一种基于数字孪生配网故障的诊断方法及相关装置与流程

1.本技术实施例涉及电力设备故障诊断定位领域，尤其涉及一种基于数字孪生配网故障的诊断方法及相关装置。


背景技术：

2.随着社会对供电可靠性要求的提高,当电网发生故障后须快速研判并正确处置。目前配电网在调度与监控高度融合并拓展至县级业务后,陆续也面临着数据量增加以及监控风险增大的问题。
3.现有技术中，停电时的大量元件以及错误动作的开关保护均会对配网故障的研判造成干扰,并且故障处置各环节的调度行为处于线下,大部分需要调度员的经验判断,无法对各环节情况进行统一管控,这样导致故障抢修效率比较低。


技术实现要素：

4.本技术实施例提供了一种基于数字孪生配网故障的诊断方法及相关装置，由于将底层监测数据融入数字孪生体模型中整合，将各环节故障情况进行融合获取诊断结果，使得在配电网故障的研判较准确，进而提高故障抢修效率。
5.本技术实施例第一方面提供了一种基于数字孪生配网故障的诊断方法，包括：
6.获取底层监测数据，所述底层监测数据包括架空线路、地下电缆以及开关柜温度的监测数据；
7.根据所述底层监测数据构建数字孪生体模型，所述数字孪生体模型用于形成配网的物理实体；
8.将获取到的所述架空线路、所述地下电缆以及所述开关柜温度的运行参数信息输入到所述数字孪生体模型中获取待诊断数据；
9.结合故障预测处理数字孪生体数据库生成所述待诊断数据对应的设备运行状态的诊断结果，所述故障预测处理数字孪生体数据库为根据以往数据以及实时运行参数进行处理后形成的数据库。
10.可选的，所述将获取到的所述架空线路、所述地下电缆以及所述开关柜温度的运行参数信息输入到所述数字孪生体模型中获取待诊断数据，包括：
11.将获取到的所述架空线路、所述地下电缆以及所述开关柜温度的运行参数信息输入到所述数字孪生体模型；
12.对比所述运行参数信息在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集与所述底层监测数据之间的误差是否满足预设条件，若是，则保存所述运行参数信息为待诊断数据。
13.可选的，所述对比所述运行参数信息在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集与所述底层监测数据之间的误差是否满足预设条件之后，所述诊断方法还包括：
14.若否，则再次获取所述架空线路、所述地下电缆以及所述开关柜温度的运行参数信息。
15.可选的，所述结合故障预测处理数字孪生体数据库生成所述待诊断数据对应的设备运行状态的诊断结果，包括：
16.提取样本数据，所述样本数据为所述架空线路、所述地下电缆以及所述开关柜温度的历史样本数据；
17.根据所述待诊断数据在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集和所述数字孪生体模型获取设备补充样本数据；
18.根据所述样本数据和所述设备补充样本数据生成所述待诊断数据的诊断结果。
19.可选的，在所述结合故障预测处理数字孪生体数据库生成所述待诊断数据对应的设备运行状态的诊断结果之后，所述诊断方法还包括：
20.将所述诊断结果发送至用户界面进行显示以使得进行进一步决策选项于人机交互。
21.本技术实施例第二方面提供了一种基于数字孪生配网故障的诊断装置，包括：
22.第一获取单元，用于获取底层监测数据，所述底层监测数据包括架空线路、地下电缆以及开关柜温度的监测数据；
23.构建单元，用于根据所述底层监测数据构建数字孪生体模型，所述数字孪生体模型用于形成配网的物理实体；
24.第二获取单元，用于将获取到的所述架空线路、所述地下电缆以及所述开关柜温度的运行参数信息输入到所述数字孪生体模型中获取待诊断数据；
25.生成单元，用于结合故障预测处理数字孪生体数据库生成所述待诊断数据对应的设备运行状态的诊断结果，所述故障预测处理数字孪生体数据库为根据以往数据以及实时运行参数进行处理后形成的数据库。
26.可选的，所述第二获取单元包括：
27.输入模块，用于将获取到的所述架空线路、所述地下电缆以及所述开关柜温度的运行参数信息输入到所述数字孪生体模型；
28.对比模块，用于对比所述运行参数信息在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集与所述底层监测数据之间的误差是否满足预设条件；
29.保存模块，用于当所述对比模块确定所述运行参数信息在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集与所述底层监测数据之间的误差满足预设条件时，保存所述运行参数信息为待诊断数据。
30.第一获取单元，还用于当所述对比模块确定所述运行参数信息在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集与所述底层监测数据之间的误差不满足预设条件时，再次获取所述架空线路、所述地下电缆以及所述开关柜温度的运行参数信息。
31.可选的，所述生成单元，包括：
32.提取模块，用于提取样本数据，所述样本数据为所述架空线路、所述地下电缆以及所述开关柜温度的历史样本数据；
33.获取模块，用于根据所述待诊断数据在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集和所述数字孪生体模型获取设备补充样本数据；
34.生成模块，用于根据所述样本数据和所述设备补充样本数据生成所述待诊断数据的诊断结果。
35.可选的，所述诊断装置还包括：
36.发送单元，用于将所述诊断结果发送至用户界面进行显示以使得进行进一步决策选项于人机交互。
37.本技术实施例第三方面提供了一种基于数字孪生体配网故障的诊断装置，包括：
38.处理器、存储器、输入输出设备以及总线；所述处理器与所述存储器、输入输出设备以及总线相连；
39.所述处理器执行如下操作：
40.获取底层监测数据，所述底层监测数据为架空线路、地下电缆以及开关柜温度的监测数据；
41.根据所述底层监测数据构建数字孪生体模型，所述数字孪生体模型用于形成配网的物理实体；
42.将获取到的所述架空线路、所述地下电缆以及所述开关柜温度的运行参数信息输入到所述数字孪生体模型中获取待诊断数据；
43.结合故障预测处理数字孪生体数据库生成所述待诊断数据对应的设备运行状态的诊断结果，所述故障预测处理数字孪生体数据库为根据以往数据以及实时运行参数进行处理后形成的数据库。
44.本技术实施例第四方面提供了一种计算机可读存储介质，包括：
45.所述计算机可读存储介质上保存有程序，所述程序在计算机上执行时执行前述诊断方法。
46.从以上技术方案可以看出，本技术实施例具有以下优点：获取底层监测数据，底层监测数据包括架空线路、地下电缆以及开关柜温度的监测数据；根据底层监测数据构建数字孪生体模型，数字孪生体模型用于形成配网的物理实体；将获取到的架空线路、地下电缆以及开关柜温度的运行参数信息输入到数字孪生体模型中获取待诊断数据；结合故障预测处理数字孪生体数据库生成运行参数信息对应的设备运行状态的诊断结果，故障预测处理数字孪生体数据库为根据以往数据以及实时运行参数进行处理后形成的数据库。由于将底层监测数据融入数字孪生体模型中整合，将各环节故障情况进行融合获取诊断结果，使得在配电网故障的研判较准确，进而提高故障抢修效率。
附图说明
47.图1为本技术实施例中基于数字孪生配网故障的诊断方法一个实施例流程示意图；
48.图2为本技术实施例中基于数字孪生配网故障诊断方法另一个实施例流程示意图；
49.图3为本技术实施例中基于数字孪生配网故障诊断装置一个实施例结构示意图；
50.图4为本技术实施例中基于数字孪生配网故障诊断装置另一个实施例结构示意图。
具体实施方式
51.本技术实施例提供了一种基于数字孪生配网故障的诊断方法及相关装置，由于将
底层监测数据融入数字孪生体模型中整合，将各环节故障情况进行融合获取诊断结果，使得在配电网故障的研判较准确，进而提高故障抢修效率。
52.本技术中执行主体可以为系统，也可以为终端，或任一能执行该诊断方法的执行主体，具体此处不做具体限定。
53.请参阅图1，下面以本实施例中系统为一个执行主体，本技术实施例中基于数字孪生配网故障的诊断方法一个实施例包括：
54.101、系统获取底层监测数据，底层监测数据包括架空线路、地下电缆以及开关柜温度的监测数据；
55.在实际应用中，电网在发生故障时需要依赖调度员的经验线下判断主要问题，这样导致故障抢修效率较低。本发明是利用数字孪生体技术，充分挖掘发挥大数据资源，构建数字虚拟的实体，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化、精准高效执行等手段建立起与物理实体相对应的“镜像”，从而能够更好地在电力设备健康管理过程中进行调控与决策。
56.因为在运行设备上安装有采集模块和行波采集模块，采集模块安装于电缆本体上，用于检测线路的工频电流；行波采集模块在保护接地处安装在电缆本体上，用于实时检测电缆线路的绝缘隐患放电行波以及故障行波。所以使用三维激光扫描仪对架空线路、开关柜和地下电缆等其他运行设备进行扫描获取扫描结果，该扫描结果为底层监测数据。利用激光测距的原理通过记录被测物体表面点的三维坐标和纹理等信息，获取被扫描目标大量的密集数据点，得到具有一定精度的设备点云三维模型，用以确定主要设备空间物理信息；其次，使用点云模型在建模软件中，建立具有与实际物理实体一致多维数字模型库，构成数字孪生的物理实体。
57.102、系统根据底层监测数据构建数字孪生体模型，数字孪生体模型用于形成配网的物理实体；
58.本实施例中，系统获取到底层检测数据后，根据该底层检测数据对架空线路、地下电缆和开关柜故障的多维度状况进行分析通过仿真获取包含设备不同故障位置、故障类型以及严重程度的样本。基于该样本构建基于不同故障类型与故障位置的劣化模型，实现不同健康状态的动态数字孪生体体模型。
59.在本实施例中，根据该底层数据对架空线路、地下电缆和开关柜故障的多维度状况进行分析可以通过仿真获取设备不同故障位置，也可以通过模拟测试获取设备不同故障位置，还可以通过任一一种能获取设备不同故障位置的方式获取设备不同故障位置，具体此处不做具体限定。
60.103、系统将获取到的架空线路、地下电缆以及开关柜温度的运行参数信息输入到数字孪生体体模型中获取待诊断数据；
61.系统获取底层监测数据和完成数字孪生体体模型的构建后，将底层检测数据输入到该数字孪生体模型获取待诊断数据，该待诊断数据用于做诊断故障的数据基础。
62.在本实施例中可以通过有线传输将底层检测数据输入到数字孪生体模型中，也可以通过无线传输、蓝牙传输等方式将底层检测数据输入到数字孪生体模型中，具体此处不做具体限定。
63.104、系统结合故障预测处理数字孪生体数据库生成待诊断数据对应的设备运行
状态的诊断结果，故障预测处理数字孪生体数据库为根据以往数据以及实时运行参数进行处理后形成的数据库；
64.在系统获取待诊断数据后根据历史数据基于人工智能的配网故障波形特征提取的方法，将待诊断数据的二维数据转化成一维数据，并建立基于人工智能的故障样本特征库，研究基于强化学习的神经网络对故障样本的训练模型，不断循环优化故障样本特征库，该故障样本特征库作为故障预测处理数字孪生体数据库，实现故障信号的精准捕捉。
65.在本实施例中，使用卷积神经网络和堆叠自编码器深层网络抽取二维数据和一维数据的初步特征；在预设损失函数的条件下，将融合网络抽取的特征作为特征初始值，对已经构建的卷积神经网络和堆叠自编码器深层网络进一步进行参数优化调整，并把两类异构数据各自独立抽取的特征输入预设融合网络获取多维的诊断结果，该预设融合网络用于融合数据特征。
66.获取底层监测数据，底层监测数据为架空线路、地下电缆以及开关柜温度的监测数据；根据底层监测数据构建数字孪生体模型，数字孪生体模型用于形成配网的物理实体；将获取到的架空线路、地下电缆以及开关柜温度的运行参数信息输入到数字孪生体模型中获取待诊断数据；结合故障预测处理数字孪生体数据库生成运行参数信息对应的设备运行状态的诊断结果，故障预测处理数字孪生体数据库为根据以往数据以及实时运行参数进行处理后形成的数据库。由于将底层监测数据融入数字孪生体模型中整合，将各环节故障情况进行融合获取诊断结果，使得在配电网故障的研判较准确，进而提高故障抢修效率。
67.请参阅图2，本技术实施例中基于数字孪生配网故障的诊断方法另一实施例包括：
68.201、系统获取底层监测数据，底层监测数据为包括架空线路、地下电缆以及开关柜温度的监测数据；
69.202、系统根据底层监测数据构建数字孪生体模型，数字孪生体模型用于形成配网的物理实体；
70.本实施例中的步骤201至202与前述实施例中步骤101至102类似，此处不再赘述。
71.203、系统将获取到的架空线路、地下电缆以及开关柜温度的运行参数信息输入到数字孪生体模型；
72.系统获取到底层监测数据后，在底层监测数据中提取架空线路，地下电缆以及开关柜温度的运行参数信息，再将提取到的运行参数信息输入到数字孪生体模型中，为优化数字孪生体模型提供优化基础数据。
73.在本实施例中，架空线路运行数据信息包括三相电流、三相电压、开关量、录波数据、行波数据、图像数据、导线温度和环境气象等数据信息；地下电缆运行数据信息包括三相电流、三相电压、开关量、录波数据、行波数据、局放数据和导线温度等数据信息；开关柜运行数据信息包括三相电流、三相电压、开关量、录波数据、行波数据、局放数据和图像数据等数据信息。
74.204、系统对比运行参数信息在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集与底层监测数据之间的误差是否满足预设条件；若是，执行步骤205；若否，执行步骤201；
75.系统获取运行参数信息后，根据运行参数信息确定仿真模型，然后根据诊断需要设置不同的故障位置、故障类型或故障程度获取对应的动态仿真数据集。例如，获取架空线路运行的参数信息，根据架空线路运行的参数信息确定架空线路仿真模型，确定架空线路
仿真模型后，设置不用的故障位置、故障类型或故障程度并根据以上故障状态获取对应的动态仿真数据集。
76.计算动态仿真数据集的第一平均百分比，底层监测数据的第二平均百分比，再计算第一平均百分比与第二百分比的误差是不是在预设误差范围内，若是，则表示仿真数据集与底层监测数据之间的误差满足预设条件，则使用该数字孪生体参与后续的诊断过程并执行步骤205；若否，则表示仿真数据集与底层监测数据之间的误差不满足预设条件，执行步骤201，重新获取底层监测数据对该数字孪生体模型进行优化。
77.205、系统保存运行参数信息为待诊断数据；
78.当系统确定运行参数信息在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集与底层监测数据之间的误差满足预设条件之后，系统将该运行参数信息保存下来，并将该运行参数信息确定为待诊断数据。该待诊断数据用于向系统获取诊断结果提供基础数据。
79.206、系统提取样本数据，样本数据为架空线路、地下电缆以及开关柜温度的历史样本数据；
80.系统获取设备的历史记录数据，然后充设备的历史记录数据中提取样本数据和设备对应该样本数据类型的一种或多种诊断系统，其中样本数据包括架空线路数据、地下电缆数据以及开关柜温度数据的历史样本数据。该历史样本数据和一种或多种诊断系统用于向步骤208提供数据依赖。
81.207、系统根据待诊断数据在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集和数字孪生体模型获取设备补充样本数据；
82.当该运行参数信息被确定为待诊断数据后，系统根据该待诊断数据获取该待诊断数据在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集，再通过该仿真数据集和已确定的数字孪生体模型获取设备补充样本数据。该设备补充样本数据用于向步骤208提供数据依赖。
83.208、系统根据样本数据和设备补充样本数据生成待诊断数据的诊断结果；
84.系统将步骤206获取的历史样本数据和步骤207获取的设备补充样本数据通过机器学习或者深度神经网络训练步骤206中获取的一种或多种诊断系统，更新针对待诊断数据的新诊断系统。将待诊断数据进行初步分类，查找在系统中该待诊断数据的来源组件，将待诊断数据输入新诊断系统中，若待诊断数据类型不唯一，则输出诊断结果是多维的，若带诊断数据类型唯一，则输出诊断结果是一维的。
85.209、系统将诊断结果发送至用户界面进行显示以使得进行进一步决策选项于人机交互。
86.系统将分析计算获取到的诊断结果发送至用户界面进行显示，用户可以在该界面中查询故障诊断的定位结果，还可以查询设备基本信息和可视化的模型，使得有关人员方便进一步的决策和修改，提高人机交互友好。
87.请参阅图3，本技术实施例中基于数字孪生配网故障的诊断装置一个实施例包括：
88.第一获取单元301，用于获取底层监测数据，底层监测数据为架空线路、地下电缆以及开关柜温度的监测数据；
89.构建单元302，用于根据底层监测数据构建数字孪生体模型，数字孪生体模型用于形成配网的物理实体；
90.第二获取单元303，用于将获取到的架空线路、地下电缆以及开关柜温度的运行参
数信息输入到数字孪生体模型中获取待诊断数据；
91.生成单元304，用于结合故障预测处理数字孪生体数据库生成待诊断数据对应的设备运行状态的诊断结果，故障预测处理数字孪生体数据库为根据以往数据以及实时运行参数进行处理后形成的数据库。
92.本实施例中第二获取单元303可以包括输入模块3031、对比模块3032和保存模块3033。
93.输入模块3031，用于将获取到的架空线路、地下电缆以及开关柜温度的运行参数信息输入到数字孪生体模型；
94.对比模块3032，用于对比运行参数信息在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集与底层监测数据之间的误差是否满足预设条件；
95.保存模块3033，用于当对比模块确定运行参数信息在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集与底层监测数据之间的误差满足预设条件时，保存运行参数信息为待诊断数据。
96.第一获取单元301，还用于当对比模块3033确定运行参数信息在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集与底层监测数据之间的误差不满足预设条件时，再次获取架空线路、地下电缆以及开关柜温度的运行参数信息。
97.本实施例中生成单元304可以包括提取模块3041、获取模块3042和生成模块3043。
98.提取模块3041，用于提取样本数据，样本数据为架空线路、地下电缆以及开关柜温度的历史样本数据；
99.获取模块3042，用于根据待诊断数据在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集和数字孪生体体模型获取设备补充样本数据；
100.生成模块3043，用于根据样本数据和设备补充样本数据生成待诊断数据的诊断结果。
101.本实施例中，该诊断装置还可以进一步包括：
102.发送单元305，用于将所述诊断结果发送至用户界面进行显示以使得进行进一步决策选项于人机交互。
103.本实施例中，当第一获取单元301获取底层监测数据后，将该底层监测数据发送至构建单元302，构建单元302根据该底层监测数据构建数字孪生体模型，数字孪生体模型用于形成配网的物理实体。第二获取单元303将获取到的架空线路、地下电缆以及开关柜温度的运行参数信息输入到数字孪生体模型中获取待诊断数据；当确定待诊断数据之后，生成单元304结合故障预测处理数字孪生体数据库生成待诊断数据对应的设备运行状态的诊断结果，故障预测处理数字孪生体数据库为根据以往数据以及实时运行参数进行处理后形成的数据库。
104.在本实施例中，还可以是第一获取单元301获取底层监测数据后，构建单元302根据底层监测数据构建数字孪生体模型，数字孪生体模型用于形成配网的物理实体，输入模块3031将获取到的架空线路、地下电缆以及开关柜温度的运行参数信息输入到数字孪生体模型；当输入模块3031将运行参数信息输入到数字孪生体模型之后，对比模块3032对比运行参数信息在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集与底层监测数据之间的误差是否满足预设条件；当运行参数信息在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集与底层监测数据之
间的误差满足预设条件时，保存模块3033保存运行参数信息为待诊断数据。当确定待诊断数据后，提取模块3041提取样本数据，样本数据为架空线路、地下电缆以及开关柜温度的历史样本数据；获取模块3042根据待诊断数据在数字孪生体数据库中对应的仿真数据集和数字孪生体模型获取设备补充样本数据；生成模块3043根据样本数据和设备补充样本数据生成待诊断数据的诊断结果。系统将诊断结果发送至发送单元305，发送单元305将所述诊断结果发送至用户界面进行显示以使得进行进一步决策选项于人机交互。
105.请参阅图4，本技术实施例中基于数字孪生配网故障的诊断装置另一实施例包括：
106.处理器401、存储器402、输入输出单元403、总线404；
107.处理器401与存储器402、输入输出单元403以及总线404相连；
108.处理器401执行如下操作：
109.获取底层监测数据，所述底层监测数据为架空线路、地下电缆以及开关柜温度的监测数据；
110.根据所述底层监测数据构建数字孪生体模型，所述数字孪生体模型用于形成配网的物理实体；
111.将获取到的所述架空线路、所述地下电缆以及所述开关柜温度的运行参数信息输入到所述数字孪生体模型中获取待诊断数据；
112.结合故障预测处理数字孪生体数据库生成所述待诊断数据对应的设备运行状态的诊断结果，所述故障预测处理数字孪生体数据库为根据以往数据以及实时运行参数进行处理后形成的数据库。
113.本实施例中，处理器401的功能与前述图1至图2所示的实施例中的步骤对应，此处不再赘述。
114.所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
115.在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
116.所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
117.另外，在本技术各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
118.所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式
体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本技术各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read
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only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。