一种开关柜模型压缩与重构方法、系统及监测终端与流程

本发明属于计算机，尤其涉及一种开关柜模型压缩与重构方法、系统及监测终端。

背景技术：

1、本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

2、高压开关柜作为电力系统中的重要设备，在线监测能够直观的把控其运行状态。开关柜数字孪生利用先进的计算机建模和仿真技术，将物理开关柜与数字化模型进行对应，实现实时监测、预测和优化的技术。通过数字孪生，可以实现对开关柜的全生命周期管理，包括设计、制造、运营和维护等各个阶段。开关柜运行时会以电阻损耗、铁磁损耗、介质损耗的方式产生热量，并通过热传导、热对流、热辐射的形式散失，实现柜内温度的稳定。

3、面对开关柜内部零部件众多、组件结构复杂的问题，问题维度的上升使代理模型构建所花费的样本点数和时间会大幅度地增加，在一定程度上降低代理模型的精度，影响其提供信息的可信度，导致代理模型的辅助能力下降。综上，会降低系统仿真的效率和精确度。

技术实现思路

1、为了解决上述背景技术中存在的至少一项技术问题，本发明提供一种开关柜模型压缩与重构方法、系统及监测终端，将数据降维方法与代理模型相结合，可以提高模型对高维复杂问题的运行效率和预测效果。

2、为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

3、本发明的第一个方面提供一种开关柜模型压缩与重构方法，包括如下步骤：

4、获取压缩前的开关柜三维模型；

5、对压缩前的开关柜三维模型进行第一网格划分得到第一网格划分结果，对第一网格划分结果进行热点耦合仿真，得到模型的内部温度分布，所述内部温度分布包括第一空间节点数据和温度数据；

6、对开关柜三维模型进行第二网格划分得到第二网格划分结果，遍历第二网格划分结果的第二空间节点数据，在第二空间节点数据插入字典树，压缩得到第三空间节点数据；

7、结合第一空间节点、温度数据和第三空间节点数据进行节点重构，得到开关柜三维模型节点温度重构数据。

8、进一步地，所述对开关柜三维模型进行第一网格划分得到第一网格划分结果，包括：

9、采用模型网格粗化技术开关柜三维模型的空间节点进行压缩，首先对部件网格进行第一步粗化，在第一步粗化的基础上，对仿真温度无影响的结构件进行第二部粗化，得到第一网格划分结果。

10、进一步地，对第一网格划分结果进行热点耦合仿真时，采用温度场域控制方程进行仿真。

11、进一步地，所述在第二空间节点数据插入字典树，压缩得到第三空间节点数据包括：

12、在第二空间节点数据中，每一个空间节点对应一个三维坐标(x,y,z)，将每一个空间节点对应一个三维坐标看作由三个字符组成的字符串；

13、遍历空间节点，从根节点x出发一直到目标节点z的路径，得到对应空间节点的字符串；

14、通过相同的字符串整合重复遍历的空间节点，以此利用字符串的公共点来减少遍历和查询时间；

15、再次遍历第二空间节点，插入字典树，再查询所有的字典树路径，得到第三空间节点数据。

16、进一步地，所述结合第一空间节点、温度数据和第三空间节点数据进行节点重构时，包括：

17、将第一空间节点、温度数据、第三空间节点数据作为训练数据集和测试数据集，采用k折交叉验证方法，将数据集均匀地分成k个子集，每次选择其中一个子集作为验证集，剩余的k-1个子集作为训练集，基于训练集进行节点温度重构模型训练，并在验证集上进行预测和评估。

18、进一步地，所述节点温度重构模型的构建过程包括：

19、在由第一空间节点和温度数据组成的集合中，利用knn算法通过最近邻搜索的方式寻找第三空间节点数据的k邻近样本；

20、根据第三空间节点数据的k邻近样本，结合高斯核函数rbf插值对第三空间节点数据的温度进行预测，得到对应的温度预测值；

21、基于对应的温度预测值，进行第三空间节点数据的温度重构结果。本发明的第二个方面提供一种开关柜三维模型压缩与重构系统，包括：

22、数据提取模块，其用于对压缩前的开关柜三维模型进行第一网格划分得到第一网格划分结果，对第一网格划分结果进行热点耦合仿真，得到模型的内部温度分布，所述内部温度分布包括第一空间节点数据和温度数据；

23、模型压缩模型，其用于对开关柜三维模型进行第二网格划分得到第二网格划分结果，遍历第二网格划分结果的第二空间节点数据，在第二空间节点数据插入字典树，压缩得到第三空间节点数据；

24、模型重构模块，其用于结合第一空间节点、温度数据和第三空间节点数据进行节点重构，得到开关柜三维模型节点温度重构数据。

25、数据提取模块中，所述对开关柜三维模型进行第一网格划分得到第一网格划分结果，包括：

26、采用模型网格粗化技术开关柜三维模型的空间节点进行压缩，首先对部件网格进行第一步粗化，在第一步粗化的基础上，对仿真温度无影响的结构件进行第二部粗化，得到第一网格划分结果。

27、所述在第二空间节点数据插入字典树，压缩得到第三空间节点数据包括：

28、模型压缩模型中，在第二空间节点数据中，每一个空间节点对应一个三维坐标(x,y,z)，将每一个空间节点对应一个三维坐标看作由三个字符组成的字符串；

29、遍历空间节点，从根节点x出发一直到目标节点z的路径，得到对应空间节点的字符串；

30、通过相同的字符串整合重复遍历的空间节点，以此利用字符串的公共点来减少遍历和查询时间；

31、再次遍历第二空间节点，插入字典树，再查询所有的字典树路径，得到第三空间节点数据。

32、模型重构模块中，所述结合第一空间节点、温度数据和第三空间节点数据进行节点重构时，包括：

33、将第一空间节点、温度数据、第三空间节点数据作为训练数据集和测试数据集，采用k折交叉验证方法，将数据集均匀地分成k个子集，每次选择其中一个子集作为验证集，剩余的k-1个子集作为训练集，基于训练集进行节点温度重构模型训练，并在验证集上进行预测和评估。

34、所述节点温度重构模型的构建过程包括：

35、在由第一空间节点和温度数据组成的集合中，利用knn算法通过最近邻搜索的方式寻找第三空间节点数据的k邻近样本；

36、根据第三空间节点数据的k邻近样本，结合高斯核函数rbf插值对第三空间节点数据的温度进行预测，得到对应的温度预测值；

37、基于对应的温度预测值，进行第三空间节点数据的温度重构结果。

38、本发明的第三方面提供一种开关柜监测终端，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面所述一种开关柜模型压缩与重构方法中的步骤：

39、获取压缩前的开关柜三维模型；

40、对压缩前的开关柜三维模型进行第一网格划分得到第一网格划分结果，对第一网格划分结果进行热点耦合仿真，得到模型的内部温度分布，所述内部温度分布包括第一空间节点数据和温度数据；

41、对开关柜三维模型进行第二网格划分得到第二网格划分结果，遍历第二网格划分结果的第二空间节点数据，在第二空间节点数据插入字典树，压缩得到第三空间节点数据；

42、结合第一空间节点、温度数据和第三空间节点数据进行节点重构，得到开关柜三维模型节点温度重构数据。

43、本发明的第四方面提供一种计算机可读存储介质。

44、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如第一方面所述的一种开关柜模型压缩与重构中的步骤：

45、获取压缩前的开关柜三维模型；

46、对压缩前的开关柜三维模型进行第一网格划分得到第一网格划分结果，对第一网格划分结果进行热点耦合仿真，得到模型的内部温度分布，所述内部温度分布包括第一空间节点数据和温度数据；

47、对开关柜三维模型进行第二网格划分得到第二网格划分结果，遍历第二网格划分结果的第二空间节点数据，在第二空间节点数据插入字典树，压缩得到第三空间节点数据；

48、结合第一空间节点、温度数据和第三空间节点数据进行节点重构，得到开关柜三维模型节点温度重构数据。

49、本发明的第五个方面提供一种计算机设备。

50、一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所述的一种开关柜模型压缩与重构中的步骤：

51、获取压缩前的开关柜三维模型；

52、对压缩前的开关柜三维模型进行第一网格划分得到第一网格划分结果，对第一网格划分结果进行热点耦合仿真，得到模型的内部温度分布，所述内部温度分布包括第一空间节点数据和温度数据；

53、对开关柜三维模型进行第二网格划分得到第二网格划分结果，遍历第二网格划分结果的第二空间节点数据，在第二空间节点数据插入字典树，压缩得到第三空间节点数据；

54、结合第一空间节点、温度数据和第三空间节点数据进行节点重构，得到开关柜三维模型节点温度重构数据。

55、与现有技术相比，本发明的有益效果是：

56、1、本发明设计了一种开关柜模型空间节点温度重构方法，通过预测算法，结合精细化网格模型的数据信息，构造空间节点的温度特征，实现降维后模型的修复与优化，提高了开关柜模型仿真的速度和精确度，为后续开关柜热电场耦合仿真、状态监测、故障诊断等研究提供极大便利。

57、2、本发明设计了一种开关柜模型空间节点压缩方法，通过网格粗化和字典树去重技术，可以显著减小开关柜模型的数据量，提高数据结构的紧凑性和查询效率，在处理大规模模型时能够提高计算效率和降低运行成本。

58、3、本发明在处理开关柜模型时，不限于特定规模或结构，对于不同复杂程度的开关柜模型都适用。因此，适用范围广泛且具有良好的可扩展性。

59、本发明附加方面的优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。