【技术实现步骤摘要】
本申请涉及水轮机安全管理领域，具体而言，涉及一种基于数字孪生的水轮机安全管理方法和系统。
技术介绍
1、petri网是一种多用于离散事件建模与分析的技术，主要包括面向过程的petri网(process-oriented petri net，popn)与面向资源的petri网(resource-orientedpetrinet，ropn)，其中ropn模型相对于popn模型规模更小，可以更加有效地分析离散事件系统的死锁、活性等方面问题，相对来说更接近对应实际应用，电力是工业生产和日常生活应用的重要能源之一，随着不可再生资源的日益减少，水力发电的优越性日益显示。蓄能水电站凭借着启停迅速的优点，在电力系统中还发挥着系统调峰、调频、调相及事故备用的作用；蓄能水电站需要使用水轮机将水流冲击力转变为动力提供给发电机，是一种环保、清洁的获取电力的方式，水轮机作为蓄能水电站的重要设备，对蓄能水电站的正常运行起到关键作用。因此，对水轮机系统进行安全管理，对突发故障或运行状态进行实时的查看，关乎着蓄能水电站的发电工作是否能够正常、稳定运行。
2、现有的对蓄能水电站中水轮机系统的安全管理中，通过对实时数据进行数据分析，实现对水轮机系统的监控，这种管理方式不够直观，缺乏对水轮机系统的整体掌控，并且现有的安全管理方法，无法对水轮机系统的控制提供参考性指导，功能性较弱，无法适应于现有的需求，针对上述问题，目前亟待有效的技术解决方案。
技术实现思路
1、本申请实施例的目的在于提供一种基于数字孪生的水
2、本申请实施例还提供了一种基于数字孪生的水轮机安全管理方法，包括：
3、获取当前的蓄能水电站的三维静态扫描视频与水轮机系统的三维动态扫描视频和水轮机历史数据集；
4、根据当前的蓄能水电站的三维静态扫描视频与水轮机系统三维动态扫描视频，构建水轮机系统安全管理三维动态模型；
5、根据水轮机历史数据集，匹配对应的故障诊断算法，并根据匹配的故障诊断算法，输入水轮机历史数据集进行优化训练，构建水轮机系统故障诊断模型；
6、获取水轮机实时数据，将水轮机系统的水轮机实时数据，输入水轮机系统故障诊断模型得到水轮机故障信息；
7、根据水轮机故障信息对水轮机进行安全管理。
8、可选地，在本申请实施例所述的基于数字孪生的水轮机安全管理方法中，根据当前的蓄能水电站的三维静态扫描视频与水轮机系统三维动态扫描视频，构建水轮机系统安全管理三维动态模型，包括如下步骤：
9、根据当前的蓄能水电站的三维静态扫描视频构建蓄能水电站三维静态模型；
10、根据对应的水轮机系统的安装图纸和三维动态扫描视频，使用数字孪生技术，构建水轮机系统三维动态模型；
11、将水轮机系统三维动态模型添加至蓄能水电站三维静态模型，得到水轮机系统安全管理三维动态模型。
12、可选地，在本申请实施例所述的基于数字孪生的水轮机安全管理方法中，所述故障诊断算法包括人工神经网络算法、深度学习算法、模糊推理算法以及故障树算法中的一种。
13、可选地，在本申请实施例所述的基于数字孪生的水轮机安全管理方法中，所述根据水轮机历史数据集，匹配对应的故障诊断算法，并根据匹配的故障诊断算法，输入水轮机历史数据集进行优化训练，构建水轮机系统故障诊断模型，包括如下步骤：
14、根据水轮机系统的水轮机历史数据集，匹配对应的故障诊断算法；
15、使用匹配的故障诊断算法，构建原始的水轮机系统故障诊断模型；
16、对水轮机系统的水轮机历史数据集进行数据预处理，得到预处理后的水轮机故障诊断样本集，并将水轮机故障诊断样本集划分为水轮机故障诊断训练样本集和水轮机故障诊断测试样本集；
17、将水轮机故障诊断训练样本集输入原始的水轮机系统故障诊断模型进行优化训练，得到优化后的水轮机系统故障诊断模型；
18、将水轮机故障诊断测试样本集输入优化后的水轮机系统故障诊断模型进行测试，并得到测试准确率；
19、若测试准确率大于预设阈值，则输出最终的水轮机系统故障诊断模型；
20、若测试准确率小于预设阈值，则重新进行优化训练。
21、可选地，在本申请实施例所述的基于数字孪生的水轮机安全管理方法中，获取当前的蓄能水电站的三维静态扫描视频与水轮机系统的三维动态扫描视频和水轮机历史数据集之后，还包括：
22、根据当前的蓄能水电站的三维静态扫描视频，构建原始的蓄能水电站三维静态模型；
23、获取原始的蓄能水电站三维静态模型的第一视角中心，根据第一视角中心，对蓄能水电站的三维静态扫描视频中至少三帧的三维静态扫描图像进行视角对齐，得到至少三帧的视角对齐后的三维静态扫描图像；
24、根据至少三帧的视角对齐后的三维静态扫描图像，对原始的蓄能水电站三维静态模型进行修正，得到最终的蓄能水电站三维静态模型。
25、可选地，在本申请实施例所述的基于数字孪生的水轮机安全管理方法中，获取水轮机实时数据，将水轮机系统的水轮机实时数据，输入水轮机系统故障诊断模型得到水轮机故障信息；根据水轮机故障信息对水轮机进行安全管理，包括如下步骤：
26、获取当前的蓄能水电站的水轮机系统的水轮机实时数据，并将水轮机实时数据存储至水轮机系统安全管理数据库；
27、根据水轮机实时数据，使用水轮机系统故障诊断模型进行水轮机系统故障诊断，得到水轮机系统故障诊断结果；
28、根据水轮机系统故障诊断结果得到水轮机系统控制方案；
29、根据水轮机系统控制方案调整水轮机运行数据，对蓄能水电站的水轮机系统进行安全管理。
30、第二方面，本申请实施例提供了一种基于数字孪生的水轮机安全管理系统，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括基于数字孪生的水轮机安全管理方法的程序，所述基于数字孪生的水轮机安全管理方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
31、获取当前的蓄能水电站的三维静态扫描视频与水轮机系统的三维动态扫描视频和水轮机历史数据集；
32、根据当前的蓄能水电站的三维静态扫描视频与水轮机系统三维动态扫描视频，构建水轮机系统安全管理三维动态模型；
33、根据水轮机历史数据集，匹配对应的故障诊断算法，并根据匹配的故障诊断算法，输入水轮机历史数据集进行优化训练，构建水轮机系统故障诊断模型；
34、获取水轮机实时数据，将水轮机系统的水轮机实时数据，输入水轮机系统故障诊断模型得到水轮机故障信息本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于数字孪生的水轮机安全管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水轮机安全管理方法，其特征在于，根据当前的蓄能水电站的三维静态扫描视频与水轮机系统三维动态扫描视频，构建水轮机系统安全管理三维动态模型，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的水轮机安全管理方法，其特征在于，所述故障诊断算法包括人工神经网络算法、深度学习算法、模糊推理算法以及故障树算法中的一种。
4.根据权利要求3所述的基于数字孪生的水轮机安全管理方法，其特征在于，所述根据水轮机历史数据集，匹配对应的故障诊断算法，并根据匹配的故障诊断算法，输入水轮机历史数据集进行优化训练，构建水轮机系统故障诊断模型，包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于数字孪生的水轮机安全管理方法，其特征在于，所述获取当前的蓄能水电站的三维静态扫描视频与水轮机系统的三维动态扫描视频和水轮机历史数据集之后，还包括：
6.根据权利要求5所述的基于数字孪生的水轮机安全管理方法，其特征在于，所述获取水轮机实时数据，将水轮机系统的水轮机实时数据
7.一种基于数字孪生的水轮机安全管理系统，其特征在于，该系统包括：存储器及处理器，所述存储器中包括基于数字孪生的水轮机安全管理方法的程序，所述基于数字孪生的水轮机安全管理方法的程序被所述处理器执行时实现以下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于数字孪生的水轮机安全管理系统，其特征在于，所述根据当前的蓄能水电站的三维静态扫描视频与水轮机系统三维动态扫描视频，构建水轮机系统安全管理三维动态模型，包括如下步骤：
9.根据权利要求8所述的基于数字孪生的水轮机安全管理系统，其特征在于，所述根据水轮机历史数据集，匹配对应的故障诊断算法，并根据匹配的故障诊断算法，输入水轮机历史数据集进行优化训练，构建水轮机系统故障诊断模型，包括如下步骤：
10.根据权利要求9所述的基于数字孪生的水轮机安全管理系统，其特征在于，所述获取当前的蓄能水电站的三维静态扫描视频与水轮机系统的三维动态扫描视频和水轮机历史数据集之后，还包括：
...【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的水轮机安全管理方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水轮机安全管理方法，其特征在于，根据当前的蓄能水电站的三维静态扫描视频与水轮机系统三维动态扫描视频，构建水轮机系统安全管理三维动态模型，包括如下步骤：
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的水轮机安全管理方法，其特征在于，所述故障诊断算法包括人工神经网络算法、深度学习算法、模糊推理算法以及故障树算法中的一种。
4.根据权利要求3所述的基于数字孪生的水轮机安全管理方法，其特征在于，所述根据水轮机历史数据集，匹配对应的故障诊断算法，并根据匹配的故障诊断算法，输入水轮机历史数据集进行优化训练，构建水轮机系统故障诊断模型，包括如下步骤：
5.根据权利要求4所述的基于数字孪生的水轮机安全管理方法，其特征在于，所述获取当前的蓄能水电站的三维静态扫描视频与水轮机系统的三维动态扫描视频和水轮机历史数据集之后，还包括：
6.根据权利要求5所述的基于数字孪生的水轮机安全管理方法，其特征在于，所述获取水轮机实时数据，将水轮机系统...
【专利技术属性】
技术研发人员：侯梦龙，王靖宇，季怀杰，李东璐，张云轩，刘欣，刘冠杰，林泳骏，蔡喜昌，周玉权，谢国栋，
申请(专利权)人：南方电网调峰调频发电有限公司运行分公司，
类型：发明
国别省市：
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