变电站全景数字孪生系统及其方法技术方案

本申请公开了一种变电站全景数字孪生系统及其方法，其结合人工智能技术和数据孪生技术，对所采集的待监测变电站中各个设备在预定时间段内多个预定时间点的温度数据和所有设备的电逻辑拓扑矩阵进行处理，以对变电站的状态是否正常进行智能分析与判断。态是否正常进行智能分析与判断。态是否正常进行智能分析与判断。

【技术实现步骤摘要】
变电站全景数字孪生系统及其方法


[0001]本申请涉及智能化运维
，且更为具体地，涉及一种变电站全景数字孪生系统及其方法。

技术介绍

[0002]数字孪生是当前研究的一大热点，设备的数字孪生则是设备全生命周期研究的关键。通常，变电站数字孪生系统从根本上是对变电站数字化的一种体现，在三维模型的基础上，接入厂站各类传感终端的数据，完成与三维模型的融合，从而实现三维模型与实际物理设备的数字孪生，达到高效的智能化运维。
[0003]然而基于当前的数字孪生系统，只能实现查看并浏览当前厂站的实时状况，仅仅是一种可视化的呈现，能够实现的应用较为单一，无法在厂站设备本身的运行状况进行监控。也就是，现有的变电站全景数字孪生系统只有数据采集和可视化功能，而在数据智能方面表现较弱。
[0004]因此，期待一种优化的变电站全景数字孪生系统。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种变电站全景数字孪生系统及其方法。其首先获取待监测变电站中各个设备在预定时间段内多个预定时间点的温度数据和所有设备的电逻辑拓扑矩阵，接着，将所述各个设备在预定时间段内多个预定时间点的温度数据进行多尺度邻域特征提取得到的多个设备多尺度温度特征向量进行二维排列以得到设备全局多尺度温度特征矩阵，然后，将其和所述电逻辑拓扑矩阵通过卷积神经网络模型得到的电逻辑拓扑特征矩阵通过图神经网络以得到电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵，接着，对电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵进行校正后再通过分类器以得到用于表示变电站的状态是否正常的分类结果。这样，可以对变电站的状态进行智能监控。
[0006]根据本申请的一个方面，提供了一种变电站全景数字孪生系统，其包括：
[0007]数据监控与采集模块，用于获取待监测变电站中各个设备在预定时间段内多个预定时间点的温度数据；
[0008]温度数据编码模块，用于将所述各个设备在预定时间段内多个预定时间点的温度数据分别按照时间维度排列为温度输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到多个设备多尺度温度特征向量；
[0009]电逻辑拓扑构造模块，用于获取所述待监测变电站中所有设备的电逻辑拓扑矩阵，其中，所述电逻辑拓扑矩阵中非对角线位置上各个位置的值为相应两个设备之间的电连接关系；
[0010]电逻辑拓扑特征提取模块，用于将所述电逻辑拓扑矩阵通过作为特征提取器的卷积神经网络模型以得到电逻辑拓扑特征矩阵；
[0011]矩阵化模块，用于将所述多个设备多尺度温度特征向量进行二维排列以得到设备全局多尺度温度特征矩阵；
[0012]图数据编码模块，用于将所述设备全局多尺度温度特征矩阵和所述电逻辑拓扑特征矩阵通过图神经网络以得到电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵；
[0013]特征分布校正模块，用于基于所述电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵通过分类器得到的预分类概率值，对所述电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵的特征分布进行校正以得到校正后电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵；以及
[0014]状态监测结果生成模块，用于将所述校正后电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示变电站的状态是否正常。
[0015]在上述的变电站全景数字孪生系统中，所述温度数据编码模块，包括：
[0016]第一邻域尺度卷积编码单元，用于使用所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层对所述温度输入向量进行一维卷积编码以得到设备第一尺度温度特征向量，其中，所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核；
[0017]第二邻域尺度卷积编码单元，用于使用所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层对所述温度输入向量进行一维卷积编码以得到设备第二尺度温度特征向量，其中，所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核，所述第一长度不同于所述第二长度；以及
[0018]多尺度级联单元，用于使用所述多尺度邻域特征提取模块的级联层将所述设备第一尺度温度特征向量和所述设备第二尺度温度特征向量进行级联以得到所述设备多尺度温度特征向量。
[0019]在上述的变电站全景数字孪生系统中，所述第一邻域尺度卷积编码单元，进一步用于：使用所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层对所述温度输入向量进行一维卷积编码以得到所述设备第一尺度温度特征向量；
[0020]其中，所述公式为：
[0021][0022]其中，a为第一一维卷积核在x方向上的宽度、F(a)为第一一维卷积核参数向量、G(x
‑
a)为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为第一一维卷积核的尺寸，X表示所述温度输入向量。
[0023]在上述的变电站全景数字孪生系统中，所述第二邻域尺度卷积编码单元，进一步用于：使用所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层对所述温度输入向量进行一维卷积编码以得到所述设备第二尺度温度特征向量；
[0024]其中，所述公式为：
[0025][0026]其中，b为第二一维卷积核在x方向上的宽度、F(b)为第二一维卷积核参数向量、G(x
‑
b)为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，m为第二一维卷积核的尺寸，X表示所述温度输入向量。
[0027]在上述的变电站全景数字孪生系统中，在所述电逻辑拓扑矩阵中，如果两个设备之间的电连接关系为串联关系，则所述电逻辑拓扑矩阵中对应位置的值为1，如果两个设备之间的电连接关系为并联关系，则所述电逻辑拓扑矩阵中对应位置的值为0。
[0028]在上述的变电站全景数字孪生系统中，所述电逻辑拓扑特征提取模块，用于：使用作为特征提取器的卷积神经网络模型的各层在层的正向传递中对输入数据分别进行二维卷积处理、基于特征矩阵的均值池化处理和非线性激活处理以由所述作为特征提取器的卷积神经网络模型的最后一层输出所述电逻辑拓扑特征矩阵，其中，所述作为特征提取器的卷积神经网络模型的第一层的输入为所述电逻辑拓扑矩阵。
[0029]在上述的变电站全景数字孪生系统中，所述特征分布校正模块，进一步用于：以如下公式对所述电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵的特征分布进行校正以得到校正后电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵；
[0030]其中，所述公式为：
[0031]M'＝p
p
·
M
p
‑1⊙
e
‑
p
·
M
[0032]其中，p是所述电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵通过分类器获得的预分类概率值，M是所述电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵，M'是所述校正后电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵，
⊙
表示按位置点乘。
[0033]在上述的变电站全景数字孪生系统中，所述状态监测结果生成模块，包括：
[0034]矩阵展开单元，用于将所述校正后电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵按照行向量展开为分类特征向量；
[0035]全连接本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种变电站全景数字孪生系统，其特征在于，包括：数据监控与采集模块，用于获取待监测变电站中各个设备在预定时间段内多个预定时间点的温度数据；温度数据编码模块，用于将所述各个设备在预定时间段内多个预定时间点的温度数据分别按照时间维度排列为温度输入向量后通过多尺度邻域特征提取模块以得到多个设备多尺度温度特征向量；电逻辑拓扑构造模块，用于获取所述待监测变电站中所有设备的电逻辑拓扑矩阵，其中，所述电逻辑拓扑矩阵中非对角线位置上各个位置的值为相应两个设备之间的电连接关系；电逻辑拓扑特征提取模块，用于将所述电逻辑拓扑矩阵通过作为特征提取器的卷积神经网络模型以得到电逻辑拓扑特征矩阵；矩阵化模块，用于将所述多个设备多尺度温度特征向量进行二维排列以得到设备全局多尺度温度特征矩阵；图数据编码模块，用于将所述设备全局多尺度温度特征矩阵和所述电逻辑拓扑特征矩阵通过图神经网络以得到电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵；特征分布校正模块，用于基于所述电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵通过分类器得到的预分类概率值，对所述电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵的特征分布进行校正以得到校正后电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵；以及状态监测结果生成模块，用于将所述校正后电逻辑拓扑设备全局多尺度温度特征矩阵通过分类器以得到分类结果，所述分类结果用于表示变电站的状态是否正常。2.根据权利要求1所述的变电站全景数字孪生系统，其特征在于，所述温度数据编码模块，包括：第一邻域尺度卷积编码单元，用于使用所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层对所述温度输入向量进行一维卷积编码以得到设备第一尺度温度特征向量，其中，所述第一卷积层具有第一长度的第一一维卷积核；第二邻域尺度卷积编码单元，用于使用所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层对所述温度输入向量进行一维卷积编码以得到设备第二尺度温度特征向量，其中，所述第二卷积层具有第二长度的第二一维卷积核，所述第一长度不同于所述第二长度；以及多尺度级联单元，用于使用所述多尺度邻域特征提取模块的级联层将所述设备第一尺度温度特征向量和所述设备第二尺度温度特征向量进行级联以得到所述设备多尺度温度特征向量。3.根据权利要求2所述的变电站全景数字孪生系统，其特征在于，所述第一邻域尺度卷积编码单元，进一步用于：使用所述多尺度邻域特征提取模块的第一卷积层对所述温度输入向量进行一维卷积编码以得到所述设备第一尺度温度特征向量；其中，所述公式为：其中，a为第一一维卷积核在x方向上的宽度、F(a)为第一一维卷积核参数向量、G(x
‑
a)为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，w为第一一维卷积核的尺寸，X表示所述温度输入向量。4.根据权利要求3所述的变电站全景数字孪生系统，其特征在于，所述第二邻域尺度卷积编码单元，进一步用于：使用所述多尺度邻域特征提取模块的第二卷积层对所述温度输入向量进行一维卷积编码以得到所述设备第二尺度温度特征向量；其中，所述公式为：
其中，b为第二一维卷积核在x方向上的宽度、F(b)为第二一维卷积核参数向量、G(x
‑
b)为与卷积核函数运算的局部向量矩阵，m为第二一维卷积核的尺寸，X表示所述温度输入向量。5.根据权利要求4所述的变电站全景数字孪生系统，其特征在于，在所述电逻辑拓扑矩阵中，如果两个设备之间的电连接关系为串联关系，则所述电逻辑拓扑矩阵中对应位置的值为1，如果两个设备之间的电连接关系为并联关系，则所述电逻辑拓扑矩阵中对应位置的值为0。6.根据权利要求5所述的变电站全景数字孪生系统，其特征在于，所述电逻辑拓扑特征提取模块，用于：...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘强，高轩，王鹏洋，陈璨，王林林，
申请(专利权)人：北京博超时代软件有限公司，
类型：发明
国别省市：