1.本发明涉及燃气能源状态监测领域，涉及到基于神经网络的分布式燃气能源状态监测方法及系统。
背景技术：2.分布式燃气能源系统是政府重点支持的新兴能源产业。各地政府对于分布式燃气能源项目提供了多种政策扶持和经济补贴措施，这些政策和补贴都与分布式燃气能源系统的运行状态、实际能源利用效率等直接挂钩。所以，在实际工作中迫切需要一种成熟、稳定、可靠的分布式燃气能源状态监测系统。
3.目前，现有的分布式燃气能源状态监测技术只能笼统地监测分析分布式燃气能源利用效率，即管理人员根据分布式燃气能源用户端在每月份的综合运行数据，分析分布式燃气能源用户端的能源利用效率，但这样存在自动化、智能化程度差的问题，使得监测数据的实时性和有效性受到影响，进一步导致用户端能源利用效率分析结果的精确性和可靠性难以满足要求。
4.现有的分布式燃气能源状态监测技术缺少对分布式燃气能源用户端的排放废气进行实时监测和反馈控制，存在用户端废气排放浓度超标而没有及时处理的情况，从而造成用户端对应家庭居家环境受到污染，进而给用户端对应家庭成员的生命安全带来严重威胁，进一步无法实现分布式燃气能源系统的节能效益、环保效益和经济社会效益，给社区能源管理平台的绿色能源形象造成了负面影响。
技术实现要素：5.针对上述问题，本发明提出了基于神经网络的分布式燃气能源状态监测方法及系统，实现对分布式燃气能源状态监测分析的功能。
6.本发明解决其技术问题采用的技术方案是：
7.第一方面，本发明提供基于神经网络的分布式燃气能源状态监测方法，包括以下步骤：
8.s1、分布式燃气能源用户端编号：获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端，并对社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端进行编号；
9.s2、用户端燃气消耗量获取：获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内燃气消耗量，分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量；
10.s3、用户端发电热能消耗量分析：获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内产生的电量，分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量；
11.s4、用户端电能利用效率评估：根据各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量，评估各分布式燃气能源用户端的平均电能利用效率比例系数；
12.s5、用户端热能、冷能使用量获取：获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段
内热能使用量和冷能使用量，得到各分布式燃气能源用户端的平均剩余热能利用效率比例系数；
13.s6、综合能源利用效率指数分析：分析各分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数，并筛选统计能源利用效率不合格的各分布式燃气能源用户端对应编号；
14.s7、用户端废气排放影响指数评估：检测各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内废气排放浓度，评估各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数；
15.s8、社区能源管理平台分析处理：将各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数与预设的安全废气排放影响指数阈值进行对比，并根据对比结果进行处理，同时将能源利用效率不合格的各分布式燃气能源用户端对应编号进行显示。
16.在上述实施例的基础上，所述步骤s2中分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量，具体包括：
17.记录社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端的实时运行时间，将社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端的实时运行时间按照预设时间间隔划分成各运行时间段；
18.获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内燃气消耗量，并提取燃气能源管理数据库中存储的各分布式燃气能源用户端对应的标准热能转化率，分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量qitj，其中i＝1,2,...,n，i表示为第i个分布式燃气能源用户端的编号，j＝1,2,...,m，j表示为第j个运行时间段。
19.在上述实施例的基础上，所述步骤s3中分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量，包括：
20.获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内产生的电量，将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内产生的电量标记为witj；
21.提取燃气能源管理数据库中存储的各分布式燃气能源用户端产生单位电量对应的标准热能消耗量，将各分布式燃气能源用户端产生单位电量对应的标准热能消耗量标记为qi；
22.分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量q
′it
′j＝witj*qi(1+μ)，其中μ表示为预设的发电热能消耗量修正权重因子。
23.在上述实施例的基础上，所述步骤s4中评估各分布式燃气能源用户端的平均电能利用效率比例系数，具体评估方式为：
24.将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量qitj和各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量q
′it
′j代入电能利用效率比例系数分析公式得到各分布式燃气能源用户端的平均电能利用效率比例系数ξi，其中m表示为划分的运行时间段数量，α表示为预设的电能利用效率对应影响因子，θi表示为预设的第i个分布式燃气能源用户端的额定电能利用效率。
25.在上述实施例的基础上，所述步骤s5中获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量和冷能使用量，具体包括：
26.获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量，并根据各分布式燃
气能源用户端在各运行时间段内热能使用量，分析得到各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量利用效率，将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量利用效率标记为xitj；
27.获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内冷能使用量，并根据各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内冷能使用量，分析得到各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内冷能使用量利用效率，将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内冷能使用量利用效率标记为yitj。
28.在上述实施例的基础上，所述步骤s5中得到各分布式燃气能源用户端的平均剩余热能利用效率比例系数，具体获得方式为：
29.将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量利用效率xitj和冷能使用量利用效率yitj代入热能利用效率比例系数分析公式得到各分布式燃气能源用户端的平均剩余热能利用效率比例系数ψi，其中m表示为划分的运行时间段数量，β1和β2分别表示为预设的热能利用效率对应影响因子和预设的冷能利用效率对应影响因子，且β1+β2＝1，x
′i和y
′i分别表示为预设的第i个分布式燃气能源用户端的额定热能使用量利用效率和额定冷能使用量利用效率。
30.在上述实施例的基础上，所述步骤s6中对应的具体详细过程包括:
31.将各分布式燃气能源用户端的平均电能利用效率比例系数ξi和平均剩余热能利用效率比例系数ψi代入公式φi＝λ1*ξi+λ2*ψi，得到各分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数φi，其中λ1和λ2分别表示为预设的电能利用效率影响权重因子和预设的剩余热能利用效率影响权重因子；
32.将各分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数与预设的标准能源利用效率指数阈值进行对比，若某分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数小于预设的标准能源利用效率指数阈值，则表明该分布式燃气能源用户端的能源利用效率不合格，并统计能源利用效率不合格的各分布式燃气能源用户端对应编号。
33.在上述实施例的基础上，所述步骤s7中评估各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数，具体评估方式为：
34.通过各分布式燃气能源用户端中废气排放口内布设的废气检测设备检测对应用户端在各运行时间段内废气排放浓度，其中废气包括一氧化碳、二氧化碳、氮氧化物和甲烷，并将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内废气排放浓度代入废气排放影响指数评估公式中，得到各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数
35.在上述实施例的基础上，所述步骤s8中将各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数与预设的安全废气排放影响指数阈值进行对比，并根据对比结果进行处理，包括：
36.将各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数与预设的安全废气排放影响指数阈值进行对比，若某分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数小于或等于预设的安全废气排放影响指数阈值，表明该分布式燃气能源用户端的废气排放符合标准，若某分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数大于预设的安全废气排放影响指数阈
值，表明该分布式燃气能源用户端的废气排放不符合标准，则进行语音预警提醒。
37.第二方面，本发明还提供基于神经网络的分布式燃气能源状态监测系统，包括：
38.分布式燃气能源用户端编号模块：用于获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端，并对社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端进行编号；
39.用户端燃气消耗量获取模块：用于获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内燃气消耗量，分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量；
40.用户端发电热能消耗量分析模块：用于获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内产生的电量，分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量；
41.用户端电能利用效率评估模块：用于根据各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量，评估各分布式燃气能源用户端的平均电能利用效率比例系数；
42.用户端热能与冷能使用量获取模块：用于获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量和冷能使用量，得到各分布式燃气能源用户端的平均剩余热能利用效率比例系数；
43.综合能源利用效率指数分析模块：用于分析各分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数，并筛选统计能源利用效率不合格的各分布式燃气能源用户端对应编号；
44.用户端废气排放影响指数评估模块：用于检测各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内废气排放浓度，评估各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数；
45.社区能源管理平台分析处理模块：用于将各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数与预设的安全废气排放影响指数阈值进行对比，并根据对比结果进行处理，同时将能源利用效率不合格的各分布式燃气能源用户端对应编号进行显示；
46.燃气能源管理数据库：用于存储各分布式燃气能源用户端对应的标准热能转化率和各分布式燃气能源用户端产生单位电量对应的标准热能消耗量。
47.相对于现有技术，本发明所述的基于神经网络的分布式燃气能源状态监测方法及系统具有以下有益效果：
48.本发明提供的基于神经网络的分布式燃气能源状态监测方法及系统，通过获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内燃气消耗量，得到各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量，并根据各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内产生电量、热能使用量和冷能使用量，分析各分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数，从而有效提高分布式燃气能源状态监测技术的自动化程度和智能化程度，确保分布式燃气能源状态监测数据的实时性和有效性，进而满足用户端能源利用效率分析结果的精确性和可靠性要求。
49.本发明提供的基于神经网络的分布式燃气能源状态监测方法及系统，通过检测各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内废气排放浓度，分析各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数，同时分别与预设的安全废气排放影响指数阈值进行对比，并根据对比结果进行处理，从而实现对分布式燃气能源用户端的排放废气进行实时监测和反馈控制，可以有效避免用户端废气排放浓度超标而没有及时处理的情况，进一步保障用户端对应家庭居家环境和家庭成员的生命安全，在极大程度上实现分布式燃气能源系统的节能效益、环保效益和经济社会效益，进而维护社区能源管理平台的绿色能源形象。
附图说明
50.为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
51.图1为本发明的方法流程示意图；
52.图2为本发明的系统模块连接图。
具体实施方式
53.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
54.请参阅图1所示，本发明的第一方面提供基于神经网络的分布式燃气能源状态监测方法，包括如下步骤：
55.s1、分布式燃气能源用户端编号：获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端，并对社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端进行编号。
56.s2、用户端燃气消耗量获取：获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内燃气消耗量，分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量。
57.作为一种优选方案，所述步骤s2中分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量，具体包括：
58.记录社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端的实时运行时间，将社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端的实时运行时间按照预设时间间隔划分成各运行时间段；
59.获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内燃气消耗量，并提取燃气能源管理数据库中存储的各分布式燃气能源用户端对应的标准热能转化率，分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量qitj，其中i＝1,2,...,n，i表示为第i个分布式燃气能源用户端的编号，j＝1,2,...,m，j表示为第j个运行时间段。
60.作为本发明的一个具体实施例，上述中各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量的分析公式为qitj＝pitj*ki，其中qitj表示为第i个分布式燃气能源用户端在第j个运行时间段内热能转化量，pitj表示为第i个分布式燃气能源用户端在第j个运行时间段内燃气消耗量，ki表示为第i个分布式燃气能源用户端对应的标准热能转化率。
61.s3、用户端发电热能消耗量分析：获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内产生的电量，分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量。
62.作为一种优选方案，所述步骤s3中分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量，包括：
63.获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内产生的电量，将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内产生的电量标记为witj；
64.提取燃气能源管理数据库中存储的各分布式燃气能源用户端产生单位电量对应的标准热能消耗量，将各分布式燃气能源用户端产生单位电量对应的标准热能消耗量标记为qi；
65.分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量q
′it
′j＝witj*qi(1+μ)，其中μ表示为预设的发电热能消耗量修正权重因子。
66.s4、用户端电能利用效率评估：根据各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量，评估各分布式燃气能源用户端的平均电能利用效率比例系数。
67.作为一种优选方案，所述步骤s4中评估各分布式燃气能源用户端的平均电能利用效率比例系数，具体评估方式为：
68.将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量qitj和各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量q
′it
′j代入电能利用效率比例系数分析公式得到各分布式燃气能源用户端的平均电能利用效率比例系数ξi，其中m表示为划分的运行时间段数量，α表示为预设的电能利用效率对应影响因子，θi表示为预设的第i个分布式燃气能源用户端的额定电能利用效率。
69.s5、用户端热能、冷能使用量获取：获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量和冷能使用量，得到各分布式燃气能源用户端的平均剩余热能利用效率比例系数。
70.作为一种优选方案，所述步骤s5中获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量和冷能使用量，具体包括：
71.获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量，并根据各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量，分析得到各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量利用效率，将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量利用效率标记为xitj；
72.获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内冷能使用量，并根据各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内冷能使用量，分析得到各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内冷能使用量利用效率，将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内冷能使用量利用效率标记为yitj。
73.作为本发明的一个具体实施例，上述中分析得到各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量利用效率，包括：
74.将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量、发电热能消耗量和热能使用量代入热能使用量利用效率分析公式得到各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量利用效率xitj，其中ritj表示为第i个分布式燃气能源用户端在第j个运行时间段内热能使用量。
75.作为本发明的一个具体实施例，上述中分析得到各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内冷能使用量利用效率，包括：
76.将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量、发电热能消耗量和冷能使用量代入冷能使用量利用效率分析公式得到各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内冷能使用量利用效率yitj，其中r
′itj表示为第i个分布式燃气能源用户端在第j个运行时间段内冷能使用量，δ表示为预设的热能转化冷能对应的标准转化率。
77.作为一种优选方案，所述步骤s5中得到各分布式燃气能源用户端的平均剩余热能利用效率比例系数，具体获得方式为：
78.将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量利用效率xitj和冷能使用量利用效率yitj代入热能利用效率比例系数分析公式得到各分布式燃气能源用户端的平均剩余热能利用效率比例系数ψi，其中m表示为划分的运行时间段数量，β1和β2分别表示为预设的热能利用效率对应影响因子和预设的冷能利用效率对应影响因子，且β1+β2＝1，x
′i和y
′i分别表示为预设的第i个分布式燃气能源用户端的额定热能使用量利用效率和额定冷能使用量利用效率。
79.s6、综合能源利用效率指数分析：分析各分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数，并筛选统计能源利用效率不合格的各分布式燃气能源用户端对应编号。
80.作为一种优选方案，所述步骤s6中对应的具体详细过程包括:
81.将各分布式燃气能源用户端的平均电能利用效率比例系数ξi和平均剩余热能利用效率比例系数ψi代入公式φi＝λ1*ξi+λ2*ψi，得到各分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数φi，其中λ1和λ2分别表示为预设的电能利用效率影响权重因子和预设的剩余热能利用效率影响权重因子；
82.将各分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数与预设的标准能源利用效率指数阈值进行对比，若某分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数小于预设的标准能源利用效率指数阈值，则表明该分布式燃气能源用户端的能源利用效率不合格，并统计能源利用效率不合格的各分布式燃气能源用户端对应编号。
83.在本实施例中，本发明通过获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内燃气消耗量，得到各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量，并根据各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内产生电量、热能使用量和冷能使用量，分析各分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数，从而有效提高分布式燃气能源状态监测技术的自动化程度和智能化程度，确保分布式燃气能源状态监测数据的实时性和有效性，进而满足用户端能源利用效率分析结果的精确性和可靠性要求。
84.s7、用户端废气排放影响指数评估：检测各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内废气排放浓度，评估各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数。
85.作为一种优选方案，所述步骤s7中评估各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数，具体评估方式为：
86.通过各分布式燃气能源用户端中废气排放口内布设的废气检测设备检测对应用户端在各运行时间段内废气排放浓度，其中废气包括一氧化碳、二氧化碳、氮氧化物和甲
烷，并将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内废气排放浓度代入废气排放影响指数评估公式中，得到各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数
87.作为本发明的一个具体实施例，所述废气检测设备包括一氧化碳传感器、二氧化碳传感器、氮氧化物传感器和甲烷浓度检测仪，所述一氧化碳传感器用于检测各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内一氧化碳浓度，所述二氧化碳传感器用于检测各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内二氧化碳浓度，所述氮氧化物传感器用于检测各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内氮氧化物浓度，所述甲烷浓度检测仪用于检测各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内甲烷浓度。
88.进一步地，上述中废气排放影响指数评估公式为其中表示为第i个分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数，γ1、γ2、γ3、γ4分别表示为预设的一氧化碳、二氧化碳、氮氧化物、甲烷对应排放影响比例系数，f1a
ij
、f2a
ij
、f3a
ij
、f4a
ij
分别表示为第i个分布式燃气能源用户端在第j个运行时间段内一氧化碳排放浓度、二氧化碳排放浓度、氮氧化物排放浓度和甲烷排放浓度，f1a
安
、f2a
安
、f3a
安
、f4a
安
分别表示为预设的标准分布式燃气能源用户端在运行过程中对应的安全一氧化碳排放浓度、安全二氧化碳排放浓度、安全氮氧化物排放浓度和安全甲烷排放浓度，δf4表示为预设的安全甲烷排放浓度允许误差值。
89.s8、社区能源管理平台分析处理：将各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数与预设的安全废气排放影响指数阈值进行对比，并根据对比结果进行处理，同时将能源利用效率不合格的各分布式燃气能源用户端对应编号进行显示，并通过社区能源管理平台管理人员根据显示的编号进行对应的上门处理。
90.作为一种优选方案，所述步骤s8中将各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数与预设的安全废气排放影响指数阈值进行对比，并根据对比结果进行处理，包括：
91.将各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数与预设的安全废气排放影响指数阈值进行对比，若某分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数小于或等于预设的安全废气排放影响指数阈值，表明该分布式燃气能源用户端的废气排放符合标准，若某分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数大于预设的安全废气排放影响指数阈值，表明该分布式燃气能源用户端的废气排放不符合标准，则进行语音预警提醒。
92.在本实施例中，本发明通过检测各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内废气排放浓度，分析各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数，同时分别与预设的安全废气排放影响指数阈值进行对比，并根据对比结果进行处理，从而实现对分布式燃气能源用户端的排放废气进行实时监测和反馈控制，可以有效避免用户端废气排放浓度超标而没有及时处理的情况，进一步保障用户端对应家庭居家环境和家庭成员的生命安全，在极大程度上实现分布式燃气能源系统的节能效益、环保效益和经济社会效益，进而维护社区能源管理平台的绿色能源形象。
93.第二方面，本发明还提供基于神经网络的分布式燃气能源状态监测系统，包括分布式燃气能源用户端编号模块、用户端燃气消耗量获取模块、用户端发电热能消耗量分析
模块、用户端电能利用效率评估模块、用户端热能与冷能使用量获取模块、综合能源利用效率指数分析模块、用户端废气排放影响指数评估模块、社区能源管理平台分析处理模块和燃气能源管理数据库。
94.所述分布式燃气能源用户端编号模块分别与用户端燃气消耗量获取模块和用户端热能与冷能使用量获取模块连接，用户端燃气消耗量获取模块分别与用户端发电热能消耗量分析模块、用户端电能利用效率评估模块和燃气能源管理数据库连接，用户端发电热能消耗量分析模块分别与用户端电能利用效率评估模块和燃气能源管理数据库连接，综合能源利用效率指数分析模块分别与用户端电能利用效率评估模块和用户端热能与冷能使用量获取模块连接，用户端废气排放影响指数评估模块与分布式燃气能源用户端编号模块连接，社区能源管理平台分析处理模块分别与综合能源利用效率指数分析模块和用户端废气排放影响指数评估模块连接。
95.所述分布式燃气能源用户端编号模块用于获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端，并对社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端进行编号；
96.所述用户端燃气消耗量获取模块用于获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内燃气消耗量，分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量；
97.所述用户端发电热能消耗量分析模块用于获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内产生的电量，分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量；
98.所述用户端电能利用效率评估模块用于根据各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量，评估各分布式燃气能源用户端的平均电能利用效率比例系数；
99.所述用户端热能与冷能使用量获取模块用于获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量和冷能使用量，得到各分布式燃气能源用户端的平均剩余热能利用效率比例系数；
100.所述综合能源利用效率指数分析模块用于分析各分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数，并筛选统计能源利用效率不合格的各分布式燃气能源用户端对应编号；
101.所述用户端废气排放影响指数评估模块用于检测各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内废气排放浓度，评估各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数；
102.所述社区能源管理平台分析处理模块用于将各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数与预设的安全废气排放影响指数阈值进行对比，并根据对比结果进行处理，同时将能源利用效率不合格的各分布式燃气能源用户端对应编号进行显示；
103.所述燃气能源管理数据库用于存储各分布式燃气能源用户端对应的标准热能转化率和各分布式燃气能源用户端产生单位电量对应的标准热能消耗量。
104.以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
技术特征：1.基于神经网络的分布式燃气能源状态监测方法，其特征在于，包括如下步骤：s1、分布式燃气能源用户端编号：获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端，并对社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端进行编号；s2、用户端燃气消耗量获取：获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内燃气消耗量，分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量；s3、用户端发电热能消耗量分析：获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内产生的电量，分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量；s4、用户端电能利用效率评估：根据各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量，评估各分布式燃气能源用户端的平均电能利用效率比例系数；s5、用户端热能、冷能使用量获取：获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量和冷能使用量，得到各分布式燃气能源用户端的平均剩余热能利用效率比例系数；s6、综合能源利用效率指数分析：分析各分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数，并筛选统计能源利用效率不合格的各分布式燃气能源用户端对应编号；s7、用户端废气排放影响指数评估：检测各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内废气排放浓度，评估各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数；s8、社区能源管理平台分析处理：将各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数与预设的安全废气排放影响指数阈值进行对比，并根据对比结果进行处理，同时将能源利用效率不合格的各分布式燃气能源用户端对应编号进行显示。2.根据权利要求1所述的基于神经网络的分布式燃气能源状态监测方法，其特征在于：所述步骤s2中分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量，具体包括：记录社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端的实时运行时间，将社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端的实时运行时间按照预设时间间隔划分成各运行时间段；获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内燃气消耗量，并提取燃气能源管理数据库中存储的各分布式燃气能源用户端对应的标准热能转化率，分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量q
i
t
j
，其中i＝1,2,...,n，i表示为第i个分布式燃气能源用户端的编号，j＝1,2,...,m，j表示为第j个运行时间段。3.根据权利要求1所述的基于神经网络的分布式燃气能源状态监测方法，其特征在于：所述步骤s3中分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量，包括：获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内产生的电量，将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内产生的电量标记为w
i
t
j
；提取燃气能源管理数据库中存储的各分布式燃气能源用户端产生单位电量对应的标准热能消耗量，将各分布式燃气能源用户端产生单位电量对应的标准热能消耗量标记为q
i
；分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量q
′
i
t
′
j
＝w
i
t
j
*q
i
(1+μ)，其中μ表示为预设的发电热能消耗量修正权重因子。4.根据权利要求1所述的基于神经网络的分布式燃气能源状态监测方法，其特征在于：所述步骤s4中评估各分布式燃气能源用户端的平均电能利用效率比例系数，具体评估方式为：
将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量q
i
t
j
和各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量q
′
i
t
′
j
代入电能利用效率比例系数分析公式得到各分布式燃气能源用户端的平均电能利用效率比例系数ξ
i
，其中m表示为划分的运行时间段数量，α表示为预设的电能利用效率对应影响因子，θ
i
表示为预设的第i个分布式燃气能源用户端的额定电能利用效率。5.根据权利要求1所述的基于神经网络的分布式燃气能源状态监测方法，其特征在于：所述步骤s5中获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量和冷能使用量，具体包括：获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量，并根据各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量，分析得到各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量利用效率，将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量利用效率标记为x
i
t
j
；获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内冷能使用量，并根据各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内冷能使用量，分析得到各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内冷能使用量利用效率，将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内冷能使用量利用效率标记为y
i
t
j
。6.根据权利要求1所述的基于神经网络的分布式燃气能源状态监测方法，其特征在于：所述步骤s5中得到各分布式燃气能源用户端的平均剩余热能利用效率比例系数，具体获得方式为：将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量利用效率x
i
t
j
和冷能使用量利用效率y
i
t
j
代入热能利用效率比例系数分析公式得到各分布式燃气能源用户端的平均剩余热能利用效率比例系数ψ
i
，其中m表示为划分的运行时间段数量，β1和β2分别表示为预设的热能利用效率对应影响因子和预设的冷能利用效率对应影响因子，且β1+β2＝1，x
′
i
和y
i
′
分别表示为预设的第i个分布式燃气能源用户端的额定热能使用量利用效率和额定冷能使用量利用效率。7.根据权利要求1所述的基于神经网络的分布式燃气能源状态监测方法，其特征在于：所述步骤s6中对应的具体详细过程包括:将各分布式燃气能源用户端的平均电能利用效率比例系数ξ
i
和平均剩余热能利用效率比例系数ψ
i
代入公式φ
i
＝λ1*ξ
i
+λ2*ψ
i
，得到各分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数φ
i
，其中λ1和λ2分别表示为预设的电能利用效率影响权重因子和预设的剩余热能利用效率影响权重因子；将各分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数与预设的标准能源利用效率指数阈值进行对比，若某分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数小于预设的标准能源利用效率指数阈值，则表明该分布式燃气能源用户端的能源利用效率不合格，并统计能源利用效率不合格的各分布式燃气能源用户端对应编号。8.根据权利要求1所述的基于神经网络的分布式燃气能源状态监测方法，其特征在于：
所述步骤s7中评估各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数，具体评估方式为：通过各分布式燃气能源用户端中废气排放口内布设的废气检测设备检测对应用户端在各运行时间段内废气排放浓度，其中废气包括一氧化碳、二氧化碳、氮氧化物和甲烷，并将各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内废气排放浓度代入废气排放影响指数评估公式中，得到各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数9.根据权利要求1所述的基于神经网络的分布式燃气能源状态监测方法，其特征在于：所述步骤s8中将各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数与预设的安全废气排放影响指数阈值进行对比，并根据对比结果进行处理，包括：将各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数与预设的安全废气排放影响指数阈值进行对比，若某分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数小于或等于预设的安全废气排放影响指数阈值，表明该分布式燃气能源用户端的废气排放符合标准，若某分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数大于预设的安全废气排放影响指数阈值，表明该分布式燃气能源用户端的废气排放不符合标准，则进行语音预警提醒。10.基于神经网络的分布式燃气能源状态监测系统，其特征在于，包括：分布式燃气能源用户端编号模块：用于获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端，并对社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端进行编号；用户端燃气消耗量获取模块：用于获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内燃气消耗量，分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能转化量；用户端发电热能消耗量分析模块：用于获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内产生的电量，分析各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量；用户端电能利用效率评估模块：用于根据各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内发电热能消耗量，评估各分布式燃气能源用户端的平均电能利用效率比例系数；用户端热能与冷能使用量获取模块：用于获取各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内热能使用量和冷能使用量，得到各分布式燃气能源用户端的平均剩余热能利用效率比例系数；综合能源利用效率指数分析模块：用于分析各分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数，并筛选统计能源利用效率不合格的各分布式燃气能源用户端对应编号；用户端废气排放影响指数评估模块：用于检测各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内废气排放浓度，评估各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数；社区能源管理平台分析处理模块：用于将各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数与预设的安全废气排放影响指数阈值进行对比，并根据对比结果进行处理，同时将能源利用效率不合格的各分布式燃气能源用户端对应编号进行显示；燃气能源管理数据库：用于存储各分布式燃气能源用户端对应的标准热能转化率和各分布式燃气能源用户端产生单位电量对应的标准热能消耗量。
技术总结本发明公开基于神经网络的分布式燃气能源状态监测方法及系统，本发明通过获取社区能源管理平台中各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内燃气消耗量，并根据各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内产生电量、热能使用量和冷能使用量，分析各分布式燃气能源用户端的综合能源利用效率指数，从而确保监测数据的实时性和有效性，进而满足用户端能源利用效率分析结果的精确性和可靠性要求，同时根据各分布式燃气能源用户端在各运行时间段内废气排放浓度，评估各分布式燃气能源用户端的综合废气排放影响指数，从而实现对用户端排放废气进行实时监测和反馈控制，进而维护社区能源管理平台的绿色能源形象。平台的绿色能源形象。平台的绿色能源形象。
技术研发人员：程维维 吴泉鑫 张成洲 李伟铭 魏可情 朱佳 林云斌
受保护的技术使用者：温州墨熵微电子有限公司
技术研发日：2022.03.30
技术公布日：2022/7/5
