CN117091079B - 一种基于多气源城市燃气管网的关阀方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种基于多气源城市燃气管网的关阀方法及系统，方法包括：创建全局燃气管网无向图；在全局燃气管网无向图中以爆管位置为起点位置，并以搜索到管道阀门为单方向上终止条件进行附条件深度优先搜索，以搜索得到多个所需关闭管道阀门；将经过附条件深度优先搜索的区域作为关阀区域，并从全局燃气管网无向图中删除该关阀区域，以得到剩余燃气管网无向图；对剩余燃气管网无向图进行连通性分析，以得到至少一个连通性燃气管网无向子图；基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门。本发明可在多气源城市燃气管网场景中出现爆管现象时进行合理关阀。
Description
技术领域
本发明属于管道分析技术领域，具体涉及一种基于多气源城市燃气管网的关阀方法及系统。
背景技术
城市燃气管网系统用于输送天然气到居民、工业用地和商业用地。由于燃气的易燃性和爆炸性，管网系统的安全性至关重要。管网系统的爆管事件可能导致严重的人员伤亡、财产损失和环境破坏。这种风险可以由多种因素引发，包括管网老化、腐蚀、损坏、操作错误等。
关阀在燃气管网系统中起着关键作用，它们用于控制流量、隔离故障区域以及应对紧急情况。因此，关阀的位置、状态和响应速度对管网系统的安全性至关重要。关阀分析技术的发展与燃气管网系统的安全性密切相关。
已有爆管关阀分析技术，通常只针对单个气源进行分析，单气源管网情况下具有明确的上下游关系，因此可通过向上游或下游查找最近的有效阀门节点来定位影响范围。而多气源管网情况下，不具有明确的上下游关系，因此已有爆管关阀分析技术不适用于多气源管网情况。
且，在多气源管网场景中，在关掉相应管道阀门后，形成的多个连通性子区域内的气源供气能力存在差异，且多个连通性子区域内的用户用气情况也存在差异，因此为了保证多气源管网场景中出现爆管现象时各用户的正常用气，还需要针对各连通性子区域内的用户阀门进行合理的关阀操作。
因此，亟需一种可在多气源城市燃气管网场景中出现爆管现象时进行合理关阀的方法。
发明内容
本说明书实施例提供了一种基于多气源城市燃气管网的关阀方法及系统，可在多气源城市燃气管网场景中出现爆管现象时进行合理关阀。
第一方面，本说明书实施例提供了一种基于多气源城市燃气管网的关阀方法，包括步骤：
创建全局燃气管网无向图；
获取爆管位置，在全局燃气管网无向图中以爆管位置为起点位置，并以搜索到管道阀门为单方向上终止条件进行附条件深度优先搜索，以搜索得到多个所需关闭管道阀门；
将经过附条件深度优先搜索的区域作为关阀区域，并从全局燃气管网无向图中删除该关阀区域，以得到剩余燃气管网无向图；
对剩余燃气管网无向图进行连通性分析，以得到至少一个连通性燃气管网无向子图；
基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门；
对所需关闭管道阀门、所需关闭用户阀门进行关阀操作。
作为优选方案，所述获取爆管位置，在全局燃气管网无向图中以爆管位置为起点位置，并以搜索到管道阀门为单方向上终止条件进行附条件深度优先搜索，以搜索得到多个所需关闭管道阀门，包括：
获取爆管位置，在全局燃气管网无向图中以爆管位置为起点位置，并以搜索到管道阀门为单方向上终止条件进行附条件深度优先搜索，以搜索得到多个管道阀门；
判断当前搜索得到的多个管道阀门是否可以关闭，若可以则将其作为所需关闭管道阀门，若不可以则针对不可关闭管道阀门执行下一步骤；
在全局燃气管网无向图中以不可关闭管道阀门为起点位置，并以搜索到管道阀门为单方向上终止条件进行附条件深度优先搜索，以搜索得到多个管道阀门，并返回上一步骤。
作为优选方案，所述对剩余燃气管网无向图进行连通性分析，以得到至少一个连通性燃气管网无向子图，包括：
获取剩余燃气管网无向图中的所有管道阀门，并将所有管道阀门形成一节点集合；
在节点集合中任意选取一管道阀门，以该管道阀门为起点，并执行完整深度优先搜索，并基于经过当前完整深度优先搜索的区域得到相应的连通性燃气管网无向子图；
将当前得到的连通性燃气管网无向子图中的所有管道阀门从节点集合中删除，并判断节点集合中是否存在剩余管道阀门，若存在则返回上一步骤，若不存在则结束。
作为优选方案，所述基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门之前，还包括：
判断连通性燃气管网无向子图中是否存在气源，若不存在则后续不针对该连通性燃气管网无向子图进行所需关闭用户阀门确定的步骤。
作为优选方案，所述基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门之前，还包括：
基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户的未来用气预测流量确定该连通性燃气管网无向子图是否需要进行所需关闭用户阀门确定的步骤。
作为优选方案，所述基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户的未来用气预测流量确定该连通性燃气管网无向子图是否需要进行所需关闭用户阀门确定的步骤，包括：
预测得到连通性燃气管网无向子图中各用户的未来用气预测流量；
基于各用户的未来用气预测流量，获取得到所有用户的未来总用气预测流量；
基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量，获取得到气源总供气流量；
判断气源总供气流量是否大于所有用户的未来总用气预测流量，若否则确定该连通性燃气管网无向子图需要进行所需关闭用户阀门确定的步骤，若是则确定该连通性燃气管网无向子图不需要进行所需关闭用户阀门确定的步骤。
作为优选方案，所述基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门，包括：
判断连通性燃气管网无向子图中的用户数是否超过预设阈值；
若超过则采用遗传算法结合各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门，若未超过则采用全局搜索算法结合各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门。
作为优选方案，所述采用遗传算法或全局搜索算法确定所需关闭用户阀门时，适应度函数计算公式为：
，
其中，表示连通性燃气管网无向子图中各用户的关阀情况向量，在/>中关阀用户记为0，开阀用户记为1，/>表示连通性燃气管网无向子图中各用户的关阀情况向量为/>时的适应度值，/>表示连通性燃气管网无向子图中各用户的重要度组成的向量，表示求L1范数，/>表示连通性燃气管网无向子图中各用户的未来用气预测流量组成的向量，/>表示连通性燃气管网无向子图中的气源总供气流量，/>表示连通性燃气管网无向子图中各用户与各气源的距离组成的向量。
作为优选方案，所述用户重要度的计算公式为：
=用户/>的用气贡献比例*用户/>的停气损失比例，
其中，表示用户/>的重要度；
所述用户的用气贡献比例计算公式为：
用户的用气贡献比例=/>，
其中，表示连通性燃气管网无向子图中用户/>在预设时间内的总用气量，/>表示连通性燃气管网无向子图中所有用户在预设时间内的总用气量；
所述用户的停气损失比例计算公式为：
用户的停气损失比例=/>，
其中，表示在预设时间内停止对连通性燃气管网无向子图中的用户/>进行供气所产生的损失值，/>表示在预设时间内停止对连通性燃气管网无向子图中的所有用户进行供气所产生的损失值总和。
第二方面，本说明书实施例提供了一种基于多气源城市燃气管网的关阀系统，包括无向图模块、阀门确定模块、连通性分析模块、关阀模块，所述阀门确定模块、连通性分析模块分别与无向图模块连接，关阀模块与阀门确定模块连接；
无向图模块，用于创建全局燃气管网无向图；
阀门确定模块，用于获取爆管位置，在全局燃气管网无向图中以爆管位置为起点位置，并以搜索到管道阀门为单方向上终止条件进行附条件深度优先搜索，以搜索得到多个所需关闭管道阀门；
无向图模块，还用于将经过附条件深度优先搜索的区域作为关阀区域，并从全局燃气管网无向图中删除该关阀区域，以得到剩余燃气管网无向图；
连通性分析模块，用于对剩余燃气管网无向图进行连通性分析；
无向图模块，还用于基于连通性分析结果，得到至少一个连通性燃气管网无向子图；
阀门确定模块，还用于基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门；
关阀模块，用于对所需关闭管道阀门、所需关闭用户阀门进行关阀操作。
第三方面，本说明书实施例提供了一种电子设备，包括处理器以及存储器；所述处理器与所述存储器相连；所述存储器，用于存储可执行程序代码；所述处理器通过读取所述存储器中存储的可执行程序代码来运行与所述可执行程序代码对应的程序，以用于执行上述实施例第一方面所述的一种基于多气源城市燃气管网的关阀方法的步骤。
第四方面，本说明书实施例提供了一种计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有多条指令，所述指令适于由处理器加载并执行上述实施例第一方面所述的一种基于多气源城市燃气管网的关阀方法的步骤。
本说明书一些实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
可在多气源城市燃气管网场景中出现爆管现象时对管道阀门进行有效关阀；且在关掉相应管道阀门后，可针对形成的多个连通性子区域，基于各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门，进而保证多气源管网场景中出现爆管现象时各用户的正常用气；且本说明书一些实施例提供的关阀方法同样适用于多爆点的关阀场景。
附图说明
为了更清楚地说明本说明书实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需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说明书的一些实施例，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获得其他的附图。
图1是多气源城市燃气管网的结构示意图。
图2是本说明书实施例提供的一种基于多气源城市燃气管网的关阀方法的流程示意图。
图3是本说明书实施例提供的一种基于多气源城市燃气管网的关阀系统的结构示意图。
图4是本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本说明书实施例中的附图，对本说明书实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本说明书中的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。
下面的描述提供了示例，并且不对权利要求书中阐述的范围、适用性或示例进行限制。可以在不脱离本说明书内容的范围的情况下，对描述的元素的功能和布置做出改变。各个示例可以适当省略、替代或添加各种过程或组件。例如所描述的方法可以以所描述的顺序不同的顺序来执行，并且可以添加、省略或组合各种步骤。此外，可以将关于一些示例描述的特征组合到其他示例中。
本说明书在通过多个实施例对一种基于多气源城市燃气管网的关阀方法进行解释之前，先对多气源城市燃气管网进行简单介绍。
请参阅图1，图1示出了多气源城市燃气管网的结构示意图，图中包括三个气源，分别为气源1、气源2、气源3，以及两个爆管点，分别是爆管点1、爆管点2。
当出现图1中所述爆管情况后，基于本说明书的多个实施例所述的关阀方法，即可搜索得到与两个爆管点分别对应的多个所需关闭管道阀门，即图1中所示出的边界阀门。进一步对删除爆管区域后的剩余燃气管网进行连通性分析，即可得到至少一个连通性燃气管网子区域，可以理解的是，若连通性燃气管网子区域内不存在气源，则该区域内的用户为受影响用户，若连通性燃气管网子区域内存在气源，则该区域内的用户为正常用户。再进一步，针对存在气源的连通性燃气管网子区域，可基于各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门，例如重要度较低的或者距离气源较远的用户，则可能成为关阀用户，具体的确定方式在下面的实施例中进行具体解释说明。
需要说明的是，图1中所述的中间网络，为未示出的连通性燃气管网子区域内的管网结构。
请参阅图2，图2为本说明书实施例提供的一种基于多气源城市燃气管网的关阀方法的流程示意图。
如图2所示，该自适应分配方法至少可以包括以下步骤：
步骤202、创建全局燃气管网无向图；
由于本说明书多个实施例提供的关阀方法针对多气源城市燃气管网，因此在出现爆管点且关闭相应阀门后，管网内的燃气流向会发生变化，因此本说明书多个实施例提供的关阀方法，不考虑上下游关系，因此创建无向图即可，进而可降低后台运行该关阀方法对应的关阀程序时的负载，也可提高在出现爆管点后的关阀响应速度。
步骤204、获取爆管位置，在全局燃气管网无向图中以爆管位置为起点位置，并以搜索到管道阀门为单方向上终止条件进行附条件深度优先搜索，以搜索得到多个所需关闭管道阀门；
可以理解的是，深度优先搜索（Depth-First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。它从根节点开始，沿着某一分支尽可能深地搜索，直到达到叶子节点或无法继续搜索为止，然后回溯到上一层级节点，继续搜索其他分支。
由于本说明书多个实施例提供的关阀方法，只需隔离故障区域，因此在步骤204中采用深度优先搜索方法进行深度搜索时，应当附带搜索条件，即以搜索到管道阀门为单方向上终止条件，例如图1中爆管点1以及爆管点2均存在4个方向，针对每个方向均以搜索到管道阀门为终止条件。
步骤206、将经过附条件深度优先搜索的区域作为关阀区域，并从全局燃气管网无向图中删除该关阀区域，以得到剩余燃气管网无向图；
步骤208、对剩余燃气管网无向图进行连通性分析，以得到至少一个连通性燃气管网无向子图；
在多气源管网场景中，在关掉相应管道阀门后，形成的多个连通性子区域内的气源供气能力存在差异，且多个连通性子区域内的用户用气情况也存在差异，因此为了保证多气源管网场景中出现爆管现象时各用户的正常用气，还需要针对各连通性子区域内的用户阀门进行合理的关阀操作。
即本说明书多个实施例提供的关阀方法，不仅隔离故障区域，还针对剩余管网区域内的用户阀门进行合理的关阀操作，以保证管网中用户的正常用气，因此需要将关阀区域从全局燃气管网无向图中删除，以得到剩余燃气管网无向图，并对剩余燃气管网无向图进行连通性分析，以得到至少一个连通性燃气管网无向子图。
步骤210、基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门；
步骤212、对所需关闭管道阀门、所需关闭用户阀门进行关阀操作。
可以理解的是，针对一个连通性子区域内用户阀门进行关闭，应当考虑该连通性子区域内的气源供气情况、用户用气情况、各用户重要度、各用户与各气源的距离，具体解释在下面的实施例中进行展开。
且需要说明的是，用户阀门设置于用户端口处，因此关闭用户阀门不会影响管网内燃气的正常输送，仅影响该用户阀门对应的用户。
还需要说明的是，本说明书多个实施例提供的关阀方法同样适用于多爆点的关阀场景，只需针对每个爆管位置均执行一次步骤204即可。
在本说明书的一个实施例中，所述获取爆管位置，在全局燃气管网无向图中以爆管位置为起点位置，并以搜索到管道阀门为单方向上终止条件进行附条件深度优先搜索，以搜索得到多个所需关闭管道阀门，包括：
获取爆管位置，在全局燃气管网无向图中以爆管位置为起点位置，并以搜索到管道阀门为单方向上终止条件进行附条件深度优先搜索，以搜索得到多个管道阀门；
判断当前搜索得到的多个管道阀门是否可以关闭，若可以则将其作为所需关闭管道阀门，若不可以则针对不可关闭管道阀门执行下一步骤；
在全局燃气管网无向图中以不可关闭管道阀门为起点位置，并以搜索到管道阀门为单方向上终止条件进行附条件深度优先搜索，以搜索得到多个管道阀门，并返回上一步骤。
即，可以理解的是，若图1中爆管点1对应的某一边界阀门出现故障，无法关闭，此时则需要将该边界阀门作为起点位置，再次以搜索到管道阀门为单方向上终止条件进行附条件深度优先搜索，以搜索得到该边界阀门对应的多个管道阀门，并进行关闭，这样才能真正实现隔离故障区域。
在本说明书的一个实施例中，所述对剩余燃气管网无向图进行连通性分析，以得到至少一个连通性燃气管网无向子图，包括：
获取剩余燃气管网无向图中的所有管道阀门，并将所有管道阀门形成一节点集合；
在节点集合中任意选取一管道阀门，以该管道阀门为起点，并执行完整深度优先搜索，并基于经过当前完整深度优先搜索的区域得到相应的连通性燃气管网无向子图；
将当前得到的连通性燃气管网无向子图中的所有管道阀门从节点集合中删除，并判断节点集合中是否存在剩余管道阀门，若存在则返回上一步骤，若不存在则结束。
可以理解的是，由于该步骤中需要对管网连通性进行分析，以得到连通性燃气管网无向子图，因此需要执行完整的深度优先搜索。
在本说明书的一个实施例中，所述基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门之前，还包括：
判断连通性燃气管网无向子图中是否存在气源，若不存在则后续不针对该连通性燃气管网无向子图进行所需关闭用户阀门确定的步骤。
可以理解的是，若连通性燃气管网无向子图中不存在气源，则无需判断该连通性燃气管网无向子图中的各用户阀门是否需要关闭。
在本说明书的一个实施例中，所述基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门之前，还包括：
基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户的未来用气预测流量确定该连通性燃气管网无向子图是否需要进行所需关闭用户阀门确定的步骤。
所述基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户的未来用气预测流量确定该连通性燃气管网无向子图是否需要进行所需关闭用户阀门确定的步骤，包括：
预测得到连通性燃气管网无向子图中各用户的未来用气预测流量；
基于各用户的未来用气预测流量，获取得到所有用户的未来总用气预测流量；
基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量，获取得到气源总供气流量；
判断气源总供气流量是否大于所有用户的未来总用气预测流量，若否则确定该连通性燃气管网无向子图需要进行所需关闭用户阀门确定的步骤，若是则确定该连通性燃气管网无向子图不需要进行所需关闭用户阀门确定的步骤。
可以理解的是，若各气源供气流量之和大于各用户的未来用气预测流量之和，则说明该连通性燃气管网无向子图对应的燃气管网区域可进行正常供气，因此也无需对用户阀门进行关闭。
在本说明书的一个实施例中，所述基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门，包括：
判断连通性燃气管网无向子图中的用户数是否超过预设阈值；
若超过则采用遗传算法结合各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门，若未超过则采用全局搜索算法结合各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门。
全局搜索算法的目标是在搜索空间中找到全局最优解，因此会遍历整个搜索空间，并尝试不同的解决方案，以找到最优解或接近最优解的解。因此全局搜索算法随着搜索空间的增大，算法的计算成本也会增加，搜索时间可能会非常长。
遗传算法是一种基于生物进化理论的优化算法，它模拟了自然界中的生物进化过程，通过种群中个体之间的交叉和变异操作，逐代演化出更优的解决方案。因此遗传算法可以处理复杂的问题，尤其是那些搜索空间巨大且难以解析的问题。
基于上述，可以理解的是，当用户数超过预设阈值时则采用遗传算法搜索最优解，反之则采用全局搜索算法搜索最优解，进而进一步提高在出现爆管点后的关阀响应速度。
在本说明书的一个实施例中，所述采用遗传算法或全局搜索算法确定所需关闭用户阀门时，适应度函数计算公式为：
，
其中，表示连通性燃气管网无向子图中各用户的关阀情况向量，在/>中关阀用户记为0，开阀用户记为1，/>表示连通性燃气管网无向子图中各用户的关阀情况向量为/>时的适应度值，适应度值更高说明该解更优，/>表示连通性燃气管网无向子图中各用户的重要度组成的向量，/>表示求L1范数，/>表示连通性燃气管网无向子图中各用户的未来用气预测流量组成的向量，/>表示连通性燃气管网无向子图中的气源总供气流量，表示连通性燃气管网无向子图中各用户与各气源的距离组成的向量。
基于该适应度函数计算公式，可知以下内容：
用户的重要度越高，求解过程中应当优先将该用户对应的用户阀门设置为开阀状态，体现在上述公式中的；
求解过程中，应当尽可能多的将连通性燃气管网无向子图中的用户阀门打开，体现在上述公式中的；
求解过程中，应当尽可能使各用户与各气源的距离总和更小，体现在上述公式中的；
求解过程中，应当尽可能充分利用各气源的供气能力，体现在上述公式中的。
所述用户重要度的计算公式为：
=用户/>的用气贡献比例*用户/>的停气损失比例，
其中，表示用户/>的重要度；
所述用户的用气贡献比例计算公式为：
用户的用气贡献比例=/>，
其中，表示连通性燃气管网无向子图中用户/>在预设时间内的总用气量，/>表示连通性燃气管网无向子图中所有用户在预设时间内的总用气量；
所述用户的停气损失比例计算公式为：
用户的停气损失比例=/>，
其中，表示在预设时间内停止对连通性燃气管网无向子图中的用户/>进行供气所产生的损失值，/>表示在预设时间内停止对连通性燃气管网无向子图中的所有用户进行供气所产生的损失值总和。
请参阅图3，图3为本说明书实施例提供的一种基于多气源城市燃气管网的关阀系统的结构示意图。
如图3所示，该关阀系统至少可以包括包括无向图模块303、阀门确定模块302、连通性分析模块304、关阀模块301，所述阀门确定模块302、连通性分析模块304分别与无向图模块303连接，关阀模块301与阀门确定模块302连接；
无向图模块303，用于创建全局燃气管网无向图；
阀门确定模块302，用于获取爆管位置，在全局燃气管网无向图中以爆管位置为起点位置，并以搜索到管道阀门为单方向上终止条件进行附条件深度优先搜索，以搜索得到多个所需关闭管道阀门；
无向图模块303，还用于将经过附条件深度优先搜索的区域作为关阀区域，并从全局燃气管网无向图中删除该关阀区域，以得到剩余燃气管网无向图；
连通性分析模块304，用于对剩余燃气管网无向图进行连通性分析；
无向图模块303，还用于基于连通性分析结果，得到至少一个连通性燃气管网无向子图；
阀门确定模块302，还用于基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门；
关阀模块301，用于对所需关闭管道阀门、所需关闭用户阀门进行关阀操作。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分相互参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于关阀系统实施例而言，由于其基本相似于关阀方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
请参阅图4示出的本说明书实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
如图4所示，该电子设备400可以包括：至少一个处理器401、至少一个网络接口404、用户接口403、存储器405以及至少一个通信总线402。
其中，通信总线402可用于实现上述各个组件的连接通信。
其中，用户接口403可以包括按键，可选用户接口还可以包括标准的有线接口、无线接口。
其中，网络接口404可以但不局限于包括蓝牙模块、NFC模块、Wi-Fi模块等。
其中，处理器401可以包括一个或者多个处理核心。处理器401利用各种接口和线路连接整个电子设备400内的各个部分，通过运行或执行存储在存储器405内的指令、程序、代码集或指令集，以及调用存储在存储器405内的数据，执行电子设备400的各种功能和处理数据。可选的，处理器401可以采用DSP、FPGA、PLA中的至少一种硬件形式来实现。处理器401可集成CPU、GPU和调制解调器等中的一种或几种的组合。其中，CPU主要处理操作系统、用户界面和应用程序等；GPU用于负责显示屏所需要显示的内容的渲染和绘制；调制解调器用于处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调器也可以不集成到处理器401中，单独通过一块芯片进行实现。
其中，存储器405可以包括RAM，也可以包括ROM。可选的，该存储器405包括非瞬时性计算机可读介质。存储器405可用于存储指令、程序、代码、代码集或指令集。存储器405可包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储用于实现操作系统的指令、用于至少一个功能的指令（比如触控功能、声音播放功能、图像播放功能等）、用于实现上述各个方法实施例的指令等；存储数据区可存储上面各个方法实施例中涉及到的数据等。存储器405可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器401的存储装置。作为一种计算机存储介质的存储器405中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及关阀程序指令。处理器401可以用于调用存储器405中存储的关阀程序指令，并执行前述实施例中提及的关阀的步骤。
本说明书实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机或处理器上运行时，使得计算机或处理器执行上述多个实施例中的一个或多个的步骤。上述电子设备的各组成模块如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在所述计算机可读取存储介质中。
在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本说明书实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者通过所述计算机可读存储介质进行传输。所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线（例如同轴电缆、光纤、数字用户线（DigitalSubscriber Line，DSL））或无线（例如红外、无线、微波等）方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，（例如，软盘、硬盘、磁带）、光介质(例如，数字多功能光盘（DigitalVersatile Disc，DVD）)、或者半导体介质（例如，固态硬盘（Solid State Disk，SSD））等。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，该程序可存储于计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可存储程序代码的介质。在不冲突的情况下，本实施例和实施方案中的技术特征可以任意组合。
以上所述的实施例仅仅是本说明书的优选实施例方式进行描述，并非对本说明书的范围进行限定，在不脱离本说明书的设计精神的前提下，本领域普通技术人员对本说明书的技术方案作出的各种变形及改进，均应落入本说明书的权利要求书确定的保护范围内。
Claims (5)
1.一种基于多气源城市燃气管网的关阀方法，其特征在于，包括步骤：
创建全局燃气管网无向图；
获取爆管位置，在全局燃气管网无向图中以爆管位置为起点位置，并以搜索到管道阀门为单方向上终止条件进行附条件深度优先搜索，以搜索得到多个所需关闭管道阀门；
将经过附条件深度优先搜索的区域作为关阀区域，并从全局燃气管网无向图中删除该关阀区域，以得到剩余燃气管网无向图；
对剩余燃气管网无向图进行连通性分析，以得到至少一个连通性燃气管网无向子图；
基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门；
对所需关闭管道阀门、所需关闭用户阀门进行关阀操作；
所述基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门之前，还包括：
基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户的未来用气预测流量确定该连通性燃气管网无向子图是否需要进行所需关闭用户阀门确定的步骤；
所述基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户的未来用气预测流量确定该连通性燃气管网无向子图是否需要进行所需关闭用户阀门确定的步骤，包括：
预测得到连通性燃气管网无向子图中各用户的未来用气预测流量；
基于各用户的未来用气预测流量，获取得到所有用户的未来总用气预测流量；
基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量，获取得到气源总供气流量；
判断气源总供气流量是否大于所有用户的未来总用气预测流量，若否则确定该连通性燃气管网无向子图需要进行所需关闭用户阀门确定的步骤，若是则确定该连通性燃气管网无向子图不需要进行所需关闭用户阀门确定的步骤；
所述基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门，包括：
判断连通性燃气管网无向子图中的用户数是否超过预设阈值；
若超过则采用遗传算法结合各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门，若未超过则采用全局搜索算法结合各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门；
所述采用遗传算法或全局搜索算法确定所需关闭用户阀门时，适应度函数计算公式为：
，
其中，表示连通性燃气管网无向子图中各用户的关阀情况向量，在/>中关阀用户记为0，开阀用户记为1，/>表示连通性燃气管网无向子图中各用户的关阀情况向量为/>时的适应度值，/>表示连通性燃气管网无向子图中各用户的重要度组成的向量，/>表示求L1范数，/>表示连通性燃气管网无向子图中各用户的未来用气预测流量组成的向量，表示连通性燃气管网无向子图中的气源总供气流量，/>表示连通性燃气管网无向子图中各用户与各气源的距离组成的向量；
所述用户重要度的计算公式为：
=用户/>的用气贡献比例*用户/>的停气损失比例，
其中，表示用户/>的重要度；
所述用户的用气贡献比例计算公式为：
用户的用气贡献比例=/>，
其中，表示连通性燃气管网无向子图中用户/>在预设时间内的总用气量，/>表示连通性燃气管网无向子图中所有用户在预设时间内的总用气量；
所述用户的停气损失比例计算公式为：
用户的停气损失比例=/>，
其中，表示在预设时间内停止对连通性燃气管网无向子图中的用户/>进行供气所产生的损失值，/>表示在预设时间内停止对连通性燃气管网无向子图中的所有用户进行供气所产生的损失值总和。
2.根据权利要求1所述的一种基于多气源城市燃气管网的关阀方法，其特征在于，所述获取爆管位置，在全局燃气管网无向图中以爆管位置为起点位置，并以搜索到管道阀门为单方向上终止条件进行附条件深度优先搜索，以搜索得到多个所需关闭管道阀门，包括：
获取爆管位置，在全局燃气管网无向图中以爆管位置为起点位置，并以搜索到管道阀门为单方向上终止条件进行附条件深度优先搜索，以搜索得到多个管道阀门；
判断当前搜索得到的多个管道阀门是否可以关闭，若可以则将其作为所需关闭管道阀门，若不可以则针对不可关闭管道阀门执行下一步骤；
在全局燃气管网无向图中以不可关闭管道阀门为起点位置，并以搜索到管道阀门为单方向上终止条件进行附条件深度优先搜索，以搜索得到多个管道阀门，并返回上一步骤。
3.根据权利要求1所述的一种基于多气源城市燃气管网的关阀方法，其特征在于，所述对剩余燃气管网无向图进行连通性分析，以得到至少一个连通性燃气管网无向子图，包括：
获取剩余燃气管网无向图中的所有管道阀门，并将所有管道阀门形成一节点集合；
在节点集合中任意选取一管道阀门，以该管道阀门为起点，并执行完整深度优先搜索，并基于经过当前完整深度优先搜索的区域得到相应的连通性燃气管网无向子图；
将当前得到的连通性燃气管网无向子图中的所有管道阀门从节点集合中删除，并判断节点集合中是否存在剩余管道阀门，若存在则返回上一步骤，若不存在则结束。
4.根据权利要求1所述的一种基于多气源城市燃气管网的关阀方法，其特征在于，所述基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门之前，还包括：
判断连通性燃气管网无向子图中是否存在气源，若不存在则后续不针对该连通性燃气管网无向子图进行所需关闭用户阀门确定的步骤。
5.一种基于多气源城市燃气管网的关阀系统，基于权利要求1~4任一项所述的一种基于多气源城市燃气管网的关阀方法，其特征在于，包括无向图模块、阀门确定模块、连通性分析模块、关阀模块，所述阀门确定模块、连通性分析模块分别与无向图模块连接，关阀模块与阀门确定模块连接；
无向图模块，用于创建全局燃气管网无向图；
阀门确定模块，用于获取爆管位置，在全局燃气管网无向图中以爆管位置为起点位置，并以搜索到管道阀门为单方向上终止条件进行附条件深度优先搜索，以搜索得到多个所需关闭管道阀门；
无向图模块，还用于将经过附条件深度优先搜索的区域作为关阀区域，并从全局燃气管网无向图中删除该关阀区域，以得到剩余燃气管网无向图；
连通性分析模块，用于对剩余燃气管网无向图进行连通性分析；
无向图模块，还用于基于连通性分析结果，得到至少一个连通性燃气管网无向子图；
阀门确定模块，还用于基于连通性燃气管网无向子图中各气源供气流量、各用户重要度、各用户的未来用气预测流量、各用户与各气源的距离，确定所需关闭用户阀门；
关阀模块，用于对所需关闭管道阀门、所需关闭用户阀门进行关阀操作。
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Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101634398A (zh) * | 2009-07-30 | 2010-01-27 | 苏州市数字城市工程研究中心有限公司 | 三维可视化环境下城市综合管网的爆管分析方法 |
| CN104317844A (zh) * | 2014-10-11 | 2015-01-28 | 讯腾数码科技（北京）有限公司 | 一种基于城市燃气管网拓扑分析的应急处理方法 |
| CN110500512A (zh) * | 2019-08-19 | 2019-11-26 | 北京讯腾智慧科技股份有限公司 | 燃气爆管分析方法和装置 |
| CN111102476A (zh) * | 2019-12-14 | 2020-05-05 | 西安建筑科技大学 | 一种基于三维地下管道的爆管搜索方法 |
| CN111814289A (zh) * | 2020-09-08 | 2020-10-23 | 成都同飞科技有限责任公司 | 一种基于图式理论的供水管网爆管分析方法及分析系统 |
| CN112214648A (zh) * | 2020-10-13 | 2021-01-12 | 合肥小龟快跑信息科技有限公司 | 一种根据采集点反馈异常信息实现爆管分析逻辑的方法 |
| CN113885698A (zh) * | 2021-09-02 | 2022-01-04 | 华恒(济南)信息技术有限公司 | 一种地下管线信息化管控系统 |
| CN116756895A (zh) * | 2023-08-15 | 2023-09-15 | 西南石油大学 | 一种基于gis的城市复杂多源管网爆管分析方法及系统 |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115640915B (zh) * | 2022-12-19 | 2023-03-10 | 成都秦川物联网科技股份有限公司 | 一种智慧燃气管网压缩机安全管理方法和物联网系统 |
-
2023
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Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101634398A (zh) * | 2009-07-30 | 2010-01-27 | 苏州市数字城市工程研究中心有限公司 | 三维可视化环境下城市综合管网的爆管分析方法 |
| CN104317844A (zh) * | 2014-10-11 | 2015-01-28 | 讯腾数码科技（北京）有限公司 | 一种基于城市燃气管网拓扑分析的应急处理方法 |
| CN110500512A (zh) * | 2019-08-19 | 2019-11-26 | 北京讯腾智慧科技股份有限公司 | 燃气爆管分析方法和装置 |
| CN111102476A (zh) * | 2019-12-14 | 2020-05-05 | 西安建筑科技大学 | 一种基于三维地下管道的爆管搜索方法 |
| CN111814289A (zh) * | 2020-09-08 | 2020-10-23 | 成都同飞科技有限责任公司 | 一种基于图式理论的供水管网爆管分析方法及分析系统 |
| CN112214648A (zh) * | 2020-10-13 | 2021-01-12 | 合肥小龟快跑信息科技有限公司 | 一种根据采集点反馈异常信息实现爆管分析逻辑的方法 |
| CN113885698A (zh) * | 2021-09-02 | 2022-01-04 | 华恒(济南)信息技术有限公司 | 一种地下管线信息化管控系统 |
| CN116756895A (zh) * | 2023-08-15 | 2023-09-15 | 西南石油大学 | 一种基于gis的城市复杂多源管网爆管分析方法及系统 |
Non-Patent Citations (2)
| Title |
|---|
| 事故状态下供水管网的拓扑分析;陈;庄宝玉;赵新华;;中国给水排水(第09期);全文 * |
| 基于ArcGIS Engine燃气管网系统的爆管关阀分析及实现;陈蕊;沈旭;;昆明冶金高等专科学校学报(第01期);全文 * |
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| Publication number | Publication date |
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