【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字孪生，尤其涉及一种基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法及系统。
技术介绍
1、近年来，骨干光通信系统是大电网生产控制业务的重要基础支撑设施，其稳定运行能力对于提升大电网运行可靠性有着决定性的作用。传统的配网系统管理应用一般是对图形进行编辑，或是运用“图-数数-图”来实现图形定位与查询。然而这种管理方式比较单调，系统深层次的应用例如网络分析、故障预警分析和趋势分析等都没有得到实现与运用。实现骨干光通信系统真实世界的系统与数字世界的系统同步运行，极大提升大电网骨干光通信系统智慧运行协同优化和决策的数字化、可视化、互动化和智能化水平，全面支撑大电网通信运行满足可观、可测、可控的能力要求。模型是数字孪生的重要组成部分，是实现数字孪生功能的重要前提。如何构建电力数据通信网的数字孪生模型具有重要意义。
2、电力通信网是典型的相依性网络，电网依赖通信网的信息传输，通信网依赖电网的电力供应。目前鲜有研究电力通信网与电网耦合网络动态特性的机理模型构建，考虑电网与电力通信网的耦合关系，同时将耦合机理模型融入数字孪生架构中，驱动物理模型反向控制实体空间，对电力通信网的管理和优化具有重大意义。
技术实现思路
1、本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
2、鉴于上
3、因此，本专利技术提供了一种基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法及系统解决现有电力通信网无法实现对配网系统的统一以及可视化管理的问题。
4、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：
5、第一方面，本专利技术提供了一种实现基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法，包括：
6、获取多站位、多层级三维点云数据，复建各个资源组件的物理模型；通过机理模型和数据驱动模型挖掘内在规则，构建孪生系统的行为模型；
7、所述行为模型驱动物理模型实现内外因素作用下的响应，同时反向控制物理网络层，实现物理网络与孪生系统的同步运行。
8、作为本专利技术所述的基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法的一种优选方案，其中：所述获取多站位、多层级三维点云数据，复建各个资源组件的物理模型同时通过respointnet++算法进行点云处理，区分存在重叠的组件点云之间的关系。作为本专利技术所述的基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法的一种优选方案，其中：
9、所述获取多站位、多层级三维点云数据，对获取的点云数据进行处理和标注的流程，包括以下步骤：
10、数据分区：将每个场景划分为图块，其中每个图块的尺寸根据场景特征和应用需求灵活确定；
11、聚类提取：从每个图块中提取聚类以形成不同目标类别的聚类，其余点保留为未分类类别；
12、聚类合并：将同一场景中的语义聚类合并在一起，形成综合的数据表示；
13、数据质量检查：细化所有场景的集群，并进行交叉检查，所述数据质量检查包括纠正标注错误、消除噪声和不一致性。作为本专利技术所述的基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法的一种优选方案，其中：所述respointnet++算法采用u-net风格的编码器-解码器结构，
14、在编码器部分，通过共享的全连接层将原始3d坐标映射到高维特征，以获取点的嵌入表示；将局部聚合算子层和残差瓶颈块层堆叠，提取每个点的局部几何结构；应用跨度残差瓶颈块和残差瓶颈块的堆叠层，对各点的显著特征进行提取；
15、在解码器部分，应用上采样和多层感知器的四个堆叠层来恢复空间信息。
16、作为本专利技术所述的基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法的一种优选方案，其中：所述机理模型中电力通信网的节点为tj，电力网中的节点记为dj，基于floyd算法获取相应的节点度数为dg(tj)和dg(dj)，考虑到电力网潮流的有向性，电网节点中心度表示为：
17、
18、其中，节点出度为以节点dj为起点的链路数目,节点入度为以节点dj为终点的链路数目；
19、引入节点介数中心度表示为：
20、
21、其中，λjk为节点dj到dk在最短路径下的路径数目；λjk(i)为经过节点di的路径数目；
22、自身节点对网络的影响也取决于相邻节点的数目，各个节点特征也包括考虑相邻节点影响的特征向量中心度，由于电力通信网为无向网络，其网络邻接矩阵表示为：
23、
24、电网特征向量中心性表示为：
25、
26、其中，c为比例常数，aij是网络邻接矩阵a中的元素，表示节点i和节点j是否连通，xj为矩阵a中第j个特征值；
27、双网耦合网络的特征向量中心性表示为：
28、
29、基于双网耦合模型中反映拓扑及节点间业务关系耦合模型表示为：
30、
31、若tj和dj之间相关，则关联度kij＝0，反之关联度kij＝1，r为矩阵k中的元素，此处r＝3。
32、作为本专利技术所述的基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法的一种优选方案，其中：所述在解码器部分，通过改进的深度核极限学习机算法，进行解码恢复空间信息，包括两个阶段，第一阶段为将输入矩阵x1输入，构建一个由n个elm-ae自编码器堆叠而成的网络提取数据特征，获取每一层的权值矩阵βi表示为：
33、
34、hi+1＝g((βi+1)thi)
35、核函数矩阵表示为：
36、
37、其中，hi为第i层的输出，i∈[1,n]，k(·)为核函数，g(·)为激活函数，c为正则化系数。遍历堆叠网络计算每一个权值矩阵[β1，β2，…βn-1]，直至得到最后一个隐藏层的输出hn。
38、第二阶段为以最后一个隐藏层的输出hn作为核极限学习机的输入，目标集y为输出，求解隐藏层与输出层之间的权值矩阵β。
39、
40、深度核极限学习机的网络输出表示为：
41、
42、第二方面，本专利技术提供了一种基于混合模型的电力通信网数字孪生建模系统，包括：
43、获取模块，用于获取多站位、多层级三维点云数据，复建各个资源组件的物理模型；
44、构建模块，用于通过机理模型和数据驱动模型挖掘内在规则，构建孪生系统的行为模型；
45、驱动模块，用于所述行为模型驱动物理模型实现内外因素作用下的响应，同时反向控制物理网络层，实现物理网络与孪生系统的同步运行。
46、第三方面，本专利技术提供了一种计算设备，包括：
47、存储器，用于存储程序；
48、处理器，用于执行所述计算机可执行指令，该计算机可执行指令被处本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法，其特征在于：所述获取多站位、多层级三维点云数据，复建各个资源组件的物理模型同时通过ResPointNet++算法进行点云处理，区分存在重叠的组件点云之间的关系。
3.如权利要求1或2所述的基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法，其特征在于：所述获取多站位、多层级三维点云数据，对获取的点云数据进行处理和标注的流程，包括以下步骤：
4.如权利要求2所述的基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法，其特征在于：所述ResPointNet++算法采用U-net风格的编码器-解码器结构，在编码器部分，通过共享的全连接层将原始3D坐标映射到高维特征，以获取点的嵌入表示；将局部聚合算子层和残差瓶颈块层堆叠，提取每个点的局部几何结构；应用跨度残差瓶颈块和残差瓶颈块的堆叠层，对各点的显著特征进行提取；
5.如权利要求4所述的基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法，其特征在于：所述机理模型中电力通信网的节点为Tj，电力
6.如权利要求5所述的基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法，其特征在于：所述在解码器部分，通过改进的深度核极限学习机算法，进行解码恢复空间信息，包括两个阶段，第一阶段为将输入矩阵X1输入，构建一个由n个ELM-AE自编码器堆叠而成的网络提取数据特征，获取每一层的权值矩阵βi表示为：
7.一种实现基于混合模型的电力通信网数字孪生建模的系统，其特征在于：
8.如权利要求7所述的基于混合模型的电力通信网数字孪生建模系统，其特征在于：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其存储有程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时，实现如权利要求1-6任一项所述的基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法，其特征在于：所述获取多站位、多层级三维点云数据，复建各个资源组件的物理模型同时通过respointnet++算法进行点云处理，区分存在重叠的组件点云之间的关系。
3.如权利要求1或2所述的基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法，其特征在于：所述获取多站位、多层级三维点云数据，对获取的点云数据进行处理和标注的流程，包括以下步骤：
4.如权利要求2所述的基于混合模型的电力通信网数字孪生建模方法，其特征在于：所述respointnet++算法采用u-net风格的编码器-解码器结构，在编码器部分，通过共享的全连接层将原始3d坐标映射到高维特征，以获取点的嵌入表示；将局部聚合算子层和残差瓶颈块层堆叠，提取每个点的局部几何结构；应用跨度残差瓶颈块和残差瓶颈块的堆叠层，对各点的显著特征进行提取；
5.如权利要求4所述的基于混合模型...
【专利技术属性】
技术研发人员：闫生超，赵子岩，陈端云，刘革，高德荃，林彧茜，张泰，朱鹏宇，蒋兰兰，孙婕，蔡新忠，巢玉坚，马远东，丁传文，韦国歆，张良嵩，陈少磊，
申请(专利权)人：南京南瑞信息通信科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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