CN115718448A - 一种燃气调压站的智能监控系统及监控方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种燃气调压站的智能监控系统及监控方法，涉及智能监控技术领域，解决了调压器故障智能诊断，包括：虚拟仿真系统、数据采集系统、监控中心，所述监控中心与所述虚拟仿真系统、所述数据采集系统通讯连接；虚拟仿真系统包括物理实体模型、虚拟模型，以物理实体模型的数据建立虚拟模型，数据采集系统包括调压站数据采集终端。所述监控方法包括：物理实体模型数据采集与保存、发送；监控系统数据监测与分析；虚拟模型建模与运行、故障预测；监控系统得出监测报告与维修策略，选择控制模式，下达远程控制指令；更新虚拟模型，实现虚实融合。本发明通过虚拟仿真和远程数据采集与控制，实现了燃气调压站的智能监测、故障诊断和智能调节。

Description

一种燃气调压站的智能监控系统及监控方法

技术领域

本发明涉及智能监控技术领域，尤其是一种燃气调压站的智能监控系统及监控方法。

背景技术

随着城市发展加快，供气范围及供气网络不断扩大，因此，调压站数量增多且分布范围广，管理难度加大，调压站的运行状态直接影响燃气系统的安全、稳定、可靠，燃气企业在调压器的运行维护中，对调压器的故障诊断主要依据人工经验判断，缺乏科学依据，同时定期巡检比较盲目，无针对性，导致运营和维护成本高，工作效率低，因此研究发明了一种调压器的智能监控系统及装置对调压器的故障诊断及燃气输配系统的安全运行具有非常重要的意义。

燃气调压器作为燃气输配系统中的关键性部件，对其运行状态的监测维护以及故障的排除是重中之重。当前在燃气领域应用较为广泛的是数据采集与监控系统，该系统能够对燃气管网的日常运行状态不停地监测，将各个监测点的数据采集并储存、处理和分析，进而进一步判断燃气系统的安全状况。国内对于燃气调节器的研究还大多集中在调节器的静态特性上，也有部分学者对燃气调节器的动态特性和模型仿真进行相应的研究，比较突出的方法包括系统数学模型诊断、人工智能诊断(使用人工智能诊断方式是依据人的大脑的生理机构和工作机理而实现的，其包括基于专家系统的智能诊断技术以及基于神经网络的智能诊断技术等)、系统输入输出信号处理诊断技术诊断方法(通过系统信号进行故障诊断是根据某种信息处理和特征研究出的一种方法，使用这种方法不需要准确的研究对象的模型)、其他燃气调压器故障诊断方法，包括RBF神经网络的故障诊断方法和基于压缩感知理论故障诊断方法等，除此之外根据时间序列的特征选择方法以及自适应信号处理方法等。但还没有出现完善并有效的燃气调压器故障智能诊断系统。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种燃气调压站的智能监控系统，其技术方案是：包括虚拟仿真系统、数据采集系统、监控中心，所述的监控中心与所述的虚拟仿真系统、所述的数据采集系统通讯连接；

所述的虚拟仿真系统包括物理实体模型、虚拟模型，所述的物理实体模型的选取对象为燃气调压站的调压器，所述的虚拟模型利用物理实体模型的历史数据建立，利用实时数据进行模拟、智能分析、预测故障；

所述的数据采集系统包括调压站数据采集终端，设置在燃气调压站处用于采集调压器的状态数据、故障数据；

所述的监控中心实时接受燃气调压站的数据，用于燃气调压站的远程监测、压力调节和流量控制。

进一步地，所述的通讯连接采用4G/5G无线网络通信方式或者数据传输电缆方式。

进一步地，所述的监控中心包括通信服务器、WEB服务器、数据处理服务器、管理员站、操作员站。

进一步地，所述的虚拟仿真系统设置在监控中心处。

进一步地，所述的调压站数据采集终端包括MCU控制器、4G全网通收发模块、RS232/485通信模块、数字量输入模块、数字量输出模块、模拟量输入模块、模拟量输出模块、存储器模块；MCU控制器用于下达指令，数据采集和控制调压器，4G全网通收发模块用于与监控中心进行无线通信，RS232/485通信模块用于RS232信号与RS485信号的相互转换，数字量输入模块用于输入数字信号，数字量输出模块用于输出数字信号，模拟量输入模块用于输入模拟信号，模拟量输出模块用于输出模拟信号，存储器模块用于保存数据。

进一步地，所述的智能监控系统还包括自动报警系统，所述的自动报警系统对出口压力、流量设置报警上限，当大于上限或小于下限时，监控系统能启动自动报警系统，实现声光报警，将损失降到最低。

本发明还提出了一种燃气调压站的智能监控方法，包括以下步骤：

S1、物理实体模型开始数据采集与保存，发送数据到监控系统；

S2、监控系统进行数据监测与分析；

S3、虚拟模型进行数据建模与运行，并数据分析、故障预测；

S4、监控系统根据虚拟模型的运行结果得出监测报告与维修策略；

S5、监控系统选择控制模式进行下达指令，远程调控燃气调压站；

S6、物理实体模型根据监控系统的指令运行，并保存与发送数据，虚拟模型进行更新数据并优化模型，实现虚实融合。

进一步地，所述的步骤S1的数据通过定时保存、定时发送的双重方式达到获取完整性数据的目的。

进一步地，所述的步骤S3的建模通过分析调压器的正常工作状态数据和故障状态数据，结合调压器的历史运行数据，采用EMD和K-means相结合的算法得出调压器故障模型。

进一步地，所述的步骤S5的控制模式有三种，分别是手动控制、自动控制和智能控制。

本发明采用的的技术方案所达到的有益效果：

1、虚实融合实现故障预测，通过分析调压器的正常工作状态数据和故障状态数据，结合调压器的历史运行数据(如运行记录、以前发生的故障及维修检修记录情况)，采用虚拟仿真模块得出调压器故障虚拟模型，及时推断调压器的健康状况，对出现故障征兆的部位进行提前预警，预测调压器故障的发展趋势，确定故障类型及可能的原因，科学制定调压器的维修检修计划，避免零部件损坏造成更大的损失或发生爆炸等不安全事故。

2、在对调压站工作参数进行实时监测的基础上，通过对历史数据的分析，判定下一时段的调节参数需求，并完成参数的智能调节。智能调节包括出口压力智能调节、流量智能调节；

3、智能化，实现对调压站实时运行的各种暂态过程的最优控制，提高调压站控制的有效性和科学性，实现调压站过程控制的智能化。

4、智能分析包括设备预警分析和用气分析，设备预警分析是根据设备服务年限预警参数的设置，对指定的查询对象快速查询出需更换的设备，提高设备的可维护性和安全性。用气分析是通过数据分析，进行短期、中期用气量预测及用气计划管理，解决用户因需求增长过快而供气不足的问题，解决因环境、季节等因素变化而引起的气源紧张问题，减少储气投入。

附图说明

图1是一种燃气调压站的智能监控系统的组成框图；

图2是本发明中监控中心的组成框图；

图3是本发明中调压站数据采集终端的原理框图；

图4是本发明中4G全网通模块的连接电路图；

图5是本发明中模拟量电路模块的连接电路图；

图6是一种燃气调压站的智能监控方法的流程示意图。

具体实施方式

以下结合附图1-6和实施例来解释说明本发明的技术方案，本发明提出了一种燃气调压站的智能监控系统，包括虚拟仿真系统、数据采集系统、监控中心1，监控中心1与虚拟仿真系统、数据采集系统通讯连接；

虚拟仿真系统包括物理实体模型2、虚拟模型4，物理实体模型2的选取对象为燃气调压站的调压器，虚拟模型4利用物理实体模型2的历史数据建立，利用实时数据进行模拟、智能分析、预测故障；

数据采集系统包括调压站数据采集终端3，设置在燃气调压站处用于采集调压器的状态数据、故障数据；

监控中心1包括通信服务器11、WEB服务器12、数据处理服务器13、管理员站14、操作员站15等，实时接受燃气调压站的数据，用于燃气调压站的远程监测、压力调节和流量控制。

WEB服务器12用于网页客户端访问，数据处理服务器13用于处理燃气调压站的实时数据、报警信息，管理员站14和操作员站15用于操作管理燃气调压站。通信服务器11对外分别与调压站数据采集终端3、虚拟模型4通讯连接，对内分别与数据处理服务器13、WEB服务器12通讯连接，数据处理服务器13与WEB服务器12通讯连接，服务器组件分别与管理员站14和操作员站15通讯连接，管理员站14与操作员站15通讯连接。

将调压站工作过程进行数字化表达，在物理实体模型2和虚拟模型4之间建立监控系统进行实时的双向通信，实现交互式虚拟仿真以及将虚拟操作结果连接至燃气调压站实际操作，使虚拟运行与实体运行协调一致。虚拟仿真利用历史数据建立模型，利用实时数据进行模拟、智能分析及监控。虚拟模型4是对物理实体真实的数字化镜像，在数据的传输驱动下，虚拟模型4可高效、准确的评估、预测、优化物理实体模型2并能为物理实体模型2赋予智能化。

在物理实体模型2、虚拟模型4、监控系统之间进行数据交互的通信连接，是物理实体模型2和虚拟模型4数据交互的通道。物理实体模型2通过无线通信实时将采集的物理对象的数据传输到监控系统，监控系统与虚拟模型4实时通信，驱动虚拟模型4实现同步运动。

操作员通过监控系统人机界面发出操作指令，调压站实体接收到指令后执行相应的动作。监控系统接收燃气调压站的数据，将最新数据保存在数据库中，更新虚拟模型4的数据，实现虚实融合。

监控中心1的计算机通过通信网络实时采集远程调压站的状态数据，以适当的形式如报表、声音、图形、图象等方式显示在监视器上，操作员能同时对不同区域不同站点的数据进行实时查看、分析及预判，监控不同区域的调压站运行情况，并向这些调压站发出操作或调整设定值的指令，从而实现对整个系统的远程调控和调度管理。数据处理后，保存在数据库中，建立历史数据库，实现报警管理、报表打印、WEB浏览等功能。

调压站数据采集是实现调压站的远程监测、压力调节和控制的基础，主要由调压站数据采集终端3完成，采集调压器的状态数据、故障数据，通过无线通信网络传输到监控中心1，通讯网络主要采用4G/5G网络。

调压站数据采集终端3主要由MCU控制器、4G全网通收发模块、RS232/485通信模块、数字量输入模块、数字量输出模块、模拟量输入模块、模拟量输出模块、存储器模块等组成，原理框图如图3所示。通过4G全网通与监控中心1平台进行数据通信，通过RS232/485通信模块和数据传输电缆方式控制物理实体模型2，即燃气调压站的调压器。完成对调压站的各个关键工作参数的数据采集及数据处理，参数包括进出口压力、流量、温度﹑阀门状态、气体泄漏警报等，完成数据处理、数据分析、参数监测、设备控制等功能，从而实现了智能化系统。

MCU控制器用于下达指令，数据采集和控制调压器，MCU控制器选择采用32bit ARMCortex-M4F内核的N32G457RC，其最高工作主频144MHz，具有4个UART接口、4个速率高达1MHz的I2C接口、3个速率高达36MHz的SPI接口，设计3.3V的工作电源。

4G全网通收发模块用于与监控中心进行无线通信，4G无线通信接口设计，4G全网通收发模块选用移远通信的LTE Cat 4无线通信模块EC200T-CN，通过MCU控制器的UART通信接口与该模块的UART通信接口连接实现通信功能，其连接电路如图4。设计电压3.8V、电流不小于2A的电源，用于给通信模块供电和射频供电，外部GPIO设计1.8V的电平。通过MCU控制器的I/O控制通信模块的RESET为低电平时通信模块复位。MCU控制器通过读取通信模块的NET_STAUS、NET_MODE电平状态判断模块的工作状态，根据模块工作状态决定执行发送数据还是接收数据。由于通信模块的串口电平是1.8V，经过TSX0108EPWR电平转换后与3.3V的MCU主机系统的UART通信连接。

RS232/485通信模块用于RS232信号与RS485信号的相互转换，数字量输入模块用于输入数字信号，数字量输出模块用于输出数字信号，模拟量输入模块用于输入模拟信号，模拟量输出模块用于输出模拟信号。

模拟量输入电路：A/D转换器选用12位的AD7091R-4，它是4通道、超低功耗、逐次逼近型模数转换器，2.7V至5.25V单电源供电，采样速率高达1MSPS，可在高吞吐速率的情况下实现极低的功耗，通过片内配置的寄存器设置不同的工作条件，如功耗管理、电源管理、报警功能、忙碌指示、通道时序等，在不执行模拟转换时进入省电模式以降低平均功耗。与MCU通过SPI接口进行连接，CS为SPI接口片选，SCLK为SPI时钟，SDI为SPI串行输入，SDO为SPI串行数据输出引脚，其连接电路如图5。CONVST是转换开始信号，边缘触发逻辑输入，MCU控制模数转换开始和过程。ALERT/BUSY/GPO是输出信号，是一个由配置寄存器决定的多功能引脚，当配置为ALERT功能时，这个引脚是一个逻辑输出，表明转换结果已经落在寄存器设置的限制之外，警报输出；当配置为BUSY输出时，表示转换何时发生；配置为一个通用的数字输出。模拟量输入类型可选电压、电流。

模拟量输出控制电路：D/A转换器选用12位的X79000，它是单通道串行D/A转换器，内置参考电压，且有56字节的EEPROM，用于保存用户数据，具有上电自动恢复断电前设定值的功能，最高速度可达5MHz，与MCU通过SPI接口进行连接，CS为SPI接口片选，SCK为SPI时钟，SI为SPI串行输入，SO为SPI串行数据输出引脚，其连接电路如图5。X79000输出电压的范围由配置寄存器(地址为3CH)确定，通过UP/DOWN引脚直接修改输出值的方式来控制出口压力值，UP用于增大输出值，DOWN用于减小输出值，输出值设定好后禁止UP/DOWN引脚的功能，从而保持出口压力设定值稳定。

存储模块电路，存储器选用W25X16，SPI接口，容量16Mbit，用于保存历史数据。

燃气调压站主要由调压器、阀门、过滤器、安全装置、旁通管以及测量仪表等组成。调压站是调节压力、流量的枢纽，也是下游用气安全的保障。燃气调压站主要由调压器、阀门、过滤器、安全装置、旁通管以及测量仪表等组成。调压站是调节压力、流量的枢纽，也是下游用气安全的保障。

调压器是通过自动改变经过调压阀的燃气流量，能够将上游压力降低到稳定的下游压力，同时当调压器发生故障时能够限制下游压力在安全范围内的设备，一般由测量元件、传动机构和调节机构组成，调压器最大的功能是保持用户使用燃气时有稳定的压力。

阀门：为了检修调压器、过滤器以及停用调压器时切断气源，在调压站的进出口处必须安装阀门。正常运行时，此阀门处于常开状态，当调压站发生故障时，不接近调压站即可切断气源，以防事故蔓延。

过滤器：燃气中含有各种杂志积存在调压器和安全阀内，会妨碍阀芯和阀座的配合，影响调压器和安全阀的正常工作，过滤器上的压差变送器用于判断是否出现过滤器堵塞。

安全阀：由于调压器薄膜破裂、关闭不严或调节失灵时，会使调压器失去自动调节及降压的作用，引起出口压力突然上升，导致系统超压，危机安全。

旁通管：凡不能间断供气的调压站均应设置旁通管，以保证调压站维修时继续供气。

测量仪表：采集调压器的温度、压力、压差、流量、阀门等仪表，用于监测调压器的工作状态，是实现智能控制的重要部件。

本发明的燃气调压站的智能监控系统，通信方式采用4G/5G无线方式，无线数据传输方式最大的优点是安装使用方便，但是通信成功率达不到100％，有通信失败的现象存在。通信失败时监控中心1无法成功读取远程调压站的实时数据，因此在监控中心1就无法形成真实的、完整的历史数据，影响数据分析、数据挖掘、预测分析、优化调度等指导生产调度的工作。

本发明采用调压站的控制器完成监控中心1数据库的完整性。

1)控制器按一定的时间间隔(定义为定时保存数据时间，如5分钟或其它)将调压站当前的工作状态数据保存在存储器中，保存时设置时间标签。

2)控制器按一定的时间间隔(定义为定时发送时间，如5分钟或其它，但必须是定时保存数据时间的整数倍数)主动将调压站保存的该时刻的数据发送到监控中心1。若发送失败，再发送第二次数据，若二次发送失败则记录此次失败时间标志。若发送成功，则再发送当天有发送失败标志的那次的数据。通过这种方法实现监控中心1数据库历史数据的真实性、完整性。

对调压站工作参数如进口压力、出口压力、流量、温度、差压、阀门状态、泄露报警等实时采集，通过通信网络发送到监控中心1实现在线监测，数据服务器经过数据处理后将数据按类型、调压站分布等显示在大屏幕上实现数据查询功能，供值班人员监视查询，同时形成日报表、周报表、月报表、年报表，进一步统计分析用气量与季节、能源消耗的关系等实现统计分析功能，为提高生产效率、优化调度气源奠定数据基础。

在本实施例中，所述的智能监控系统还包括自动报警系统，所述的自动报警系统对出口压力、流量设置报警上限，当大于上限或小于下限时，监控系统能启动自动报警系统，实现声光报警，将损失降到最低。

在本实施例中，虚拟仿真系统设置在监控中心1处。

在本实施例中，调压站数据采集终端3通过燃气调压站的测量仪表来采集调压器的温度、压力、压差、流量、阀门状态等数据。

出口压力控制，根据调压站的运行情况及天气季节等情况，监控中心1可以随时发送下行命令，修改出口压力的设定值。调压站的出口压力是燃气管网安全、经济运行的重要参数，在用气高峰时提高出口压力能增加管网的输气能力，在用气低谷时降低出口压力能减少管网的燃气泄漏及资源浪费。

流量限流控制，根据监控中心1控制指令对燃气流量上限进行远程设置，调压站的控制器接到监控中心1的命令后通过流量调节阀来实现。调压站限流控制的目的，一是在用气高峰时合理分配特定区域或用户流量，二是在用户严重欠费时限制其用气。

压力报警控制，根据监控中心1控制指令对压力报警的上下限值进行远程设置，压力过高或压力过低都会预示设备存在风险或有故障隐患。

阀门开关控制：根据监控中心1控制指令对阀门进行开启关闭，在维修时关闭阀门，事故状态时自动关闭阀门，有燃气泄漏时及时关闭阀门。正常工作时开启阀门。

本发明还提出了一种燃气调压站的智能监控方法，包括以下步骤：

S1、物理实体模型2开始数据采集与保存，发送数据到监控系统；

S2、监控系统进行数据监测与分析；

S3、虚拟模型4进行数据建模与运行，并数据分析、故障预测；

S4、监控系统根据虚拟模型4的运行结果得出监测报告与维修策略；

S5、监控系统选择控制模式进行下达指令，远程调控燃气调压站；

S6、物理实体模型2根据监控系统的指令运行，并保存与发送数据，虚拟模型4进行更新数据并优化模型，实现虚实融合。

所述的步骤S1的数据通过定时保存、定时发送的双重方式达到获取完整性数据的目的。

所述的步骤S3的建模通过分析调压器的正常工作状态数据和故障状态数据，结合调压器的历史运行数据，采用EMD和K-means相结合的算法得出调压器故障模型。

所述的步骤S5的控制模式有三种，分别是手动控制、自动控制和智能控制。

智能化是建立在数据化的基础上，通过智能技术的应用，调压站能以人的需求为中心，能动地感知外界事物，按照与人类思维模式相近的方式和给定的知识与规则，通过数据的处理和反馈，对随机性的外部环境做出决策并付诸行动。为了实现智能化的功能，根据燃气调压器的状态数据以及故障诊断的需求，选择用EMD分解数据，再用K-means算法构建故障诊断数据算法模型。

EMD经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，简称EMD)方法依据数据自身的时间尺度特征来进行信号分解，可以应用于任何类型的信号的分解，使复杂信号分解为有限个包含了原信号的不同时间尺度的局部特征信号本征模函数，能用于完成趋势项的提取。

EMD把信号内的震荡看作是局部的，若评估信号x(t)的2个相邻极值点之间的变化(2个极值，分别在t-和t+处)，定义一个(局部)高频成分{d(t),t-≤t≤t+}(局部细节),这个高频成分与震荡相对应，震荡在2个极小值之间并且通过了极大值(肯定出现在2极小值之间)。为了完成这个图形，定义一个(局部)低频成分m(t)(局部趋势)，这样x(t)＝m(t)+d(t),(t-≤t≤t+)。对于整个信号的所有震动成分，能找到合适的方法进行此类分解，这个过程可以应用于所有的局部趋势的残余成分，因此一个信号的构成成分能够通过迭代的方式被抽离出来。

对于一个给定的信号x(t),进行有效的EMD分解步骤如下：

a)找出x(t)的所有极值点；

b)用插值法对极小值点形成下包络emint(t)，对极大值形成上包络emax(t)；

c)计算均值m(t)＝(emint(t)+emax(t))/2；

d)抽离细节d(t)＝x(t)-m(t)；

对残余的m(t)重复以上步骤。

聚类分析算法选取k-means，k-means是非监督学习中的聚类算法，主要是使用近邻信息来标注类别，核心思想是，以k个质心作为聚类的类别，重复迭代至算法收敛。例如应用于设备故障检测，初步由人工经验确定数据质心，或使用监督学习的算法确定质心，然后应用k-means将各种故障与非故障状态数据区分。K-Means算法流程：

假设输入数据data[0-n]；

a)从N个数据中根据调压器数据的先验经验随机选取K个数据作为质心，如c[0]＝data[0],…c[k-1]＝data[k-1]；

b)计算数据data[0～n]中每个数据到每个质心的距离，并把它归到最近的质心的类，对于data[0]…data[n]，分别与c[0]…c[k-1]比较，假定与c[i]差值最少，就标记为i；

c)调整聚类中心，即将聚类的中心移动到聚类的几何中心(即平均值)处，对于所有标记为i点，重新计算c[i]＝{所有标记为i的data[j]之和}/标记为i的数据的个数；

d)迭代以上二步b)和c)直至新的质心c[i]与原质心相等或小于指定阈值。

在对调压站工作参数进行实时监测的基础上，通过对历史数据的分析，判定下一时段的调节参数需求，并完成参数的智能调节。智能调节包括出口压力智能调节、流量智能调节。

出口压力智能调节，根据每日不同时间段的用气量情况，经过数据分析在燃气控制器内部设定每日用气的高峰和低谷时段及相应的用气量，控制器根据不同时段的用气量需求自动调节相应的电动球阀，改变调压器的出口压力，满足客户用气实际需求及燃气出口压力的稳定。

流量智能调节，根据控制器内部设定周期进行流量的自动调节。

智能化，实现对调压站实时运行的各种暂态过程的最优控制，提高调压站控制的有效性和科学性，实现调压站过程控制的智能化。

设备预警分析：根据设备服务年限预警参数的设置，对指定的查询对象快速查询出需更换的设备，提高设备的可维护性和安全性。

用气分析：通过数据分析，进行短期、中期用气量预测及用气计划管理，解决用户因需求增长过快而供气不足的问题，解决因环境、季节等因素变化而引起的气源紧张问题，减少储气投入。

使虚拟运行与实体运行协调一致。虚拟仿真利用实时数据进行模拟、分析及监测，实现故障预测。利用设备数字孪生在虚拟环境里的模拟运行，分析设备故障或性能下降的早期信号，对系统及设备故障进行预测，根据预测结果对产品维修计划和备品备件计划进行优化。从对故障的被动响应转变为积极主动，在故障发生之前能以更低的成本实施维护维修，提高设备运行效率，降低设备故障带来的损失。

利用数字孪生模拟在线监控、使用等运行维护操作，能进行操作、运维等培训。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，任何熟悉本专业的技术人员，但凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (10)

1.一种燃气调压站的智能监控系统，其特征在于：包括虚拟仿真系统、数据采集系统、监控中心；

所述的监控中心与所述的虚拟仿真系统、所述的数据采集系统通讯连接；

所述的虚拟仿真系统包括物理实体模型、虚拟模型，所述的物理实体模型的选取对象为燃气调压站的调压器，所述的虚拟模型利用物理实体模型的历史数据建立，利用实时数据进行模拟、智能分析、预测故障；

所述的数据采集系统包括调压站数据采集终端，设置在燃气调压站处用于采集调压器的状态数据、故障数据，实现数据处理、数据分析、参数监测、设备控制；

所述的监控中心实时接受燃气调压站的数据，用于燃气调压站的远程监测、压力调节和流量控制。

2.根据权利要求1所述的一种燃气调压站的智能监控系统，其特征在于：所述的通讯连接采用4G/5G无线网络通信方式或者数据传输电缆方式。

3.根据权利要求1所述的一种燃气调压站的智能监控系统，其特征在于：所述的监控中心包括通信服务器、WEB服务器、数据处理服务器、管理员站、操作员站；所述的通信服务器用于与调压站数据采集终端、虚拟模型的通信，所述的WEB服务器用于网页客户端访问，所述的数据处理服务器用于处理燃气调压站的实时数据、报警信息，所述的管理员站和所述的操作员站用于操作管理燃气调压站。

4.根据权利要求1所述的一种燃气调压站的智能监控系统，其特征在于：所述的虚拟仿真系统设置在监控中心处。

5.根据权利要求1所述的一种燃气调压站的智能监控系统，其特征在于：所述的调压站数据采集终端包括MCU控制器、4G全网通收发模块、RS232/485通信模块、数字量输入模块、数字量输出模块、模拟量输入模块、模拟量输出模块、存储器模块；MCU控制器用于下达指令，数据采集和控制调压器，4G全网通收发模块用于与监控中心进行无线通信，RS232/485通信模块用于RS232信号与RS485信号的相互转换，数字量输入模块用于输入数字信号，数字量输出模块用于输出数字信号，模拟量输入模块用于输入模拟信号，模拟量输出模块用于输出模拟信号，存储器模块用于保存数据。

6.根据权利要求1所述的燃气调压站的智能监控系统，其特征在于：所述的智能监控系统还包括自动报警系统，所述的自动报警系统对出口压力、流量设置报警上限，当大于上限或小于下限时，监控系统能启动自动报警系统，实现声光报警，将损失降到最低。

7.采用权利要求1的一种燃气调压站的智能监控系统进行实时监控，所述的一种燃气调压站的智能监控方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、物理实体模型开始数据采集与保存，发送数据到监控系统；

S2、监控系统进行数据监测与分析；

S3、虚拟模型进行数据建模与运行，并数据分析、故障预测；

S4、监控系统根据虚拟模型的运行结果得出监测报告与维修策略；

S5、监控系统选择控制模式进行下达指令，远程调控燃气调压站；

S6、物理实体模型根据监控系统的指令运行，并保存与发送数据，虚拟模型进行更新数据并优化模型，实现虚实融合。

8.根据权利要求7所述的一种燃气调压站的智能监控方法，其特征在于：所述的步骤S1的数据通过定时保存、定时发送的双重方式达到获取完整性数据的目的。

9.根据权利要求7所述的一种燃气调压站的智能监控方法，其特征在于：所述的步骤S3的建模通过分析调压器的正常工作状态数据和故障状态数据，结合调压器的历史运行数据，采用EMD和K-means相结合的算法得出调压器故障模型。

10.根据权利要求7所述的一种燃气调压站的智能监控方法，其特征在于：所述的步骤S5的控制模式有三种，分别是手动控制、自动控制和智能控制。

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