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龙图腾网获悉上海天麦能源科技有限公司申请的专利一种面向全局燃气管网结构的神经网络监测方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114880818B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210298927.2，技术领域涉及：G06F30/18；该发明授权一种面向全局燃气管网结构的神经网络监测方法和系统是由白亚文;黄欣宇;唐杨琼设计研发完成，并于2022-03-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向全局燃气管网结构的神经网络监测方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向全局燃气管网结构的神经网络监测方法和系统，包括将多个局部管网结构对应的关键节点序列及其压力参数值、局部管网结构和全局管网结构中监测节点的数量作为输入信息输入神经网络模型，并得到神经网络模型的输出作为监测结果。本发明基于压力区间划分的互信息方式提高了数据积累量很大的情况下全局燃气管网结构中监测节点的选择效率，从而使得以关键节点构成输入向量的神经网络模型作精确分析成为可能，进一步的提高了监测的准确性。

本发明授权一种面向全局燃气管网结构的神经网络监测方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种面向全局燃气管网结构的神经网络监测方法，包括: 步骤S1:读取局部燃气管网结构对应的局部燃气数据文件； 步骤S2:从局部燃气数据文件中读取压力参数值，并基于压力参数选取局部燃气管网结构中的关键节点序列；所述关键节点序列中包含一个或多个按照编号顺序排列的监测节点； 步骤S21：获取局部燃气管网中监测节点的历史压力参数； 步骤S22：获取历史压力参数的变化范围，并将所述变化范围划分为X个区间； 步骤S23：将所述监测节点的所有历史压力参数分入X不同的压力区间中； 步骤S24：计算任意两个监测节点之间的互信息值MIPi，Pj； ； 其中：Pi，Pj表示两个监测节点；x是区间编号，x＝1～X；pxPi，Pj表示监测节点Pi和Pj同时位于区间x中的占比；pxPi表示监测节点Pi位于区间x中的占比；pxPj表示监测节点Pj位于区间x中的占比；Wx为区间x的权重系数；Nx为落入区间x中的压力参数数量；NL为所有压力参数数量； 步骤S25：将所有互信息值从大到小排列并找到互信息值拐点； 步骤S26：计算每个监测节点的平均互信息值； 步骤S27：截取平均互信息值大于互信息值拐点的监测节点，并将其编号按照从大到小的顺序排列以构成关键节点序列KP1，KP2...； 步骤S3：将多个局部管网结构对应的关键节点序列及其压力参数值、局部管网结构和全局管网结构中监测节点的数量作为输入信息输入神经网络模型，并得到神经网络模型的输出作为监测结果；具体为： 步骤S31：将第mi局部管网结构对应的关键节点序列作长度补齐以构成输入分量Imi＝KPmi，1，...KPmi，nj...KPmi，n；其中：mi＝1～m；nj＝1～n；也就是说，所有的关键节点序列需要补长到n长度；m是局部管网结构的个数； 步骤S32：计算并设置每个输入分量对应的权重值ωmi；对每个输入分量进行加权后，全连接到隐含层的每个神经元节点；其中：ωmi＝ωmi，nj；nj＝1～n： ； PRSmi，nj为局部管网结构mi中第nj元输入分量； 步骤S33：计算并设置隐含层和输出层的连接权值νmi；隐含层神经元节点个数为m个，隐含层神经元节点和输出层的m个输出层神经元节点之间全连接后输出；其中：νmi＝νmi，nj，nj＝1～n； ； PNmi，nj为局部管网结构mi中监测节点个数和全局管网结构中监测节点个数的比值。

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