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申请/专利权人：浙江工业大学台州研究院
摘要：本发明公开了一种物理嵌入图卷积网络的热流体管网瞬态流量评估方法。方法包括：将热流体管网的管路交汇节点的压力温度时序数据进行预处理后获得数据样本；基于管网结构信息进行图数据拓扑构建并赋值数据样本，获得赋值图数据；将赋值图数据输入物理嵌入图卷积网络中，使用物理嵌入损失函数并结合梯度下降法进行训练；采集待评估的节点时序数据后构建待评估赋值图数据，输入网络处理后输出图节点表征，进而获得连边表征以实现管网瞬态流量评估。本发明方法将管网结构信息融入图数据中，并利用物理嵌入图卷积网络的节点和连边表征学习得到管路瞬态流量，且网络训练无需瞬时流量标记样本，可通过物理嵌入损失函数达到训练目的，提升了流量评估精度。
主权项：1.一种物理嵌入图卷积网络的热流体管网瞬态流量评估方法，其特征在于，包括：S1：采集热流体管网中的各个管路交汇节点处的压力和温度时序数据并存储至数据库中；S2：将数据库中的每个管路交汇节点的压力和温度时序数据依次进行数据切割和归一化处理后获得归一化多维时间序列数据样本；S3：基于热流体管网的结构信息进行图数据拓扑构建，将各个归一化多维时间序列数据样本赋值至图数据中获得赋值图数据；S4：构建物理嵌入图卷积网络，物理嵌入图卷积网络为基于物理嵌入损失函数的图卷积神经网络，将赋值图数据输入物理嵌入图卷积网络中，使用物理嵌入损失函数并结合梯度下降算法对物理嵌入图卷积网络进行优化训练，直至物理嵌入损失函数收敛，获得训练完成的物理嵌入图卷积网络并部署于终端或云端；S5：实时采集待评估的热流体管网中的各个管路交汇节点处的压力和温度时序数据并进行步骤S2-S3中的相同的操作，获得待评估赋值图数据并输入终端或云端中的训练完成的物理嵌入图卷积网络中，训练完成的物理嵌入图卷积网络输出各个管路交汇节点的图节点表征，根据每个管路两端的交汇节点的图节点表征获得连边表征，即为当前管路的瞬时流量估算值，最终实现热流体管网中各个管路的瞬态流量的评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江工业大学台州研究院 一种物理嵌入图卷积网络的热流体管网瞬态流量评估方法
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