【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据生成存储，尤其涉及动态设备数字孪生模型生成方法。
技术介绍
1、电力行业作为现代社会不可或缺的基础设施之一，正经历着数字化转型的浪潮。随着科技的飞速发展，多设备模型和大数据量采集上送成为电力行业关注的焦点之一。在这一趋势下，为了实现更高效、智能的电力系统管理，电力公司正在积极探索先进的技术手段，其中包括多设备模型和大数据量采集上送。首先，多设备模型是电力行业数字化转型的关键组成部分之一。在电力系统中，存在着众多不同种类的设备，包括发电机、变电站、输电线路等。这些设备在运行过程中产生的数据量庞大，而这些数据是实现电力系统监控、运行和维护的重要基础，多设备模型的建立旨在将这些设备的运行状态、性能参数等信息整合起来，形成一个全面而准确的电力系统模型，通过这种方式，电力公司可以更全面地了解电力系统的运行状况，提高系统的可靠性和稳定性。
2、为了实现多设备模型的有效应用，电力行业需要进行大数据量的采集和上送。大数据在电力系统中的应用涉及到庞大的数据量，而且这些数据需要被实时采集和传输，秒级上送并完成快速存储成为技术亟...
【技术保护点】
1.动态设备数字孪生模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的动态设备数字孪生模型生成方法，其特征在于，所述S1中，Flink从Kafka Source读取数据，并通过自定义Process操作对数据进行数据分析和数据处理，最后通过自定义Sink实现将数据写入数据库。
3.根据权利要求2所述的动态设备数字孪生模型生成方法，其特征在于，所述数据处理包括对同一通道的数据写入同一数据库表，及对同一通道不同设备点号数据进行规则化处理。
4.根据权利要求3所述的动态设备数字孪生模型生成方法，其特征在于，所述S1还包括数据...
【技术特征摘要】
1.动态设备数字孪生模型生成方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的动态设备数字孪生模型生成方法，其特征在于，所述s1中，flink从kafka source读取数据，并通过自定义process操作对数据进行数据分析和数据处理，最后通过自定义sink实现将数据写入数据库。
3.根据权利要求2所述的动态设备数字孪生模型生成方法，其特征在于，所述数据处理包括对同一通道的数据写入同一数据库表，及对同一通道不同设备点号数据进行规则化处理。
4.根据权利要求3所述的动态设备数字孪生模型生成方法，其特征在于，所述s1还包括数据流转结构，所述数据流转结构首先由采集端将切面数据以iec1...
【专利技术属性】
技术研发人员：邢勐，杨佳欢，王嘉鑫，葛贤军，王爱科，吴肇赟，
申请(专利权)人：北京汇思慧能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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