CN116957543B - 基于大数据的智慧燃气设备管理方法和物联网*** - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于大数据的智慧燃气设备管理方法和物联网***，该方法由基于大数据的智慧燃气设备管理物联网***的智慧燃气设备管理平台执行，包括：基于预设周期生成数据获取指令，以获取燃气设备的运行数据；基于运行数据生成分区指令，基于分区指令确定第一分区数据、第二分区数据；以及基于第一分区数据和/或第二分区数据，确定燃气设备的养护方案。该物联网***包括智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气设备管理平台、智慧燃气传感网络平台、智慧燃气对象平台。本方明可以有效利用燃气设备正常运行过程中的数据来提高燃气设备管理的有效性，确定合理的燃气设备养护方案和养护计划。

Description

基于大数据的智慧燃气设备管理方法和物联网***

技术领域

本说明书涉及物联网技术领域，特别涉及一种基于大数据的智慧燃气设备管理方法和物联网***。

背景技术

智慧燃气设备管理平台下的燃气设备数量众多且类型不一，会产生大量类型不一且价值密度较低的传感数据。这使得数据的有效管理和评估分析存在一定困难，但如果能有效分析和利用这些数据，对燃气设备使用、维护、保养、检修等具有重要意义。目前对于燃气相关设备的评估分析着重于分析与其故障或危险状态相关的数据，以预防燃气泄露或***，较少涉及对燃气设备平常使用状态的评估分析。而对燃气设备正常运行状态下的相关数据量进行分析评估，也是对燃气设备管理的重要环节。

因此，希望提出一种基于大数据的智慧燃气设备管理方法和物联网***，以有效利用燃气设备正常运行过程中的数据，为燃气设备使用、维护、保养、检修等提供数据支撑。

发明内容

为了有效利用燃气设备正常运行过程中的数据来提高燃气设备管理的有效性，确定合理的燃气设备养护方案和养护计划，本说明书提供一种基于大数据的智慧燃气设备管理方法和物联网***。

发明内容包括一种基于大数据的智慧燃气设备管理方法。所述方法由基于大数据的智慧燃气设备管理物联网***的智慧燃气设备管理平台执行，包括：基于预设周期生成数据获取指令，以获取燃气设备的运行数据；基于所述运行数据生成分区指令，基于所述分区指令确定第一分区数据、第二分区数据，所述第一分区数据为所述燃气设备的正常运行数据，所述第二分区数据为所述燃气设备的亚正常运行数据；以及基于所述第一分区数据和/或所述第二分区数据，确定所述燃气设备的养护方案，所述养护方案包括所述燃气设备的养护周期和/或养护程度。

发明内容包括一种基于大数据的智慧燃气设备管理物联网***，所述物联网***包括智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气设备管理平台、智慧燃气传感网络平台、智慧燃气对象平台；所述智慧燃气用户平台包括多个智慧燃气用户分平台；所述智慧燃气服务平台包括多个智慧燃气服务分平台，不同的所述智慧燃气服务分平台对应不同的所述智慧燃气用户分平台；所述智慧燃气设备管理平台包括多个智慧燃气设备管理分平台和智慧燃气数据中心；所述智慧燃气管网设备传感网络平台与所述智慧燃气数据中心和所述智慧燃气对象平台进行交互；所述智慧燃气对象平台基于以预设周期生成的数据获取指令获取燃气设备的运行数据；并基于所述智慧燃气传感网络平台上传至所述智慧燃气数据中心；所述智慧燃气设备管理平台从所述智慧燃气数据中心获取燃气设备的运行数据；基于所述运行数据生成分区指令，基于所述分区指令确定第一分区数据、第二分区数据，所述第一分区数据为所述燃气设备的正常运行数据，所述第二分区数据为所述燃气设备的亚正常运行数据；以及基于所述第一分区数据和/或所述第二分区数据，确定所述燃气设备的养护方案，所述养护方案包括所述燃气设备的养护周期和/或养护程度；并将所述养护方案通过所述智慧燃气数据中心传递至所述智慧燃气服务平台；所述智慧燃气服务平台用于将所述养护方案上传至所述智慧燃气用户平台。

上述发明内容带来的有益效果包括但不限于：（1）通过将燃气设备的运行数据划分为第一分区数据和第二分区数据，可以准确地实现对燃气设备平常健康状态的评估分析，进而确定燃气设备的养护方案，为燃气设备使用、维护、保养、检修提供数据支撑；（2）通过结合第一分区数据和第二分区数据，可以更准确地评估燃气设备的健康状态，从而更好地识别设备的潜在问题和工作状况；基于健康状态确定养护方案，可以制定更适合设备养护周期和养护程度，从而提高燃气设备的维护效果，延长使用寿命；（3）在智慧燃气对象平台与智慧燃气用户平台之间形成信息运行闭环，并在智慧燃气设备管理平台的统一管理下协调、规律运行，实现燃气设备管理信息化、智慧化。

附图说明

本说明书将以示例性实施例的方式进一步说明，这些示例性实施例将通过附图进行详细描述。这些实施例并非限制性的，在这些实施例中，相同的编号表示相同的结构，其中：

图1是根据本说明书一些实施例所示的基于大数据的智慧燃气设备管理物联网***的平台结构图；

图2是根据本说明书一些实施例所示的基于大数据的智慧燃气设备管理方法的方法流程图；

图3是根据本说明书一些实施例所示的确定分区阈值的示意图；

图4是根据本说明书一些实施例所示的基于模型确定健康状态的示意图。

附图标记说明：100、基于大数据的智慧燃气设备管理物联网***；110、智慧燃气用户平台；120、智慧燃气服务平台；130、智慧燃气设备管理平台；140、智慧燃气传感网络平台；150智慧燃气对象平台；310-1、设备信息；310-2、运行数据；320、异常运行数据；330、运行数据的分布信息；340、邻域数据的梯度信息；350、分区阈值；411、正常运行特征；412、亚正常运行特征；413、同类燃气设备的亚正常运行特征；420、健康评估模型；430、纵向对比层；431、纵向对比特征； 440、横向对比层；441、横向对比特征；450、健康评估层；460、健康状态。

具体实施方式

为了更清楚地说明本说明书实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单的介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书的一些示例或实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图将本说明书应用于其它类似情景。除非从语言环境中显而易见或另做说明，图中相同标号代表相同结构或操作。

应当理解，本文使用的“***”、“装置”、“单元”和/或“模块”是用于区分不同级别的不同组件、元件、部件、部分或装配的一种方法。然而，如果其他词语可实现相同的目的，则可通过其他表达来替换所述词语。

除非上下文明确提示例外情形，“一”、“一个”、“一种”和/或“该”等词并非特指单数，也可包括复数。一般说来，术语“包括”与“包含”仅提示包括已明确标识的步骤和元素，而这些步骤和元素不构成一个排它性的罗列，方法或者设备也可能包含其它的步骤或元素。

本说明书中使用了流程图用来说明根据本说明书的实施例的***所执行的操作。应当理解的是，前面或后面操作不一定按照顺序来精确地执行。相反，可以按照倒序或同时处理各个步骤。同时，也可以将其他操作添加到这些过程中，或从这些过程移除某一步或数步操作。

图1是根据本说明书一些实施例所示的基于大数据的智慧燃气设备管理物联网***100的平台结构图。需要注意的是，以下实施例仅用于解释本说明书，并不构成对本说明书的限定。

如图1所示，基于大数据的智慧燃气设备管理物联网***100包括智慧燃气用户平台110、智慧燃气服务平台120、智慧燃气设备管理平台130、智慧燃气传感网络平台140、智慧燃气对象平台150。

智慧燃气用户平台110是指与用户进行交互的平台。在一些实施例中，智慧燃气用户平台110可以被配置为终端设备。

在一些实施例中，智慧燃气用户平台110可以包括燃气用户分平台、政府用户分平台和监管用户分平台。燃气用户分平台是指为燃气用户提供燃气使用相关数据以及燃气问题解决方案的平台。政府用户分平台是指为政府用户（如燃气运营主体的管理人员）提供燃气运营相关数据的平台。监管用户分平台是监管用户（如安全管理部门的人员）对整个物联网***的运行进行监管的平台。

在一些实施例中，智慧燃气用户平台110可以通过终端设备将相关信息反馈给用户。例如，可以基于监管用户分平台将评估更新后燃气设备的健康状态及对应的养护方案反馈给监管用户。

智慧燃气服务平台120是指用于将用户需求与控制信息传达出去的平台。

在一些实施例中，智慧燃气服务平台120可以从智慧燃气设备管理平台130（例如，智慧燃气数据中心）获取燃气设备的养护方案，并上传至智慧燃气用户平台110。

在一些实施例中，智慧燃气服务平台120可以包括智慧用气服务分平台、智慧运营服务分平台和智慧监管服务分平台。智慧用气服务分平台是为燃气用户提供用气服务的平台。智慧运营服务分平台是为政府用户提供燃气运营相关信息（例如，燃气设备管理信息等）的平台。智慧监管服务分平台是为监管用户提供监管需求或监管方案的平台。

在一些实施例中，智慧燃气服务平台120可以接收来自智慧燃气数据中心的燃气设备的养护方案，并基于智慧监管服务分平台将其发送至监管用户分平台。

智慧燃气设备管理平台130是指统筹、协调各功能平台之间的联系和协作，并汇聚着物联网全部的信息，为物联网运行体系提供感知管理和控制管理功能的平台。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以包括智慧燃气户内设备管理分平台、智慧燃气管网设备管理分平台和智慧燃气数据中心。

智慧燃气户内设备管理分平台是用于处理与户内设备相关信息的平台。智慧燃气管网设备管理分平台是用于处理与管网设备相关信息的平台。在一些实施例中，智慧燃气户内设备管理分平台、智慧燃气管网设备管理分平台可以包括设备台账管理模块、设备维护记录管理模块和设备状态管理模块。智慧燃气户内设备管理分平台或智慧燃气管网设备管理分平台可以通过前述各管理模块对燃气设备的运行数据进行分析处理。

智慧燃气数据中心可以用于存储和管理基于大数据的智慧燃气设备管理物联网***100的所有运行信息。在一些实施例中，智慧燃气数据中心可以被配置为存储设备，用于存储燃气设备运行的相关数据等。例如，燃气设备运行时长、运行状态等。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以通过智慧燃气数据中心分别与智慧燃气服务平台120、智慧燃气传感网络平台140进行信息交互。例如，智慧燃气数据中心可以将燃气设备的养护方案发送至智慧燃气服务平台120。又例如，智慧燃气数据中心可以发送智慧燃气设备管理平台130发出的获取燃气设备的运行数据的指令至智慧燃气传感网络平台140，以从智慧燃气对象平台150获取燃气设备的运行数据。

智慧燃气传感网络平台140是指对传感通信进行管理的功能平台。在一些实施例中，智慧燃气传感网络平台140可以被配置为通信网络和网关，实现感知信息传感通信和控制信息传感通信的功能。

在一些实施例中，智慧燃气传感网络平台140可以包括智慧燃气户内设备传感网络分平台和智慧燃气管网设备传感网络分平台，可以分别用于获取燃气户内设备和燃气管网设备的运行数据。

在一些实施例中，智慧燃气传感网络平台140可以与智慧燃气设备管理平台130和智慧燃气对象平台150进行数据交互，实现感知信息传感通信和控制信息传感通信的功能。例如，智慧燃气传感网络平台140可以接收智慧燃气数据中心下发的关于获取燃气设备相关数据（如运行数据）的指令，并上传燃气设备相关数据至智慧燃气数据中心。

智慧燃气对象平台150是感知信息生成和控制信息执行的功能平台。例如，智慧燃气对象平台150可以监控并生成燃气户内设备、燃气管网设备的运行数据。

在一些实施例中，智慧燃气对象平台150可以包括智慧燃气户内设备对象分平台和智慧燃气管网设备对象分平台。在一些实施例中，智慧燃气户内设备对象分平台可以被配置为燃气用户的各类燃气户内设备和监测设备，智慧燃气管网设备对象分平台可以被配置为各类燃气管网设备和监测设备。

在一些实施例中，智慧燃气户内设备对象分平台可以通过智慧燃气户内设备传感网络分平台将户内设备的运行数据上传到智慧燃气数据中心；智慧燃气管网设备对象分平台可以通过智慧燃气管网设备传感网络分平台将管网设备的运行数据上传到智慧燃气数据中心。

关于上述燃气设备的运行数据、养护方案等的更多细节可以参见本说明书其他部分（如图2）的相关描述。

本说明书一些实施例，基于大数据的智慧燃气设备管理物联网***100，可以在智慧燃气对象平台150与智慧燃气用户平台110之间形成信息运行闭环，并在智慧燃气设备管理平台130的统一管理下协调、规律运行，实现燃气设备管理信息化、智慧化。

需要注意的是，以上对基于大数据的智慧燃气设备管理物联网***100及其模块的描述，仅为描述方便，并不能把本说明书限制在所举实施例范围之内。可以理解，对于本领域的技术人员来说，在了解该***的原理后，可能在不背离这一原理的情况下，对各个模块进行任意组合，或者构成子***与其他模块连接。

图2是根据本说明书一些实施例所示的基于大数据的智慧燃气设备管理方法的方法流程图。如图2所示，流程200包括下述步骤。在一些实施例中，流程200可以由基于大数据的智慧燃气设备管理物联网***100的智慧燃气设备管理平台130执行。

步骤210，基于预设周期生成数据获取指令，以获取燃气设备的运行数据。

预设周期是指事先设定的获取运行数据的时间周期。在一些实施例中，预设周期可以基于经验预先设定。

数据获取指令是指用于获取数据的命令。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以基于预设周期生成数据获取指令。

运行数据是指燃气设备运行时产生的相关数据。例如，运行数据可以包括燃气设备的运行时长、运行功率、耗电量等。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以下发数据获取指令到智慧燃气对象平台，以获取燃气设备的运行数据。

步骤220，基于运行数据生成分区指令，基于分区指令确定第一分区数据、第二分区数据。

分区指令是指用于划分第一分区数据和第二分区数据的命令。例如，分区指令可以包括将运行数据中某一部分数据划分为第一分区数据，将另一部分划分为第二分区数据的命令。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以基于预设的分区规则生成分区指令。

第一分区数据是指燃气设备的正常运行数据。第二分区数据是指燃气设备的亚正常运行数据。正常运行数据是指在燃气设备的最佳运行状态下的运行数据。亚正常运行数据是指不是异常运行数据，也不是正常运行数据的运行数据。其中，正常运行数据和异常运行数据可以基于预设的数据判定标准进行判断确定。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以通过多种方式确定第一分区数据和第二分区数据。例如，智慧燃气设备管理平台130可以通过先验知识对每一类燃气设备的运行数据设置边界值，基于边界值生成分区指令。智慧燃气设备管理平台130可以将运行数据按照大小顺序排列，然后基于分区指令将边界值以内的运行数据确定为第一分区数据，边界值之外的运行数据确定为第二分区数据。

值得说明的是，燃气管网中存在多个燃气设备，智慧燃气设备管理平台130可以针对每个燃气设备对应的一组运行数据确定第一分区数据和第二分区数据，以确定对应的养护方案。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以基于燃气设备的设备信息、运行数据，确定分区阈值；基于分区阈值，确定第一分区数据、第二分区数据。

设备信息是指与设备使用相关的信息。例如，设备信息可以包括设备型号、设备运行环境和设备使用时长、设备运行状态、设备功耗。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以基于智慧燃气对象平台获取燃气设备的设备信息。

分区阈值是指用于划分第一分区数据和第二分区数据的阈值。智慧燃气设备管理平台130可以通过多种方式确定分区阈值。例如，智慧燃气设备管理平台130可以确定第一分区数据（即正常运行数据）和异常运行数据之间的中点，将中点作为基础分区阈值。

示例性地，假设一段运行数据中，正常运行数据的均值或中位数为10，异常运行数据的判定标准值为18（即超过18就判定运行数据为异常运行数据），那中点就是14；另外也有可能异常数据的判定标准值为4（即低于4就判定运行数据为异常数据），那中点就是7。也就是可以存在两个分区阈值。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以根据设备运行环境、设备使用时长对基础分区阈值进行调整，确定最终的分区阈值。例如，在同类设备中，该燃气设备的设备运行环境越恶劣、设备使用时长越长，则分区阈值越偏向正常数据。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以将运行数据按照大小顺序排列，然后基于分区阈值将运行数据确定为第一分区数据、第二分区数据。

本说明书一些实施例，通过设置分区阈值对运行数据进行划分，且分区阈值相关于设备信息，可以提高对运行数据划分的合理性，为后续基于第一分区数据和第二分区数据确定养护方案提供合理的数据支撑，提高确定养护方案的合理性。例如，当同类设备中某个燃气设备的运行环境越恶劣、设备使用时长越长，分区阈值越偏向正常数据，可以提高对环境恶劣、使用时长较长的燃气设备的养护力度。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130基于设备信息和运行数据确定分区阈值的更多说明可以参见图3及其相关描述。

步骤230，基于第一分区数据和/或第二分区数据，确定燃气设备的养护方案。

养护方案是指为确保燃气设备正常使用或延长使用寿命而制定的养护计划。在一些实施例中，养护方案包括燃气设备的养护周期和/或养护程度。养护周期是指对燃气设备进行检查保养的周期，即每隔多长时间检查保养一次。养护程度是指检查保养的程度。例如，养护程度可以包括简单检查外观、打开内部详细检测、详细检查的程度等。养护程度可以根据燃气设备的内部构造复杂程度确定，内部构造越复杂，养护程度越高。

智慧燃气设备管理平台130可以通过多种方式确定养护方案。在一些实施例中，养护方案相关于第二分区数据的数量。例如，第二分区数据越多，养护周期越短，养护程度越高。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以评估燃气设备的健康状态，确定养护方案。更多说明可以参见下文的相关描述。

本说明书一些实施例，通过将燃气设备的运行数据划分为第一分区数据和第二分区数据，可以准确地实现对燃气设备平常健康状态的评估分析，进而确定燃气设备的养护方案，为燃气设备使用、维护、保养、检修提供数据支撑。

应当注意的是，上述有关流程200的描述仅仅是为了示例和说明，而不限定本说明书的适用范围。对于本邻域技术人员来说，在本说明书的指导下可以对流程200进行各种修正和改变。然而，这些修正和改变仍在本说明书的范围之内。

图3是根据本说明书一些实施例所示的确定分区阈值的示意图。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以基于运行数据，确定运行数据的分布信息；基于设备信息、运行数据的分布信息，确定分区阈值。

分布信息是指运行数据按时间分布的分布情况。分布信息可以用坐标图表示，其中横坐标为时间，纵坐标为运行数据。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以基于预设时间段内的运行数据，将其按照时间进行排列或汇总，确定运行数据的分布信息。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以获取多个设备信息相同的燃气设备的多组运行数据，基于每组运行数据的分布信息确定该组运行数据的最值，得到多个运行数据的最值。智慧燃气设备管理平台130可以对多个运行数据的最值求平均值，基于平均值确定分区阈值。例如，分区阈值为多组运行数据的最值的平均值乘以80%。

本说明书一些实施例，通过分析运行数据的分布信息，结合设备信息，更加准确地确定分区阈值，从而实现对运行数据的合理划分。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以基于设备信息310-1，识别运行数据310-2中的异常运行数据320；基于运行数据的分布信息330、异常运行数据320，确定邻域数据的梯度信息340；基于邻域数据的梯度信息340，确定分区阈值350。

异常运行数据320是指燃气设备出现异常时的运行数据。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以基于设备信息310-1，将燃气设备出现异常时的运行数据310-2进行标记，作为异常运行数据320。例如，智慧燃气设备管理平台130可以基于设备信息310-1中的设备功耗，将设备功耗异常时的运行数据确定为异常运行数据320。

邻域数据是指异常运行数据320出现的时间点前后预设时间段内（或邻域范围内）的运行数据。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以基于邻域数据确定设备运行从正常到异常时运行数据的变化。

邻域数据的梯度信息340可以反映邻域数据基于时间的变化率。例如，邻域数据的梯度信息的落差越大，表示邻域数据变化越快。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以基于邻域数据的变化情况确定邻域数据的梯度信息340。

在一些实施例中，邻域数据位于异常数据的邻域范围内。在一些实施例中，邻域范围基于异常运行数据出现的时间间隔、燃气设备的历史健康状态确定。

邻域范围是指运行数据中异常运行数据相邻的时间区间。例如，在运行数据按时间分布的时间轴上，假设异常运行数据位于第50s~60s，则邻域范围可以是与异常运行数据的分布时间相邻的时间区间，如40s~50s和60s~70s，此时邻域范围的大小为10s。在一些实施例中，邻域范围的大小与异常运行数据出现的时间间隔、燃气设备的历史健康状态负相关。例如，异常运行数据出现的时间间隔越大，邻域范围越窄；燃气设备的历史健康状态越好，邻域范围越窄。

历史健康状态是指历史时间评估的燃气设备的健康状态。关于确定健康状态的更多说明，参见图4及其相关说明。

本说明书一些实施例，通过考虑异常运行数据出现的时间间隔、燃气设备的历史健康状态，可以使得邻域范围更符合实际，从而更合理地确定分区阈值。

在一些实施例中，响应于邻域数据的梯度信息340的变化满足预设变化条件，智慧燃气设备管理平台130可以扩大邻域范围。

预设变化条件是指扩大邻域范围需要满足的条件。例如，预设变化条件可以是邻域数据的梯度信息340的变化均大于预设变化阈值。

在一些实施例中，邻域范围的扩大值可以正相关于邻域数据的梯度信息340的变化。

如果邻域数据的梯度信息的变化均大于变化阈值，说明设备从正常运行开始转变到异常运行的时间点的数据不在邻域范围内（即设备运行状态开始变化的时间点不在邻域范围内），需要扩大邻域范围再进行分析。本说明书一些实施例，通过响应于梯度信息的变化满足预设变化条件，扩大邻域范围，可以更符合实际地确定邻域范围，从而更好地确定分区阈值。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以在邻域范围内，寻找梯度信息持续超过预设的梯度参考值的起始时间点；将该起始时间点对应的运行数据310-2作为分区阈值350。

在一些实施例中，若存在多个异常运行数据的邻域范围，则在多个邻域范围分别确定多个起始时间点，将多个起始时间点对应的运行数据310-2的均值作为分区阈值350。梯度参考值可以基于经验预设。

例如，从某个时间点开始，到异常运行数据出现这段时间内，运行数据的梯度信息持续超过预设的梯度参考值，导致运行数据持续变大直到运行数据异常。则这个时间点就是数据从正常变化为不正常的开始（即起始时间点），则该起始时间点对应的运行数据可作为分区阈值。

本说明书一些实施例，通过识别异常运行数据，分析邻域数据的梯度信息，可以更加准确地确定分区阈值，减少计算压力。

图4是根据本说明书一些实施例所示的基于模型确定健康状态的示意图。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以基于第一分区数据、第二分区数据，评估燃气设备的健康状态460；基于健康状态460，确定养护方案。

健康状态460是指用于衡量燃气设备的状态的良好程度的数据。例如，健康状态460可以用于衡量燃气设备的运行状态是否正常、燃气设备的组件等是否良好等。

智慧燃气设备管理平台130可以通过多种方式评估燃气设备的健康状态460。在一些实施例中，健康状态460正相关于第一分区数据占第一分区数据、第二分区数据之和的比重。第一分区数据占第一分区数据、第二分区数据之和的比重越大，健康状态460越好。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以直接将第一分区数据占第一分区数据、第二分区数据之和的比重确定为燃气设备的健康状态460。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以基于第一分区数据，确定燃气设备的正常运行特征411；基于第二分区数据、正常运行特征411，确定燃气设备的亚正常运行特征412；基于正常运行特征411、亚正常运行特征412、同类燃气设备的亚正常运行特征413，确定所述健康状态460。

正常运行特征411是指正常运行数据的特征。例如，正常运行特征411可以包括第一分区数据的均值、波动频率及大小、不同波动大小出现的频率等。波动频率及大小是指相邻的第一分区数据出现差异的频率及差异大小。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以对第一分区数据进行分析统计，确定正常运行特征411。

亚正常运行特征412是指亚正常运行数据的特征。例如，亚正常运行特征412可以包括亚正常次数、亚正常时间间隔、亚正常幅度等。亚正常次数是指第二分区数据出现的次数，连续的第二分区数据为一次亚正常。亚正常时间间隔是指相邻两次亚正常数据之间的时间间隔。亚正常幅度是指第二分区数据与第一分区数据均值之间的差值。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以基于第二分区数据、正常运行特征411进行分析，确定亚正常运行特征412。

例如，智慧燃气设备管理平台130可以对第二分区数据进行分析，确定亚正常运行特征中的亚正常次数、亚正常时间间隔。

又例如，智慧燃气设备管理平台130可以确定第二分区数据和正常运行特征中的第一分区数据的均值的差值，基于差值确定亚正常运行特征中的亚正常幅度。

同类燃气设备是指与当前燃气设备的设备信息相同、分区阈值相同或相近的其他燃气设备。

同类燃气设备的亚正常运行特征413的确定与燃气设备亚正常运行特征412的确定类似，可以参见上文的描述。

在一些实施例中，健康状态460负相关于正常运行特征411中的波动频率及大小、不同波动大小出现的频率，负相关于亚正常运行特征412中的亚正常次数，正相关于亚正常运行特征412中的亚正常间隔。另外，如果本燃气设备的亚正常运行特征412相对于同类燃气设备的亚正常运行特征413较小，则健康状态良好；反之，则健康状态较差。

本说明书一些实施例，通过分析正常特征，可以了解燃气设备的正常运行状态和特征，正常特征可以提供参考标准，帮助识别设备的亚正常特征；此外，通过与同类燃气设备的亚正常运行特征进行比较，可以更加准确地判断设备的健康状态，这有助于及时发现设备的潜在问题，并采取相应的措施进行养护，从而确保设备的安全稳定运行。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以通过健康评估模型420对正常运行特征411、亚正常运行特征412、同类燃气设备的亚正常运行特征413进行处理，确定健康状态460。

在一些实施例中，健康评估模型420可以为下文中自定义结构的机器学习模型。健康评估模型420还可以是其他结构的机器学习模型，例如神经网络模型等。

本说明书一些实施例，通过健康评估模型对正常运行特征、亚正常运行特征、同类燃气设备的亚正常运行特征进行处理，可以利用机器学习模型的自学习能力，从大量运行特征中找到规律，获取到健康状态与运行特征之间的关联关系，提高确定运行特征的准确度和效率。

在一些实施例中，健康评估模型420包括纵向对比层430、横向对比层440和健康评估层450。纵向对比层430对正常运行特征411、亚正常运行特征412进行处理，确定纵向对比特征431。横向对比层440对亚正常运行特征412、同类燃气设备的亚正常运行特征413进行处理，确定横向对比特征441。健康评估层450对纵向对比特征431、横向对比特征441进行处理，确定健康状态460。

在一些实施例中，纵向对比层430、横向对比层440和健康评估层450可以为神经网络。

纵向对比特征431是指相同燃气设备在不同状态下运行特征的对比数据。即，同一燃气设备的正常运行特征411与亚正常运行特征412的对比数据。

横向对比特征441是指同类燃气设备运行特征的对比数据。即当前燃气设备的亚正常运行特征412与同类燃气设备的亚正常运行特征413的对比数据。

关于正常运行特征411、亚正常运行特征412、同类燃气设备的亚正常运行特征413、健康状态460的更多说明可以参见上文的相关描述。

在一些实施例中，纵向对比层430和横向对比层440的输出可以为健康评估层450的输入，纵向对比层430、横向对比层440和健康评估层450可以通过联合训练得到。

在一些实施例中，联合训练的样本数据包括样本设备的样本正常运行特征、样本设备的样本亚正常运行特征和样本设备的同类燃气设备的亚正常运行特征，标签为样本设备的的实际健康状态。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以将将样本正常运行特征、样本亚正常运行特征输入初始纵向对比层，得到初始纵向对比特征。将样本亚正常运行特征、样本同类燃气设备的亚正常运行特征输入初始横向对比层，得到初始横向对比特征。将初始纵向对比特征和初始横向对比特征作为训练样本数据输入初始健康评估层，得到初始健康状态。基于标签和初始健康状态构建损失函数，利用损失函数同步更新初始纵向对比层、初始横向对比层和初始健康评估层的参数。通过参数更新，得到训练好的纵向对比层、横向对比层和健康评估层。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以基于历史数据（如同类型的多个燃气设备的历史正常运行特征、历史亚正常运行特征）获取样本数据。在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以确定历史时间每个燃气设备统计亚正常运行特征后第一次出现故障的时间间隔，基于第一次出现故障的时间间隔确定健康状态，作为标签。例如，统计亚正常运行特征后第一次出现故障的时时间间隔越长，健康状态越好。

本说明书一些实施例，健康评估模型包括纵向对比层、横向对比层和健康评估层，可以通过不同的层分别处理不同的数据，提高数据处理效率及准确率。

在一些实施例中，智慧燃气设备管理平台130可以基于健康状态460确定燃气设备的养护方案。在一些实施例中，养护方案中的养护周期正相关于健康状态460，养护方案中的养护程度负相关于健康状态460。

本说明书一些实施例，通过结合第一分区数据和第二分区数据，可以更准确地评估燃气设备的健康状态，从而更好地识别设备的潜在问题和工作状况；基于健康状态确定养护方案，可以制定更适合设备养护周期和养护程度，从而提高燃气设备的维护效果，延长使用寿命。

上文已对基本概念做了描述，显然，对于本邻域技术人员来说，上述详细披露仅仅作为示例，而并不构成对本说明书的限定。虽然此处并没有明确说明，本邻域技术人员可能会对本说明书进行各种修改、改进和修正。该类修改、改进和修正在本说明书中被建议，所以该类修改、改进、修正仍属于本说明书示范实施例的精神和范围。

同时，本说明书使用了特定词语来描述本说明书的实施例。如“一个实施例”、“一实施例”、和/或“一些实施例”意指与本说明书至少一个实施例相关的某一特征、结构或特点。因此，应强调并注意的是，本说明书中在不同位置两次或多次提及的“一实施例”或“一个实施例”或“一个替代性实施例”并不一定是指同一实施例。此外，本说明书的一个或多个实施例中的某些特征、结构或特点可以进行适当的组合。

此外，除非权利要求中明确说明，本说明书所述处理元素和序列的顺序、数字字母的使用、或其他名称的使用，并非用于限定本说明书流程和方法的顺序。尽管上述披露中通过各种示例讨论了一些目前认为有用的发明实施例，但应当理解的是，该类细节仅起到说明的目的，附加的权利要求并不仅限于披露的实施例，相反，权利要求旨在覆盖所有符合本说明书实施例实质和范围的修正和等价组合。例如，虽然以上所描述的***组件可以通过硬件设备实现，但是也可以只通过软件的解决方案得以实现，如在现有的服务器或移动设备上安装所描述的***。

同理，应当注意的是，为了简化本说明书披露的表述，从而帮助对一个或多个发明实施例的理解，前文对本说明书实施例的描述中，有时会将多种特征归并至一个实施例、附图或对其的描述中。但是，这种披露方法并不意味着本说明书对象所需要的特征比权利要求中提及的特征多。实际上，实施例的特征要少于上述披露的单个实施例的全部特征。

一些实施例中使用了描述成分、属性数量的数字，应当理解的是，此类用于实施例描述的数字，在一些示例中使用了修饰词“大约”、“近似”或“大体上”来修饰。除非另外说明，“大约”、“近似”或“大体上”表明所述数字允许有±20%的变化。相应地，在一些实施例中，说明书和权利要求中使用的数值参数均为近似值，该近似值根据个别实施例所需特点可以发生改变。在一些实施例中，数值参数应考虑规定的有效数位并采用一般位数保留的方法。尽管本说明书一些实施例中用于确认其范围广度的数值域和参数为近似值，在具体实施例中，此类数值的设定在可行范围内尽可能精确。

针对本说明书引用的每个专利、专利申请、专利申请公开物和其他材料，如文章、书籍、说明书、出版物、文档等，特此将其全部内容并入本说明书作为参考。与本说明书内容不一致或产生冲突的申请历史文件除外，对本说明书权利要求最广范围有限制的文件（当前或之后附加于本说明书中的）也除外。需要说明的是，如果本说明书附属材料中的描述、定义、和/或术语的使用与本说明书所述内容有不一致或冲突的地方，以本说明书的描述、定义和/或术语的使用为准。

最后，应当理解的是，本说明书中所述实施例仅用以说明本说明书实施例的原则。其他的变形也可能属于本说明书的范围。因此，作为示例而非限制，本说明书实施例的替代配置可视为与本说明书的教导一致。相应地，本说明书的实施例不仅限于本说明书明确介绍和描述的实施例。

Claims (6)

1.一种基于大数据的智慧燃气设备管理方法，其特征在于，所述方法由基于大数据的智慧燃气设备管理物联网***的智慧燃气设备管理平台执行，包括：

基于预设周期生成数据获取指令，以获取燃气设备的运行数据；

基于所述运行数据，确定所述运行数据的分布信息；

基于设备信息，识别所述运行数据中的异常运行数据；

基于所述运行数据的所述分布信息、所述异常运行数据，确定邻域数据的梯度信息，所述邻域数据位于所述异常运行数据的邻域范围内；

基于所述邻域数据的所述梯度信息，确定分区阈值；

基于所述分区阈值确定第一分区数据、第二分区数据，所述第一分区数据为所述燃气设备的正常运行数据，所述第二分区数据为所述燃气设备的亚正常运行数据；以及

基于所述第一分区数据和所述第二分区数据，评估所述燃气设备的健康状态，包括：

基于所述第一分区数据，确定所述燃气设备的正常运行特征；

基于所述第二分区数据、所述正常运行特征，确定所述燃气设备的亚正常运行特征；

基于所述正常运行特征、所述亚正常运行特征、同类燃气设备的亚正常运行特征，确定所述健康状态，包括：

通过健康评估模型对所述正常运行特征、所述亚正常运行特征、所述同类燃气设备的亚正常运行特征进行处理，确定所述健康状态；其中，所述健康评估模型为机器学习模型，所述健康评估模型包括纵向对比层、横向对比层和健康评估层；所述纵向对比层的输入包括所述正常运行特征和所述亚正常运行特征，输出为纵向对比特征；所述横向对比层的输入包括所述亚正常运行特征和所述同类燃气设备的亚正常运行特征，输出为横向对比特征；所述健康评估层的输入包括所述纵向对比特征和所述横向对比特征，输出为所述健康状态；

基于所述健康状态，确定所述燃气设备的养护方案，所述养护方案包括所述燃气设备的养护周期和/或养护程度。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述邻域范围基于所述异常运行数据出现的时间间隔、所述燃气设备的历史健康状态确定。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

响应于所述邻域数据的所述梯度信息的变化满足预设变化条件，扩大所述邻域范围。

4.一种基于大数据的智慧燃气设备管理物联网***，其特征在于，所述物联网***包括智慧燃气用户平台、智慧燃气服务平台、智慧燃气设备管理平台、智慧燃气传感网络平台、智慧燃气对象平台；

所述智慧燃气用户平台包括多个智慧燃气用户分平台；

所述智慧燃气服务平台包括多个智慧燃气服务分平台，不同的所述智慧燃气服务分平台对应不同的所述智慧燃气用户分平台；

所述智慧燃气设备管理平台包括多个智慧燃气设备管理分平台和智慧燃气数据中心；

所述智慧燃气传感网络平台与所述智慧燃气数据中心和所述智慧燃气对象平台进行交互；

所述智慧燃气对象平台基于以预设周期生成的数据获取指令获取燃气设备的运行数据；并基于所述智慧燃气传感网络平台上传至所述智慧燃气数据中心；

所述智慧燃气设备管理平台从所述智慧燃气数据中心获取燃气设备的运行数据；基于所述运行数据，确定所述运行数据的分布信息；基于设备信息，识别所述运行数据中的异常运行数据；基于所述运行数据的所述分布信息、所述异常运行数据，确定邻域数据的梯度信息，所述邻域数据位于所述异常运行数据的邻域范围内；基于所述邻域数据的所述梯度信息，确定分区阈值；基于所述分区阈值确定第一分区数据、第二分区数据，所述第一分区数据为所述燃气设备的正常运行数据，所述第二分区数据为所述燃气设备的亚正常运行数据；以及基于所述第一分区数据和所述第二分区数据，评估所述燃气设备的健康状态，包括：

基于所述第一分区数据，确定所述燃气设备的正常运行特征；

基于所述第二分区数据、所述正常运行特征，确定所述燃气设备的亚正常运行特征；

基于所述正常运行特征、所述亚正常运行特征、同类燃气设备的亚正常运行特征，确定所述健康状态，包括：

通过健康评估模型对所述正常运行特征、所述亚正常运行特征、所述同类燃气设备的亚正常运行特征进行处理，确定所述健康状态；其中，所述健康评估模型为机器学习模型，所述健康评估模型包括纵向对比层、横向对比层和健康评估层；所述纵向对比层的输入包括所述正常运行特征和所述亚正常运行特征，输出为纵向对比特征；所述横向对比层的输入包括所述亚正常运行特征和所述同类燃气设备的亚正常运行特征，输出为横向对比特征；所述健康评估层的输入包括所述纵向对比特征和所述横向对比特征，输出为所述健康状态；

基于所述健康状态，确定所述燃气设备的养护方案，所述养护方案包括所述燃气设备的养护周期和/或养护程度；并将所述养护方案通过所述智慧燃气数据中心传递至所述智慧燃气服务平台；

所述智慧燃气服务平台用于将所述养护方案上传至所述智慧燃气用户平台。

5.根据权利要求4所述的***，其特征在于，所述邻域范围基于所述异常运行数据出现的时间间隔、所述燃气设备的历史健康状态确定。

6.根据权利要求5所述的***，其特征在于，所述智慧燃气设备管理平台进一步用于：

响应于所述邻域数据的所述梯度信息的变化满足预设变化条件，扩大所述邻域范围。