CN113673884A - 基于数字孪生映射模型进行台区数据监测的方法 - Google Patents

基于数字孪生映射模型进行台区数据监测的方法 Download PDF

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秦铭泽
陈若飞
周建
张厅
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Abstract

基于数字孪生映射模型进行台区数据监测的方法，属于电能效与综合能源技术领域，本发明采用物联网边缘智能感知与数字孪生技术，实现台区实体设备在虚拟数字空间的映射，使得数据孪生与真实设备同步，实时反映真实设备的动态变化，充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，推进台区数字化转型，打造“多维感知、超前预警、精准定位、营配融合”的数字化全息感知智能台区，为台区设备生命特征、健康指标开展“循环复诊”。

Description

基于数字孪生映射模型进行台区数据监测的方法
技术领域
本发明属于电能效与综合能源技术领域，特别是涉及到一种数字孪生映射 模型实现台区生命特征与健康指标的监测方法。
背景技术
当前随着云计算、大数据、人工智能、区块链、5G等技术的快速发展，以 数字化、网络化、信息化和智能化为特征的信息化浪潮已经席卷全球。数字化 在现代化建设中引领作用凸显，持续完善数据要素市场配置体制机制，大力发 展数字经济，可推动经济社会加速向数字化转型。
目前现有的台区表箱、分支、线路及变压器等设备的状态数据监测，是通 过各自独立的系统分别采集监测数据，且时效性差，且存在一定的误差，存在 模型台区运行状态不可视、事故情况不清楚、电能质量不掌握、线损计算不准 确等问题。
因此，现有技术中亟需一种新的技术方案来解决上述问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是：提供基于数字孪生映射模型进行台区数据 监测的方法，针对台区运行工况无法准确、及时的状态感知，跑冒滴漏导致的 高损、窃电等问题，采用物联网边缘智能感知与数字孪生技术，实现台区实体 设备在虚拟数字空间的映射，使得数据孪生与真实设备同步，实时反映真实设 备的动态变化，充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，推进台区 数字化转型，打造“多维感知、超前预警、精准定位、营配融合”的数字化全 息感知智能台区。
基于数字孪生映射模型进行台区数据监测的方法，其特征是：包括以下步 骤，且以下步骤顺次进行，
步骤一、在台区各节点部署信息采集装置，通过采集装置采集待测电力设 备运行过程中产生各参数数据，将采集的数据通过4G通道传输至上位机的 Matlab工作区；
步骤二、根据待测电力设备的标准参数，通过Matlab平台构建孪生仿真台 区作为初始数据的孪生模型；通过所述孪生模型读取电力设备实际数据，进行 数据实时传输；
步骤三、设定台区电力设备工作过程的监测数据矩阵X∈Rm×n，n是采样次 数，m是变量的个数，
将矩阵X进行标准化：
Figure BDA0003228758030000021
式中Im是m×m维单位矩阵，u＝[u1,u2,...,um]T为变量的均值向量，
Figure BDA0003228758030000022
为变量的方差矩阵；
计算标准化后的数据矩阵
Figure BDA0003228758030000023
的协方差矩阵：
Figure BDA0003228758030000024
V为标准化后的矩阵X的相关系数矩阵；
求协方差矩阵V的m个特征值：λ1≥λ2≥...≥λm，以及所对应的特征向量 p1,p2,...,pm，其中pi之间是互相标准正交的，即
Figure BDA0003228758030000025
当i≠k时， i,k＝1,2,...,m；
利用特征值方差贡献率累计和百分比的计算公式
Figure RE-GDA0003292930200000026
来确定主元个数，式中的CPV定为95％；
求主元的得分向量：
Figure BDA0003228758030000027
T＝[t1,t2,...,tk]
利用式
Figure RE-GDA0003292930200000028
和式
Figure RE-GDA0003292930200000029
求出重构数据
Figure RE-GDA00032929302000000210
和重构误差E；
利用式
Figure RE-GDA0003292930200000031
和式
Figure RE-GDA0003292930200000032
分别求取Q统计量和T2统计量；
利用式
Figure BDA0003228758030000033
和式
Figure BDA0003228758030000034
分别求取Q统计量的阈值和T2统计量的阈值，采样点超出阈值即为出现故障；
步骤四、根据所述步骤三计算出的数值判断是否在误差范围内，在误差范 围内则无故障，超出误差范围则设备故障，同时在Matlab平台中实现各设备节 点故障的定位。
通过上述设计方案，本发明可以带来如下有益效果：基于数字孪生映射模 型进行台区数据监测的方法，采用物联网边缘智能感知与数字孪生技术，实现 台区实体设备在虚拟数字空间的映射，使得数据孪生与真实设备同步，实时反 映真实设备的动态变化，充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据， 推进台区数字化转型，打造“多维感知、超前预警、精准定位、营配融合”的 数字化全息感知智能台区，为台区设备生命特征、健康指标开展“循环复诊”。
具体实施方式
基于数字孪生映射模型进行台区数据监测的方法，包括以下步骤，且以下 步骤顺次进行，
步骤一、在台区各节点部署信息采集装置，通过采集装置采集待测电力设 备运行过程中产生各参数数据，将采集的数据通过4G通道传输至上位机的 Matlab工作区；
步骤二、根据待测电力设备的标准参数，通过Matlab平台构建孪生仿真台 区作为初始数据的孪生模型；通过所述孪生模型读取电力设备实际数据，进行 数据实时传输；
步骤三、设定台区电力设备工作过程的监测数据矩阵X∈Rm×n，n是采样次 数，m是变量的个数，
将矩阵X进行标准化：
Figure BDA0003228758030000041
式中Im是m×m维单位矩阵，u＝[u1,u2,...,um]T为变量的均值向量，
Figure BDA0003228758030000042
为变量的方差矩阵；
计算标准化后的数据矩阵
Figure BDA00032287580300000413
的协方差矩阵：
Figure BDA0003228758030000043
V为标准化后的矩阵X的相关系数矩阵；
求协方差矩阵V的m个特征值：λ1≥λ2≥...≥λm，以及所对应的特征向量 p1,p2,...,pm，其中pi之间是互相标准正交的，即
Figure BDA0003228758030000044
当i≠k时， i,k＝1,2,...,m；
利用特征值方差贡献率累计和百分比的计算公式
Figure RE-GDA0003292930200000047
来确定主元个数，式中的CPV定为95％；
求主元的得分向量：
Figure BDA0003228758030000046
T＝[t1,t2,...,tk]
利用式
Figure RE-GDA0003292930200000049
和式
Figure RE-GDA00032929302000000410
求出重构数据
Figure RE-GDA00032929302000000411
和重构误差E；
利用式
Figure RE-GDA00032929302000000412
和式
Figure RE-GDA00032929302000000413
分别求取Q统计量和T2统计量；
利用式
Figure BDA00032287580300000411
和式
Figure BDA00032287580300000412
分别求取Q统计量的阈值和T2统计量的阈值，采样点超出阈值即为出现故障；
步骤四、根据所述步骤三计算出的数值判断是否在误差范围内，在误差范 围内则无故障，超出误差范围则设备故障，同时在Matlab平台中实现各设备节 点故障的定位。
采用本发明方法可实现台区三维可视化，基于数字孪生的台区虚拟映射， 数字孪生模型是对物理资产、流程、系统以及信息的数字化表示，能够帮助整 个电力生产建设系统随时理解各个单元的性能和状态，并对其进行建模，可以 用于配电变压器设备运行状态,表箱线损精益化与反窃电识别能够实现多源持 续同步，包括传感器和持续勘测，可以近乎实时地表示其状态、工作环境或者 位置。具体到操作层面，精确反映场地或资产现状的物理现实，必须与相关的 工程数据保持一致，必须实现数据同步，从而反映出每个项目或基础设施资产 的持续变化。对配电变压器设备现场运行实况的实时反映，实现数字孪生与设 备物理实体集成，与物理实体的当前以及历史的数据交互中，不断得到改进、 更正及修订，通过数字孪生可直接对比和分析电力设备物理实体的期望值和预 测值，在此基础上实施更优化的控制。

Claims (1)

1.基于数字孪生映射模型进行台区数据监测的方法，其特征是：包括以下步骤，且以下步骤顺次进行，
步骤一、在台区各节点部署信息采集装置，通过采集装置采集待测电力设备运行过程中产生各参数数据，将采集的数据通过4G通道传输至上位机的Matlab工作区；
步骤二、根据待测电力设备的标准参数，通过Matlab平台构建孪生仿真台区作为初始数据的孪生模型；通过所述孪生模型读取电力设备实际数据，进行数据实时传输；
步骤三、设定台区电力设备工作过程的监测数据矩阵X∈Rm×n，n是采样次数，m是变量的个数，
将矩阵X进行标准化：
Figure RE-FDA0003292930190000011
式中Im是m×m维单位矩阵，u＝[u1,u2,...,um]T为变量的均值向量，
Figure RE-FDA0003292930190000012
为变量的方差矩阵；
计算标准化后的数据矩阵
Figure RE-FDA0003292930190000013
的协方差矩阵：
Figure RE-FDA0003292930190000014
V为标准化后的矩阵
Figure RE-FDA0003292930190000015
的相关系数矩阵；
求协方差矩阵V的m个特征值：λ1≥λ2≥...≥λm，以及所对应的特征向量p1,p2,...,pm，其中pi之间是互相标准正交的，即
Figure RE-FDA0003292930190000016
当i≠k时，i,k＝1,2,...,m；
利用特征值方差贡献率累计和百分比的计算公式
Figure RE-FDA0003292930190000017
来确定主元个数，式中的CPV定为95％；
求主元的得分向量：
Figure RE-FDA0003292930190000021
T＝[t1,t2,...,tk]
利用式
Figure RE-FDA0003292930190000022
和式
Figure RE-FDA0003292930190000023
求出重构数据
Figure RE-FDA0003292930190000024
和重构误差E；
利用式
Figure RE-FDA0003292930190000025
和式
Figure RE-FDA0003292930190000026
分别求取Q统计量和T2统计量；
利用式
Figure RE-FDA0003292930190000027
和式
Figure RE-FDA0003292930190000028
分别求取Q统计量的阈值和T2统计量的阈值，采样点超出阈值即为出现故障；
步骤四、根据所述步骤三计算出的数值判断是否在误差范围内，在误差范围内则无故障，超出误差范围则设备故障，同时在Matlab平台中实现各设备节点故障的定位。
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