CN115603464B - 一种基于数字孪生的电网操作票智能生成管理系统 - Google Patents

一种基于数字孪生的电网操作票智能生成管理系统 Download PDF

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Abstract

本发明涉及电网操作票智能生成技术领域，具体公开提供的一种基于数字孪生的电网操作票智能生成管理系统。该基于数字孪生的电网操作票智能生成管理系统包括变电站数字孪生模型构建模块、变电站稳态温度分析模块、变电站基本运行数据采集模块、变电站运行数据模拟模块、变电站设备操作评定解析模块、电力信息库和变电站操作票自动生成反馈模块；本发明有效地解决了有效地解决了当前操作票生成方式缺乏对操作人员层面以及操作顺序层面分析的问题，实现了操作顺序层面以及操作人员层面的双重分析，保障了指定变电站需要操作运行设备的的操作规范性和操作顺畅性，同时保障了后续需要操作运行设备的操作效果和操作的精准性。

Description

一种基于数字孪生的电网操作票智能生成管理系统
技术领域
本发明属于电网操作票智能生成技术领域，涉及到一种基于数字孪生的电网操作票智能生成管理系统。
背景技术
操作票是针对特定设备和特定操作任务，根据电网安全操作规程，并按照规范操作术语描述顺序倒换有关设备运行状态的操作指令集，传统的操作票拟写方法较为机械化，工作效率低。因此，电网操作票自动生成管理的重要性不言而喻。
目标电网操作票的自动生成管理主要集中在操作评估模块，即对当前电网设备进行监测，对需要操作的电网设备和需要操作的项目进行评估，并导入规定操作票模板中，由此生成电网操作票，很显然当前技术还存在以下几个层面的问题：1、当前对电网设备等进行监测时，需要人员不定时进行监测，存在一定的局限性，且耗费时期长，同时无法保障电网设备的监测覆盖率，进而无法保障电网设备安全隐患的排查效率。
2、当前对电网设备等进行操作判定依据主要依据于当前采集数据，而电网设备在某些环境场景下会发生一定的变动，当前无法实现电网设备的超前监测，不便于了解电网设备运行的风险情况，无法提高电网运行设备安全隐患觉察的及时性，从而无法降低后续电网设备安全事故发生几率。
3、当前电网操作票指涉及操作项目信息，缺乏对操作人员层面以及操作顺序层面的分析，而无法保障后续需要操作电网设备操作的规范性和操作的顺畅性，同时还无法提高后续需要操作电网设备的操作效率和操作针对性。
发明内容
鉴于此，为解决上述背景技术中所提出的问题，现提出一种基于数字孪生的电网操作票智能生成管理系统。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：本发明提供一种基于数字孪生的电网操作票智能生成管理系统，该系统包括：变电站数字孪生模型构建模块，用于获取指定变电站所在位置以及指定变电站内各运行设备对应的基本参数，以此构建变电站数字孪生模型，将变电站数字孪生模型中各运行设备记为各设备孪生体。
变电站稳态温度分析模块，用于获取指定变电站在历史各监测日内对应的运维温度，并分析得到指定变电站对应的稳态温度。
变电站基本运行数据采集模块，用于按照设定采集时间间隔对指定变电站内各运行设备对应的基本运行数据进行采集，得到指定变电站内各运行设备在各采集时间点对应的基本运行数据。
变电站运行数据模拟模块，用于基于指定变电站内各运行设备在各采集时间点对应的基本运行数据，对各运行设备进行运行模拟，得到各运行设备对应的模拟数据。
变电站设备操作评定解析模块，用于基于各运行设备对应模拟数据，评定操作设备数目，并确认各操作设备对应的操作信息，同时评定需要操作人员信息。
电力信息库，用于存储各运行设备对应的整体运维影响权重因子，存储各运行设备对应的所需维修物资信息、预计维修时长和使用时长占比，存储各运行设备对应操作难度等级下的需求维修人员数目，并存储各运行设备对应各关联维修人员的编号、维修履历信息和所在位置。
变电站操作票自动生成反馈模块，用于基于各操作设备对应的操作信息和需要操作人员信息，生成指定变电站对应的电网操作票，并传输至指定变电的运维管理中心。
于本发明一优选实施例，所述分析得到指定变电站对应的稳态温度，具体分析过程包括以下步骤：将指定变电站在历史各监测日内对应的运维温度进行均值计算得到指定变电站对应的历史平均温度，记为
Figure BDA0003917164350000033
将指定变电站在历史各监测日内对应的温度记为wt，t表示历史运维日期编号，t＝1,2,......p，通过公式
Figure BDA0003917164350000031
分析得到指定变电站对应温度稳定指数W，p为指定变电站历史运维监测日数目，e表示自然常数，
Figure BDA0003917164350000032
表示设定的稳定评估修正因子。
将指定变电站对应的温度稳定指数与设定的参照温度稳定指数进行对比，分析得到指定变电站的稳态温度。
于本发明一优选实施例，所述对各运行设备进行运行模拟，得到各运行设备对应的模拟数据，具体执行过程包括以下步骤：从指定变电站内各运行设备在各采集时间点对应的基本运行数据中提取出结构运行数据和电力运行数据，由此将各运行设备在各采集时间点对应的结构运行数据和电力运行数据导入变电站数字孪生模型内的各设备孪生体中。
从指定变电站对应的稳态环境信息中提取稳态温度由此设置温度模拟场景，并设定温度场景模拟周期长度，进而将导入结构运行数据和电力运行数据后的变电站数字孪生模型分别进行温度周期模拟，并提取温度模拟场景下变电站数字孪生模拟中各设备孪生体对应的结构模拟信息和电力模拟信息，进而分别作为各运行设备在温度模拟场景下的结构模拟数据和电力模拟数据。
将各运行设备在温度模拟场景下的结构模拟数据和电力模拟数据进行整合，生成各运行设备对应的模拟数据。
于本发明一优选实施例，所述评定操作设备数目，具体评定过程包括以下步骤：步骤1、从各运行设备对应的模拟数据中定位出各运行设备在温度模拟场景下的结构模拟数据，同时提取各运行设备在各采集时间点对应的结构运行数据，进而分析得到各运行设备对应的结构异常评估指数，并记为δd，d表示运行设备编号，d＝1,2,......n。
步骤2、从各运行设备对应的模拟数据中定位出各运行设备在温度模拟场景下的电力模拟数据，同时提取各运行设备在各采集时间点对应的电力运行数据，进而分析得到各运行设备对应的电力异常评估指数，并记为
Figure BDA0003917164350000041
步骤3、将各运行设备对应的结构异常评估指数以及电力异常评估指数分别与设定的各运行设备对应的参照结构异常评估指数以及参照电力异常评估指数进行对应对比，若某运行设备对应的任意一项异常评估指数大于或者等于其对应的参照异常评估指数，则将该运行设备记为操作设备，由此统计操作设备数目。
于本发明一优选实施例，所述分析得到各运行设备对应的结构异常评估指数的具体分析过程为：从各运行设备在各采集时间点对应的结构运行数据中提取出振动频率和噪声响度，通过均值计算方式计算得出各运行设备对应的平均振动频率和平均噪声响度，进而分别记为
Figure BDA0003917164350000051
和
Figure BDA0003917164350000052
从各运行设备在温度模拟场景下的结构模拟数据中定位出模拟呈现最大振动频率、模拟呈现最低振动频率、模拟呈现最大噪声响度和模拟呈现最低噪声响度，分别记为fmax d、fmin d、zmax d、和zmin d。
依据分析公式
Figure BDA0003917164350000053
分析得到各运行设备对应的结构异常评估指数δd，b1、b2、b3、b4分别表示为最大振动频率偏离值、振动频率峰谷差、噪声最大偏离值、噪声峰谷差对应的结构异常评估占比权重，Δf0 d、Δf1 d、Δz0 d、Δz1 d分别为设定的第d个运行设备对应的参照最大振动频率偏离差、参照振动频率峰谷差、参照最大噪声偏离值、参照噪声峰谷差。
于本发明一优选实施例，所述分析得到各运行设备对应的电力异常评估指数的具体分析过程为：从各运行设备在各采集时间点对应的电力运行数据中提取出电流和电压，通过均值计算方式计算得出各运行设备对应的平均电流和平均电压，分别记为
Figure BDA0003917164350000061
和
Figure BDA0003917164350000062
从各运行设备对应的模拟数据中定位出各运行设备在温度模拟场景下的电力模拟数据中定位出模拟呈现最大电流、模拟呈现最小电流、模拟呈现最大电压和模拟呈现最小电压，分别记为Imax d、Imin d、Umax d和Umin d。
依据分析公式
Figure BDA0003917164350000063
分析得到各运行设备对应的电力异常评估指数
Figure BDA0003917164350000064
c1、c2、c3、c4、c5、c6分别表示为设定的电力峰谷差、电流最大比、电流最低比、电压峰谷差、电压最大比、电压最低比对应的电力异常评估占比权重因子，ΔId、ΔUd分别表示为设定的第d个运行设备对应的参照电流峰谷差、参照电压峰谷差。
于本发明一优选实施例，所述确认各操作设备对应的操作信息，具体确认过程为：提取各操作设备的编号，进而提取各操作设备对应的表观异常评估指数、结构异常评估指数以及电力异常评估指数，确认各操作设备对应的操作类型。
基于各操作设备对应的编号从电力信息库中提取出各操作设备异常对应的整体运维影响权重因子，并记为ηj，j表示操作设备编号，j＝1,2,......m，同时从电力信息库中提取出各操作设备对应的所需维修物资信息、预计维修时长和使用时长占比。
基于各操作设备对应的操作类型，得到各操作设备对应的操作项目数目，将各操作设备对应的操作项目数目记为Mj。
对各操作设备进行操作优先级分析，得到各操作设备对应的操作优先评估指数，并将其按照从大至小的方式进行排序，得到各操作设备对应的操作顺序。
将各操作设备对应的操作类型、操作顺序和所需维修物资信息作为各操作设备对应的操作信息。
于本发明一优选实施例，所述对各操作设备进行操作优先级分析，具体分析过程为：基于各操作设备对应的操作类型和各操作设备对应的结构异常评估指数以及电力异常评估指数，分析得到各操作设备对应的设备异常指数差，记为ΔYj。
将各操作设备对应的预计维修时长和使用时长占比分别记为Tj和kj。
将各操作设备对应的操作项目数目Mj、预计维修时长Tj、使用时长占比kj、整体运维影响权重因子ηj以及设备异常指数差ΔYj代入计算公式
Figure BDA0003917164350000071
中，得到各操作设备对应的操作优先评估指数λj，μ1、μ2、μ3、μ4分别表示为设定的设备异常指数差、操作项目数目、维修时长、使用时长占比对应的操作优先评估占比权重因子，m表示操作设备数目，σ为设定的设备操作优先评估修正因子，ΔYj′为设定的第j个操作设备对应的参照异常指数差。
于本发明一优选实施例，所述评定需要操作人员信息的具体评定过程包括以下步骤：第一步、基于各操作设备对应的操作类型和设备异常指数差，分析得到各操作设备对应的操作难度等级。
第二步、基于各操作设备对应的操作难度等级，从电力信息库中定位出各操作设备对应的需求维修人员数目。
第三步、提取各操作设备对应的编号，并从电力信息库中定位出各操作设备对应各关联维修人员的编号、维修履历信息和所在位置。
第四步、基于各操作设备对应各关联维修人员的维修履历信息和所在位置，分析得到各操作设备与各关联维修人员的适配指数。
第五步、将各操作设备与各关联维修人员的适配指数按照从大至小的方式依次进行排序，得到各操作设备与各关联维修人员排序顺序，基于各操作设备对应的需求维修人员数目，按照各操作设备与各关联维修人员的排序顺序筛选得到各操作设备对应的各适配操作人员，并提取各操作设备对应各适配操作人员的编号。
第六步、将各操作设备对应各适配操作人员的编号作为需要操作人员信息。
于本发明一优选实施例，分析得到各操作设备与各关联维修人员的适配指数，具体分析过程为：从各操作设备对应各关联维修人员的维修履历信息中定位出维修工作年限、参与维修次数和维修技能评分，并分别记为Nr j、Dr j和Fr j，r表示关联维修人员编号，r＝1,2,......v。
基于各操作设备对应各关联维修人员所在位置与指定变电站所在位置，得到各操作设备对应各关联维修人员所在位置与指定变电站所在位置之间的距离，记为Lr j。
基于分析公式
Figure BDA0003917164350000091
分析得到各操作设备与各关联维修人员的适配指数ψr j，ω1、ω2、ω3、ω4分别表示为工作年限、维修次数、技能评分以及距离对应的适配评估占比权重因子，v表示关联维修人员数目，ξ为设定的适配评估补偿因子。
相较于现有技术，本发明的有益效果如下：(1)本发明提供的一种基于数字孪生的电网操作票智能生成管理系统通过构建变电站数字孪生模型，并基于变电站运维信息设定模拟场景，并对各运行设备进行运行模拟，评定需要操作的运行设备数目和需要操作人员信息，由此生成指定变电站对应的电网操作票，从一方面而言，有效地解决了当前技术缺乏对操作人员层面以及操作顺序层面分析的问题，实现了操作顺序层面以及操作人员层面的双重分析，保障了指定变电站需要操作运行设备的的操作规范性和操作顺畅性，同时通过对操作人员的评定，最大程度上的保障了后续需要操作运行设备的操作效果和操作的精准性，从而有效的降低了需要操作运行设备后续操作的出错率；从另一方面而言，还极大的提高了需要操作运行设备的操作效率和操作针对性，从而为电网的平稳运行提供了有力保障。
(2)本发明通过构建变电站数字孪生模型，并对各运行设备进行运行模拟，规避了当前人工监测方式中局限性，节省了大量的人力资源和时间资源，并且通过模型模拟的方式保障了各运行设备的监测覆盖率和各运行设备安全隐患的排查效率，增加了各运行设备异常点的视觉冲击感，同时还实现了各运行设备的超前监测，从而便于了解各运行设备的运行风险情况，不仅提高了各运行设备安全隐患觉察的及时性，还使得各运行设备的各运行风险关口前移，并且也大大的降低了后续各运行设备安全事故的发生几率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明系统各模块连接示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。
请参阅图1所示，本发明提供了一种基于数字孪生的电网操作票智能生成管理系统，该系统包括变电站数字孪生模型构建模块、变电站稳态温度分析模块、变电站基本运行数据采集模块、变电站运行数据模拟模块、变电站设备操作评定解析模块、电力信息库和变电站操作票自动生成反馈模块。
上述中，变电站数字孪生模型构建模块、电站稳态温度分析模块和变电站基本运行数据采集模块分别与变电站运行数据模拟模块连接，变电站设备操作评定解析模块分别与变电站运行数据模拟模块、电力信息库和变电站操作票自动生成反馈模块连接。
所述变电站数字孪生模型构建模块，用于获取指定变电站所在位置以及指定变电站内各运行设备对应的基本参数，以此构建变电站数字孪生模型，将变电站数字孪生模型中各运行设备记为各设备孪生体，其中，各运行设备对应的基本参数包括型号和安置位置。
所述变电站稳态温度分析模块，用于获取指定变电站在历史各监测日内对应的运维温度，并分析得到指定变电站对应的稳态温度。
示例性地，分析得到指定变电站对应的稳态温度，具体分析过程包括以下步骤：将指定变电站在历史各监测日内对应的运维温度进行均值计算得到指定变电站对应的历史平均温度，记为
Figure BDA0003917164350000111
将指定变电站在历史各监测日内对应的温度记为wt，t表示历史运维日期编号，t＝1,2,......p，通过公式
Figure BDA0003917164350000112
分析得到指定变电站对应温度稳定指数W，p为指定变电站历史运维监测日数目，e表示自然常数，
Figure BDA0003917164350000113
表示设定的稳定评估修正因子。
将指定变电站对应的温度稳定指数与设定的参照温度稳定指数进行对比，分析得到指定变电站的稳态温度。
需要说明的是，若指定变电站对应的温度稳定指数大于或者等于设定的参照温度稳定指数，则将指定变电站对应的平均温度作为稳态温度。
若指定变电站对应的温度稳定指数小于设定的参照温度稳定指数，则将指定变电站在历史各监测日内对应的温度与设定的变电站标准运维温度进行作差，得到指定变电站在历史各监测日内对应温度偏离差，并将其与设定的参考温度偏离差进行对比，若指定变电站在某历史监测日内对应的温度偏离差小于或者等于参考温度偏离差，则将指定变电站在该历史监测日内对应的温度作为目标分析温度。
统计指定变电站内对应目标分析温度数目，将各目标分析温度进行均值计算，并将计算结果作为指定变电的稳态温度。
所述变电站基本运行数据采集模块，用于按照设定采集时间间隔对指定变电站内各运行设备对应的基本运行数据进行采集，得到指定变电站内各运行设备在各采集时间点对应的基本运行数据。
具体地，基本运行数据包括结构运行数据和电力运行数据，其中，结构运行数据包括但不限于振动频率和噪声响度，电力运行数据包括但不限于电流和电压。
所述变电站运行数据模拟模块，用于基于指定变电站内各运行设备在各采集时间点对应的基本运行数据，对各运行设备进行运行模拟，得到各运行设备对应的模拟数据。
具体地，对各运行设备进行运行模拟，得到各运行设备对应的模拟数据，具体执行过程包括以下步骤：从指定变电站内各运行设备在各采集时间点对应的基本运行数据中提取出结构运行数据和电力运行数据，由此将各运行设备在各采集时间点对应的结构运行数据和电力运行数据导入变电站数字孪生模型内的各设备孪生体中。
从指定变电站对应的稳态环境信息中提取稳态温度由此设置温度模拟场景，并设定温度场景模拟周期长度，进而将导入结构运行数据和电力运行数据后的变电站数字孪生模型分别进行温度周期模拟，并提取温度模拟场景下变电站数字孪生模拟中各设备孪生体对应的结构模拟信息和电力模拟信息，进而分别作为各运行设备在温度模拟场景下的结构模拟数据和电力模拟数据。
将各运行设备在温度模拟场景下的结构模拟数据和电力模拟数据进行整合，生成各运行设备对应的模拟数据。
本发明实施例通过构建变电站数字孪生模型，并对各运行设备进行运行模拟，规避了当前人工监测方式中局限性，节省了大量的人力资源和时间资源，并且通过模型模拟的方式保障了各运行设备的监测覆盖率和各运行设备安全隐患的排查效率，增加了各运行设备异常点的视觉冲击感，同时还实现了各运行设备的超前监测，从而便于了解各运行设备的运行风险情况，不仅提高了各运行设备安全隐患觉察的及时性，还使得各运行设备的各运行风险关口前移，并且也大大的降低了后续各运行设备安全事故的发生几率。
所述变电站设备操作评定解析模块，用于基于各运行设备对应模拟数据，评定操作设备数目，并确认各操作设备对应的操作信息，同时评定需要操作人员信息；
具体地，评定操作设备数目，具体评定过程包括以下步骤：步骤1、从各运行设备对应的模拟数据中定位出各运行设备在温度模拟场景下的结构模拟数据，同时提取各运行设备在各采集时间点对应的结构运行数据，进而分析得到各运行设备对应的结构异常评估指数，并记为δd，d表示运行设备编号，d＝1,2,......n。
其中，分析得到各运行设备对应的结构异常评估指数的具体分析过程为：从各运行设备在各采集时间点对应的结构运行数据中提取出振动频率和噪声响度，通过均值计算方式计算得出各运行设备对应的平均振动频率和平均噪声响度，进而分别记为
Figure BDA0003917164350000141
和
Figure BDA0003917164350000142
从各运行设备在温度模拟场景下的结构模拟数据中定位出模拟呈现最大振动频率、模拟呈现最低振动频率、模拟呈现最大噪声响度和模拟呈现最低噪声响度，分别记为fmax d、fmin d、zmax d、和zmin d。
依据分析公式
Figure BDA0003917164350000143
分析得到各运行设备对应的结构异常评估指数δd，b1、b2、b3、b4分别表示为最大振动频率偏离值、振动频率峰谷差、噪声最大偏离值、噪声峰谷差对应的结构异常评估占比权重，Δf0 d、Δf1 d、Δz0 d、Δz1 d分别为设定的第d个运行设备对应的参照最大振动频率偏离差、参照振动频率峰谷差、参照最大噪声偏离值、参照噪声峰谷差。
步骤2、从各运行设备对应的模拟数据中定位出各运行设备在温度模拟场景下的电力模拟数据，同时提取各运行设备在各采集时间点对应的电力运行数据，进而分析得到各运行设备对应的电力异常评估指数，并记为
Figure BDA0003917164350000144
其中，分析得到各运行设备对应的电力异常评估指数的具体分析过程为：从各运行设备在各采集时间点对应的电力运行数据中提取出电流和电压，通过均值计算方式计算得出各运行设备对应的平均电流和平均电压，分别记为
Figure BDA0003917164350000151
和
Figure BDA0003917164350000152
从各运行设备对应的模拟数据中定位出各运行设备在温度模拟场景下的电力模拟数据中定位出模拟呈现最大电流、模拟呈现最小电流、模拟呈现最大电压和模拟呈现最小电压，分别记为Imax d、Imin d、Umax d和Umin d。
依据分析公式
Figure BDA0003917164350000153
分析得到各运行设备对应的电力异常评估指数
Figure BDA0003917164350000154
c1、c2、c3、c4、c5、c6分别表示为设定的电力峰谷差、电流最大比、电流最低比、电压峰谷差、电压最大比、电压最低比对应的电力异常评估占比权重因子，ΔId、ΔUd分别表示为设定的第d个运行设备对应的参照电流峰谷差、参照电压峰谷差。
步骤3、将各运行设备对应的结构异常评估指数以及电力异常评估指数分别与设定的各运行设备对应的参照结构异常评估指数以及参照电力异常评估指数进行对应对比，若某运行设备对应的任意一项异常评估指数大于或者等于其对应的参照异常评估指数，则将该运行设备记为操作设备，由此统计操作设备数目。
进一步地，确认各操作设备对应的操作信息，具体确认过程为：A1、提取各操作设备的编号，进而提取各操作设备对应的表观异常评估指数、结构异常评估指数以及电力异常评估指数，确认各操作设备对应的操作类型。
需要说明的是，操作类型包括包括结构维修、电力维修和结构电力维修，其具体确认过程为：将各操作设备对应的结构异常评估指数与其设定的参照结构异常评估指数进行对比，若某操作设备对应的结构异常评估指数大于或者等于其设定的参照结构异常评估指数，则判定该操作设备对应操作类型为结构维修。
将各操作设备对应的电力异常评估指数与其设定的参照电力结构异常评估指数进行对比，若某操作设备对应的电力异常评估指数大于或者等于其设定的参照电力异常评估指数，则判定该操作设备对应操作类型为电力维修。
若某操作设备对应的结构异常评估指数以及电力异常评估指数均大于或者等于其设定的参照结构异常评估指数以及参照电力异常评估指数，则判定该操作设备对应操作类型为结构电力维修。
A2、基于各操作设备对应的编号从电力信息库中提取出各操作设备异常对应的整体运维影响权重因子，并记为ηj，j表示操作设备编号，j＝1,2,......m，同时从电力信息库中提取出各操作设备对应的所需维修物资信息、预计维修时长和使用时长占比。
A3、基于各操作设备对应的操作类型，得到各操作设备对应的操作项目数目，将各操作设备对应的操作项目数目记为Mj。
可理解地，各操作设备对应的操作项目数目评定依据为：结构维修操作类型或者电力操作类型对应一个操作项目，结构电力维修操作类型对应两个操作项目，以此得到各操作设备对应的操作项目数目。
A4、对各操作设备进行操作优先级分析，得到各操作设备对应的操作优先评估指数，并将其按照从大至小的方式进行排序，得到各操作设备对应的操作顺序。
示例性地，对各操作设备进行操作优先级分析，具体分析过程为：基于各操作设备对应的操作类型和各操作设备对应的结构异常评估指数以及电力异常评估指数，分析得到各操作设备对应的设备异常指数差，记为ΔYj。
可理解地，各操作设备对应的设备异常指数差的具体分析过程为：若某操作设备对应的操作类型为结构维修，将该操作设备对应的结构异常评估指数与其设定的参照结构异常评估指数进行作差，将差值记为设备异常指数差。
若某操作设备对应操作类型为电力维修，将该操作设备对应的电力异常评估指数与其设定的参照电力异常评估指数进行作差，将差值记为设备异常指数差。
若某操作设备对应的操作类型为结构电力维修，将该操作设备对应的结构异常评估指数、电力异常评估指数分别与其设定的参照结构异常评估指数、参照电力异常评估指数进行对应作差，得到该操作设备对应的结构异常评估指数差和电力异常评估指数差，并从中筛选出最大异常评估指数差，进而作为该操作设备对应的设备异常指数差。
将各操作设备对应的预计维修时长和使用时长占比分别记为Tj和kj。
将各操作设备对应的操作项目数目Mj、预计维修时长Tj、使用时长占比kj、整体运维影响权重因子ηj以及设备异常指数差ΔYj、代入计算公式
Figure BDA0003917164350000181
中，得到各操作设备对应的操作优先评估指数λj，μ1、μ2、μ3、μ4分别表示为设定的设备异常指数差、操作项目数目、维修时长、使用时长占比对应的操作优先评估占比权重因子，m表示操作设备数目，σ为设定的设备操作优先评估修正因子，ΔY′j′为设定的第j个操作设备对应的参照异常指数差。
A5、将各操作设备对应的操作类型、操作顺序和所需维修物资信息作为各操作设备对应的操作信息。
更进一步地，评定需要操作人员信息的具体评定过程包括以下步骤：第一步、基于各操作设备对应的操作类型和设备异常指数差，分析得到各操作设备对应的操作难度等级。
需要说明的是，分析得到各操作设备对应的操作难度等级具体分析过程为：若某操作设备对应的操作类型为结构维修，则将该操作设备对应的维修难度因子记为τ1，若某操作设备对应的操作类型为电力维修，则将该操作设备对应的维修难度因子记为τ2，若某操作设备对应的操作类型为结构电力维修，则将该操作设备对应的维修难度因子记为τ3，其中，τ3>τ2>τ1，由此得到各操作设备对应维修难度因子，并记为τ′j。
通过分析公式
Figure BDA0003917164350000191
分析得到各操作设备对应的维修难度评估指数Rj。
将各操作设备对应的维修难度评估指数与设定的各操作难度等级对应的维修难度评估指数进行匹配对比，匹配得到各操作设备对应的操作难度等级。
第二步、基于各操作设备对应的操作难度等级，从电力信息库中定位出各操作设备对应的需求维修人员数目。
第三步、提取各操作设备对应的编号，并从电力信息库中定位出各操作设备对应各关联维修人员的编号、维修履历信息和所在位置。
需要说明的是，关联维修人员指有过维修经验的维修人员，即维修年限为一年以上以及维修次数为一次以上的人员。
第四步、基于各操作设备对应各关联维修人员的维修履历信息和所在位置，分析得到各操作设备与各关联维修人员的适配指数。
需要说明的是，分析得到各操作设备与各关联维修人员的适配指数，具体分析过程为：从各操作设备对应各关联维修人员的维修履历信息中定位出维修工作年限、参与维修次数和维修技能评分，并分别记为Nr j、Dr j和Fr j，r表示关联维修人员编号，r＝1,2,......v。
基于各操作设备对应各关联维修人员所在位置与指定变电站所在位置，得到各操作设备对应各关联维修人员所在位置与指定变电站所在位置之间的距离，记为Lr j。
基于分析公式
Figure BDA0003917164350000201
分析得到各操作设备与各关联维修人员的适配指数ψr j，ω1、ω2、ω3、ω4分别表示为工作年限、维修次数、技能评分以及距离对应的适配评估占比权重因子，v表示关联维修人员数目，ξ为设定的适配评估补偿因子。
第五步、将各操作设备与各关联维修人员的适配指数按照从大至小的方式依次进行排序，得到各操作设备与各关联维修人员排序顺序，基于各操作设备对应的需求维修人员数目，按照各操作设备与各关联维修人员的排序顺序筛选得到各操作设备对应的各适配操作人员，并提取各操作设备对应各适配操作人员的编号。
第六步、将各操作设备对应各适配操作人员的编号作为需要操作人员信息。
电力信息库，用于存储各运行设备对应的整体运维影响权重因子，存储各运行设备对应的所需维修物资信息、预计维修时长和使用时长占比，存储各运行设备对应操作难度等级下的需求维修人员数目，并存储各运行设备对应各关联维修人员的编号、维修履历信息和所在位置。
变电站操作票自动生成反馈模块，用于基于各操作设备对应的操作信息和需要操作人员信息，生成指定变电站对应的电网操作票，并传输至指定变电的运维管理中心。
本发明实施例通过构建变电站数字孪生模型，并基于变电站运维信息设定模拟场景，并对各运行设备进行运行模拟，评定需要操作的运行设备数目和需要操作人员信息，由此生成指定变电站对应的电网操作票，从一方面而言，有效地解决了当前技术缺乏对操作人员层面以及操作顺序层面分析的问题，实现了操作顺序层面以及操作人员层面的双重分析，保障了指定变电站需要操作运行设备的的操作规范性和操作顺畅性，同时通过对操作人员的评定，最大程度上的保障了后续需要操作运行设备的操作效果和操作的精准性，从而有效的降低了需要操作运行设备后续操作的出错率；从另一方面而言，还极大的提高了需要操作运行设备的操作效率和操作针对性，从而为电网的平稳运行提供了有力保障。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于数字孪生的电网操作票智能生成管理系统，其特征在于：该系统包括：
变电站数字孪生模型构建模块，用于获取指定变电站所在位置以及指定变电站内各运行设备对应的基本参数，以此构建变电站数字孪生模型，将变电站数字孪生模型中各运行设备记为各设备孪生体；
变电站稳态温度分析模块，用于获取指定变电站在历史各监测日内对应的运维温度，并分析得到指定变电站对应的稳态温度；
变电站基本运行数据采集模块，用于按照设定采集时间间隔对指定变电站内各运行设备对应的基本运行数据进行采集，得到指定变电站内各运行设备在各采集时间点对应的基本运行数据；
变电站运行数据模拟模块，用于基于指定变电站内各运行设备在各采集时间点对应的基本运行数据，对各运行设备进行运行模拟，得到各运行设备对应的模拟数据；
变电站设备操作评定解析模块，用于基于各运行设备对应模拟数据，评定操作设备数目，并确认各操作设备对应的操作信息，同时评定需要操作人员信息；
电力信息库，用于存储各运行设备对应的整体运维影响权重因子，存储各运行设备对应的所需维修物资信息、预计维修时长和使用时长占比，存储各运行设备对应操作难度等级下的需求维修人员数目，并存储各运行设备对应各关联维修人员的编号、维修履历信息和所在位置；
变电站操作票自动生成反馈模块，用于基于各操作设备对应的操作信息和需要操作人员信息，生成指定变电站对应的电网操作票，并传输至指定变电的运维管理中心；
所述对各运行设备进行运行模拟，得到各运行设备对应的模拟数据，具体执行过程包括以下步骤：
从指定变电站内各运行设备在各采集时间点对应的基本运行数据中提取出结构运行数据和电力运行数据，由此将各运行设备在各采集时间点对应的结构运行数据和电力运行数据导入变电站数字孪生模型内的各设备孪生体中；
从指定变电站对应的稳态环境信息中提取稳态温度由此设置温度模拟场景，并设定温度场景模拟周期长度，进而将导入结构运行数据和电力运行数据后的变电站数字孪生模型分别进行温度周期模拟，并提取温度模拟场景下变电站数字孪生模拟中各设备孪生体对应的结构模拟信息和电力模拟信息，进而分别作为各运行设备在温度模拟场景下的结构模拟数据和电力模拟数据；
将各运行设备在温度模拟场景下的结构模拟数据和电力模拟数据进行整合，生成各运行设备对应的模拟数据；
所述评定操作设备数目，具体评定过程包括以下步骤：
步骤1、从各运行设备对应的模拟数据中定位出各运行设备在温度模拟场景下的结构模拟数据，同时提取各运行设备在各采集时间点对应的结构运行数据，进而分析得到各运行设备对应的结构异常评估指数，并记为δd，d表示运行设备编号，d＝1,2,......n；
步骤2、从各运行设备对应的模拟数据中定位出各运行设备在温度模拟场景下的电力模拟数据，同时提取各运行设备在各采集时间点对应的电力运行数据，进而分析得到各运行设备对应的电力异常评估指数，并记为
Figure FDA0004166943150000031
步骤3、将各运行设备对应的结构异常评估指数以及电力异常评估指数分别与设定的各运行设备对应的参照结构异常评估指数以及参照电力异常评估指数进行对应对比，若某运行设备对应的任意一项异常评估指数大于或者等于其对应的参照异常评估指数，则将该运行设备记为操作设备，由此统计操作设备数目；
所述确认各操作设备对应的操作信息，具体确认过程为：
提取各操作设备的编号，进而提取各操作设备对应的表观异常评估指数、结构异常评估指数以及电力异常评估指数，确认各操作设备对应的操作类型；
基于各操作设备对应的编号从电力信息库中提取出各操作设备异常对应的整体运维影响权重因子，并记为ηj，j表示操作设备编号，j＝1,2,......m，同时从电力信息库中提取出各操作设备对应的所需维修物资信息、预计维修时长和使用时长占比；
基于各操作设备对应的操作类型，得到各操作设备对应的操作项目数目，将各操作设备对应的操作项目数目记为Mj；
对各操作设备进行操作优先级分析，得到各操作设备对应的操作优先评估指数，并将其按照从大至小的方式进行排序，得到各操作设备对应的操作顺序；
将各操作设备对应的操作类型、操作顺序和所需维修物资信息作为各操作设备对应的操作信息；
所述对各操作设备进行操作优先级分析，具体分析过程为：
基于各操作设备对应的操作类型和各操作设备对应的结构异常评估指数以及电力异常评估指数，分析得到各操作设备对应的设备异常指数差，记为ΔYj；
将各操作设备对应的预计维修时长和使用时长占比分别记为Tj和kj；
将各操作设备对应的操作项目数目Mj、预计维修时长Tj、使用时长占比kj、整体运维影响权重因子ηj以及设备异常指数差ΔYj代入计算公式
Figure FDA0004166943150000041
中，得到各操作设备对应的操作优先评估指数λj，μ1、μ2、μ3、μ4分别表示为设定的设备异常指数差、操作项目数目、维修时长、使用时长占比对应的操作优先评估占比权重因子，m表示操作设备数目，σ为设定的设备操作优先评估修正因子，ΔY′j为设定的第j个操作设备对应的参照异常指数差。
2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的电网操作票智能生成管理系统，其特征在于：所述分析得到指定变电站对应的稳态温度，具体分析过程包括以下步骤：
将指定变电站在历史各监测日内对应的运维温度进行均值计算得到指定变电站对应的历史平均温度，记为
Figure FDA0004166943150000056
将指定变电站在历史各监测日内对应的温度记为wt，t表示历史运维日期编号，t＝1,2,......p，通过公式
Figure FDA0004166943150000051
分析得到指定变电站对应温度稳定指数W，p为指定变电站历史运维监测日数目，e表示自然常数，
Figure FDA0004166943150000052
表示设定的稳定评估修正因子；
将指定变电站对应的温度稳定指数与设定的参照温度稳定指数进行对比，分析得到指定变电站的稳态温度。
3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的电网操作票智能生成管理系统，其特征在于：所述分析得到各运行设备对应的结构异常评估指数的具体分析过程为：
从各运行设备在各采集时间点对应的结构运行数据中提取出振动频率和噪声响度，通过均值计算方式计算得出各运行设备对应的平均振动频率和平均噪声响度，进而分别记为
Figure FDA0004166943150000053
和
Figure FDA0004166943150000054
从各运行设备在温度模拟场景下的结构模拟数据中定位出模拟呈现最大振动频率、模拟呈现最低振动频率、模拟呈现最大噪声响度和模拟呈现最低噪声响度，分别记为fmax d、fmin d、zmax d、和zmin d；
依据分析公式
Figure FDA0004166943150000055
分析得到各运行设备对应的结构异常评估指数δd，b1、b2、b3、b4分别表示为最大振动频率偏离值、振动频率峰谷差、噪声最大偏离值、噪声峰谷差对应的结构异常评估占比权重，Δf0 d、Δf1 d、Δz0 d、Δz1 d分别为设定的第d个运行设备对应的参照最大振动频率偏离差、参照振动频率峰谷差、参照最大噪声偏离值、参照噪声峰谷差。
4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的电网操作票智能生成管理系统，其特征在于：所述分析得到各运行设备对应的电力异常评估指数的具体分析过程为：
从各运行设备在各采集时间点对应的电力运行数据中提取出电流和电压，通过均值计算方式计算得出各运行设备对应的平均电流和平均电压，分别记为
Figure FDA0004166943150000061
和
Figure FDA0004166943150000062
从各运行设备对应的模拟数据中定位出各运行设备在温度模拟场景下的电力模拟数据中定位出模拟呈现最大电流、模拟呈现最小电流、模拟呈现最大电压和模拟呈现最小电压，分别记为Imax d、Imin d、Umax d和Umin d；
依据分析公式
Figure FDA0004166943150000063
分析得到各运行设备对应的电力异常评估指数
Figure FDA0004166943150000064
c1、c2、c3、c4、c5、c6分别表示为设定的电力峰谷差、电流最大比、电流最低比、电压峰谷差、电压最大比、电压最低比对应的电力异常评估占比权重因子，ΔId、ΔUd分别表示为设定的第d个运行设备对应的参照电流峰谷差、参照电压峰谷差。
5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的电网操作票智能生成管理系统，其特征在于：所述评定需要操作人员信息的具体评定过程包括以下步骤：
第一步、基于各操作设备对应的操作类型和设备异常指数差，分析得到各操作设备对应的操作难度等级；
第二步、基于各操作设备对应的操作难度等级，从电力信息库中定位出各操作设备对应的需求维修人员数目；
第三步、提取各操作设备对应的编号，并从电力信息库中定位出各操作设备对应各关联维修人员的编号、维修履历信息和所在位置；
第四步、基于各操作设备对应各关联维修人员的维修履历信息和所在位置，分析得到各操作设备与各关联维修人员的适配指数；
第五步、将各操作设备与各关联维修人员的适配指数按照从大至小的方式依次进行排序，得到各操作设备与各关联维修人员排序顺序，基于各操作设备对应的需求维修人员数目，按照各操作设备与各关联维修人员的排序顺序依次筛选得到各操作设备对应的各适配操作人员，并提取各操作设备对应各适配操作人员的编号；
第六步、将各操作设备对应各适配操作人员的编号作为需要操作人员信息。
6.根据权利要求5所述的一种基于数字孪生的电网操作票智能生成管理系统，其特征在于：所述分析得到各操作设备与各关联维修人员的适配指数，具体分析过程为：
从各操作设备对应各关联维修人员的维修履历信息中定位出维修工作年限、参与维修次数和维修技能评分，并分别记为Nr j、Dr j和Fr j，r表示关联维修人员编号，r＝1,2,......v；
基于各操作设备对应各关联维修人员所在位置与指定变电站所在位置，得到各操作设备对应各关联维修人员所在位置与指定变电站所在位置之间的距离，记为Lr j；
基于分析公式
Figure FDA0004166943150000081
分析得到各操作设备与各关联维修人员的适配指数ψr j，ω1、ω2、ω3、ω4分别表示为工作年限、维修次数、技能评分以及距离对应的适配评估占比权重因子，v表示关联维修人员数目，ξ为设定的适配评估补偿因子。
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