【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电网运行，具体为一种基于数字孪生技术的电网设备运行状态预测及优化方法。
技术介绍
1、在当前电力物联网建设高速发展、电网在线监测技术广泛应用的背景下，以数据为驱动的电力分析技术应用于电力指标及电网设备状态评估已经是一个重要的课题。对于电网设备运行状态监视的问题，目前获取设备运行状态的主要思路是构建设备状态评估模型，对设备的数据信息进行预处理；进而确定设备各部件评估规则与权重占比，最后对各个部件的评估进行综合分析得到该电网设备的最终评估结果。辅助运维人员提前发现设备问题，及时进行设备状态优化，并提醒运维人员增加监视或安排计划抢修等策略。
2、然而目前对于电网设备运行状态监视预测的技术存在下述缺陷：
3、（1）无法实现电网设备运行状态全面可视化感知；
4、（2）无法对电网设备的运行状态进行实时预测和优化控制；
5、（3）无法向设备运维人员提供精准的应急决策处置策略。
技术实现思路
1、针对上述情况，为弥补上述现有缺陷，本专利技术提供了一种基于数字孪生技术的电网设备运行状态预测及优化方法，该方法通过在电网设备的数字孪生模型上真实准确的展示设备整体及内部各部件的当前运行状态，实现设备运行状态的全面可视化感知，及时进行设备状态预测和优化控制处理，并及时向运维人员提供精准可靠的抢修策略，提升电网设备运行状态预测和控制的准确度，进而对提升电网系统的总体经济效益具有很高的实用价值和应用前景。
2、本专利技术提供如下的技术方案
3、步骤一、设备信息获取
4、收集目标设备历史信息数据，所述信息数据为包括设备数据、生产数据、运检数据、经营数据以及现场多种类监测终端收集的离散化数据在内的信息数据；
5、步骤二、设备数字孪生模型构建，具体流程如下：
6、（1）收集目标电网设备的物理实体数据；
7、（2）创建元模型；
8、（3）按照目标电网设备的具体物理实体数据，将元模型进行组装与重构，完成设备级数字孪生模型的初步生成；
9、（4）通过目标设备的历史信息数据驱动数字孪生模型工作，检查设备数字孪生模型的正确性以及合理性，并对检查不符合要求的物理特征或功能特征进行修改，得到目标设备当前最优的数字孪生模型；
10、步骤三、电网设备数字孪生混合模型构建，具体流程如下：
11、依托电网设备的具体三维结构、设备的运行数据以及设备固有的属性，基于模型驱动、数据驱动和知识驱动的建模技术，结合设备的具体物理结构建立物理实体虚拟模型、结合采集的数据利用机器学习等方法构建数据模型、结合设备固有的属性构建知识模型，将这三种模型融合建立电网设备数字孪生混合模型；
12、步骤四、设备信息数据处理
13、设备信息数据处理的方式包括不过零点半梯形、过零点半梯形、全梯形、点分布、过零点分段线性分布和不过零点分段线性分布方式；
14、步骤五、综合评估结果获取
15、使用熵权法、层次分析法以及组合权重法获取各个设备部件的权重值，进而获取电网设备综合状态模拟仿真结果；
16、步骤六、设备运行状态全面可视化感知
17、将电网设备综合状态模拟仿真结果与电网设备实际的运行数据进行对比，当偏差超出设定范围时，采用深度神经网络对仿真结果和实际运行结果进行特征提取，输出修正系数，进而修正数字孪生模型；最终实现物理实体设备与其对应数字孪生模型的映射匹配，实现设备运行状态的全面可视化感知；
18、步骤七、电网设备状态预测和优化控制
19、依据修正后的数字孪生模型在数字环境中对电网设备的运行状态进行预测，在保证电网设备稳定运行的前提下以经济成本最优为目标进行设备运行状态实时优化控制；
20、步骤八、数字孪生模型修正
21、将电网设备在数字孪生模型中根据优化控制方案仿真的结果与电网设备物理实体实际运行优化控制方案的结果数据进行对比，判断误差是否超出设定的阈值；若超过阈值，则采用深度神经网络算法对仿真结果和实际结果进行特征提取，并输出最终的修正系数，用于修正电网设备的数字孪生模型，从而提高电网设备状态预测和优化控制的准确度和利用率；
22、步骤九、电网设备状态优化控制
23、依据修正后的数字孪生模型进行设备运行状态优化控制，延长电网设备的使用寿命，进而提升电网系统的总体经济效益。
24、进一步地，步骤二所述的元模型包括用来描述目标设备的几何信息以及物理属性等的数据驱动模型和用来描述目标设备的功能特征的数据分析模型。
25、本方案的预测及优化控制步骤具体总结为：
26、（1）创建电网设备的数字孪生模型，该模型将电网设备收集的设备数据、生产数据、运检数据、经营数据以及现场多种类监测终端收集的离散化数据等设备信息导入其中；
27、（2）然后，该模型可以在数字环境中进行模拟和优化，并针对电网设备的运行状态提供准确的预测和优化控制建议；
28、（3）之后，再根据电网设备的实际运行状态对数字孪生模型进行修正，从而提高电网设备运行状态控制的准确度，进而提升电网系统的总体经济效益。
29、采用上述结构本专利技术取得的有益效果如下：本专利技术提出的一种基于数字孪生技术的电网设备运行状态预测及优化方法，依托于数字孪生技术，通过设备的数字孪生模型将电网设备的设备数据、生产数据、运检数据、经营数据以及现场多种类监测终端收集的离散化数据结构化，并与设备的数字孪生模型进行自动匹配和映射，与此同时建立电网设备数字孪生混合模型，实现电网设备运行状态全面可视化感知、推演及其状态的优化。具体具有下述优点：周期性反复触发以上操作，在设备的数字孪生模型上真实准确的展示设备整体及内部各个部件当前的准确状态，实现设备运行状态的全面可视化感知，提升设备的故障预警能力及时进行设备状态优化处理，及时发现设备在运行过程中的问题，进而解决设备运维人员应急决策处置精准度低的问题。
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1.基于数字孪生技术的电网设备运行状态预测及优化控制的方法，其特征在于，具体包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的电网设备运行状态预测及优化控制的方法，其特征在于，所述设备数字孪生模型构建具体流程如下：
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生技术的电网设备运行状态预测及优化控制的方法，其特征在于，步骤二中（2）所述的元模型包括用来描述目标设备的几何信息以及物理属性的数据驱动模型和用来描述目标设备的功能特征的数据分析模型。
【技术特征摘要】
1.基于数字孪生技术的电网设备运行状态预测及优化控制的方法，其特征在于，具体包括下述步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的电网设备运行状态预测及优化控制的方法，其特征在于，所述设备数字孪生模型构建具体流程如下：...
【专利技术属性】
技术研发人员：李倩颖，夏瑞新，
申请(专利权)人：南京瀚元科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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