一种基于数字孪生的电力通信模型建立方法与流程

本发明涉及电力通信，具体是一种基于数字孪生的电力通信模型建立方法。

背景技术：

1、随着行业的发展和智能化技术的进步，电力通信系统的管理和优化已经成为现代电力系统中的重要问题，传统的电力通信系统管理方法存在工作效率低、错误率高等问题，已经不能满足现代电力系统的需求。因此急需一种新的电力通信模型建立方案，以提高电力通信的管理效率。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于数字孪生的电力通信模型建立方法，以解决上述背景技术中提出的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于数字孪生的电力通信模型建立方法，包括如下步骤：

4、收集电力设备和系统的各种性能数据和设备信息，通过数据清洗和归一化操作，得到适合用于模型训练的数据；

5、使用神经网络或回归分析算法，根据收集的数据训练数字孪生模型，将电力设备和系统的各种参数和性能指标进行数字化模拟；

6、结合gis模型，利用训练好的数字孪生模型进行电力设备和系统的实时模拟，反映设备的工作状态和行为，同时预测设备可能出现的问题或故障；

7、根据实时模拟的结果，使用优化算法如梯度下降法或遗传算法寻找电力设备和系统的最优运行状态和参数；

8、根据历史数据和实时数据，使用机器学习算法训练故障预测模型，预测电力设备和系统故障的发生。

9、作为本发明再进一步的方案：其中，在性能收据和设备信息的收集中还包括以下步骤：

10、从电力设备和系统中布置数据采集设备，用于收集设备的电压、电流、功率、温度性能数据以及设备型号、参数设置的设备信息；

11、使用分布式的数据采集方式，通过布置边缘计算设备，获取实时数据。

12、作为本发明再进一步的方案：其中，训练所述数字孪生模型包括如下步骤：

13、使用卷积神经网络进行数据处理、特征提取操作。

14、作为本发明再进一步的方案：其中，训练所述数字孪生模型步骤中，将训练好的数字孪生模型与地理信息系统模型结合，以实现电力设备和系统的实时动态模拟和预测。

15、作为本发明再进一步的方案：其中，执行所述电力通信模型建立方法还包括如下步骤：

16、使用长短期记忆网络训练故障预测数字孪生模型步骤中的模型；

17、针对时间序列数据的时序关系和动态变化，对故障的准确预测和实时预警；

18、作为本发明再进一步的方案：其中，在执行所述优化算法时，还包括如下步骤：

19、通过模型训练和模拟结果，进行系统性能的评估和优化。

20、作为本发明再进一步的方案：其中，在执行所述模型训练时，还包括如下步骤：

21、将优化后的数字孪生模型应用到实际生产环境中，用于指导实际生产操作或进行监控和预测。

22、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

23、1、通过实时采集和处理数据，该方法能够提高电力设备和系统的效率和准确性。数字孪生模型能够模拟和预测设备状态和行为，从而提早发现问题并采取相应措施；数字孪生模型能够预测能源需求，从而优化能源调度和分配，实现节能减排。通过对电力设备和系统的实时监控和优化，该方法能够降低能源消耗和减少环境污染。

24、2、数字孪生模型能够模拟和预测电力设备和系统的故障，提早发现潜在问题并采取预防措施，从而降低设备故障率和提高系统可靠性。能够优化电力设备和系统的资源利用和成本效益。通过数字孪生模型，可以预测未来的能源需求和设备维护需求，从而合理安排资源和预算，降低成本。数字孪生技术能够实现电力设备和系统的实时监控和安全防护。通过实时采集数据并监控设备状态，该方法能够及时发现异常和威胁，采取相应的安全防护措施。

技术特征：

1.一种基于数字孪生的电力通信模型建立方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的电力通信模型建立方法，其特征在于，在性能收据和设备信息的收集中还包括以下步骤：

3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的电力通信模型建立方法，其特征在于，训练所述数字孪生模型包括如下步骤：

4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的电力通信模型建立方法，其特征在于，训练所述数字孪生模型步骤中，将训练好的数字孪生模型与地理信息系统模型结合，以实现电力设备和系统的实时动态模拟和预测。

5.根据权利要求1所述的基于数字孪生的电力通信模型建立方法，其特征在于，执行所述电力通信模型建立方法还包括如下步骤：

6.根据权利要求5所述的基于数字孪生的电力通信模型建立方法，其特征在于，在执行所述优化算法时，还包括如下步骤：

7.根据权利要求6所述的基于数字孪生的电力通信模型建立方法，其特征在于，在执行所述模型训练时，还包括如下步骤：

技术总结
本发明公开了一种基于数字孪生的电力通信模型建立方法，属于电力通信技术领域，包括如下步骤：收集电力设备和系统的各种性能数据和设备信息，通过数据清洗和归一化操作，得到适合用于模型训练的数据；使用神经网络或回归分析算法，根据收集的数据训练数字孪生模型，将电力设备和系统的各种参数和性能指标进行数字化模拟。通过实时采集和处理数据，该方法能够提高电力设备和系统的效率和准确性。数字孪生模型能够模拟和预测设备状态和行为，从而提早发现问题并采取相应措施；数字孪生模型能够预测能源需求，从而优化能源调度和分配，实现节能减排。通过对电力设备和系统的实时监控和优化，该方法能够降低能源消耗和减少环境污染。

技术研发人员：宋腾,戚晓勇,李功明,许东蛟,李永杰,侯焕鹏,李琳,朱瑞,李璐琦,贾佳
受保护的技术使用者：国网河南省电力公司信息通信分公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/22