CN117272696B - 基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台，管理端，以及与其通信连接的交互端，管理端包括数据储存库、模型搭建单元和数据提取单元，本发明涉及交互技术领域。本发明通过建立数字孪生母模型，并将其设置在交互端，便于为后续提取相关电力参数提供便利，有效的提高数据的传输效率；通过数字孪生母模型对管理端数据的计算式提取，有效避免大量数据直接传递造成堵塞，达到低延时；同时，可同时采用多台虚拟机对数字孪生母模型中的计算模型进行解析处理，实现高效率信息交互；通过依据树状图进行变量比较分析，之后确定提取基准目标，使得数据提取单元可以快速提取有效参数，有效提高系统的采集效率。
Description
技术领域
本发明涉及交互技术领域，具体为基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台。
背景技术
随着电网自动化的发展，目前电力调度数据网的网络建设，已经取得了极大的发展和成就；而随着科技和信息化的进步，电力综合数据网的发展，更是一日千里；因为电力调度数据网的重要性，需要对电力调度数据网进行独立的管理，但又由于部分数据和业务，需要与电力信息办公网进行交互。
现有的电力数据调度系统与电力信息办公系统大多割裂运行，无法有效统一、整合，实现信息的快速流转。当前的电力调度数据网与电力信息办公网交互时，主要是将数据打包进行发送，然而大量数据直接传输，容易造成传输通道堵塞，使得数据传输异常缓慢，进而使得电力信息办公网办公效率降低；
同时，当前大部分的网络下令，都是直接在电力综合数据网内进行发送和接收的，而电力综合数据网的现状，存在很多安全隐患：例如电力数据轻易的被截取，造成数据外流的风险；
因此，本发明提出一种基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台，使得电力调度数据网和电力信息办公网之间进行部分数据的交互，有效解决数据传输缓慢导致电力信息办公网办公效率降低的问题，以及降低大量电力数据被截取后而造成的风险。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台，解决了背景技术中所提出的问题。
为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台，包括管理端，以及与其通信连接的交互端，所述管理端包括：
数据储存库，用于储存电力通信网中的所有电力信息，且电力信息包含若干组不同单位的电力参数，且各个不同单位的电力参数预设有参数标记；
模型搭建单元，用于依据预训练的各个计算模型中自身的自变量、参变量和因变量，确定各个计算模型之间的对应关系，随后依据对应关系将各个计算模型构建出树状图，接着依据树状图将各个计算模型搭建形成数字孪生母模型，随后依据树状图进行变量比较分析，依据比较分析结果，确定提取基准目标，随后将提取基准目标发送至数据提取单元，同时将数字孪生母模型发送至交互端；
数据提取单元，用于依据提取基准目标对应的参数标记，获取相应的电力参数，随后将其标记为基准参数并传输至交互端；
所述交互端包括：
数据接收单元，用于接收管理端传输的数字孪生母模型和基准参数，并将数字孪生母模型导入模型分析单元，随后将基准参数发送至模型分析单元；
模型分析单元，用于通过数字孪生母模型对计算参数进行计算，并依据计算结果，获得管理端的所有电力参数。
优选的，在一个计算模型中，自变量和参变量为计算出因变量的因子，因变量为自变量结合参变量进行计算而得出的结果；且自变量、参变量和应变量均为参数标记对应的电力参数；
其中，参变量可为自变量，也可为常量，常量表示固定值，自变量表示可变化值；且自变量和参变量各自至少含有一组。
优选的，树状图的构建方式如下：
第一步、首先从各个计算模型中分别获取各自的自变量、参变量和因变量；
第二步、随后将一个计算模型中的各个自变量和参变量分别与其他计算模型中因变量进行比较，依据比较结果，确定该计算模型中的该自变量与其他计算模型中因变量的对应关系，其对应关系包括对等关系和不等关系；
对等关系表示一个计算模型中的一个自变量与其他计算模型中因变量属于同一参数；不等关系与对等关系的含义相反；
第三步、依据各个计算模型中各个自变量和参变量分别与其他计算模型中因变量的等级关系构建树状图。
优选的，所述提取基准目标的确定方式如下：
步骤一、在树状图的构建基础上，获取树状图，选取自变量和参变量均不含有对应其他计算模型中因变量的计算模型，作为基准模型，且基准模型至少为一个；
同时在基准模型中获取自变量和参变量对应的参数标记，并将其作为提取基准目标；
步骤二、接着依据基准模型中的因变量，在其他计算模型中获取其自变量与该基准模型因变量呈对等关系的计算模型，并将其标记为引出模型；
步骤三、之后在各个引出模型中选取自变量和参变量均不含有对应其他计算模型中因变量的自变量和/或参变量，并将该自变量和/或参变量对应的参数标记，作为提取基准目标。
优选的，所述模型分析单元的计算方式如下：
SS1、选定一个基准模型，数字孪生母模型中的该基准模型获取对应参数标记的基准参数，并依据相应基准参数计算出相应的电力参数，该电力参数即为该基准模型对应的因变量；
SS2、随后数字孪生母模型依据树状图，获取自变量与该基准模型的因变量呈对等关系的引出模型；
SS3、接着获取该引出模型对应参数标记的基准参数和/或其他基准模型的因变量，并通过该基准模型的因变量结合该引出模型对应的基准参数和/或其他基准模型的因变量计算出该引出模型相应的因变量，其因变量即为对应参数标记的电力参数具体值；
SS4、之后依据树状图，获取自变量与该引出模型的因变量呈对等关系的下一引出模型，然后依据步骤SS3类推，获得其他电力参数。
优选的，所述交互端还包括：
信息汇集单元，用于依据各个不同单位的电力参数预设的参数标记构建电力信息表，之后将模型分析单元获得的管理端中所有电力参数，按照电力参数对应参数标记，对应记录在电力信息表内。
优选的，所述数据储存库还用于依据提取基准目标对应的参数标记，保留相应的电力参数，并自动删除其他电力参数。
优选的，所述模型搭建单元还用于将各个计算模型中因变量对应的参数标记，在树状图中标记为树枝节点。
优选的，所述交互端还包括：
交互处理单元，用于获取目标用户的需求参数，随后将需求参数传输至所述模型分析单元进行采集目标分析，并依据分析结果生成指定提取目标，随后将指定提取目标发送至数据提取单元，接着数据提取单元依据指定提取目标对应的参数标记，获取相应的电力参数，随后将其标记为基准参数，并导入模型分析单元；
其中需求参数表示目标用户依据自身需求针对性提取的电力参数，指定提取目标表示为与需求参数对应的提取基准目标。
优选的，采集目标分析方式如下：
首先将需求参数导入数字孪生母模型中，随后数字孪生母模型依据需求参数对应的参数标记，在树状图中获取相应参数标记的树枝节点；
随后依据树枝节点，获取与之对应的所有提取基准目标，并将其作为指定提取目标。
本发明提供了基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台。与现有技术相比具备以下有益效果：
本发明通过建立数字孪生母模型，并将其设置在交互端，便于为后续提取相关电力参数提供便利，有效的提高数据的传输效率；
本发明通过数字孪生母模型对管理端数据的计算式提取，有效避免大量数据直接传递造成堵塞，达到低延时；同时，可同时采用多台虚拟机对数字孪生母模型中的计算模型进行解析处理，实现高效率信息交互；
本发明通过依据树状图进行变量比较分析，先确定各个计算模型之间的递进关系，并在处于递进关系的计算模型中获取不含有对等关系的自变量和参变量，然后将其变量因子作为提取基准目标，使得数据提取单元可以快速提取有效参数，有效提高系统的采集效率；
本发明通过依据提取基准目标保留相应的电力参数，并删除其他电力参数，有效的提高数据储存库的储存能力，在数据储存库的储存能力一定的情况下，避免电力参数过多，系统自动删除时间靠前的电力参数，而导致电力参数的储存周期过短的问题产生，进一步影响电力参数交互提取；
本发明通过设置交互处理单元便于目标用户精准提取指定电力数据，使得交互平台的功能性和实用性得到有效提升。
附图说明
图1为本发明的系统框图；
图2为本发明树状图的构建流程示意图；
图3为本发明提取基准目标的确定流程示意图；
图4为本发明模型分析单元的计算流程示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
作为本发明的实施例一
请参阅图1-图2，本发明提供技术方案：基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台，包括管理端和交互端，且两者之间通信连接；
管理端包括：
数据储存库，用于储存电力通信网中的所有电力信息，且电力信息包含若干组不同单位的电力参数，且各个不同单位的电力参数预设有参数标记；
在该实施例中，各个不同单元的电力参数表示指定区域的用电单价，用户的每日用电量、每月用电量、季度用电量、年度用电量、每日用电费用、每月用电费用、季度用电费用和年度用电费用等；
模型搭建单元，用于依据预训练的各个计算模型中自身的自变量、参变量和因变量，确定各个计算模型之间的对应关系，随后依据对应关系将各个计算模型构建出树状图，接着依据树状图将各个计算模型搭建形成数字孪生母模型；
在一个计算模型中，自变量和参变量为计算出因变量的因子，因变量为自变量结合参变量进行计算而得出的结果；且自变量、参变量和应变量均为参数标记对应的电力参数；
其中，参变量可为自变量，也可为常量，常量表示固定值，自变量表示可变化值；且自变量和参变量各自至少含有一组；
树状图的构建方式如下：
第一步、首先从各个计算模型中分别获取各自的自变量、参变量和因变量；
第二步、随后将一个计算模型中的各个自变量和参变量分别与其他计算模型中因变量进行比较，依据比较结果，确定该计算模型中的该自变量与其他计算模型中因变量的对应关系，其对应关系包括对等关系和不等关系；
对等关系表示一个计算模型中的一个自变量与其他计算模型中因变量属于同一参数；不等关系与对等关系的含义相反；
第三步、依据各个计算模型中各个自变量和参变量分别与其他计算模型中因变量的等级关系构建树状图；
随后依据树状图获取对应的计算模型，并将其融合形成数字孪生母模型；
交互端包括：
数据接收单元，用于接收交互端传输的数字孪生母模型，并将数字孪生母模型导入空白的模型分析单元中；
模型分析单元，用于数字孪生母模型导入；
在本实施例中，管理端对应表示背景技术中的电力调度数据网，交互端对应表示背景技术中的电力信息办公网；
本实施例通过建立数字孪生母模型，并将其设置在交互端，便于为后续提取相关电力参数提供便利，有效的提高数据的传输效率。
作为本发明的实施例二
请参阅图3，本实施例在实施例一的基础上，管理端还包括数据提取单元：
模型搭建单元还用于依据树状图进行变量比较分析，依据比较分析结果，确定提取基准目标；
模型搭建单元对提取基准目标的确定方式如下：
步骤一、树状图的构建基础上，获取树状图，选取自变量和参变量均不含有对应其他计算模型中因变量的计算模型，作为基准模型，在该实施例中，基准模型至少为一个；
同时在基准模型中获取自变量和参变量对应的参数标记，并将其作为提取基准目标；
步骤二、接着依据基准模型中的因变量，在其他计算模型中获取其自变量与该基准模型因变量呈对等关系的计算模型，并将其标记为引出模型；
步骤三、之后在各个引出模型中选取自变量和参变量均不含有对应其他计算模型中因变量的自变量和/或参变量，并将该自变量和/或参变量对应的参数标记，作为提取基准目标；
数据提取单元用于依据模型搭建单元确定的提取基准目标，及其对应的参数标记，获取相应的电力参数，随后将其标记为基准参数并传输至交互端。
本实施通过依据树状图进行变量比较分析，先确定各个计算模型之间的递进关系，并在处于递进关系的计算模型中获取不含有对等关系的自变量和参变量，然后将其变量因子作为提取基准目标，使得数据提取单元可以快速提取有效参数，有效提高系统的采集效率。
作为本发明的实施例三
请参阅图4，本实施例在实施一和实施例二的基础上；
数据接收单元还用于接收管理端传输的基准参数，随后将基准参数发送至模型分析单元；
模型分析单元还用于通过融合后的数字孪生母模型对计算参数进行计算，并依据计算结果，获得管理端的所有电力参数；
模型分析单元的计算方式如下：
SS1、选定一个基准模型为例，数字孪生母模型中的该基准模型获取对应参数标记的基准参数，并依据相应基准参数计算出相应的电力参数，该电力参数即为该基准模型对应的因变量；
SS2、随后数字孪生母模型依据树状图，获取自变量与该基准模型的因变量呈对等关系的引出模型；
SS3、接着获取该引出模型对应参数标记的基准参数和/或其他基准模型的因变量，并通过该基准模型的因变量结合该引出模型对应的基准参数和/或其他基准模型的因变量计算出该引出模型相应的因变量，其因变量即为对应参数标记的电力参数具体值；
SS4、之后依据树状图，获取自变量与该引出模型的因变量呈对等关系的下一引出模型，然后依据步骤SS3类推，获得其他电力参数；
交互端还包括信息汇集单元；
在本实施例中，信息汇集单元用于依据各个不同单位的电力参数预设的参数标记构建电力信息表，之后将模型分析单元获得管理端的所有电力参数，按照电力参数对应参数标记对应记录在电力信息表中；
其中，信息汇集单元的参数标记从数据储存库中获取；
在本实施例中，通过数字孪生母模型对管理端数据的计算式提取，有效避免大量数据直接传递造成堵塞，达到低延时；同时，可同时采用多台虚拟机对数字孪生母模型中的计算模型进行解析处理，实现高效率信息交互。
作为本发明的实施例四
本实施例在实施例一和实施例二的基础上；
数据储存库还用于依据提取基准目标对应的参数标记，保留相应的电力参数，并自动删除其他电力参数。
在本实施中，通过依据提取基准目标保留相应的电力参数，并删除其他电力参数，有效的提高数据储存库的储存能力，在数据储存库的储存能力一定的情况下，避免电力参数过多，系统自动删除时间靠前的电力参数，而导致电力参数的储存周期过短的问题产生，进一步影响电力参数交互提取。
作为本发明的实施例五
本实施例在实施一和实施例二的基础上，模型搭建单元还用于将各个计算模型中因变量对应的参数标记，在树状图中标记为树枝节点；
交互端还包括：
交互处理单元，用于获取目标用户的需求参数，随后将需求参数传输至模型分析单元进行采集目标分析，并依据分析结果生成指定提取目标，随后将指定提取目标发送至数据提取单元；
其中需求参数表示目标用户依据自身需求针对性提取的电力参数，指定提取目标表示为与需求参数对应的提取基准目标；
采集目标分析方式如下：
首先将需求参数导入数字孪生母模型中，随后数字孪生母模型依据需求参数对应的参数标记，在树状图中获取相应参数标记的树枝节点；
随后依据树枝节点，获取与之对应的所有提取基准目标，并将其作为指定提取目标；
接着数据提取单元依据指定提取目标对应的参数标记，获取相应的电力参数，随后将其标记为基准参数，并导入模型分析单元；
在该实施例中，通过设置交互处理单元便于目标用户精准提取指定电力数据，使得交互平台的功能性和实用性得到有效提升。
作为本发明的实施例六
本实施例将实施例一到实施例五融合实施例。
同时本说明书中未作详细描述的内容均属于本领域技术人员公知的现有技术。
以上对本发明的一个实施例进行了详细说明，但内容仅为本发明的较佳实施例，不能被认为用于限定本发明的实施范围。凡依本发明申请范围所作的均等变化与改进等，均应仍归属于本发明的专利涵盖范围之内。
Claims (10)
1.基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台，其特征在于，包括管理端，以及与其通信连接的交互端，所述管理端包括：
数据储存库，用于储存电力通信网中的所有电力信息，且电力信息包含若干组不同单位的电力参数，且各个不同单位的电力参数预设有参数标记；
模型搭建单元，用于依据预训练的各个计算模型中自身的自变量、参变量和因变量，确定各个计算模型之间的对应关系，随后依据对应关系将各个计算模型构建出树状图，接着依据树状图将各个计算模型搭建形成数字孪生母模型，随后依据树状图进行变量比较分析，依据比较分析结果，确定提取基准目标，随后将提取基准目标发送至数据提取单元，同时将数字孪生母模型发送至交互端；
数据提取单元，用于依据提取基准目标对应的参数标记，获取相应的电力参数，随后将其标记为基准参数并传输至交互端；
所述交互端包括：
数据接收单元，用于接收管理端传输的数字孪生母模型和基准参数，并将数字孪生母模型导入模型分析单元，随后将基准参数发送至模型分析单元；
模型分析单元，用于通过数字孪生母模型对计算参数进行计算，并依据计算结果，获得管理端的所有电力参数。
2.根据权利要求1所述的基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台，其特征在于：在一个计算模型中，自变量和参变量为计算出因变量的因子，因变量为自变量结合参变量进行计算而得出的结果；且自变量、参变量和应变量均为参数标记对应的电力参数；
其中，参变量为自变量或常量，常量表示固定值，自变量表示可变化值；且自变量和参变量各自至少含有一组。
3.根据权利要求1所述的基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台，其特征在于：树状图的构建方式如下：
第一步、首先从各个计算模型中分别获取各自的自变量、参变量和因变量；
第二步、随后将一个计算模型中的各个自变量和参变量分别与其他计算模型中因变量进行比较，依据比较结果，确定该计算模型中的该自变量与其他计算模型中因变量的对应关系，其对应关系包括对等关系和不等关系；
对等关系表示一个计算模型中的一个自变量与其他计算模型中因变量属于同一参数；不等关系与对等关系的含义相反；
第三步、依据各个计算模型中各个自变量和参变量分别与其他计算模型中因变量的等级关系构建树状图。
4.根据权利要求3所述的基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台，其特征在于：所述提取基准目标的确定方式如下：
步骤一、在树状图的构建基础上，获取树状图，选取自变量和参变量均不含有对应其他计算模型中因变量的计算模型，作为基准模型，且基准模型至少为一个；
同时在基准模型中获取自变量和参变量对应的参数标记，并将其作为提取基准目标；
步骤二、接着依据基准模型中的因变量，在其他计算模型中获取其自变量与该基准模型因变量呈对等关系的计算模型，并将其标记为引出模型；
步骤三、之后在各个引出模型中选取自变量和参变量均不含有对应其他计算模型中因变量的自变量和/或参变量，并将该自变量和/或参变量对应的参数标记，作为提取基准目标。
5.根据权利要求1所述的基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台，其特征在于：所述模型分析单元的计算方式如下：
步骤SS1、选定一个基准模型，数字孪生母模型中的该基准模型获取对应参数标记的基准参数，并依据相应基准参数计算出相应的电力参数，该电力参数即为该基准模型对应的因变量；
步骤SS2、随后数字孪生母模型依据树状图，获取自变量与该基准模型的因变量呈对等关系的引出模型；
步骤SS3、接着获取该引出模型对应参数标记的基准参数和/或其他基准模型的因变量，并通过该基准模型的因变量结合该引出模型对应的基准参数和/或其他基准模型的因变量计算出该引出模型相应的因变量，其因变量即为对应参数标记的电力参数具体值；
步骤SS4、之后依据树状图，获取自变量与该引出模型的因变量呈对等关系的下一引出模型，然后依据步骤SS3类推，获得其他电力参数。
6.根据权利要求1所述的基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台，其特征在于：所述交互端还包括：
信息汇集单元，用于依据各个不同单位的电力参数预设的参数标记构建电力信息表，之后将模型分析单元获得的管理端中所有电力参数，按照电力参数对应参数标记，对应记录在电力信息表内。
7.根据权利要求1所述的基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台，其特征在于：所述数据储存库还用于依据提取基准目标对应的参数标记，保留相应的电力参数，并自动删除其他电力参数。
8.根据权利要求1所述的基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台，其特征在于：所述模型搭建单元还用于将各个计算模型中因变量对应的参数标记，在树状图中标记为树枝节点。
9.根据权利要求8所述的基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台，其特征在于：所述交互端还包括：
交互处理单元，用于获取目标用户的需求参数，随后将需求参数传输至所述模型分析单元进行采集目标分析，并依据分析结果生成指定提取目标，随后将指定提取目标发送至数据提取单元，接着数据提取单元依据指定提取目标对应的参数标记，获取相应的电力参数，随后将其标记为基准参数，并导入模型分析单元；
其中需求参数表示目标用户依据自身需求针对性提取的电力参数，指定提取目标表示为与需求参数对应的提取基准目标。
10.根据权利要求9所述的基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台，其特征在于：采集目标分析方式为：将需求参数导入数字孪生母模型中，随后数字孪生母模型依据需求参数对应的参数标记，在树状图中获取相应参数标记的树枝节点，随后依据树枝节点，获取与之对应的所有提取基准目标，并将其作为指定提取目标。
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2023
- 2023-11-21 CN CN202311550254.6A patent/CN117272696B/zh active Active
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Also Published As
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|---|---|
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