CN112069247A - 基于数字孪生技术的电力系统运行数据可视化系统及方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出一种基于数字孪生技术的电力系统运行数据可视化系统，包括数据采集模块、控制模块、数字孪生模型构建模块和显示模块，其中，控制模块与数据采集模块通讯连接；控制模块内设置有机器学习模块，数字孪生模型构建模块的输入端与控制模块的输出端连接；显示模块的输入端与数字孪生模型构建模块的输出端连接。本发明还提出了一种电力系统运行数据可视化方法，其中，数据采集模块实时采集电力系统的运行数据，然后发送至控制模块中，控制模块根据其内部设置的机器学习模块对运行数据进行分析、识别和预测，然后将其分析、识别和预测结果发送至数字孪生模型构建模块中构建电力系统的三维数字孪生模型，再发送至显示模块中实现运行数据可视化。

Description

基于数字孪生技术的电力系统运行数据可视化系统及方法
技术领域
本发明涉及智能电网技术领域，更具体地，涉及一种基于数字孪生技术的电力系统运行数据可视化系统及方法。
背景技术
数字孪生(Digital Twin)指的是一种对物理实体、过程和系统的数字化复制。数字模型通过多重手段获取并分析物理模型的实时信息，能够呈现物理模型中的多种要素及整个生命周期中的实时动态运行情况，从而实现系统监控运维、过程和系统优化、事件预测及模拟等功能。
目前变电站使用的智能电网监测系统中，如公开号为CN103427491A(公开日：2013-12-04)提出的一种智能运行数据自动采集监测系统，其采用若干采集终端获取电力系统的运行数据后通过上位机、中心服务器实现监测功能。但由于运行数据的种类较多，包括传感器采集的数据、视频监控数据、设备运行状态等，导致运行数据呈现和故障反馈都不够直观，难以直观反映出建设施的实际运行状态。由于运行数据分别显示和存储，信息之间缺乏与实际模型的紧密联系，这样的信息管理模式会导致维护工作效率较低。此外，在数据分析方面，存在对信息的整合程度不够的问题，数据间的内在联系难以被深入挖掘，严重影响了运维工作的效率。
发明内容
本发明为克服上述现有技术所述的运行数据呈现和故障反馈都不够直观，难以直观反映出建设施的实际运行状态的缺陷，提供一种基于数字孪生技术的电力系统运行数据可视化系统及方法。
为解决上述技术问题，本发明的技术方案如下：
一种基于数字孪生技术的电力系统运行数据可视化系统，包括数据采集模块、控制模块、数字孪生模型构建模块和显示模块，其中，控制模块与数据采集模块通讯连接；控制模块内设置有机器学习模块，机器学习模块内预设有运行数据分析算法、电力系统运行状况识别算法、运行数据变化预测算法；数字孪生模型构建模块的输入端与控制模块的输出端连接；显示模块的输入端与数字孪生模型构建模块的输出端连接。
本技术方案中，数据采集模块用于采集电力系统的运行数据；控制模块用于根据数据采集模块得到的运行数据对其进行汇集、存储和分析；数字孪生模型构建模块用于根据控制模块的运行数据分析、识别和预测结果，构建得到电力系统的三维数字孪生模型；显示模块用于将数字孪生模型构建模块构建的三维数字孪生模型进行显示，实现电力系统运行数据可视化功能。
在使用过程中，数据采集模块实时采集电力系统的运行数据，然后发送至控制模块中，控制模块根据其内部设置的机器学习模块对运行数据进行分析、识别和预测，然后将其分析、识别和预测结果发送至数字孪生模型构建模块中构建电力系统的三维数字孪生模型，再发送至显示模块中实现运行数据可视化。
作为优选方案，数据采集模块包括但不仅限于电压检测器、电流检测器、电场强度检测器、磁场强度检测器、频率检测单元、负载检测单元。
作为优选方案，频率检测单元中包括依次连接的频率分析子单元、频率校准子单元、频率反馈子单元，频率反馈子单元的输出端与频率分析子单元的输入端连接；频率分析子单元用于对电力系统中的频率参数进行分析，输出得到分析结果；频率校准子单元用于接收频率分析子单元的分析结果进行校准；频率反馈子单元用于根据频率校准子单元的校准结果对频率分析子单元进行反馈控制。
作为优选方案，负载检测单元中包括瞬时负载检测子单元和平均负载检测子单元；瞬时负载检测子单元用于对电力系统的负载波动变化率参数数据进行检测；平均负载检测子单元用于对电力系统的负载波动趋势进行检测。
作为优选方案，数据采集模块采用ZigBee、WiFi、5G中的一种或多种无线通讯技术与控制模块进行通讯连接。
作为优选方案，数据采集模块中还包括定位通讯模块，定位通讯模块与控制模块通讯连接；定位通讯模块用于对数据采集模块进行定位，并将定位生成的定位信息发送至控制中心。
作为优选方案，机器学习模块中包括监测分析单元、预测分析单元和训练单元，其中，监测分析单元中预设有运行数据分析算法、电力系统运行状况识别算法，预测分析单元中预设有运行数据变化预测算法；控制模块与数据采集模块通讯连接，数据采集模块采集的运行数据分别输入监测分析单元、预测分析单元和训练单元中，其中监测分析单元对运行数据进行分析，进一步识别得到电力系统运行状况结果；预测分析单元采用运行数据变化预测算法对运行数据进行演算推理分析，预测得到下一时间阶段电力系统的运行状态信息；训练单元将运行数据作为训练数据对监测分析单元、预测分析单元中的参数进行训练。
作为优选方案，系统还包括视频采集模块，视频采集模块与控制模块通讯连接；视频采集模块设置在变电站电力系统现场中的指定位置，对指定监测线路路段进行视频影像采集。
作为优选方案，系统还包括用户交互模块，用户交互模块中交互单元、指令分析单元、管理用户管理单元和使用用户管理单元；交互单元的输出端与指令分析单元的输入端连接，管理用户管理单元和使用用户管理单元分别与指令分析单元连接，指令分析单元的输出端与控制模块的输入端连接；用户通过交互单元输入其用户信息、目标指令以及其他数据，交互单元将用户输入的数据输入指令分析单元中进行分析；管理用户管理单元和使用用户管理单元中分别存储有管理用户和使用用户的用户信息及用户权限，指令分析单元根据用户输入的用户信息从管理用户管理单元或使用用户管理单元获取用户权限信息；指令分析单元根据指令分析结果以及用户权限信息，向控制模块发送控制指令信号。
本发明还提出了一种基于数字孪生技术的运行数据可视化方法，应用于上述任一技术方案提出的基于数字孪生技术的运行数据可视化系统，其具体包括以下步骤：
S1：数据采集模块实时采集电力系统的运行数据，然后通过无线通讯技术发送至控制模块中；
S2：控制模块从机器学习模块中调取运行数据分析算法、电力系统运行状况识别算法及运行数据变化预测算法，并应用于对运行数据的分析、识别及预测，得到电力系统运行分析结果、电力系统运行状况识别结果、电力系统运行变化预测结果，然后发送到数字孪生模型构建模块中；
S3：数字孪生模型构建模块根据电力系统运行分析结果、电力系统运行状况识别结果、电力系统运行变化预测结果，结合数字孪生技术构建得到电力系统的三维数字孪生模型，然后通过显示模块进行显示。
与现有技术相比，本发明技术方案的有益效果是：本发明主要通过数字孪生模型构建模块对电力系统运行数据的分析、识别和预测结果构建三维数字孪生模型并进行显示，实现了电力系统运行数据的可视化功能，作业人员能够通过显示的三维数字模型直观地获取当前电力系统的实际运行状况及故障反馈情况，有效提高变电站电力系统的运维工作效率；采用数字孪生技术构建三维数字模型能够直观地显示各种类运行数据之间与实际模型的紧密联系，提高各种类运行数据的整合程度，能够深入挖掘各类运行数据之间的内在联系。
附图说明
图1为实施例1的电力系统运行数据可视化系统的结构示意图。
图2为实施例1的数据采集模块的结构示意图。
图3为实施例2的电力系统运行数据可视化系统的结构示意图。
图4为实施例3的电力系统运行数据可视化方法的流程图。
具体实施方式
附图仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
对于本领域技术人员来说，附图中某些公知结构及其说明可能省略是可以理解的。
下面结合附图和实施例对本发明的技术方案做进一步的说明。
实施例1
本实施例提出一种基于数字孪生技术的电力系统运行数据可视化系统，如图1所示，为本实施例的电力系统运行数据可视化系统的结构示意图。
本实施例提出的基于数字孪生技术的电力系统运行数据可视化系统中，包括数据采集模块1、控制模块2、数字孪生模型构建模块4和显示模块5，其中，控制模块2与数据采集模块1通讯连接；控制模块2内设置有机器学习模块3，机器学习模块3内预设有运行数据分析算法、电力系统运行状况识别算法、运行数据变化预测算法；数字孪生模型构建模块4的输入端与控制模块2的输出端连接；显示模块5的输入端与数字孪生模型构建模块4的输出端连接。
本实施例中，数据采集模块1用于采集电力系统的运行数据，然后采用ZigBee、Wi-Fi、5G等多种无线通讯方式与控制模块2进行数据通讯，能够针对不同信号特点选择不同网络通信方式，最大程度集成各种技术在功耗、传输速率、带宽、计算能力和存储空间等资源优势，满足多种技术指标和拓展性的要求；控制模块2用于根据数据采集模块1得到的运行数据对其进行汇集、存储和分析；数字孪生模型构建模块4用于根据控制模块2的运行数据分析、识别和预测结果，运用了数字孪生技术构建与变电站电力系统的实际物理模型一致的三维数字孪生模型；显示模块5用于将数字孪生模型构建模块4构建的三维数字孪生模型进行显示，展示变电站电力系统的实际运行状态，实现电力系统运行数据可视化功能。
本实施例中，数据采集模块1包括电压检测器11、电流检测器12、电场强度检测器13、磁场强度检测器14、频率检测单元15、负载检测单元16，分别用于对变电站电力系统中的电压、电流、电场强度、磁场强度、频率、负载等运行数据进行采集。如图2所示，为本实施例的数据采集模块的结构示意图。
其中，频率检测单元15中包括依次连接的频率分析子单元151、频率校准子单元152、频率反馈子单元153，频率反馈子单元153的输出端与频率分析子单元151的输入端连接；频率分析子单元151用于对电力系统中的频率参数进行分析，输出得到分析结果；频率校准子单元152用于根据频率分析子单元151输出的分析结果进行校准；频率反馈子单元153用于根据频率校准子单元152的校准结果对频率分析子单元151进行反馈控制。
负载检测单元16中包括瞬时负载检测子单元161和平均负载检测子单元162；瞬时负载检测子单元161用于对电力系统的负载波动变化率参数数据进行检测；平均负载检测子单元162用于对电力系统的负载波动趋势进行检测。
本实施例中，数据采集模块1中还包括定位通讯模块17，定位通讯模块17与控制模块2通讯连接，其用于对数据采集模块1进行定位，并将定位生成的定位信息发送至控制中心。本实施例采用数据采集模块1对变电站电力系统的运行数据进行实时采集，并通过定位通讯模块17获得数据采集模块1中电压检测器11、电流检测器12、电场强度检测器13、磁场强度检测器14、频率检测单元15、负载检测单元16的定位数据，结合控制模块2对其采集的运行数据的分析，实现了对电力网络情况的分析和计算，并生成相应的监测信息，方便了用户更加直观地了解和观察电力网络的情况，以便于对负荷进行统一管理和智能调度，以及建设统一的区域能量管理系统，满足区域用户日趋多样化的用电服务需求，实现区域供电智能可靠、服务智能互动、能效智能管理，使人们获得更可靠、更高效、更便捷、更清洁的高质量电力。
在具体实施过程中，数据采集模块1实时采集电力系统的运行数据，具体地，电压检测器11、电流检测器12、电场强度检测器13、磁场强度检测器14、频率检测单元15、负载检测单元16分别对电力系统中的电压、电流、电场强度、磁场强度、频率、负载等运行数据进行采集并发送至控制模块2中，同时设置在数据采集模块1中各器件上的定位通讯模块17将其定位数据发送至控制模块2中；控制模块2根据其内部设置的机器学习模块3对运行数据进行分析、识别和预测，其中机器学习模块3内预设有运行数据分析算法、电力系统运行状况识别算法、运行数据变化预测算法；控制模块2将其分析、识别和预测结果发送至数字孪生模型构建模块4中构建电力系统的三维数字孪生模型，再发送至显示模块5中实现运行数据可视化。
实施例2
本实施例在实施例1提出的一种基于数字孪生技术的电力系统运行数据可视化系统的基础上进行改进。如图3所示，为本实施例的电力系统运行数据可视化系统的结构示意图。
本实施例提出的基于数字孪生技术的电力系统运行数据可视化系统中，机器学习模块3中包括监测分析单元31、预测分析单元32和训练单元33，其中，监测分析单元31中预设有运行数据分析算法、电力系统运行状况识别算法，预测分析单元32中预设有运行数据变化预测算法。
在具体实施过程中，控制模块2与数据采集模块1通讯连接，数据采集模块1采集的运行数据分别输入监测分析单元31、预测分析单元32和训练单元33中，其中监测分析单元31对运行数据进行分析，进一步识别得到电力系统运行状况结果；预测分析单元32采用运行数据变化预测算法对运行数据进行演算推理分析，预测得到下一时间阶段电力系统的运行状态信息；训练单元33将运行数据作为训练数据对监测分析单元31、预测分析单元32中的参数进行训练，以提高监测分析单元31、预测分析单元32的分析准确性。
此外，本实施例中的电力系统运行数据可视化系统还包括视频采集模块6，视频采集模块6与控制模块2通讯连接；视频采集模块6设置在电力系统现场指定位置，对指定监测线路路段进行视频影像采集。
本实施例中的电力系统运行数据可视化系统还包括用户交互模块7，用户交互模块7中交互单元71、指令分析单元72、管理用户管理单元73和使用用户管理单元74；交互单元71的输出端与指令分析单元72的输入端连接，管理用户管理单元73和使用用户管理单元74分别与指令分析单元72连接，指令分析单元72的输出端与控制模块2的输入端连接。
在具体实施过程中，用户通过交互单元71输入其用户信息、目标指令以及电力系统运行数据等，交互单元71将用户输入的数据输入指令分析单元72中，指令分析单元72将用户输入指令分析为系统可执行指令，然后传输至控制模块2中执行；管理用户管理单元73和使用用户管理单元74中分别存储有管理用户和使用用户的用户信息及用户权限，具有管理权限的用户可以通过生产用户单元向系统提供新的电力网参数、相关的机器学习算法、机器推荐算法等，具有使用权限的用户则只能够使用系统中的相关数据，不能进行增、删、改操作等。指令分析单元72根据用户输入的用户信息从管理用户管理单元73或使用用户管理单元74获取用户权限信息；指令分析单元72根据指令分析结果以及用户权限信息，向控制模块2发送控制指令信号。
实施例3
本实施例提出一种基于数字孪生技术的运行数据可视化方法，应用于上述实施例1或实施例2提出的基于数字孪生技术的运行数据可视化系统中。如图4所示，为本实施例的基于数字孪生技术的运行数据可视化方法的流程图。
本实施例提出的基于数字孪生技术的运行数据可视化方法中，其具体包括以下步骤：
S1：数据采集模块1实时采集电力系统的运行数据，然后通过无线通讯技术发送至控制模块2中；
S2：控制模块2从机器学习模块3中调取运行数据分析算法、电力系统运行状况识别算法及运行数据变化预测算法，并应用于对运行数据的分析、识别及预测，得到电力系统运行分析结果、电力系统运行状况识别结果、电力系统运行变化预测结果，然后发送到数字孪生模型构建模块4中；
S3：数字孪生模型构建模块4根据电力系统运行分析结果、电力系统运行状况识别结果、电力系统运行变化预测结果，结合数字孪生技术构建得到电力系统的三维数字孪生模型，然后通过显示模块5进行显示。
相同或相似的标号对应相同或相似的部件；
附图中描述位置关系的用语仅用于示例性说明，不能理解为对本专利的限制；
显然，本发明的上述实施例仅仅是为清楚地说明本发明所作的举例，而并非是对本发明的实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。

Claims (10)

1.基于数字孪生技术的电力系统运行数据可视化系统，其特征在于，包括：
数据采集模块，所述数据采集模块用于采集电力系统的运行数据；
控制模块，用于根据所述数据采集模块得到的运行数据对其进行汇集、存储和分析；所述控制模块与所述数据采集模块通讯连接；
所述控制模块内设置有机器学习模块，所述机器学习模块内预设有运行数据分析算法、电力系统运行状况识别算法、运行数据变化预测算法；
数字孪生模型构建模块，用于根据所述控制模块的运行数据分析、识别和预测结果，构建得到电力系统的三维数字孪生模型；所述数字孪生模型构建模块的输入端与所述控制模块的输出端连接；
显示模块，所述显示模块的输入端与所述数字孪生模型构建模块的输出端连接；所述显示模块将所述数字孪生模型构建模块构建的三维数字孪生模型进行显示；
其中，所述数据采集模块实时采集电力系统的运行数据，然后发送至所述控制模块中，所述控制模块根据其内部设置的机器学习模块对运行数据进行分析、识别和预测，然后将其分析、识别和预测结果发送至数字孪生模型构建模块中构建电力系统的三维数字孪生模型，再发送至显示模块中实现运行数据可视化。
2.根据权利要求1所述的电力系统运行数据可视化系统，其特征在于：所述数据采集模块包括但不仅限于电压检测器、电流检测器、电场强度检测器、磁场强度检测器、频率检测单元、负载检测单元。
3.根据权利要求2所述的电力系统运行数据可视化系统，其特征在于：所述频率检测单元中包括依次连接的频率分析子单元、频率校准子单元、频率反馈子单元，所示频率反馈子单元的输出端与所述频率分析子单元的输入端连接；所述频率分析子单元用于对电力系统中的频率参数进行分析，输出得到分析结果；所述频率校准子单元用于接收所述频率分析子单元的分析结果进行校准；所述频率反馈子单元用于根据所述频率校准子单元的校准结果对所述频率分析子单元进行反馈控制。
4.根据权利要求2所述的电力系统运行数据可视化系统，其特征在于：所述负载检测单元中包括瞬时负载检测子单元和平均负载检测子单元；所述瞬时负载检测子单元用于对电力系统的负载波动变化率参数数据进行检测；所述平均负载检测子单元用于对电力系统的负载波动趋势进行检测。
5.根据权利要求2所述的电力系统运行数据可视化系统，其特征在于：所述数据采集模块采用ZigBee、WiFi、5G中的一种或多种无线通讯技术与所述控制模块进行通讯连接。
6.根据权利要求5所述的电力系统运行数据可视化系统，其特征在于：所述数据采集模块中还包括定位通讯模块，所述定位通讯模块与所述控制模块通讯连接；所述定位通讯模块用于对所述数据采集模块进行定位，并将定位生成的定位信息发送至所述控制中心。
7.根据权利要求1～6任一项所述的电力系统运行数据可视化系统，其特征在于：所述机器学习模块中包括监测分析单元、预测分析单元和训练单元，其中，所述监测分析单元中预设有运行数据分析算法、电力系统运行状况识别算法，所述预测分析单元中预设有运行数据变化预测算法；
所述控制模块与所述数据采集模块通讯连接，所述数据采集模块采集的运行数据分别输入所述监测分析单元、预测分析单元和训练单元中，其中所述监测分析单元对运行数据进行分析，进一步识别得到电力系统运行状况结果；所述预测分析单元采用运行数据变化预测算法对运行数据进行演算推理分析，预测得到下一时间阶段电力系统的运行状态信息；所述训练单元将运行数据作为训练数据对所述监测分析单元、预测分析单元中的参数进行训练。
8.根据权利要求7所述的电力系统运行数据可视化系统，其特征在于：所述系统还包括视频采集模块，所述视频采集模块与所述控制模块通讯连接；所述视频采集模块设置在电力系统现场指定位置，对指定监测线路路段进行视频影像采集。
9.根据权利要求7所述的电力系统运行数据可视化系统，其特征在于：所述系统还包括用户交互模块，所述用户交互模块中交互单元、指令分析单元、管理用户管理单元和使用用户管理单元；所述交互单元的输出端与所述指令分析单元的输入端连接，所述管理用户管理单元和使用用户管理单元分别与所述指令分析单元连接，所述指令分析单元的输出端与所述控制模块的输入端连接；
用户通过所述交互单元输入其用户信息、目标指令以及其他数据，所述交互单元将用户输入的数据输入所述指令分析单元中进行分析；所述管理用户管理单元和使用用户管理单元中分别存储有管理用户和使用用户的用户信息及用户权限，所述指令分析单元根据用户输入的用户信息从所述管理用户管理单元或使用用户管理单元获取用户权限信息；所述指令分析单元根据指令分析结果以及用户权限信息，向所述控制模块发送控制指令信号。
10.一种基于数字孪生技术的电力系统运行数据可视化方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：数据采集模块实时采集电力系统的运行数据，然后通过无线通讯技术发送至控制模块中；
S2：所述控制模块从机器学习模块中调取运行数据分析算法、电力系统运行状况识别算法及运行数据变化预测算法，并应用于对运行数据的分析、识别及预测，得到电力系统运行分析结果、电力系统运行状况识别结果、电力系统运行变化预测结果，然后发送到数字孪生模型构建模块中；
S3：所述数字孪生模型构建模块根据电力系统运行分析结果、电力系统运行状况识别结果、电力系统运行变化预测结果，结合数字孪生技术构建得到电力系统的三维数字孪生模型，然后通过显示模块进行显示。
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