一种电力系统主设备数字孪生模型构建方法及训练方法技术方案

本发明专利技术公开了一种电力系统主设备数字孪生模型构建方法，并公开了对应模型的训练方法，其中数字孪生动态更新模型以传统检测数据和二维图像为输入，通过卷积神经网络提取图像特征，然后经过隐藏层、池化层和全连接层进行处理，最终输出设备状态。与此同时，模型利用液态神经网络捕获设备的时序信息，通过常微分方程求解器模拟连续时间以提高精度和稳定性，从而提高电力系统主设备的数字孪生体建模精度，从而增强了监测和故障预测性能。同时数字孪生动态更新模型的训练过程中，利用卷积神经网络的反向传播，通过定义损失函数和利用梯度下降法，使网络自动学习特征并优化参数，以最小化误差，从而提高了训练效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及电力系统仿真，特别涉及一种电力系统主设备数字孪生模型构建方法及训练方法。

技术介绍

1、配电变压器在电力主设备中具有关键地位。它位于变电站或配电站内，主要用于将高压电力从输电线路转换为适用于城市、工业、商业和住宅用电的低电压电力。这些变压器不仅实现电压的升降，还在电力传输、分配和质量控制方面发挥重要作用。它们确保电力安全、稳定地供应到各个地方，同时提供了过载和短路等故障情况的保护。配电变压器的功能使其成为电力系统中不可或缺的一部分，为满足社会和工业对电力的需求提供了关键支持，保障了电能以合适的电压和质量可靠供应。

2、随着先进感知技术的不断进步，电力设备的检测方式已经从传统的测量方法，如温度点测量和接地电流测量，演变为同时采用多种光谱二维成像技术(包括红外、紫外、可见光、x射线等成像)与传统检测手段并存的情况。但是现有技术在模型更新时候，依然存在很多问题，比如模型精度不够、训练难等。

技术实现思路

1、本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术提出一种电力系本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种电力系统主设备数字孪生模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取的电力设备的数值特征与图像特征，可以表示如下为两部分：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述由输入层前向传播至卷积层的过程，可以表示为：

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述普通隐藏层前向传播到卷积层的过程中，隐藏层的输出是一个由M个矩阵组成的三维张量，那么传递给卷积层的卷积核也将是由M个子矩阵组成的三维张量，具体公式表示如下：

5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述由隐藏层前向传播至...

【技术特征摘要】

1.一种电力系统主设备数字孪生模型构建方法，其特征在于，包括以下步骤：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取的电力设备的数值特征与图像特征，可以表示如下为两部分：

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述由输入层前向传播至卷积层的过程，可以表示为：

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述普通隐藏层前向传播到卷积层的过程中，隐藏层的输出是一个由m个矩阵组成的三维张量，那么传递给卷积层的卷积核也将是由m个子矩阵组成的三维张量，具体公式表示如下：

5.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：高帅，李哲，汪旭，底晓梦，张鑫，李凌，翟天一，王致芃，程月瑄，彭林，何志敏，欧朱建，毛艳芳，
申请(专利权)人：中国电力科学研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：