[发明专利]一种自动校罐方法及系统

说明书

本发明公开了一种自动校罐方法及系统，基于日常交接班检测方式构建校罐模型，充分考虑了远程信号采集和传送过程中产生的噪声和校罐过程中出现的误差，以迭代的方式对一个交接班检测周期内的付油量进行预测。通过构建一个递归的状态预测模型获取上一交接班检测周期和当前交接班检测周期的付油量预测值，同时进行实际数据观测，综合预测结果和实际观测结果得出误差最小的付油量付油量值，并利用实际观测和模型预测得到的数据分别进行燃油的损耗率计算，将损耗率的比较结果作为是否进行油罐校罐的依据。本发明可实现远程不停业校罐，无需人工实地参与，可对油量损耗进行监测，有利于掌握油罐的稳定状态。

技术领域

本发明涉及加油站校罐技术领域，具体而言，涉及一种自动校罐方法及系统。

背景技术

目前，主流的校罐方法主要包括容量比较法，通过人工标点的方法，先通过定量投入液体的方法，对液体体积进行精确控制，再通过量油尺随着罐内体积逐步增加对油罐内液位进行的测量；液位法，具体通过测量仪表，实现对油罐内液体的高度和密度等参数进行测量，获得液罐内容量和重量的数值，经过换算得知高度；静压力法，这种方法是通过压力传感器测量罐内的液体静压力数，然后通过罐体的几何参数进行罐内液体的容量重量的模拟计算。

以上校罐方法均属于传统的加油站校罐方法。而传统的加油站校罐方法均采用停业计量校罐模式，且存在以下不足：无法进行不停业校罐、无法排除虚假损耗、存在卸油纠纷、无法及时发现隐患漏油事件等。

有鉴于此，特提出本申请。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是传统的加油站校罐方法均采用停业计量校罐模式，存在许多不足，目的在于提供一种自动校罐方法及系统，能够实现加油站不停业校罐，克服传统加油站校罐模式的不足。

本发明通过下述技术方案实现：

一种自动校罐方法，包括以下步骤：

步骤1：定义状态量和基于交接班检测方式的状态量预测模型；

步骤2：初始化所述状态量预测模型，得到初始化结果，根据所述初始化结果获取上一交接班检测周期的状态量预测值Z_n-1；

步骤3：利用所述状态量预测值Z_n-1和所述状态量预测模型，获取当前交接班检测周期的状态量预测值Z_n；

步骤4：定义状态量预测值的误差相关矩阵，利用所述误差相关矩阵获取所述状态量预测值Z_n的精确度P；

步骤5：利用所述精确度P获取所述状态量预测值Z_n的卡尔曼增益K；

步骤6：获取当前交接班检测周期的状态量观测值C；

步骤7：根据所述状态量观测值C和所述状态量预测值Z_n，获取所述状态量预测值Z_n的反馈误差量E；

步骤8：利用所述卡尔曼增益K和所述反馈误差量E对所述状态量预测值Z_n进行校正，得到更新后的当前交接班检测周期的状态量预测值Z_n’；

步骤9：将所述状态量分别作为油罐付油量和油站销售量，按照步骤1至步骤8的方法获取当前交接班检测周期的付油量观测值C_n、油罐付油量预测值V_n和油站销售量预测值S_n；

步骤10：采集当前交接班检测周期的实销量S，根据所述付油量观测值C_n和所述实销量S计算得到实际损耗量L和实际损耗率R；根据所述油罐付油量预测值V_n和所述油站销售量预测值S_n计算得到预测损耗量L’和预测损耗率R’；利用所述实际损耗率R和所述预测损耗率R’获取损耗量误差△R；