【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水电工程监测，特别涉及基于数字孪生的水电工程综合监测方法及系统。
技术介绍
1、水电工程是依靠水流的能量进行发电的基础设施，通常包括大坝、水库、水轮机、发电机、输电设备等多个重要组成部分，其中，通过综合监测水电工程监控区域的数据可以帮助工程人员及时了解设备运行的状况，识别潜在的故障或风险，并为优化运行策略提供数据支持。
2、数字孪生技术是一种通过建立虚拟的数字化仿真模型来反映物理实体的技术，该技术被应用于水电工程运行状态的建模与监控，通过将水电工程的数字化仿真模型作为核心组件，并收集现场的实时监测数据参数，从而预测未来的运行趋势；然而，由于数字化仿真模型的精度不足、误差传播、系统参数的不确定性等问题，使得数字化仿真模型在实际应用中可能出现较大的偏差，从而影响工程监测的精度与可信度。因此，如何对水电工程监测时数字化仿真模型建模过程中的失真进行预补偿，以提高水电工程综合监测的可信度已成为业界面临的难题。
技术实现思路
1、本专利技术所解决的技术问题：本专利技术提供一种基于数字孪生的水电工程综合监测方法及系统，解决现有的水电工程运行状态对应的数字化仿真模型可信度低的问题。
2、本专利技术解决上述技术问题采用的技术方案：基于数字孪生的水电工程综合监测方法，包括以下步骤：
3、s1、确定水电工程的背景图，采集水电工程的监测参数；
4、s2、依据所述监测参数和水电工程的背景图构建数字化仿真模型；
5、s3、基于背景图对所
6、s4、获取水电工程的工程知识图谱，依据所述工程知识图谱确定水电工程监测建模过程中的梯度残差向量；
7、s5、基于所述梯度残差向量对所述反馈粒子群进行边缘误差优化，得到水电工程监测建模过程中的误差补偿参数；
8、s6、通过误差补偿参数对所述数字化仿真模型进行失真补偿，得到水电工程的孪生监测模型，对所述孪生监测模型进行可视化，监测水电工程。
9、进一步的，s1中，所述监测参数采用传感器采集，所述传感器包括水位传感器、流量传感器、温度传感器、湿度传感器、振动传感器和压力传感器，所述监测参数包括水流量参数、水位参数、设备运转参数和环境参数，所述设备运转参数包括振动参数和压力参数，所述环境参数包括温度参数和湿度参数。
10、进一步的，s1中，所述水电工程的背景图为水电工程航拍图片的数字正射影像图。
11、进一步的，s2中，依据所述监测参数和水电工程的背景图构建数字化仿真模型，包括以下步骤：
12、s21、依据水电工程的背景图构建数字化仿真模型空间；
13、s22、对所述监测参数进行分类聚合，得到水电工程不同监测区域的区域信息和水电工程不同监测类别的监测信息；
14、s23、对水电工程不同监测区域的区域信息和水电工程不同监测类别的监测信息进行数字化重建，得到数字化仿真模型。
15、进一步的，s3中，基于背景图输出水电工程的反馈粒子群，包括以下步骤：
16、s31、依据所述背景图将水电工程划分为不同反馈区；
17、s32、对各个反馈区中监测参数进行局部优化，得到各个反馈区的反馈粒子；
18、s33、通过所有的反馈粒子确定反馈粒子群。
19、进一步的，s4中，所述工程知识图谱包括监测参数，通过图数据库进行存储和管理。
20、进一步的，s4中，依据所述工程知识图谱确定水电工程监测建模过程中的梯度残差向量，包括以下步骤：
21、s41、通过线性回归分析模型，确定水电工程监测建模过程中每个监测参数的观测值；
22、s42、根据所述工程知识图谱和所述观测值确定水电工程监测建模过程中每个监测参数的残差值，并确定所有残差值的梯度关系；
23、s43、依据所述梯度关系确定水电工程监测建模过程中的梯度残差向量。
24、进一步的，s5中，基于所述梯度残差向量对所述反馈粒子群进行边缘误差优化，包括以下步骤：
25、s51、基于双向门控循环神经网络确定所述反馈粒子群中每个反馈粒子的更新速率；
26、s52、通过所有的更新速率绘制更新速率散点图，并基于所述更新速率散点图确定所述反馈粒子群中的所有边缘惩罚项；
27、s53、依据所述梯度残差向量对所有边缘惩罚项进行优化，得到误差补偿参数。
28、进一步的，s6中，通过误差补偿参数对所述数字化仿真模型进行失真补偿，包括以下步骤：
29、s61、将数字化仿真模型中的监测参数作为反馈参数；
30、s62、将反馈参数作为bigru神经网络的前向输入，将误差补偿参数作为bigru神经网络的后向输入，通过bigru神经网络的门控机制对反馈参数进行自适应补偿，获得反馈参数对应的失真补偿值；
31、s63、将所有失真补偿值与所述数字化仿真模型中的原反馈参数进行替换补偿，得到水电工程的孪生监测模型。
32、本专利技术还提供一种基于数字孪生的水电工程综合监测系统，实现如上述的基于数字孪生的水电工程综合监测方法，所述系统包括数据采集模块、数字化仿真模型建立模块、模型优化模块、梯度残差向量获取模块、误差补偿模块和可视化模块；所述数据采集模块用于确定水电工程的背景图以及采集水电工程的监测参数；所述数字化仿真模型建立模块用于依据所述监测参数和水电工程的背景图构建数字化仿真模型；所述模型优化模块用于对所述数字化仿真模型中的监测参数进行优化，并基于背景图输出水电工程的反馈粒子群；所述梯度残差向量获取模块用于获取水电工程的工程知识图谱，并依据所述工程知识图谱确定水电工程监测建模过程中的梯度残差向量；所述误差补偿模块用于基于所述梯度残差向量对所述反馈粒子群进行边缘误差优化，得到水电工程监测建模过程中的误差补偿参数；所述可视化模块用于通过误差补偿参数对所述数字化仿真模型进行失真补偿，得到水电工程的孪生监测模型，并对所述孪生监测模型进行可视化，监测水电工程。
33、本专利技术的有益效果：本专利技术提供一种基于数字孪生的水电工程综合监测方法及系统，通过监测参数和水电工程的背景图构建数字化仿真模型，基于背景图对所述数字化仿真模型中的监测参数进行优化获得水电工程的反馈粒子群，获取水电工程的工程知识图谱，依据所述工程知识图谱确定水电工程监测建模过程中的梯度残差向量，基于所述梯度残差向量对所述反馈粒子群进行边缘误差优化，得到水电工程监测建模过程中的误差补偿参数，通过误差补偿参数对所述数字化仿真模型进行失真补偿，得到水电工程的孪生监测模型，对所述孪生监测模型进行可视化，监测水电工程，解决了现有的水电工程运行状态对应的数字化仿真模型可信度低的问题。
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1.基于数字孪生的水电工程综合监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水电工程综合监测方法，其特征在于，S1中，所述监测参数采用传感器采集，所述传感器包括水位传感器、流量传感器、温度传感器、湿度传感器、振动传感器和压力传感器，所述监测参数包括水流量参数、水位参数、设备运转参数和环境参数，所述设备运转参数包括振动参数和压力参数，所述环境参数包括温度参数和湿度参数。
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水电工程综合监测方法，其特征在于，S1中，所述水电工程的背景图为水电工程航拍图片的数字正射影像图。
4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水电工程综合监测方法，其特征在于，S2中，依据所述监测参数和水电工程的背景图构建数字化仿真模型，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水电工程综合监测方法，其特征在于，S3中，基于背景图对所述数字化仿真模型中的监测参数进行优化获得水电工程的反馈粒子群，包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水电工程综合监测方法，其特征在于，
7.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水电工程综合监测方法，其特征在于，S4中，依据所述工程知识图谱确定水电工程监测建模过程中的梯度残差向量，包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水电工程综合监测方法，其特征在于，S5中，基于所述梯度残差向量对所述反馈粒子群进行边缘误差优化，包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水电工程综合监测方法，其特征在于，S6中，通过误差补偿参数对所述数字化仿真模型进行失真补偿，包括以下步骤：
10.基于数字孪生的水电工程综合监测系统，其特征在于，实现如权利要求1所述的基于数字孪生的水电工程综合监测方法，所述系统包括数据采集模块、数字化仿真模型建立模块、模型优化模块、梯度残差向量获取模块、误差补偿模块和可视化模块；所述数据采集模块用于确定水电工程的背景图以及采集水电工程的监测参数；所述数字化仿真模型建立模块用于依据所述监测参数和水电工程的背景图构建数字化仿真模型；所述模型优化模块用于对所述数字化仿真模型中的监测参数进行优化，并基于背景图输出水电工程的反馈粒子群；所述梯度残差向量获取模块用于获取水电工程的工程知识图谱，并依据所述工程知识图谱确定水电工程监测建模过程中的梯度残差向量；所述误差补偿模块用于基于所述梯度残差向量对所述反馈粒子群进行边缘误差优化，得到水电工程监测建模过程中的误差补偿参数；所述可视化模块用于通过误差补偿参数对所述数字化仿真模型进行失真补偿，得到水电工程的孪生监测模型，并对所述孪生监测模型进行可视化，监测水电工程。
...【技术特征摘要】
1.基于数字孪生的水电工程综合监测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水电工程综合监测方法，其特征在于，s1中，所述监测参数采用传感器采集，所述传感器包括水位传感器、流量传感器、温度传感器、湿度传感器、振动传感器和压力传感器，所述监测参数包括水流量参数、水位参数、设备运转参数和环境参数，所述设备运转参数包括振动参数和压力参数，所述环境参数包括温度参数和湿度参数。
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水电工程综合监测方法，其特征在于，s1中，所述水电工程的背景图为水电工程航拍图片的数字正射影像图。
4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水电工程综合监测方法，其特征在于，s2中，依据所述监测参数和水电工程的背景图构建数字化仿真模型，包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水电工程综合监测方法，其特征在于，s3中，基于背景图对所述数字化仿真模型中的监测参数进行优化获得水电工程的反馈粒子群，包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水电工程综合监测方法，其特征在于，s4中，所述工程知识图谱包括监测参数，通过图数据库进行存储和管理。
7.根据权利要求1所述的基于数字孪生的水电工程综合监测方法，其特征在于，s4中，依据所述工程知识图谱确定水电工程监测建模过程中的梯度残差...
【专利技术属性】
技术研发人员：何彦锋，张志豪，尹习双，刘金飞，冯奕，黄翠，冯倩，何健，周洪永，
申请(专利权)人：中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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