基于深度学习的LNG储罐压力环境自适应控制方法及系统

摘要

本发明提供的一种基于深度学习的LNG储罐压力环境自适应控制系统及方法，属于LNG储罐压力控制技术领域，使用多组训练数据训练得到阀门开闭状态控制模型，每一组训练数据均包括：超过LNG储罐压力稳态阈值的实时压力值对应的阀门开闭状态的标注信息；阀门开闭状态控制模型的输出信息包括与使LNG储罐内的压力保持不超过LNG储罐压力稳态阈值对应的阀门开闭状态值，根据输出信息控制LNG储罐管路系统的阀门开闭状态，输出信息。本发明基于深度神经网络训练阀门开闭状态控制模型，通过该模型的输出信息下发给罐体控制系统，对罐体集装箱内的阀门开闭状态进行控制，在闭环的环境中自动调整各个阀门的开闭，实现液化天然气的恒温、恒压、安全、低储存成本的目标。