面向大型燃?xì)夤芫W(wǎng)的智能調(diào)控系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計與實現(xiàn)

　　作者：劉青，關(guān)鴻鵬，張應(yīng)輝，仇晶，蔡磊

　　作者單位：北京市燃?xì)饧瘓F有限責(zé)任公司

　　摘自《城市燃?xì)?/a>》2021年第二期

信息化、智能化手段下進(jìn)行可靠、安全的燃?xì)膺h(yuǎn)程調(diào)度、監(jiān)控等目標(biāo)，就顯得尤為重要。本文主要以系統(tǒng)工程的方法為指導(dǎo)，基于信息物理融合系統(tǒng)，集合現(xiàn)有的SCADA、管網(wǎng)仿真、調(diào)度等子系統(tǒng)建設(shè)情況，設(shè)計出針對多壓力級制的燃?xì)夤芫W(wǎng)智能調(diào)控軟件的系統(tǒng)架構(gòu)，并作為可實施的指導(dǎo)手段，為后期智能調(diào)控軟件的具體開發(fā)應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。智能調(diào)控軟件系統(tǒng)分為全天候智能調(diào)控模塊、調(diào)控仿真庫模塊、遠(yuǎn)程執(zhí)行系統(tǒng)模塊、安全評估模塊等4部分，并給出了具體的模塊內(nèi)容，指導(dǎo)軟件系統(tǒng)的開發(fā)工作。

　　關(guān)鍵詞:大型燃?xì)夤芫W(wǎng)；智能調(diào)控；系統(tǒng)架構(gòu)；多壓力級制

　　1背景

　　天然氣作為清潔能源的代表，在城市的能源供應(yīng)體系中發(fā)揮著巨大的作用，根據(jù)相關(guān)資料的統(tǒng)計，2019年全國天然氣使用量達(dá)到3064億m3，同比增長約10%，未來還會保持持續(xù)增長趨勢。伴隨著天然氣使用量的增加，城市燃?xì)夤芫W(wǎng)的規(guī)模逐漸擴大，調(diào)壓站數(shù)量增多，燃?xì)鈮毫壷谱兌啵绾螌⑿畔⒒⒅悄芑募夹g(shù)應(yīng)用到燃?xì)夤芫W(wǎng)中，如何滿足管網(wǎng)的平穩(wěn)運行，如何解決調(diào)壓站遠(yuǎn)程調(diào)控及時性，為保障和助力燃?xì)庀到y(tǒng)更好的為人類生活服務(wù)就成為首要解決的問題。

　　自1997年陜氣進(jìn)京后，北京市的天然氣利用進(jìn)入快速發(fā)展階段，到2015年，北京市的年供氣量首次突破100億m3。2016年，高峰單日供應(yīng)量首次突破1億m3，目前已成為天然氣供應(yīng)量世界排名第二的單體城市。

　　“十二五”末期，上游供應(yīng)北京市已形成陸上管道氣、煤制氣和海上LNG三種氣源，陜一、陜二、陜?nèi)㈥兯摹⒋筇泼褐茪夤芫€、地下儲氣庫管線、唐山LNG管線七大通道供應(yīng)體系。同時，北京燃?xì)饧瘓F已有燃?xì)夤芫€2萬多km，調(diào)壓站（箱）分布廣泛，管道氣覆蓋所有的城區(qū)和郊區(qū)，形成了國內(nèi)規(guī)模最大、壓力級制最復(fù)雜的天然氣管網(wǎng)，建立了“五環(huán)六級七放射”的天然氣配氣體系，通過五大環(huán)路、六級壓力級制管網(wǎng)，七條輻射至郊區(qū)的供氣干線保障全市供氣，成為全國配氣能力最強的城市。

　　2亟待解決的問題

　　近年北京燃?xì)獾目焖侔l(fā)展，在運門站已達(dá)10座，次高壓以上調(diào)壓站箱多達(dá)300多座，氣源種類多，管網(wǎng)規(guī)模大，管網(wǎng)調(diào)度管理面臨著許多亟待解決的問題：

　　（1）站點多人工調(diào)節(jié)難。調(diào)壓站數(shù)量眾多、分布廣，部分調(diào)壓站處地偏遠(yuǎn)，運行參數(shù)調(diào)整需要投入大量人力到現(xiàn)場進(jìn)行操作和值守。

　　（2）相鄰站點匹配難。北京市環(huán)網(wǎng)調(diào)壓站工況調(diào)整與相鄰站密切相關(guān)，出力容易出現(xiàn)不均衡；用氣負(fù)荷較大時，管網(wǎng)容易出現(xiàn)最不利工況點。

　　（3）工況及時調(diào)整難。北京的城市交通狀況日益惡化，很難保證日常和應(yīng)急工況調(diào)整的及時性。

　　（4）工況調(diào)整方案制定難。工況調(diào)整方案的制訂依靠現(xiàn)有的仿真技術(shù)并結(jié)合人工經(jīng)驗，難以保證是最優(yōu)方案并能夠及時下達(dá)執(zhí)行。

　　（5）多氣源調(diào)配難。在多氣源引入的情況下，傳統(tǒng)氣源調(diào)配方式難以保證高端用戶的用氣氣質(zhì)要求。

　　（6）小流量控制難。夏季小流量時的貿(mào)易計量不準(zhǔn)確。

　　為有效解決管網(wǎng)運行中的諸多問題，北京燃?xì)庾?013年起逐步開展調(diào)壓站遠(yuǎn)程調(diào)控系統(tǒng)的研究、單站控制軟件的功能開發(fā)、完善和系統(tǒng)的建設(shè)，實現(xiàn)了單站自動調(diào)壓/調(diào)流、自動調(diào)壓/調(diào)流曲線、總流控制、低流控制、多支路均衡供氣及自動倒臺等“八大功能模式”，并在關(guān)鍵站點實施。

　　目前北京燃?xì)饧瘓F擁有較為完善的SCADA系統(tǒng)，主要用于對管網(wǎng)設(shè)施運行工況的實時監(jiān)測和部分調(diào)壓站的單站遠(yuǎn)程調(diào)控，而管網(wǎng)仿真系統(tǒng)、調(diào)度令系統(tǒng)等生產(chǎn)運營相關(guān)的信息化系統(tǒng)相對獨立，遠(yuǎn)程調(diào)控站點也初具規(guī)模。要實現(xiàn)規(guī)模化調(diào)壓站點應(yīng)用遠(yuǎn)程調(diào)控并滿足不同的用戶需求，必然需要一種方便快捷的技術(shù)手段實現(xiàn)遠(yuǎn)程調(diào)控調(diào)壓站點運行方案的制定和下達(dá)。因此智能調(diào)控系統(tǒng)建設(shè)的必要性凸顯。

　　本文主要闡述基于現(xiàn)有系統(tǒng)的相關(guān)調(diào)控仿真算法研究，以及面向大型燃?xì)夤芫W(wǎng)的智能調(diào)控系統(tǒng)架構(gòu)搭建，使系統(tǒng)能夠最終實現(xiàn)門站氣量調(diào)節(jié)、高中壓站單站調(diào)節(jié)、高中壓站多站聯(lián)合調(diào)節(jié)、高壓管道儲氣調(diào)節(jié)等智能調(diào)控目標(biāo)。

　　3智能調(diào)控系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計原則及目的

　　要想實現(xiàn)對大型燃?xì)夤芫W(wǎng)的智能調(diào)控，首要解決的就是對燃?xì)夤艿赖闹悄鼙O(jiān)測、多壓力級制的聯(lián)合調(diào)度優(yōu)化、調(diào)壓器關(guān)鍵設(shè)備的智能化控制、數(shù)據(jù)信息傳遞安全等多方面內(nèi)容，此外隨著管道檢測、嵌入式控制、通訊傳輸及邊緣計算等新技術(shù)的發(fā)展和燃?xì)夤?yīng)保障用戶的多樣性需求，對智能調(diào)控提出了許多新的目標(biāo)和要求。在設(shè)計智能調(diào)控系統(tǒng)時，充分考慮上述相關(guān)因素，需要使用科學(xué)的方法進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計，才能滿足智能調(diào)控系統(tǒng)的需求，更好的為大型燃?xì)夤芫W(wǎng)服務(wù)，保障調(diào)度能夠及時有效，滿足各類用戶的用氣需求。

　　按照建設(shè)需求和最終要實現(xiàn)的目的，結(jié)合現(xiàn)有條件，提出設(shè)計的基本原則如下：

　　（1）滿足現(xiàn)有條件下的調(diào)壓器、調(diào)節(jié)閥等設(shè)備的運行工況要求，滿足安全規(guī)范。

　　（2）采用數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)等先進(jìn)的調(diào)控方法。

　　（3）遠(yuǎn)程調(diào)控的執(zhí)行機構(gòu)可靠性、響應(yīng)速度等滿足系統(tǒng)調(diào)控需求。

　　（4）有效可靠的歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)：主要是站點集群調(diào)控經(jīng)驗。

　　系統(tǒng)設(shè)定的基本目標(biāo)是通過遠(yuǎn)程調(diào)控調(diào)壓站日常運行方案的自動優(yōu)化、制定和下達(dá)，預(yù)警系統(tǒng)異常工況；應(yīng)急工況下，可對遠(yuǎn)程調(diào)控站進(jìn)行控制，制定和下達(dá)應(yīng)急運行方案，最終實現(xiàn)燃?xì)夤芫W(wǎng)的自動優(yōu)化和安全運行。

　　系統(tǒng)工程的設(shè)計方法主要是將運籌學(xué)、控制論、信息理論、基礎(chǔ)數(shù)學(xué)及計算機科學(xué)等進(jìn)行綜合運用，針對要解決的問題進(jìn)行分析、設(shè)計和工程驗證。大型燃?xì)夤芫W(wǎng)的智能調(diào)控系統(tǒng)使用系統(tǒng)工程設(shè)計方法，從信息獲取、數(shù)據(jù)分析、算法驗證、參數(shù)校驗、系統(tǒng)執(zhí)行、安全傳輸、信息加密解密等涉及到調(diào)度全流程的工作進(jìn)行模塊設(shè)計。

　　4智能調(diào)控系統(tǒng)的主要組成

　　根據(jù)設(shè)計方法和設(shè)計原則，結(jié)合生產(chǎn)實際需求，構(gòu)建出智能調(diào)控系統(tǒng)的架構(gòu)框圖如圖1所示。

　　圖1智能調(diào)控系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計圖

　　整個智能調(diào)控系統(tǒng)主要是實現(xiàn)基于用戶需求和數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)，利用仿真優(yōu)化算法和模型庫，對擬實施的調(diào)度令進(jìn)行仿真測試，根據(jù)氣源和SCADA系統(tǒng)的管網(wǎng)監(jiān)測狀況進(jìn)行調(diào)度優(yōu)化，最后輸出符合運行規(guī)律的燃?xì)夤芫W(wǎng)單層及多層等多種方式的調(diào)度調(diào)控方案。

　　根據(jù)架構(gòu)框圖的設(shè)計，主要對搭建的智能調(diào)控系統(tǒng)架構(gòu)4大模塊進(jìn)行分別介紹，它們?yōu)槿旌蛑悄苷{(diào)控模塊、調(diào)控仿真庫模塊、遠(yuǎn)程執(zhí)行系統(tǒng)模塊、安全評估模塊。

　　全天候智能調(diào)控模塊如圖2所示。該模塊的主要流程是根據(jù)現(xiàn)有SCADA系統(tǒng)反饋的管網(wǎng)及設(shè)備監(jiān)控數(shù)據(jù)，用氣量預(yù)測計劃（包括用戶提供的電廠、工礦企業(yè)等大用戶的用氣計劃和城市預(yù)測用氣計劃），通過與歷史階段（PHD）數(shù)據(jù)庫的對比分析，結(jié)合調(diào)度中心的統(tǒng)一調(diào)度指令，通過仿真優(yōu)化算法庫計算能夠滿足最優(yōu)條件下的調(diào)控方案。在調(diào)控方案生成后需要通過GIS系統(tǒng)和儲備有豐富人工經(jīng)驗的學(xué)習(xí)庫對其進(jìn)行校驗，之后根據(jù)校驗結(jié)果，將方案數(shù)據(jù)傳給調(diào)控仿真庫的同時把方案作為學(xué)習(xí)庫內(nèi)的案例典型充實調(diào)控系統(tǒng)方案。

　　圖2全天候智能調(diào)控模塊信息流框圖

　　調(diào)控仿真庫模塊如圖3所示。調(diào)控仿真要把管網(wǎng)實際運行中可能出現(xiàn)的各類問題進(jìn)行仿真和預(yù)案處理。通過對設(shè)備及管道數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測和智能分析，提前預(yù)警異常狀況，同時將全天候智能調(diào)控按照正常工況、異常工況、人工操作誤報警等多方面場景進(jìn)行仿真運行和測試校驗，通過應(yīng)對不同場景情況的調(diào)控優(yōu)化方案和人工經(jīng)驗及原有的案例模型庫進(jìn)行匹配跟蹤，生成相應(yīng)的設(shè)備設(shè)施管理方案和應(yīng)急離線調(diào)度方案，針對人員誤操作和異常需求情況，建立人員權(quán)限校驗機制和混合智能調(diào)控機制。

　　圖3調(diào)控仿真庫信息流框圖

　　遠(yuǎn)程執(zhí)行系統(tǒng)模塊如圖4所示。主要是通過接收調(diào)控仿真庫的輸出調(diào)控方案，并確保調(diào)控方案能夠下發(fā)現(xiàn)場，對調(diào)壓器等主要設(shè)備部件進(jìn)行指令化操作。遠(yuǎn)程調(diào)控的調(diào)節(jié)方式根據(jù)設(shè)備的情況，分為直接調(diào)節(jié)方式和間接調(diào)節(jié)方式；在進(jìn)行調(diào)節(jié)時需要運行監(jiān)控模塊，防止出現(xiàn)調(diào)控方式過快或者過慢引起管網(wǎng)運行事故的情況，通過智能監(jiān)測技術(shù)分析該模塊流程中的運行數(shù)據(jù)，并與SCADA系統(tǒng)及設(shè)備全生命周期系統(tǒng)進(jìn)行信息交互，核查所要調(diào)控的設(shè)備運行狀態(tài)，下達(dá)設(shè)備調(diào)控指令，并通過模塊化RTU設(shè)備實現(xiàn)調(diào)控目的。

　　圖4遠(yuǎn)程執(zhí)行系統(tǒng)的信息流程圖

　　安全評估模塊作為系統(tǒng)中的關(guān)鍵組成，根據(jù)工控系統(tǒng)的架構(gòu)需要對監(jiān)測、控制、傳輸、執(zhí)行、設(shè)備、人員及管理等多方面進(jìn)行安全監(jiān)測和分析控制。為此設(shè)計相關(guān)的信息鑒別與人員管理授權(quán)、信息過濾、設(shè)備訪問、特有編碼、數(shù)據(jù)智能監(jiān)測分析及設(shè)備物理安全控制等子功能技術(shù)，通過定性和定量的方式將調(diào)控過程中可能出現(xiàn)的風(fēng)險進(jìn)行評估和判斷，進(jìn)行不同層次的分級，在進(jìn)行相關(guān)處理和操作的同時反饋回其他模塊，豐富相應(yīng)的預(yù)案和優(yōu)化調(diào)控算法，以便應(yīng)對風(fēng)險變化可能出現(xiàn)的異常工況。該模塊的具體建設(shè)如圖5所示。

　　圖5安全評估模塊的建設(shè)內(nèi)容框架

　　（1）將智能調(diào)控系統(tǒng)中和調(diào)控相關(guān)的設(shè)備進(jìn)行全生命周期監(jiān)測，對設(shè)備安全性進(jìn)行評估。同時對設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控預(yù)警。

　　（2）當(dāng)調(diào)壓系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)點出現(xiàn)異常時，根據(jù)仿真調(diào)控庫的案例及人工經(jīng)驗學(xué)習(xí)的結(jié)果，進(jìn)行雙向校驗，生成異常數(shù)據(jù)處理方案，反饋回優(yōu)化算法，啟動備用調(diào)控方案。

　　（3）對于涉及到調(diào)控系統(tǒng)的操作人員權(quán)限和操作步驟進(jìn)行安全校驗，對各系統(tǒng)的跨系統(tǒng)數(shù)據(jù)及網(wǎng)絡(luò)信息進(jìn)行審查及權(quán)限認(rèn)證。

　　以上3個功能是具體層面的操作設(shè)置，并且作為安全評估的工作流程指導(dǎo)模塊設(shè)計。

　　智能調(diào)控系統(tǒng)的架構(gòu)將四個模塊有機結(jié)合，從感、控、算、仿、用等層面進(jìn)行全方位設(shè)計，使之能夠滿足大型管網(wǎng)燃?xì)庹{(diào)度需求，適應(yīng)智能化時代發(fā)展。

　　5智能調(diào)控系統(tǒng)的調(diào)控優(yōu)化算法庫

　　通過對智能調(diào)控系統(tǒng)的架構(gòu)分析，可以發(fā)現(xiàn)建設(shè)的核心內(nèi)容是調(diào)控仿真庫，管網(wǎng)運行部門對調(diào)壓站（箱）的負(fù)荷率、站點運行數(shù)量的優(yōu)化和環(huán)網(wǎng)壓力均衡等要求都是對算法和仿真運行設(shè)定的相關(guān)邊界條件，因此仿真庫的優(yōu)化算法和仿真運行的適用性和匹配性是決定智能調(diào)控系統(tǒng)能否準(zhǔn)確、可靠和高效運行的基礎(chǔ)。下面介紹一下幾個主要的算法及案例庫的建設(shè)：

　　（1）多壓力級制的智能優(yōu)化算法

　　該算法通過仿真庫和GIS系統(tǒng)，設(shè)定管網(wǎng)初始參數(shù)條件，通過管網(wǎng)系統(tǒng)模型求得管網(wǎng)各節(jié)點的初始壓強、流量、管段壓降等參數(shù)，并計算得到第一目標(biāo)函數(shù)；固定壓力級制層間的進(jìn)氣節(jié)點流量，并利用非線性規(guī)劃的算法優(yōu)化調(diào)節(jié)閥門（口）開度；固定壓力級制層間的調(diào)節(jié)閥門（口）開度，并利用非線性規(guī)劃的算法優(yōu)化進(jìn)氣節(jié)點流量，計算得到第二目標(biāo)函數(shù)；判斷第一目標(biāo)函數(shù)與第二目標(biāo)函數(shù)的絕對差值是否小于預(yù)設(shè)精度，若是，則結(jié)束，若否，則繼續(xù)優(yōu)化直到第一目標(biāo)函數(shù)與第二目標(biāo)函數(shù)的絕對差值小于設(shè)定值；通過采用迭代求解方法，提升跨級調(diào)度的及時性和管網(wǎng)仿真優(yōu)化的準(zhǔn)確性。

　　（2）管網(wǎng)參數(shù)校驗算法

　　該算法由經(jīng)驗公式出發(fā)，確定燃?xì)夤艿滥Σ磷枇p失計算公式；之后由確定燃?xì)夤艿滥Σ磷枇p失計算公式需要校驗參數(shù)及實測數(shù)據(jù)；根據(jù)管道設(shè)計圖紙和經(jīng)驗設(shè)定待校驗參數(shù)的初始值；獲取與待校驗參數(shù)數(shù)量相等的實測數(shù)據(jù)對；利用所述實測數(shù)據(jù)對組成的實測數(shù)據(jù)建立燃?xì)夤艿滥Σ磷枇p失計算公式的非線性方程組，并采用牛頓-拉夫遜法求解非線性方程組得到多組參數(shù)校驗值；獲取多組參數(shù)校驗值并計算參數(shù)校驗值的均值，得到最終的參數(shù)的估計值；該算法基于燃?xì)饩W(wǎng)管SCADA采集數(shù)據(jù)系統(tǒng)和燃?xì)夤艿缹嶋H參數(shù)相結(jié)合對比校驗的方法，并通過牛頓-拉夫遜方法進(jìn)行求解分析，實現(xiàn)真實工況參數(shù)實時模擬測量。

　　（3）深度學(xué)習(xí)算法庫

　　該算法庫主要以燃?xì)夤芫W(wǎng)運行公司儲備的豐富人工經(jīng)驗為基礎(chǔ)，設(shè)計了基于深度學(xué)習(xí)理論的仿真擬合算法，通過對數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)，建立和模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；通過模仿人腦的機制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本；通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示，以便更好的發(fā)揮人工經(jīng)驗的價值；在學(xué)習(xí)過程中用非監(jiān)督式或半監(jiān)督式的特征學(xué)習(xí)和分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征，建立基于深度學(xué)習(xí)的各類調(diào)控仿真案例，充實仿真調(diào)度案例庫。

　　（4）人工案例模型庫

　　人工案例模型庫的建立主要是通過對歷史人工經(jīng)驗數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和清洗，得到可以用來建模的有效數(shù)據(jù)集；然后用決策樹（DT）、層次分析法等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)場景還原和分析，對各影響因子進(jìn)行區(qū)間劃分，從而獲得可以用于回歸分析計算的數(shù)據(jù)訓(xùn)練集；其后通過偏最小二乘（PLS）等回歸方法來找出各相關(guān)調(diào)節(jié)閥門流量、壓力等和影響因子的關(guān)系，并通過顯著性分析等方式得到各影響因子之間的權(quán)重，形成數(shù)據(jù)模型的因子集；然后通過貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型（BN）、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等人工智能的方法，找出各場景下概率發(fā)生可能性最高的站點流量壓力調(diào)控方案。

　　智能調(diào)控系統(tǒng)的算法和案例庫建設(shè)能夠?qū)⑷斯ふ{(diào)度經(jīng)驗和智能化調(diào)度融合，充分發(fā)揮人工智能的作用，短時期內(nèi)能夠生成各類方案，便于應(yīng)對各類工況和各種需求下的管網(wǎng)運行需求。

　　6優(yōu)化模式及原理

　　伴隨著智能調(diào)控系統(tǒng)的運行，在一定時期內(nèi)形成了多種相關(guān)的多層級、多批次的調(diào)控運行方案，但是還需要進(jìn)行不斷的算法維護(hù)和數(shù)據(jù)校驗，保證算法所需要的數(shù)據(jù)是可靠的，同時依靠真實和完整的數(shù)據(jù)實現(xiàn)算法的自我修正及迭代更新，滿足智能調(diào)控系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。

　　根據(jù)調(diào)控的速度需求和目標(biāo)優(yōu)化情況，可以將調(diào)控優(yōu)化的模式分為精確優(yōu)化模式、快速優(yōu)化模式和極速優(yōu)化模式等三種，它們隨著系統(tǒng)運算速度及可適用性的范圍依次上升，帶來準(zhǔn)確性的下降，但是三者互補，增加可靠性，具體如圖6所示。

　　圖6優(yōu)化模式原理示意圖

　　從用戶出發(fā)，按照不同的優(yōu)化需求，調(diào)取優(yōu)化算法庫里對應(yīng)的相關(guān)算法，結(jié)合仿真庫進(jìn)行機理模型仿真，通過參數(shù)校驗步驟進(jìn)行機理優(yōu)化；機理優(yōu)化的基礎(chǔ)上利用深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行仿真運行，遺傳算法對數(shù)據(jù)和層級壓力進(jìn)行求解，循環(huán)交互將計算數(shù)據(jù)與仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行比對找到匹配方案；利用協(xié)同過濾可以快速將以上步驟完善并輸出優(yōu)化方案。

　　7總結(jié)

　　根據(jù)調(diào)控優(yōu)化算法的開發(fā)研究和仿真校驗結(jié)果，同時基于數(shù)據(jù)模型和物理模型相融合，按照智能調(diào)控建設(shè)的方案，北京燃?xì)獬醪酵瓿擅嫦虼笠?guī)模多壓力級制的燃?xì)夤芫W(wǎng)智能調(diào)控系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計。智能調(diào)控系統(tǒng)的構(gòu)建，在一定程度上可以突破現(xiàn)有的人工經(jīng)驗和操作水平限制，使得燃?xì)庹{(diào)控更為智能，可以有效快捷的適應(yīng)不同種類的需求，降低工況管理工作對于人工操作的依賴；自動應(yīng)對燃?xì)夤芫W(wǎng)故障，降低故障率和故障處置時間，推動燃?xì)夤芾聿块T的天然氣管網(wǎng)調(diào)控由“經(jīng)驗型調(diào)度管理”向未來的“智能型優(yōu)化調(diào)度”轉(zhuǎn)變，提升整體的競爭力，更好的為社會服務(wù)。