【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及模型构建，具体涉及一种电力设备多物理场数字孪生仿真模型构建方法及装置。
技术介绍
1、机组设备运行工况越复杂、设备结构组成越复杂、对计算结果精度要求越高，相应数学仿真模型构建的精细化要求也就越高，对应仿真模型在分析求解过程中需要的计算时间也成倍增长。对于在线实时监测功能需求，过长的仿真计算时间，为实时性效果的实现带来巨大的困难，同时也限制了基于仿真模型的抽蓄机组设备安全评估与故障分析、预测等功能的提升。
2、现有技术中，在电力设备数字孪生仿真模型构建过程中，构建前期的数据集多依赖常规多物理场仿真，对于需求量较大的训练网络花费的时间较长。同时，在现有技术中虽然在构建实时仿真模型时具有较高的分割精度，但是在处理细节信息方面还存在一些局限性。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种电力设备多物理场数字孪生仿真模型构建方法及装置，以解决在电力设备数字孪生仿真模型构建过程中，构建前期的数据集多依赖常规多物理场仿真，且构建实时仿真模型时在处理细节信息方面还存在一些局
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1.一种电力设备多物理场数字孪生仿真模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取电力设备相同工况下的第一参数集，并基于所述第一参数集确定目标仿真模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述第一样本数据集进行训练并生成目标神经网络模型，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标神经网络模型和所述第二样本数据集，建立改进的目标神经网络模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取电力设备不同工况下的第二参数集，并基于所述第二参数...
【技术特征摘要】
1.一种电力设备多物理场数字孪生仿真模型构建方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取电力设备相同工况下的第一参数集，并基于所述第一参数集确定目标仿真模型，包括：
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用所述第一样本数据集进行训练并生成目标神经网络模型，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标神经网络模型和所述第二样本数据集，建立改进的目标神经网络模型，包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取电力设备不同工况下的第二参数集，并基于所述第二参数集，在所述目标神经网络模型和所述改进的目标神经网络模...
【专利技术属性】
技术研发人员：邱彦靓，孙勇，杨静，吴海飞，马哲，高峻泽，李鹏，高远，肖鹏飞，
申请(专利权)人：长江三峡集团实业发展北京有限公司，
类型：发明
国别省市：
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