燃气企业RPA信息安全管理研究与实践

随着信息技术的快速发展,全面数字化转型已成为各行各业重要的战略,燃气企业管理也开启了全面数字化、信息化与智慧运行的探索。近年来,机器人流程自动化(RPA)在燃气企业中的应用越来越普遍。虽然RPA可以提高效率和准确性,但它们的使用也带来了一些信息安全风险。本文通过分析燃气企业的信息安全管理现状、RPA对于燃气企业的信息安全影响,介绍一种应用于燃气企业的RPA安全管理模型,并介绍其原理、方法与关键技术。燃气企业在应用RPA技术时提供信息安全管理参考。

基于LightGBM技术的燃气入户安检风险判断方法

燃气入户安检是指对燃气管道、燃气灶具等设施进行检查,以确保燃气用户使用的燃气设施符合安全标准,并避免燃气泄漏等安全事故的发生。本文通过使用LightGBM模型,将机器学习和人工智能方法引入燃气入户安检的工作流程,可以实现对复杂、多类型、含缺失值数据的整合分析,快速识别出可能存在的安全隐患,实验结果中预测集的准确率、精确率、召回率均大于80%。该方法可以借助人工智能技术大大提高安检效率,避免了传统人工检查的耗时和主观判断的不确定性,保障了安检结果的准确和可靠。

燃气联盟链技术在燃气业务场景中的应用

区块链作为一种去中心化、数据透明、可追溯、防篡改的新兴技术,在能源交易、溯源、工程管理、数据共享等领域已有广泛研究。基于区块链技术搭建面向燃气业务场景的联盟链平台,在底层平台架构上,通过构建由共识节点和成员节点组成的联盟链平台,根据不同的业务参与方和业务角色,将去中心化的安全共识机制与业务计算的业务逻辑分配到不同类型节点执行,降低了完全去中心化的建设成本问题,为燃气需求响应建设、钢瓶溯源、燃气报装、管网建设信息共享等4个业务场景的应用,提供了高效率和低成本的联盟链系统方案,解决了燃气业务中供需响应不便、瓶装供气溯源难及管道工程管理效率低三大问题,为燃气业务场景提供区块链技术应用方案参考。

基于接壤城市数据的居民用气量复合模型及预测

居民用天然气是天然气利用中需要优先保障的类型,其规模的准确预测是实现资源合理采购、管道安全输送、市场稳定供应的基础。但自2017年以来的供暖季却屡屡出现“气荒”、天然气限供,尤其是大气污染防治推行“煤改气”之后,冬季“气荒”或成常态,这些表明对天然气需求进行较为准确的预测意义重大。基于2020—2022年北方某省相关城市的居民用天然气数据及统计年鉴数据,针对无法获取到历史数据的城市难以准确预测天然气需求的问题,使用与目标城市接壤的相关城市数据,并将回归分析与随机森林模型相结合,建立了目标城市居民用气规模的中期预测模型,并对目标城市2021—2022年的居民用气规模进行预测。实证结果表明,在历史数据不足的情况下,可以利用经济、人口、气候等宏观数据和接壤城市用气数据进行建模,以实现对目标城市居民用气规模的合理预测。