技術(shù)特征：

1.一種基于參數(shù)重構(gòu)的天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)仿真方法，其特征在于，包括以下步驟：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于參數(shù)重構(gòu)的天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)仿真方法，其特征在于，基于氣壓和質(zhì)量流量分別對(duì)每根管道構(gòu)建偏微分方程組具體包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于參數(shù)重構(gòu)的天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)仿真方法，其特征在于，在多任務(wù)-物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建之前，對(duì)每根管道的運(yùn)行數(shù)據(jù)和偏微分方程組分別進(jìn)行無(wú)量綱化處理，具體包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于參數(shù)重構(gòu)的天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)仿真方法，其特征在于，多任務(wù)-物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括兩個(gè)并行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)共同構(gòu)成特征提取層、共享層、多任務(wù)學(xué)習(xí)層，采用軟參數(shù)共享機(jī)制，通過(guò)兩個(gè)并行的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分別擬合氣壓和質(zhì)量流量的變化；

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于參數(shù)重構(gòu)的天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)仿真方法，其特征在于，多任務(wù)-物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練中，損失函數(shù)構(gòu)造如下：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于參數(shù)重構(gòu)的天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)仿真方法，其特征在于，構(gòu)建天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)氣壓約束和節(jié)點(diǎn)流量平衡約束包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于參數(shù)重構(gòu)的天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)仿真方法，其特征在于，對(duì)所有管道的多任務(wù)-物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行二次訓(xùn)練包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于參數(shù)重構(gòu)的天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)仿真方法，其特征在于，基于節(jié)點(diǎn)氣壓約束和節(jié)點(diǎn)流量平衡約束構(gòu)建損失函數(shù)具體包括：

9.一種基于參數(shù)重構(gòu)的天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)仿真系統(tǒng)，其特征在于，系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)時(shí)執(zhí)行如權(quán)利要求1-8任一項(xiàng)所述的基于參數(shù)重構(gòu)的天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)仿真方法，系統(tǒng)包括：

10.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述可讀存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有基于參數(shù)重構(gòu)的天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)仿真程序，所述基于參數(shù)重構(gòu)的天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)仿真程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-7任一項(xiàng)所述基于參數(shù)重構(gòu)的天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)仿真方法的步驟。

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及天然氣系統(tǒng)控制技術(shù)領(lǐng)域，具體提供一種基于參數(shù)重構(gòu)的天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)仿真方法、系統(tǒng)及介質(zhì)，包括：采集天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)中每根管道的運(yùn)行數(shù)據(jù)，分別對(duì)每根管道構(gòu)建偏微分方程組；對(duì)每根管道分別構(gòu)建多任務(wù)?物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型并進(jìn)行模型訓(xùn)練，完成模型參數(shù)和偏微分方程組參數(shù)的重構(gòu)；基于多任務(wù)?物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型獲取管道兩端的氣壓和質(zhì)量流量，構(gòu)建天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)的節(jié)點(diǎn)氣壓約束和節(jié)點(diǎn)流量平衡約束；所有管道的多任務(wù)?物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行二次訓(xùn)練得到多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合仿真模型，基于多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組合仿真模型進(jìn)行天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)仿真。實(shí)現(xiàn)對(duì)天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)高精度仿真，有效處理管網(wǎng)運(yùn)行數(shù)據(jù)。

技術(shù)研發(fā)人員：李正爍,王皓宇
受保護(hù)的技術(shù)使用者：山東大學(xué)
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/15