IFIX系统日报月报的设计与实现

文章介绍了基于时间项调度和HDA两种方法实现报表的自动生成。对每种方法的设计与实现进行了详细的介绍并给出了每种方法的部分核心代码。剖析了两种方法各自的优缺点并对运行效果进行了评价。

通讯系统升级改造及效果评价

本文在阐述软交换技术的基本原理和发展趋势基础上,分析了应用软交换系统的意义,介绍了石油化工行业在应用软交换方面的积极探索,以及目前的体系架构、设备,论述了如何通过软交换技术引入新的多媒体调度通信业务,实现通过多媒体通话达到远程指挥生产的目的。

基于井站生产单元的数据采集与管理系统开发

文章介绍了一种基于GD320BH无线数传电台的数据采集传输系统的组成原理,分析了系统上位机和下位机的软硬件的组成、设计和实现过程。

pSpace实时数据库的建设与应用

天然气生产单位所辖的多个集气站,处理厂均有独立的自控系统,为了实现对多站点的集中监控该生产单位调度中心架设Honeywell PKS210 DSA服务器通过以太网对生产数据进行采集,本文主要阐述了在生产调控平台的建设中三维力控pSpace实时数据库从DSA服务器中将所有生产数据统一采集、存储、WEB发布等功能的开发及应用。

基于CEEMD-LSTM的短期天然气负荷预测模型

【目的】管网公司为保障稳定供气,需对下游用户的短期天然气负荷进行预测,但传统负荷预测方法存在拟合效果差、预测精度低等问题。为了提高短期天然气负荷预测的精度,在此提出一种基于互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD)与长短期记忆神经(Long Short-Term Memory, LSTM)网络的短期天然气负荷组合预测模型。【方法】为充分挖掘负荷序列的内部隐藏特征信息,避免不同分量特征及额外噪声的相互干扰,通过CEEMD分解将原始负荷序列分解为有限个本征模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,随后将不同IMF分量输入LSTM模型进行多步迭代预测,并基于贝叶斯算法对LSTM模型的超参数进行优化以提升学习效果和预测精度,最后将各分量的预测结果叠加重构得到最终预测结果。【结果】对比不同组合模型预测结果,CEEMD-LSTM预测值与真实值误差更小,预测精度更高,贝叶斯调参进一步提升了预测精度,但耗费时间更长。【结论】相比其他预测模型,CEEMD-LSTM组合预测模型能够有效提取负荷序列的时序信息并消除非线性因素的影响,在抑制模态混叠的同时减小了重构误差,提升了预测精度,该方法可为天然气管网的调度管理和运行优化提供参考。(图6,表5,参20)