基于数字孪生的GIS虚拟传感器布点方法及系统技术方案

本发明专利技术提出了基于数字孪生的GIS虚拟传感器布点方法及系统，包括：在GIS数字孪生体气室内的不同位置设置不同的故障类型；在GIS气室内布置多组虚拟传感器，对虚拟传感器组进行编号；基于GIS数字孪生体分别对设置的故障类型进行仿真；以故障数据为自变量，虚拟传感器点处测量值为因变量绘制出数据变化曲线；对数据变化曲线进行线性拟合，得到的斜率反应该处虚拟传感器对于故障数据的灵敏程度；运用遗传算法以得到的斜率为适应度指标，对虚拟传感器布点的组合进行优化，得到优化之后的虚拟传感器组合。组合。组合。

【技术实现步骤摘要】
基于数字孪生的GIS虚拟传感器布点方法及系统


[0001]本专利技术属于虚拟仿真
，尤其涉及基于数字孪生的GIS虚拟传感器布点方法及系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]实际气体绝缘全封闭式组合电器(GIS)设备中安装物理传感器的位置和数量往往受到限制。且由于GIS是完整且密封的结构，物理传感器获取的数据十分有限。
[0004]现有对于传感器布置的研究通常针对物理传感器，通过建立GIS数字孪生体模型可以实现GIS设备数字化，反应GIS内部运行状态。
[0005]由于GIS内部结构复杂且不同特征参量在GIS内的传播规律及特性相差较大，若在GIS数字孪生体内不同位置进行虚拟传感器布点，所得到的参量值差异较大。且GIS数字孪生体数据量大，若在GIS内部放置过多的虚拟传感器会造成数据冗余，影响之后的状态评估等应用。

技术实现思路

[0006]为克服上述现有技术的不足，本专利技术提供了基于数字孪生的GIS虚拟传感器布点方法，布置的虚拟传感器组对于模拟的故障具有较高的灵敏度，有效减少了数据冗余。
[0007]为实现上述目的，本专利技术的一个或多个实施例提供了如下技术方案：
[0008]第一方面，公开了基于数字孪生的GIS虚拟传感器布点方法，包括：
[0009]在GIS数字孪生体气室内的不同位置设置不同的故障类型；
[0010]在GIS气室内布置多组虚拟传感器，对虚拟传感器组进行编号；
[0011]基于GIS数字孪生体分别对设置的故障类型进行仿真；
[0012]以故障数据为自变量，虚拟传感器点处测量值为因变量绘制出数据变化曲线；
[0013]对数据变化曲线进行线性拟合，得到的斜率反应该处虚拟传感器对于故障数据的灵敏程度；
[0014]运用遗传算法以得到的斜率为适应度指标，对虚拟传感器布点的组合进行优化，得到优化之后的虚拟传感器组合。
[0015]作为进一步的技术方案，GIS数字孪生体气室内的故障位置随机选择，且在GIS数字孪生体气室内主要区域均有分布。
[0016]作为进一步的技术方案，GIS数字孪生体气室为圆柱形结构时，初始传感器呈圆环状布置，每隔设定角度布置一个虚拟传感器点。
[0017]作为进一步的技术方案，运用遗传算法以得到的斜率为适应度指标，对虚拟传感器布点的组合进行优化，具体为：
[0018]将每一组虚拟传感器划分为a，b，c，d四个区域；
[0019]每一组中在a，b，c，d四个区域各随机选择一个虚拟传感器；
[0020]生成初始种群，设置种群规模，最大迭代次数，交叉比例，选择的过程中采用锦标赛机制，设置变异的比例；
[0021]在适应度函数的设置中以得到的斜率为适应度指标，同时考虑剔除极不灵敏的虚拟传感器位置；
[0022]通过遗传算法优化能够得到优化之后的虚拟传感器组合。
[0023]作为进一步的技术方案，还包括:采用支持向量机分类，验证优化之后的虚拟传感器布点方式。
[0024]第二方面，公开了基于数字孪生的GIS虚拟传感器布点系统，包括：
[0025]故障类型设置模块，被配置为：在GIS数字孪生体气室内的不同位置设置不同的故障类型；
[0026]在GIS气室内布置多组虚拟传感器，对虚拟传感器组进行编号；
[0027]仿真模块，被配置为：基于GIS数字孪生体分别对设置的故障类型进行仿真；
[0028]以故障数据为自变量，虚拟传感器点处测量值为因变量绘制出数据变化曲线；
[0029]对数据变化曲线进行线性拟合，得到的斜率反应该处虚拟传感器对于故障数据的灵敏程度；
[0030]优化模块，被配置为：运用遗传算法以得到的斜率为适应度指标，对虚拟传感器布点的组合进行优化，得到优化之后的虚拟传感器组合。
[0031]以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：
[0032]本专利技术为GIS内部虚拟传感器的布点方法，不同于布置物理传感器，不会受到位置、数量因素的制约。
[0033]本专利技术提出的基于数字孪生的GIS虚拟传感器布点方法，可针对GIS内不同故障参量的特征特点，进行虚拟传感器布点。布置的虚拟传感器组对于模拟的故障具有较高的灵敏度，有效减少了数据冗余，为之后GIS数字孪生体状态评估等应用提供帮助。
[0034]本专利技术附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本专利技术的实践了解到。
附图说明
[0035]构成本专利技术的一部分的说明书附图用来提供对本专利技术的进一步理解，本专利技术的示意性实施例及其说明用于解释本专利技术，并不构成对本专利技术的不当限定。
[0036]图1为本专利技术实施例虚拟传感器初始布点示意图；
[0037]图2为本专利技术实施例单组虚拟传感器区域划分示意图；
[0038]图3为本专利技术实施例优化之后的虚拟传感器布点示意图；
[0039]图4为本专利技术实施例优化前后虚拟传感器布点数对比示意图；
[0040]图5为本专利技术实施例虚拟传感器布点方法总体流程图。
具体实施方式
[0041]应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本专利技术提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本专利技术所属
的普通技术人员通常
理解的相同含义。
[0042]需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本专利技术的示例性实施方式。
[0043]在不冲突的情况下，本专利技术中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
[0044]实施例一
[0045]本实施例公开了基于数字孪生的GIS虚拟传感器布点方法，基于GIS数字孪生体，根据GIS内部不同特征参量特点选择合适的适应度指标，运用遗传算法优化以及支持向量机分类验证提出了GIS内部虚拟传感器的布点方法，优化了GIS中虚拟传感器的布点位置，减少了数据冗余。
[0046]在本实施例中，具体方法包括：
[0047]首先在GIS数字孪生体气室内不同位置，选择不同的故障类型进行故障设置。以过热故障为例，在GIS气室内部分别设置10处过热故障位置，故障位置随机选择，且在GIS气室内主要区域均有分布。
[0048]之后在GIS气室内布置初始虚拟传感器，考虑到GIS气室的圆柱形结构，初始传感器呈圆环状布置。每隔30
°
布置一个虚拟传感器点，并在GIS气室布置多组虚拟传感器。如图1所示为6组虚拟传感器的初始布置，每组有12个虚拟传感器，一共72个虚拟传感器。
[0049]为了方便后续进行选择对虚拟传感器组编号1至6，对每一个虚拟传感器均进行编号，从1至72。每一组虚拟传感器划分为a，b，c，d四个区域如图2所示。
[0050]完成之后基于GIS数字孪生体分别对之前设置的故障进行仿真。例如设置了10本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于数字孪生的GIS虚拟传感器布点方法，其特征是，包括：在GIS数字孪生体气室内的不同位置设置不同的故障类型；在GIS气室内布置多组虚拟传感器，对虚拟传感器组进行编号；基于GIS数字孪生体分别对设置的故障类型进行仿真；以故障数据为自变量，虚拟传感器点处测量值为因变量绘制出数据变化曲线；对数据变化曲线进行线性拟合，得到的斜率反应该处虚拟传感器对于故障数据的灵敏程度；运用遗传算法以得到的斜率为适应度指标，对虚拟传感器布点的组合进行优化，得到优化之后的虚拟传感器组合。2.如权利要求1所述的基于数字孪生的GIS虚拟传感器布点方法，其特征是，GIS数字孪生体气室内的故障位置随机选择，且在GIS数字孪生体气室内主要区域均有分布。3.如权利要求1所述的基于数字孪生的GIS虚拟传感器布点方法，其特征是，GIS数字孪生体气室为圆柱形结构时，初始传感器呈圆环状布置，每隔设定角度布置一个虚拟传感器点。4.如权利要求1所述的基于数字孪生的GIS虚拟传感器布点方法，其特征是，运用遗传算法以得到的斜率为适应度指标，对虚拟传感器布点的组合进行优化，具体为：将每一组虚拟传感器划分为a，b，c，d四个区域；每一组中在a，b，c，d四个区域各随机选择一个虚拟传感器；生成初始种群，设置种群规模，最大迭代次数，交叉比例，选择的过程中采用锦标赛机制，设置变异的比例；在适应度函数的设置中以得到的斜率为适应度指标，同时考虑剔除极不灵敏的虚拟传感器位置；通过遗传算法优化能够得到优化之后的虚拟传感器组合。5.如权利要求1所述的基于数字孪生的GIS虚拟传感器布点方法，其特征是，还包括:采用支持向量机分类，验证优化之后的虚拟传感器布点方式。6.基于数字孪生的GIS虚拟传感器布点系统，...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑文杰，杨祎，林颖，李杰，刘萌，李程启，秦佳峰，白德盟，师伟，崔其会，吕俊涛，李勇，邢海文，黄锐，潘向华，任敬国，乔木，李龙龙，辜超，张峰达，李壮壮，汪鹏，马艳，
申请(专利权)人：国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：