CN117994076A - 一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及天然气调度技术领域，尤指一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法。方法通过利用传感器网络监测整个管网的状态，采集天然气管网的数据；使用大数据技术和机器学习算法对收集的数据进行分析；基于历史和实时数据，使用预测模型进行动态风险评估，预测并防范风险事件；根据模型预测结果，通过优化算法找出最佳节能方案；部署边缘计算设备，实现近实时的数据处理和决策；建立反馈机制，持续优化预测模型和调度策略；定期生成综合报告。本发明不仅能够有效降低天然气管网的能耗，提高能源利用效率，还能增强***的稳定性和安全性，为天然气管网的运营管理提供强有力的技术支持和决策依据。
Description
技术领域
本发明涉及天然气调度技术领域，尤指一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法。
背景技术
在能源领域，天然气因其清洁性、高效性和经济性，已成为全球能源消费的重要组成部分。随着天然气消费的不断增长，对天然气管网的调度和管理提出了更高的要求。传统的天然气管网调度侧重于满足用气需求和保障管网安全运行，而对于节能效率的相对较少。当前，还存在以下问题：对于管网的维护和安全，传统方法通常依赖定期检查和过去事故的经验反馈，这种做法无法实时监测管网状况，可能导致延迟发现问题；现有技术未能充分利用数据分析和机器学习算法来识别节能潜力和优化运营策略，导致能源浪费和较高的运营成本；传统方法缺乏有效的动态风险评估机制和和优化机制，难以及时预测和防范风险事件，影响天然气管网的可靠性和安全性。
发明内容
为解决上述问题，本发明提供一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法。
为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，包括以下步骤：
利用传感器网络监测整个管网的状态，采集天然气管网的数据；
使用大数据技术和机器学习算法对收集的数据进行分析；
基于历史和实时数据，使用预测模型进行动态风险评估，预测并防范风险事件；
根据模型预测结果，通过优化算法找出最佳节能方案；
部署边缘计算设备，实现近实时的数据处理和决策；
建立反馈机制，持续优化预测模型和调度策略；
定期生成综合报告，制定长期的能源管理和投资策略提供决策支持。
进一步的，所述数据包括管网运行数据和环境数据。
进一步的，所述使用大数据技术和机器学习算法对收集的数据进行分析，包括以下步骤：
获取收集到的数据，并对数据进行数据清洗、插值以及数据标准化或归一化操作；
应用自回归模型进行时间序列分析；
利用傅里叶变换提取周期性，使用主成分分析减少数据维度；
使用决策树和深度学习算法进行数据分析，并采用贝叶斯算法进行优化，并生成分析结果。
更进一步的，所述使用决策树和深度学习算法进行数据分析，并采用贝叶斯算法进行优化，并生成分析结果，包括以下步骤：
采用决策树算法对收集到的数据进行初步分类和分析，识别数据中的关键特征和潜在的模式；
利用深度学习算法进一步分析这些关键特征和模式，通过多层神经网络来提取复杂的数据关系和深层次的信息；
应用贝叶斯算法进行建模和优化，使用先验知识和后验概率改进模型的预测能力；
综合运用决策树、深度学习和贝叶斯算法的分析结果，形成一个综合的数据分析模型；
通过综合数据分析模型，生成分析结果和建议。
进一步的，所述基于历史和实时数据，使用预测模型进行动态风险评估，预测并防范风险事件，包括以下步骤：
对数据进行整合和预处理操作；
利用数据挖掘技术，从数据中提取关键特征；
使用加权移动平均或指数平滑法对关键特征进行动态权重分配；
采用自编码器识别数据中的异常模式；
使用梯度提升机和神经网络算法对风险因素进行分析；
对预测出的风险进行量化，生成预测结果，并根据风险等级分类。
更进一步的，所述风险等级依次包括高风险、中等风险和低风险，具体根据风险指标进行分类，所述风险指标包括压力指数、流量指数、温度指数和设备故障指数。
进一步的，所述根据模型预测结果，通过优化算法找出最佳节能方案，包括以下步骤：
构建能源消耗模型，将天然气管网的能耗数据以及相关运行参数作为输入变量；
设计量子优化算法，采用量子比特表示调度方案中的决策变量，利用量子态的叠加和纠缠特性，寻找最优的管网调度策略；
实施量子退火或量子近似优化算法，对能源消耗模型和调度策略进行迭代优化，通过量子计算的概率幅度调节，快速逼近全局最优解；
结合经典计算机进行结果解析和验证，利用量子-经典混合计算框架，对量子优化算法得出的节能方案进行解码和效能评估；
根据量子计算优化结果，动态调整管网运行模式和参数设置，实施节能措施，并通过模拟或实际应用验证节能效果。
进一步的，所述边缘计算设备采用基于ARM架构的处理器和实时操作***，并结合数据总线和网络协议。
进一步的，所述综合报告包括节能效果、运行稳定性和安全性评估。
本发明的有益效果在于：
本发明中通过使用优化算法找出最佳节能方案，该方法能够有效降低天然气输送过程中的能源消耗，减少不必要的能源浪费，提高整体能效。通过使用大数据技术和机器学习算法对天然气管网的运行数据进行深入分析，能够识别出能效提升的潜在机会，通过实施最佳节能方案，减少能源浪费，降低天然气管网的运营成本。利用预测模型进行动态风险评估，能够预测并防范可能的风险事件，如泄露、压力异常等，从而提前采取预防措施，增强天然气管网的***可靠性和安全性。通过部署边缘计算设备，实现近实时的数据处理和决策，使天然气管网调度更加智能化和自动化，提升调度效率和响应速度。定期生成的综合报告提供了关于天然气管网运行效率、风险管理和节能成效的深入分析，为长期的能源管理和投资策略提供了有力的决策支持，帮助企业优化资源分配和未来规划。通过优化天然气管网的调度和运行，减少能源消耗和减轻环境压力，有助于企业实现其环境保护目标，促进能源的可持续使用。
附图说明
图1是本发明中一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法的流程示意图。
图2是本发明中一实施例提供的步骤S24的流程示意图。
具体实施方式
请参阅图1-2所示，本发明关于一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法。
实施例
一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，包括以下步骤：
S1：利用传感器网络监测整个管网的状态，采集天然气管网的数据；所述数据包括管网运行数据和环境数据。
具体地，选择高精度、宽温度范围的温度传感器，用于监测管道内气体的温度变化；采用具有高稳定性和高响应速度的压力传感器，用以实时监控管道内的气压状态；选择差压式、涡轮式或超声波流量传感器，准确测量天然气的流动速度和总流量；部署在线气体分析仪，用于监测天然气成分，确保天然气质量。在管网的入口、出口、重要节点和转换站部署关键传感器，以全面监控管网状态。根据管网运行的动态性和监控的实时性需求，设置合理的数据采集频率。对于关键区域和高风险节点，采集频率可高于普通区域。采用自适应采集频率技术，根据实时数据变化自动调整采集频率，优化数据收集效率。采用低功耗宽域网(LPWAN)技术，如LoRa或NB-IoT，实现远距离、低功耗的数据传输。设计高效的网络拓扑结构，如星型或网状结构，确保数据传输的可靠性和稳定性。实施数据加密和安全认证机制，保障传输过程中的数据安全。在关键节点部署边缘计算设备，对采集到的原始数据进行初步处理，如数据清洗、压缩和特征提取，减轻中心服务器的负担。利用边缘设备实现数据的局部分析和处理，快速响应管网紧急事件。构建分布式数据存储***，保证数据的高可用性和容错性。采用时间序列数据库管理管网数据，支持高效的数据查询和分析。实施数据生命周期管理，根据数据的价值和应用需求，定期清理和归档旧数据。所述管网运行数据包括压力、流量、温度等参数，环境数据包括气象条件、设备状态等信息。
S2：使用大数据技术和机器学习算法对收集的数据进行分析；
其中，步骤S2具体包括以下步骤：
S21：获取收集到的数据，并对数据进行数据清洗、插值以及数据标准化或归一化操作；
S22：应用自回归模型进行时间序列分析；
具体地，进行数据的平稳性检验(如ADF检验)，确保时间序列数据满足自回归模型应用的前提条件。利用赤池信息准则(AIC)或贝叶斯信息准则(BIC)等标准，通过迭代测试不同的参数组合，选择最优的模型参数。将时间序列数据分为训练集和测试集，首先使用训练集估计模型参数，然后在测试集上验证模型的预测性能，以评估模型的准确性和泛化能力。使用选定的最优模型和全体数据重新估计模型参数，进行未来时间点的预测。分析预测结果，识别可能的风险点或优化机会，为管网运营提供决策支持。
S23：利用傅里叶变换提取周期性，使用主成分分析减少数据维度；
具体地，选择有周期性特征疑似的时间序列数据，如日消耗量、季节变化等。对选定的时间序列数据执行傅里叶变换，将时间序列从时域转换到频域，以识别数据中的主要频率成分。分析变换结果，识别和提取显著的周期性频率成分，这些成分表明了数据的主要周期性变化特征。
S24：使用决策树和深度学习算法进行数据分析，并采用贝叶斯算法进行优化，并生成分析结果。
更进一步的，步骤S24具体包括以下步骤：
S241：采用决策树算法对收集到的数据进行初步分类和分析，识别数据中的关键特征和潜在的模式；
需要说明的是，选择决策树算法(如CART或C4.5)构建分类或回归模型。使用交叉验证方法来评估模型的泛化能力，并选择最佳的参数设置(如树的深度、最小***样本数等)。
S242：利用深度学习算法进一步分析这些关键特征和模式，通过多层神经网络来提取复杂的数据关系和深层次的信息；
具体地，基于识别的关键特征，设计深度学习模型架构，如卷积神经网络(CNN)用于特征图像化数据的分析，或循环神经网络(RNN)用于时序数据分析。使用大规模的数据集训练深度学习模型。利用验证集调整网络参数和层数，以达到最佳性能。通过训练的多层神经网络，提取数据中的复杂关系和深层次信息，进一步理解管网运行的动态性和复杂性。
S243：应用贝叶斯算法进行建模和优化，使用先验知识和后验概率改进模型的预测能力；
具体地，收集与天然气管网节能相关的先验知识，包括从历史数据、专家经验以及文献中获取的信息。例如，根据过往经验，某些运行参数的微调可能会导致能耗显著变化，这些信息被形式化为模型的先验分布。建立概率模型来描述观测数据与未知参数之间的关系。例如，可以假设节能效果与特定的运行参数之间遵循某种概率分布，该分布的参数则通过数据来估计。应用贝叶斯定理，结合观测数据和先验知识，计算未知参数的后验分布。这一过程通常涉及到复杂的积分运算，可以采用数值方法，如马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法，来近似计算后验分布。通过分析后验分布，可以得到未知参数的最可能值(后验均值)或其他特征(如中位数、置信区间等)。在此基础上，调整模型参数，优化节能策略的预测准确度。利用后验分布进行预测和决策。例如，可以计算在给定的操作条件下，达成特定节能目标的概率，从而指导实际操作。
S244：综合运用决策树、深度学习和贝叶斯算法的分析结果，形成一个综合的数据分析模型，并识别出节能优化的机会；
具体地，将决策树模型的关键特征识别、深度学***均、堆叠或模型融合技术，根据各个模型在验证集上的表现确定它们的权重。基于融合结果，进一步调整模型参数和策略。例如，如果贝叶斯模型显示某个由决策树识别的特征与节能效果的关系比预期更为强烈，那么可以相应地调整深度学习模型中该特征的权重。详细分析综合模型的输出，识别最具影响力的因素和最有效的节能措施。例如，模型可能指出在特定的运行条件下调整某些参数能显著降低能耗。根据综合模型的分析结果，制定具体的节能优化建议。这些建议将基于模型识别的最有效节能措施，并考虑实施的可行性和成本效益比。
S245：通过综合数据分析模型，生成分析结果和建议。
S3：基于历史和实时数据，使用预测模型进行动态风险评估，预测并防范风险事件；
其中，步骤S2具体包括以下步骤：
S31：对数据进行整合和预处理操作；
S32：利用数据挖掘技术，从数据中提取关键特征；
S33：使用加权移动平均或指数平滑法对关键特征进行动态权重分配；
需要说明的是，加权移动平均适用于数据呈现较为稳定的趋势时。确定适当的时间窗口大小，并为每个窗口内的数据点分配不同的权重，通常最近的数据点具有更高的权重。指数平滑法适用于数据中存在较强波动或季节性变化。设定平滑参数，该参数决定了对最近观测值的重视程度。
使用历史数据集进行参数调优，找到最佳的时间窗口和平滑参数，以使预测尽可能准确。通过比较不同参数设置下的预测结果(如使用均方误差MSE)来确定最佳参数。对历史数据应用选择的方法进行权重分配，以计算每个时间点的加权平均或平滑值。更新权重分配，以反映最新数据对于未来趋势的影响。
S34：采用自编码器识别数据中的异常模式；
S35：使用梯度提升机和神经网络算法对风险因素进行分析；
具体地，设置梯度提升机模型参数，如树的深度、学习率、树的数量、正则化参数等。使用网格搜索或随机搜索等方法来优化这些参数。对特征进行适当的处理，包括分类变量的编码(如独热编码或标签编码)和数值特征的缩放。处理缺失值，梯度提升机模型可以处理缺失值，但需要确定最佳的处理策略。创建新的特征，如基于现有数据的交互特征、聚合特征或统计特征。进行特征选择，以剔除不重要的特征并减少模型复杂度。
S36：对预测出的风险进行量化，生成预测结果，并根据风险等级分类；所述风险等级依次包括高风险、中等风险和低风险，具体根据风险指标进行分类，所述风险指标包括压力指数、流量指数、温度指数和设备故障指数。
具体地，使用梯度提升机模型输出每个预测事件的风险概率。基于风险概率，为每个预测事件分配一个风险评分。通过将概率映射到一个预定的评分范围来实现。根据业务需求和风险容忍度，定义不同的风险等级，如高风险、中等风险和低风险。为每个风险等级设定一个阈值。例如，高风险可能对应于风险评分超过80，中等风险为40到80，低风险低于40。定义具体的风险指标，如压力指数、流量指数、温度指数和设备故障指数。这些指标反映了不同方面的风险因素。为不同的风险指标分配权重，这反映了各指标在总风险评估中的重要性。将不同的风险指标综合到一个单一的风险评估中。这可能涉及到加权平均或更复杂的数学模型。定期审查和调整风险指标和阈值，以确保风险评估的准确性和时效性。使用图表和仪表板将风险评估结果可视化，便于管理层和操作人员理解和监控风险状态。对于高风险事件，建立自动报警***，确保及时通知相关人员进行应对措施。
S4：根据模型预测结果，通过优化算法找出最佳节能方案；
其中，步骤S4具体包括以下步骤：
S41：构建能源消耗模型，将天然气管网的能耗数据以及相关运行参数作为输入变量；
具体地，收集天然气管网的历史能耗数据，包括温度、压力、流量等参数。对数据进行清洗、归一化处理，确保输入变量的质量。基于收集的数据，利用统计或机器学习方法建立能源消耗模型。该模型将管网的运行参数(如压力、流速等)作为输入，能耗作为输出，反映出不同运行参数对能耗的影响。
S42：设计量子优化算法，采用量子比特表示调度方案中的决策变量，利用量子态的叠加和纠缠特性，寻找最优的管网调度策略；
S43：实施量子退火或量子近似优化算法，对能源消耗模型和调度策略进行迭代优化，通过量子计算的概率幅度调节，快速逼近全局最优解；
需要说明的是，在量子退火过程中，***的能量景观根据能源消耗模型构建，每个可能的调度方案对应一个能量水平，目标是找到能量最低的状态，即最优调度方案。量子退火通过慢慢降低***的有效温度，使量子态逐渐从高能态转移到低能态。这一过程中，***通过量子隧穿效应探索能量景观，避免陷入局部最小值。
量子近似优化算法利用一系列参数化的量子门(旋转门)构建量子电路，这些参数随后通过经典优化算法进行调整，以找到最佳解。在量子近似优化算法中，量子电路的深度和参数通过经典-量子迭代过程优化。每次量子态的测量结果都用于调整参数，以期在下一次迭代中更接近全局最优解。
在量子退火或量子近似优化算法完成后，通过多次测量量子态，获取调度方案的概率分布。这些测量结果反映了各种调度方案成为最优解的概率。
根据测量结果，选取出现概率最高的调度方案作为最终节能方案。在实际应用中，可能会选择多个高概率方案进行进一步的经典验证和分析。
S44：结合经典计算机进行结果解析和验证，利用量子-经典混合计算框架，对量子优化算法得出的节能方案进行解码和效能评估；
S45：根据量子计算优化结果，动态调整管网运行模式和参数设置，实施节能措施，并通过模拟或实际应用验证节能效果。
S5：部署边缘计算设备，实现近实时的数据处理和决策；所述边缘计算设备采用基于ARM架构的处理器和实时操作***，并结合数据总线和网络协议。
具体地，选择基于ARM架构的高性能处理器，这些处理器因其低功耗和高效能而适用于边缘计算场景。在天然气管网的关键位置，如阀门站、测量站和调节站，部署这些边缘计算设备。这些设备靠近数据源，可以减少数据传输的延迟。在边缘计算设备上运行实时操作***(RTOS)，这些***能够提供快速响应和高效率的数据处理。实时操作***可以确保数据处理和决策的实时性，特别是在紧急情况下快速响应至关重要。利用边缘计算设备进行数据预处理，如数据过滤、去噪和局部聚合，减少需要发送到云端或中央数据中心的数据量。实施基本的数据分析，例如实时监测管网状态，快速检测和响应异常情况。边缘计算设备通过数据总线和网络协议与中央控制中心和其他设备通信。常用的协议包括MQTT、CoAP等轻量级通信协议。设计网络结构以确保数据传输的安全和可靠，包括使用加密技术和安全认证机制。边缘计算设备使用API和标准化接口，使边缘设备能够与不同***和应用程序兼容。定期对边缘计算设备进行维护和更新，以确保其稳定运行和数据处理的准确性。
S6：建立反馈机制，持续优化预测模型和调度策略；
S7：定期生成综合报告，制定长期的能源管理和投资策略提供决策支持；所述综合报告包括节能效果、运行稳定性和安全性评估。
具体地，建立反馈机制，将实际运行数据与预测模型和调度策略的结果进行比较。根据实际运行数据和预测结果的偏差，对预测模型和调度策略进行调整和优化。利用机器学习算法自动调整和优化预测模型，以提高其准确性和效率。应用人工智能技术，如强化学习，来模拟不同的运行情景，以找出最优的调度策略。定期评估调度策略的绩效，包括节能效果、成本效益分析和风险管理。根据评估结果调整调度策略，以不断改进管网运行效率和安全性。定期生成包含关键性能指标、运行稳定性和安全性评估的综合报告。报告应包括数据分析结果、趋势预测、风险评估以及策略建议。利用收集的数据和分析结果来制定长期的能源管理和投资策略。报告中应包括能效改进的建议、设备升级计划和可能的成本效益分析。定期与相关人员沟通，分享报告和策略。鼓励反馈和建议，以便更好地调整管理和运营策略。
在本实施例中，通过精细化监测和数据分析，能够识别出天然气管网运行中的能耗热点和不合理之处，从而提出针对性的节能改进措施，显著提升能源利用效率。利用机器学习和深度学习算法对管网运行数据进行分析，可以发现运行参数与能耗之间的深层次关系，为管网调度提供科学依据，实现运行策略的优化。通过实时监控和风险评估，能够及时发现管网运行中的异常状态和潜在风险，采取预防措施，从而增强***的稳定性和安全性。通过边缘计算设备对数据进行初步处理，减轻中心服务器的负担，降低数据传输和存储成本。同时，优化的管网调度策略和节能措施能够降低天然气管网的运维成本。综合利用决策树、深度学习和贝叶斯算法的分析结果，形成高准确度的数据分析模型，为管网运营和长期能源管理提供强有力的决策支持。通过动态调整数据采集频率和实施实时数据处理，***能够快速响应管网运行中的变化和紧急事件，提高管网的适应性和响应能力。定期生成的综合报告不仅包括节能效果、运行稳定性和安全性评估，还能提供长期的能源管理和投资策略建议，帮助管理层进行科学决策和规划。
以上实施方式仅仅是对本发明的优选实施方式进行描述，并非对本发明的范围进行限定，在不脱离本发明设计精神的前提下，本领域普通工程技术人员对本发明的技术方案作出的各种变形和改进，均应落入本发明的权利要求书确定的保护范围内。
Claims (9)
1.一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，包括以下步骤：
利用传感器网络监测整个管网的状态，采集天然气管网的数据；
使用大数据技术和机器学习算法对收集的数据进行分析；
基于历史和实时数据，使用预测模型进行动态风险评估，预测并防范风险事件；
根据模型预测结果，通过优化算法找出最佳节能方案；
部署边缘计算设备，实现近实时的数据处理和决策；
建立反馈机制，持续优化预测模型和调度策略；
定期生成综合报告，制定长期的能源管理和投资策略提供决策支持。
2.根据权利要求1所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述数据包括管网运行数据和环境数据。
3.根据权利要求1所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述使用大数据技术和机器学习算法对收集的数据进行分析，包括以下步骤：
获取收集到的数据，并对数据进行数据清洗、插值以及数据标准化或归一化操作；
应用自回归模型进行时间序列分析；
利用傅里叶变换提取周期性，使用主成分分析减少数据维度；
使用决策树和深度学习算法进行数据分析，并采用贝叶斯算法进行优化，并生成分析结果。
4.根据权利要求3所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述使用决策树和深度学习算法进行数据分析，并采用贝叶斯算法进行优化，并生成分析结果，包括以下步骤：
采用决策树算法对收集到的数据进行初步分类和分析，识别数据中的关键特征和潜在的模式；
利用深度学习算法进一步分析这些关键特征和模式，通过多层神经网络来提取复杂的数据关系和深层次的信息；
应用贝叶斯算法进行建模和优化，使用先验知识和后验概率改进模型的预测能力；
综合运用决策树、深度学习和贝叶斯算法的分析结果，形成一个综合的数据分析模型；
通过综合数据分析模型，生成分析结果和建议。
5.根据权利要求1所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述基于历史和实时数据，使用预测模型进行动态风险评估，预测并防范风险事件，包括以下步骤：
对数据进行整合和预处理操作；
利用数据挖掘技术，从数据中提取关键特征；
使用加权移动平均或指数平滑法对关键特征进行动态权重分配；
采用自编码器识别数据中的异常模式；
使用梯度提升机和神经网络算法对风险因素进行分析；
对预测出的风险进行量化，生成预测结果，并根据风险等级分类。
6.根据权利要求5所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述风险等级依次包括高风险、中等风险和低风险，具体根据风险指标进行分类，所述风险指标包括压力指数、流量指数、温度指数和设备故障指数。
7.根据权利要求1所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述根据模型预测结果，通过优化算法找出最佳节能方案，包括以下步骤：
构建能源消耗模型，将天然气管网的能耗数据以及相关运行参数作为输入变量；
设计量子优化算法，采用量子比特表示调度方案中的决策变量，利用量子态的叠加和纠缠特性，寻找最优的管网调度策略；
实施量子退火或量子近似优化算法，对能源消耗模型和调度策略进行迭代优化，通过量子计算的概率幅度调节，快速逼近全局最优解；
结合经典计算机进行结果解析和验证，利用量子-经典混合计算框架，对量子优化算法得出的节能方案进行解码和效能评估；
根据量子计算优化结果，动态调整管网运行模式和参数设置，实施节能措施，并通过模拟或实际应用验证节能效果。
8.根据权利要求1所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述边缘计算设备采用基于ARM架构的处理器和实时操作***，并结合数据总线和网络协议。
9.根据权利要求1所述的一种基于大数据的天然气管网调度节能评估方法，其特征在于，所述综合报告包括节能效果、运行稳定性和安全性评估。
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