一种基于数字孪生技术的场馆设备全局监测方法与流程

本发明涉及设备监测，具体涉及一种基于数字孪生技术的场馆设备全局监测方法。

背景技术：

1、场馆全息运行保障呈现应用依托数智能源大脑，提升重要会议电力运行保障数据动态感知能力、数据监测能力、指挥调度能力、供电保障能力、业务协同能力，支持查看电力保障相关的所有业务信息、现场情况、设备运行状态、运行参数、设备台账等全面实时的信息。建设场景包括坚强电网、场馆保电、绿色峰会、科学指挥，为重要会议保电提供全景式的信息数据服务，为业务人员信息查询，快速决策，现场作业等提供有效的信息数据支撑。

2、设备运行状态全局监测作为场馆全息运行保障的重要一环，影响场馆设备运行稳定性与安全性的因素较多，因此需要对场馆设备运行状态进行实时监测，实现场馆全息运行保障。由于场馆内部结构比较复杂，电力设备数量和种类较多，因此监测具有较高难度。现有监测方法在实际应用中漏检率较高，并且监测响应时间较长，无法满足实际需求。

技术实现思路

1、本发明主要是为了解决现有的场馆全息运行保障中设备监测方法漏检率较高和响应时间较长的问题，提供了一种基于数字孪生技术的场馆设备全局监测方法，利用无线传感器采集并处理设备运行状态信号；利用数字孪生技术对设备运行状态进行虚实映射，构建设备运行状态数字孪生模型；利用关联规则提取设备运行状态特征，实现设备运行状态全局监测，该方法监测响应时间较短，并且漏检率较低，对设备运行状态具有良好的全局监测效果，为场馆全息运行保障提供参考依据，有利于完善保电系统全息感知、全局监测、全能预警、智能决策、业务协同等能力。

2、为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案。

3、一种基于数字孪生技术的场馆设备全局监测方法，包括以下步骤：

4、步骤s1:利用无线传感器采集并处理设备运行状态信号；

5、步骤s2:利用数字孪生技术对设备运行状态进行虚实映射，构建设备运行状态数字孪生模型；步骤s3:利用关联规则提取设备运行状态特征，进行场馆设备全局监测。

6、本发明提供了一种基于数字孪生技术的场馆设备全局监测方法，利用无线传感器采集并处理设备运行状态信号；利用数字孪生技术对设备运行状态进行虚实映射，构建设备运行状态数字孪生模型；利用关联规则提取设备运行状态特征，实现设备运行状态全局监测。该方法监测响应时间较短，并且漏检率较低，对设备运行状态具有良好的全局监测效果，为场馆全息运行保障提供参考依据，有利于完善保电系统全息感知、全局监测、全能预警、智能决策、业务协同等能力。

7、其中，基于数字孪生模型构建的监测架构主要由物理层、数据层、孪生层以及服务层四部分组成。物理层位于整体架构的最顶层，与配电网电力设备连接，由智能网关、无线网络以及传感器组成，为设备运行状态监测提供物理支撑。利用数据层连接孪生层与物理层，数据层功能是数据采集、数据清洗和数据传输和处理，为设备状态虚实转换提供数据支持。孪生层是电力设备运行状态监测的核心层，主要是利用数字孪生技术对电力设备运行状态虚拟化，由数字孪生、设备孪生和逻辑孪生组成，用于电力设备运行场景搭建。服务层功能是为用户提供电力设备运行状态监测服务，作出电力设备运行状态监测决策。基于以上建立的监测架构，将监测流程划分为三个步骤，电力设备运行状态信号获取及并行处理、基于数字孪生技术的状态量虚实映射、电力设备运行状态特征提取及监测。

8、作为优选，步骤s1中，所述无线传感器包括温度传感器、电流传感器和电压传感器；所述设备运行状态信号包括温度信号、电流信号和电压信号。基于上文构建的监测架构，首先利用无线传感技术获取到电力设备运行状态信号，设备的运行状态量主要包括温度、电流、电压。采用askf/a7r7温度传感器、ihfa-a5f5电流传感器以及iouf-a5f5电压传感器采集到设备温度、电流和电压信号。

9、作为优选，步骤s1中，将用温度传感器安装在设备靠近电源处，将电流传感器与电压传感器接入到设备主线上，根据实际情况对无线传感器的扫描频率、扫描周期以及扫描范围进行设定，通过网络接口将无线传感器接入网络，利用aiou-tgs4读卡器自动读取到无线传感器采集到的设备运行状态信号。

10、作为优选，步骤s2中，考虑到无线传感器采集设备状态信号过程中容易受到外界因素干扰，采集到的状态量信号中存在较大噪声，需要并行去除。通过集合经验模态分解原始信号，获取几阶基本模态分量，利用阈值区分信号模态分量中的有用部分和噪声部分，完成噪声信号滤波处理，其用公式表示为：

11、

12、其中，y表示去噪后的设备状态量信号；i表示基本模式分量数量；ei表示经过阈值处理后的基本模式分量；n表示基本模式分量长度。

13、作为优选，步骤s2的具体过程，包括以下步骤：

14、步骤s21:根据设备规格、长度、宽度建立设备几何模型，将设备对应的属性值添加到几何模型上；

15、步骤s22:建立数据接口，构建状态量数据信号与孪生模型的联系，将电力设备运行行为、逻辑在模型中体现和集成，使实际电力设备与虚拟电力设备初步融合；

16、步骤s23:采用“条件-状态-事件”构建设备运行状态数字孪生模型。

17、作为优选，步骤s23中，所述设备运行状态数字孪生模型表示为：

18、

19、其中，fu表示数字孪生电力设备；tu表示实际电力设备；f表示实际电力设备与数字孪生电力设备对应映射关系；ip表示数字孪生电力设备几何模型集合；yh表示数字孪生电力设备物理属性集合；rt表示数字孪生电力设备运行逻辑模型集合；mk表示数字孪生电力设备运行动作行为集合；←表示电力设备运行逻辑、运行行为在几何模型中关联集成；><表示自然连接；we表示需满足的数字孪生电力设备运行状态的实时属性集；po表示匹配的状态模式；bn表示状态模式与电力设备运行状态实时属性集匹配时电力设备运行行为。将获取的状态量信号导入到上述模型中，即可实现对状态量虚实映射。

20、作为优选，步骤s3中，利用关联规则在所述设备运行状态数字孪生模型中构建规则库，描述正常状态下设备运行逻辑，将设备运行状态特征关联规则形式定义如下：

21、

22、其中，d表示设备运行状态特征关联规则的条件；k表示关联规则；v表示关联结果，即设备运行状态特征。

23、作为优选，将关联到的状态特征与规则库中的规则进行比对，计算得到状态特征与参考特征的相似度，其计算公式为：

24、

25、其中，ryf表示当前电力设备运行状态特征与参考状态特征相似度；uk表示电力设备状态特征可信度；bk表示表示电力设备状态特征的支持度；ε表示10kv配电网中第g个电力设备的关联结果；δ表示参考规则；gvn表示规则库中状态量数量；pok表示规则库中关联条件的事物数量。在此设定一个监测阈值，如果相似度大于该阈值，则表示电力设备运行状态与规则库中正常运行状态相似度较高，运行状态为正常；反之则为异常状态。根据阈值确定电力设备运行状态，输出监测结果，进而完成场馆电力设备运行状态全局监测。

26、因此，本发明的优点是：

27、实现场馆设备运行状态全局监测，且监测响应时间较短，漏检率较低；

28、为场馆全息运行保障提供参考依据，有利于完善保电系统全息感知、全局监测、全能预警、智能决策、业务协同等能力。