表等)的运行信息,并将其经由智慧燃气户内设备传感网络分平台上传至智慧燃气数据中心。智慧燃气管网设备对象分平台可以用于获取管网设备(例如,燃气管道段等)的运行信息,并将其经由智慧燃气管网设备传感网络分平台上传至智慧燃气数据中心。
在本说明书的一些实施例中,通过五个平台的物联网功能体系结构搭建的燃气表维修计划确定系统,其中,智慧燃气设备管理平台采用分平台和数据中心结合布置,智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气传感网络平台和智慧燃气对象平台均采用多个分平台布置的方法,可以保证不同类型的数据之间的对立性,确保数据分类传输、溯源以及指令的分类下达和处理,使得物联网结构和数据处理清晰可控,方便了物联网的管控和数据处理。
需要注意的是,以上对于燃气表维修计划确定系统的描述,仅为描述方便,并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解,对于本领域的技术人员来说,在了解该系统的原理后,可能在不背离这一原理的情况下,对各个模块进行任意组合,或者构成子系统与其他模块连接。
图2是根据本说明书一些实施例所示的燃气表计量故障确定方法的示例性流程图。在一些实施例中,该流程可以由智慧燃气设备管理平台执行。如图2所示,该流程包括以下步骤:
步骤S210,智慧燃气数据中心基于智慧燃气传感网络平台从至少一个流量监控装置中获取各级管道的燃气流量信息。
各级管道可以指输送燃气过程中所使用的燃气管道。例如,各级管道可以包括但不限于总管道、分支管道和/或入户管道等。一条总管道可以与多条分支管道连接,一条分支管道可以与多条入户管道连接,管道的节点处(如管道的交点、端点处)可以设置流量监控装置,用于监控燃气流量。
燃气流量信息可以指单位时间内管道所传输的燃气流量。
在一些实施例中,智慧燃气数据中心可以从上游节点往下游节点逐级确定各级管道的燃气流量信息。智慧燃气数据中心可以利用多种可行的方法获取燃气流量信息。例如,可以基于流量监控装置在不同时间点的监控数据,确定燃气流量信息。又例如,还可以根据各级管道的横截面积、燃气流速以及燃气压力,利用数学方法确定燃气流量信息。
步骤S220,基于燃气流量信息,确定候选区域。
候选区域可以指燃气流量信息发生异常的管道所涉及的区域,其中,异常可以包括但不限于燃气表故障(如读数不准确)和/或燃气泄漏等造成的上下级管道的燃气流量信息不匹配等。例如,候选区域可以包括燃气表读数不准确的管道所涉及的区域。
在一些实施例中,智慧燃气户内设备管理分平台可以利用数学归纳法、统计分析法、函数计算法和/或建模分析等多种方法确定候选区域。例如,智慧燃气户内设备管理分平台可以基于输入某节点的总燃气流量和该节点输出的总燃气流量确定候选区域,当输入和输出不匹配时,可以确定该节点对应的区域为候选区域。
在一些实施例中,智慧燃气户内设备管理分平台可以通过确定各级管道所涉及区域的流量一致率是否满足第一预设条件,判断该区域是否为候选区域。
各级管道所涉及区域可以指各级管道的起始端、终端以及其下一级管道所处区域。例如,某总管道包括3条分支管道,该3条分支管道包括310条入户管道,则该总管道所涉及区域可以包括总管道所处区域,以及3条分支管道以及310条入户管道所处区域。
流量一致率可以反映各级管道所涉及区域输入燃气和输出燃气的燃气流量是否一致。例如,某总管道的上游节点和下游节点的燃气流量信息相同时,其流量一致率为100%。
在一些实施例中,智慧燃气户内设备管理分平台可以通过上下级节点的流量一致率判断燃气表是否出现故障和/或管道是否存在燃气泄漏。例如,当本级节点的流量一致率与下游所有分支节点的流量一致率都是100%时,则可以判断燃气表正常且无泄漏现象;当本级节点流量一致率是100%,下游部分分支节点的流量一致率不等于100%,则下游部分分支节点的燃气表可能出现故障或管道存在燃气泄漏;当本级节点的流量一致率不等于100%,下游所有分支流量一致率是100%,则本级节点的燃气表可能出现故障;当本级节点流量一致率不等于100%,下游有部分分支节点流量一致率不等于100%,则需进一步排查上下游节点的流量一致率。
在一些实施例中,智慧燃气户内设备管理分平台可以利用多种方法,确定流量一致率。例如,可以通过计算各级管道燃气流量信息,然后基于上级管道的燃气流量信息,与该上级管道的所有分支管道的燃气流量信息之和的比值,确定流量一致率。更多关于流量一致率的说明可以参见图3及其相关描述。
第一预设条件可以指预先设定的,用于判断流量一致率是否满足要求的规则。例如,第一预设条件可以为流量一致率大于一个阈值,比如96%。当某管道所涉及区域的流量一致率大于第一预设条件所要求的阈值时,可以确定该区域为候选区域。
本说明书的一些实施例中,基于确定各级管道的燃气流量信息是否一致,来确定是否有燃气流量异常,进而确定候选区域,确定方式和结果比较符合实际,且具有一定依据,以便有针对性地对候选区域进行后续分析,提高分析效率。
步骤S230,基于候选区域内的燃气表读数信息,确定目标燃气表,进而确定目标燃气表的维修计划。
目标燃气表可以指燃气表读数信息异常的燃气表。例如,目标燃气表可以包括燃气表无法读数和/或读数不准确的燃气表。
值得说明的是,当流量一致率不满足第一预设条件时,可能存在燃气表故障或管道出现燃气泄漏的情况。相应的,可以基于候选区域内的燃气表读数信息,排除管道出现燃气泄漏的情况,确定目标燃气表。更多关于排除燃气泄漏情况的说明可以参见图4及其相关描述。
维修计划可以指预先设定的针对至少一个读数异常的燃气表的维修安排。例如,维修计划可以包括但不限于维修顺序、维修时间和/或维修步骤等。在一些实施例中,智慧燃气户内设备管理分平台可以根据异常类型,通过查询预先设置的维修对照表确定维修计划。其中,预先设置的维修对照表中包括一一对应的异常类型和维修计划。
步骤S240,将维修计划发送至智慧燃气数据中心,并基于智慧燃气服务平台将维修计划发送至智慧燃气用户平台。
关于将维修计划发送至智慧燃气数据中心和智慧燃气用户平台的更多说明,参见图1及其相关描述。
在本说明书一些实施例中,基于对各级管道以及燃气表的大数据分析结果,从各级管道上游到下游逐步进行分析,可以比较准确高效地确定燃气流量异常的区域和读数异常的燃气表,以便有针对性地基于异常燃气表制定维修计划,提高处理效率,节约人力成本和时间成本。
应当注意的是,上述有关流程的描述仅仅是为了示例和说明,而不限定本说明书的适用范围。对于本领域技术人员来说,在本说明书的指导下可以对上述流程进行各种修正和改变。然而,这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。
图3是根据本说明书一些实施例所示的修正流量一致率的示例性示意图。
可以理解的是,由于环境温度、湿度、大气压以及燃气流量信息获取方式的不同,则所获取的燃气流量数据也可能会有误差,进而导致基于燃气流量信息确定的流量一致率不能满足要求,因此需要对其进行校正处理。例如,流量监控装置的标准工作环境为温度为18℃~22℃,大气压力为86kPa~106kPa,相对湿度在45%~75%,其他环境测得的数值会有误差;又如,历史监控信息中流量一致率不是100%,但实际排查时发现没有出现燃气泄漏或燃气表故障,则可能是区域内所有流量监控装置的测量误差累加造成的,可以利用历史监控信息和排查结果来进行校正;又如,流量监控装置类型比较多,上下游节点处的流量监控装置的装置型号可能不相同,比如一个是钟罩法气体流量监控装置、一个是标准表法气体流量监控装置,不同型号的流量监控装置就可能会出现误差。
如图3所示,智慧燃气户内设备管理分平台可以利用流量变化模型330对流量一致率进行校正。其中,流量变化模型可以为机器学习模型。例如,流量变化模型可以包括卷积神经网络模型、深度神经网络模型、循环神经网络模型或其他自定义的模型结构等中的任意一种或组合。
在一些实施例中,流量变化模型330可以包括环境特征层331、历史特征层332、预测层335和校正层337。
在一些实施例中,环境特征层331的输入可以包括本级节点的环境信息310,其输出可以包括环境特征向量333,其中,节点可以包括各级管道中安设流量监控装置的位置。例如,节点可以是各级管道的起始端和终端。环境信息可以包括温度、湿度以及大气压力数据等。
在一些实施例中,历史特征层332的输入可以包括本级节点的历史监控信息320,其输出可以包括历史特征向量334,其中,历史监控信息可以指过去时间点的监控信息,包括历史监控数据(可以为过去的燃气流量信息)以及历史排查结果(可以为过去排查确定的燃气表是否有故障和/或燃气泄漏的次数)等。
在一些实施例中,预测层335的输入可以包括环境特征向量333、历史特征向量334以及本级节点的流量一致率340,其输出可以包括本级节点的一致率预测值336。一致率预测值可以指对节点处的流量一致率进行预测得到的结果。关于流量一致率的更多说明,参见本说明书其他内容(例如,图2及其相关内容)。
在一些实施例中,校正层337的输入可以包括本级节点的一致率预测值336、装置型号350以及上下级节点的一致率预测值360,其输出可以包括校正后的流量一致率370,其中,装置型号350可以为上下级节点处流量监控装置的装置型号。上下级节点的一致率预测值可以通过相同参数结构的环境特征层、历史特征层以及预测层得到。
在一些实施例中,当无法获取上级节点和/或下级节点的一致率预测值时,可以利用上级节点和/或下级节点对应的流量一致率作为校正层337的输入。
环境特征层331和历史特征层332的输出可以为预测层335的输入。环境特征层331、历史特征层332和预测层335可以通过联合训练获取。
在一些实施例中,联合训练的样本数据包括样本节点的样本环境信息和样本历史监控信息,标签为样本节点的一致率预测值。将样本节点的样本环境信息和样本历史监控信息分别输入初始环境特征层和初始历史特征层,得到初始环境特征层和初始历史特征层分别输出的环境特征向量和历史特征向量;将环境特征向量和历史特征向量输入初始预测层,得到一致率预测值。基于标签和初始预测层的输出结果构建损失函数,同时对初始环境特征层和初始历史特征层以及初始预测层的参数进行更新,直到预设条件被满足,训练完成,得到训练好的环境特征层、历史特征层和预测层。其中,预设条件可以是损失函数小于阈值、收敛,或训练周期达到阈值。
在一些实施例中,流量变化模型330的校正层337可以通过多个带有标签的训练样本进行训练得到。例如,可以将多组带有标签的训练样本输入初始校正层,基于其输出和标签构建损失函数,基于损失函数通过梯度下降或其他方法迭代更新初始校正层的参数,直至损失函数满足预设条件时模型训练完成,得到训练好的校正层。在一些实施例中,训练样本可以包括样本节点的一致率预测值、样本节点的上下级节点的一致率预测值和样本节点处的装置型号,训练样本的标签可以包括校正后的一致率预测值。训练样本可以基于历史数据获取,训练样本的标签可以通过人工校正获取。
本说明书一些实施例中,基于大量广泛的数据训练流量变化模型,通过利用训练好的模型,可以比较高效地获取校正后的流量一致率,提高其反映实际情况的准确程度,满足用户分析要求。
图4是根据本说明书一些实施例所示的确定目标燃气表的示例性示意图。
在一些实施例中,可以基于燃气表读数信息的当前使用数据和历史使用数据确定目标燃气表,其中,当前使用数据和历史使用数据可以分别反映燃气的当前使用情况和历史使用情况,使用情况可以包括但不限于燃气使用量、使用时间和/或使用频率等。
在一些实施例中,可以利用多种方式确定目标燃气表。例如,可以利用统计分析、线性拟合和/或函数计算等方式,对燃气表读数信息的当前使用数据和历史使用数据进行分析处理,并基于分析结果确定目标燃气表。
在一些实施例中,如图4所示,智慧燃气户内设备管理分平台可以基于燃气表读数信息的当前使用数据和历史使用数据,分别构建当前使用向量和历史使用向量数据库。其中,历史使用向量数据库由多个历史使用向量构成。
当前使用向量和历史使用向量可以是分别根据燃气表读数信息的当前使用数据和历史使用数据构建的向量。当前使用向量或历史使用向量可以为(a,b,c),其中,a表示当前所处月份的月使用量,b表示当前所处日期的日使用量,c表示当前所处日期中固定时间段的使用量。例如,燃气用户的当前月使用量、日使用量以及固定时间段使用量分别为30立方米、1.2立方米和0.76立方米,则可以构建当前使用向量为(30,1.2,0.76),其中,固定时间段可以为燃气用户有较高概率使用燃气的时间段。例如,固定时间段可以为10:00-14:00。
在一些实施例中,当前使用向量和历史使用向量还可以包括环境特征子向量,其中,环境特征子向量可以基于流量变化模型的环境特征层输出的环境特征向量确定,关于环境特征向量及环境特征层的更多说明,参见图3及其相关描述。
在本说明书一些实施例中,通过在当前使用向量和历史使用向量中加入环境特征子向量,充分考虑了环境因素对于燃气用户的燃气使用数据的影响,使得向量的构建更符合实际情况。
在一些实施例中,智慧燃气户内设备管理分平台可以判断当前使用向量在历史使用向量数据库中是否存在匹配向量。示例性地,可以根据当前使用向量和历史使用向量数据库中的历史使用向量的向量距离大小,确定是否存在匹配向量,其中,向量距离的计算方式可以包括但不限于欧氏距离、曼哈顿距离或切比雪夫距离等。例如,可以设置一个距离阈值,在当前使用向量和历史使用向量数据库中的所有历史使用向量的向量距离均大于阈值时,则判断当前使用向量在历史使用向量数据库中不存在匹配向量。
在一些实施例中,响应于不存在匹配向量时,智慧燃气户内设备管理分平台可以确定当前使用数据对应的燃气表为目标燃气表,并确定其可疑分数。
可疑分数可以用来表示目标燃气表真正发生异常的概率,可以理解的,可疑分数越高,则对应的目标燃气表发生异常的概率越大。
在一些实施例中,可疑分数与当前使用向量在历史使用向量数据库中的最小向量距离呈正相关。例如,可以基于当前使用向量与历史使用向量数据库中历史使用向量的最小向量距离,确定可疑分数。可以理解的是,最小向量距离越大,则可疑分数越高。
当当前使用向量在历史使用向量数据库中存在匹配向量时,可以确定燃气表不存在异常,此时可以确定管道可能存在燃气泄漏的情况。
在本说明书一些实施例中,通过对燃气表当前使用数据和历史使用数据进行比较分析,来确定燃气表读数数据是否异常,进而确定目标燃气表,比较合理且有依据。
图5是根据本说明书一些实施例所示的排除干扰燃气表的示例性流程图。如图5所示,该流程包括以下步骤:
步骤S510,获取目标燃气表的联动数据,联动数据包括当前联动数据和历史联动数据。
联动数据可以是指目标燃气表对应用户的其他生活数据。例如,联动数据可以包括目标燃气表对应用户的用水数据、用电数据等。
当前联动数据和历史联动数据可以分别反映联动数据的当前情况和历史情况。例如,当前联动数据可以包括当前月使用量、当日使用量、使用时间和使用频率等。历史联动数据可以包括历史月使用量、历史日使用量、历史使用时间和历史使用频率等。
在一些实施例中,联动数据可以通过多种方式获取。在一些实施例中,智慧燃气对象平台还可以包括其他监测设备,例如用户家里的水表、电表等。智慧燃气户内设备分平台可以通过获取目标燃气表对应用户的水表、电表的读数信息,以得到其用水数据、用电数据。在一些实施例中,联动数据还可以通过第三方平台获取。例如,物业系统、电网系统等,本说明书对此不做限制。
步骤S520,基于预设算法对联动数据进行分析,确定当前联动数据和历史联动数据的相似度。
相似度可以是指当前联动数据和历史联动数据之间的相似程度。在一些实施例中,相似度可以包括用水相似度和/或用电相似度。
预设算法可以是指用于对联动数据进行分析的算法。例如,深度学习算法、相似度算法等。
在一些实施例中,可以基于当前用水数据、当前用电数据和历史用水数据、历史用电数据,分别构建当前用水向量、当前用电向量和历史用水向量、历史用电向量,再基于当前用水向量与历史用水向量之间的向量距离、当前用电向量与历史用电向量之间的向量距离确定各自对应的相似度,即用水相似度与用电相似度。
步骤S530,判断相似度是否满足第二预设条件。
第二预设条件可以是指提前设定的相似度的阈值。当前联动数据与历史联动数据的相似度大于第二预设条件时,则认为两者不相似;反之,则认为两者相似。
步骤S540,响应于相似度满足第二预设条件,确定目标燃气表为干扰燃气表,并将干扰燃气表从维修计划中排除。
干扰燃气表可以是指目标燃气表中由于用户因素导致可疑分数过高的这类燃气表。例如,用户出差导致燃气表在当前这一周的读数为0立方米,而上一周的读数为30立方米,导致燃气表的可疑分数过高,该燃气表可以为干扰燃气表。
在一些实施例中,当用水相似度和/或用电相似度满足第二预设条件时,可以认为是由于用户因素导致目标燃气表的可疑分数过高,而实际对应目标燃气表的可疑程度较低,因此可以将此类目标燃气表确定为干扰燃气表,并将其从维修计划中排除。
在本说明书的一些实施例中,通过对联动数据进行分析,可以进一步排除目标燃气表中可疑程度较低的干扰燃气表,有利于缩小排查范围、提高处理效率。
上文已对基本概念做了描述,显然,对于本领域技术人员来说,上述详细披露仅仅作为示例,而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明,本领域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议,所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。
同时,本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此,应强调并注意的是,本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外,本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。
此外,除非权利要求中明确说明,本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用,并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例,但应当理解的是,该类细节仅起到说明的目的,附加的权利要求并不仅限于披露的实施例,相反,权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如,虽然以上所描述的系统组件可以通过硬件设备实现,但是也可以只通过软件的解决方案得以实现,如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的系统。
同理,应当注意的是,为了简化本说明书披露的表述,从而帮助对一个或多个发明实施例的理解,前文对本说明书实施例的描述中,有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是,这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上,实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。
一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字,应当理解的是,此类用于实施例描述的数字,在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明,“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20%的变化。相应地,在一些实施例中,说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值,该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中,数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值,在具体实施例中,此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。
针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料,如文章、书籍、说明书、出版物、文档等,特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外,对本说明书权利要求最广范围有限制的文件(当前或之后附加于本说明书中的)也除外。需要说明的是,如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方,以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。
最后,应当理解的是,本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此,作为示例而非限制,本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地,本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。
Claims (8)
1.一种用于智慧燃气的燃气表计量故障确定方法,其特征在于,所述方法基于物联网系统实现,所述物联网系统包括:依次交互的智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气设备管理平台、智慧燃气传感网络平台和智慧燃气对象平台,其中,所述智慧燃气设备管理平台包括智慧燃气户内设备管理分平台和智慧燃气数据中心;
所述方法包括:
所述智慧燃气数据中心基于所述智慧燃气传感网络平台从至少一个流量监控装置中获取各级管道的燃气流量信息,所述至少一个流量监控装置被配置于所述智慧燃气对象平台中;
所述智慧燃气户内设备管理分平台用于:
基于所述燃气流量信息,确定所述各级管道所涉及区域的流量一致率;所述流量一致率根据上下级管道中燃气流量的比值确定;
对于所述各级管道中的每一级管道:
基于本级节点的环境信息,通过环境特征层,确定环境特征向量;
基于本级节点的历史监控信息,通过历史特征层,确定历史特征向量;
基于所述环境特征向量、所述历史特征向量和本级节点的流量一致率,通过预测层,确定本级节点的一致率预测值;
基于所述本级节点的一致率预测值、装置型号和上下级节点一致率预测值,通过校正层,确定本级节点校正后的流量一致率;所述环境特征层、所述历史特征层、所述预测层和所述校正层为机器学习模型;响应于所述校正后的流量一致率不满足第一预设条件,确定候选区域;
基于所述候选区域内的燃气表读数信息,确定目标燃气表,进而确定所述目标燃气表的维修计划;
将所述维修计划发送至所述智慧燃气数据中心,并基于所述智慧燃气服务平台将所述维修计划发送至所述智慧燃气用户平台。
2.如权利要求1所述的用于智慧燃气的燃气表计量故障确定方法,其特征在于,所述确定目标燃气表进一步包括:
基于所述燃气表读数信息的当前使用数据和历史使用数据,确定所述目标燃气表。
3.如权利要求2所述的用于智慧燃气的燃气表计量故障确定方法,其特征在于,所述基于所述燃气表读数信息的当前使用数据和历史使用数据,确定所述目标燃气表包括:
基于所述燃气表读数信息的所述当前使用数据和所述历史使用数据分别构建当前使用向量和历史使用向量数据库;
判断所述当前使用向量在所述历史使用向量数据库中是否存在匹配向量;
响应于不存在所述匹配向量时,确定所述当前使用数据对应的燃气表为所述目标燃气表,并确定其可疑分数,其中,所述可疑分数与所述当前使用向量在所述历史使用向量数据库中的最小向量距离呈正相关。
4.如权利要求2所述的用于智慧燃气的燃气表计量故障确定方法,其特征在于,所述确定所述目标燃气表进一步包括:
获取所述目标燃气表的联动数据,所述联动数据包括当前联动数据和历史联动数据;
基于预设算法对所述联动数据进行分析,确定所述当前联动数据和所述历史联动数据的相似度;
判断所述相似度是否满足第二预设条件;
响应于所述相似度满足第二预设条件,确定所述目标燃气表为干扰燃气表,并将所述干扰燃气表从所述维修计划中排除。
5.一种用于智慧燃气的燃气表计量故障确定的物联网系统,其特征在于,所述物联网系统包括:依次交互的智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气设备管理平台、智慧燃气传感网络平台和智慧燃气对象平台,其中,所述智慧燃气设备管理平台包括智慧燃气户内设备管理分平台和智慧燃气数据中心;
所述智慧燃气数据中心被配置为执行以下操作:
基于所述智慧燃气传感网络平台从至少一个流量监控装置中获取各级管道的燃气流量信息,所述至少一个流量监控装置被配置于所述智慧燃气对象平台中;
所述智慧燃气户内设备管理分平台被配置为执行以下操作:
基于所述燃气流量信息,确定所述各级管道所涉及区域的流量一致率;所述流量一致率根据上下级管道中燃气流量的比值确定;
对于所述各级管道中的每一级管道:
基于本级节点的环境信息,通过环境特征层,确定环境特征向量;
基于本级节点的历史监控信息,通过历史特征层,确定历史特征向量;
基于所述环境特征向量、所述历史特征向量和本级节点的流量一致率,通过预测层,确定本级节点的一致率预测值;
基于所述本级节点的一致率预测值、装置型号和上下级节点一致率预测值,通过校正层,确定本级节点校正后的流量一致率;所述环境特征层、所述历史特征层、所述预测层和所述校正层为机器学习模型;响应于所述校正后的流量一致率不满足第一预设条件,确定候选区域;
基于所述候选区域内的燃气表读数信息,确定目标燃气表,进而确定所述目标燃气表的维修计划;
将所述维修计划发送至所述智慧燃气数据中心,并基于所述智慧燃气服务平台将所述维修计划发送至所述智慧燃气用户平台。
6.如权利要求5所述的用于智慧燃气的燃气表计量故障确定的物联网系统,其特征在于,为确定所述目标燃气表,所述智慧燃气户内设备管理分平台被配置为执行以下操作:
基于所述燃气表读数信息的当前使用数据和历史使用数据,确定所述目标燃气表。
7.一种用于智慧燃气的燃气表计量故障确定装置,其特征在于,包括处理器,所述处理器用于执行权利要求1-4中任一项所述用于智慧燃气的燃气表计量故障确定方法。
8.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述计算机可读存储介质存储计算机指令,当所述计算机指令被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述用于智慧燃气的燃气表计量故障确定方法。
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