CN117669374A - 一种基于数字孪生的配变设备巡检方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于数字孪生的配变设备巡检方法，其包括以下步骤：步骤1：采集配变设备的实时运行数据，包括电流、电压、温度等参数；步骤2：基于数字孪生的变电站三维建模技术，实现一比一还原配电设备运行情况；步骤3：将实时数据输入到数字孪生系统中，并与配变设备的数字孪生进行匹配；步骤4：数字孪生系统利用机器学习和人工智能算法，对配变设备的运行状态进行预测和分析；步骤5：与一次系统接线图进行特征比对，综合研判设备状态，得出故障研判准确率数据。
Description
技术领域
本发明涉及配变设备巡检方案设计和应用技术领域，特别提供了一种基于数字孪生的配变设备巡检方法。
背景技术
传统的配变设备巡检方法通常需要人工巡检，这既耗时又费力，而且对于一些远程或难以接近的设备，巡检工作更加困难。此外，传统的巡检方法往往只能对设备进行表面检查，无法实时监测设备的运行状态和预测潜在故障。
因此，人们迫切希望获得一种技术效果优良的新的基于数字孪生的配变设备巡检方法，以便提高巡检的准确性和效率。
发明内容
本发明提供了一种基于数字孪生的配变设备巡检方法，旨在提供一种能够高效准确地检测配变设备运行状态的方法。本发明采用数字孪生技术，通过将实际的配变设备与其数字孪生进行对应，实现了对配变设备的远程监测和巡检。通过传感器等设备采集到配变设备的实时运行数据，包括电流、电压、温度等参数，并将这些实时数据输入到数字孪生系统中进行匹配。数字孪生系统利用机器学习和人工智能算法，对配变设备的运行状态进行预测和分析。通过对实时数据的处理和对比，可以准确判断配变设备是否存在异常情况。一旦检测到异常情况，系统会发出警报，提醒操作人员进行维修和处理。
本发明的技术方案为：
本发明提供了一种基于数字孪生的配变设备巡检方法，其技术关键是：包括以下步骤：
步骤1：采集配变设备的实时运行数据，包括电流、电压、温度等参数；
步骤2：基于数字孪生的变电站三维建模技术，实现一比一还原配电设备运行情况；
步骤3：将实时数据输入到数字孪生系统中，并与配变设备的数字孪生进行匹配；
步骤4：数字孪生系统利用机器学习和人工智能算法，对配变设备的运行状态进行预测和分析；
步骤5：与一次系统接线图进行特征比对，综合研判设备状态，得出故障研判准确率数据。
本发明所述基于数字孪生的配变设备巡检方法，优选要求保护的技术内容是：
所述步骤1中采集的配变设备的实时运行数据包括下述内容：电流、电压、温度、刀闸状态、开关状态识别、仪表读数、声音、图像等各种参数。同时，也可以采集设备的历史数据，用于训练和建立机器学习模型。采集数据时具体是通过传感器、监测设备或其他数据源采集配变设备的实时数据。
所述步骤2中，将变电站进行三维建模时，将站区场景中的楼宇、道路等环境进行虚拟还原；设备、线路、设施等按照GIS系统的坐标位置进行排布，将场景中的物理模型映射至虚拟场景中；
系统采用VR制作手段，将重点关注设备进行属性绑定，以便于设备的跟踪与监测。
所述步骤3中，将传输过来的实时数据存储到数字孪生系统的数据库中；之后对存储在数据库中的实时数据进行处理和分析，使用各种算法和模型来提取有用的信息，并进行数据清洗和转换(包括去除异常值、噪音等干扰因素，并将数据转换为适合机器学习算法处理的格式)；以便将处理后的实时数据与配变设备的数字孪生进行匹配。
所述步骤4中，在根据配变设备的特点和需要预测运行状态时，要求提取“有意义的特征”；这些“有意义的特征”是：原始数据的统计特征、时序特征、频域特征等；
提取“有意义的特征”的目的是为了提取能够反映设备状态的重要信息，以供后续的机器学习算法使用；用历史数据和提取的特征，建立机器学习模型；
通过训练模型，使其能够学习和理解配变设备的运行状态与各种参数之间的关系；
使用验证集或交叉验证的方法对训练好的模型进行评估，检查其预测准确度和性能；根据评估结果，对模型进行优化和调整，以提高其预测能力和泛化能力；
利用训练好的模型对实时数据进行预测和分析；根据当前的数据，模型能够预测配变设备的未来状态、故障风险等。这些预测结果可以帮助运维人员做出合理的决策，提前采取措施，避免设备故障和损失。
所述步骤5中，将数字孪生系统与一次系统接线图进行特征比对，综合研判设备状态，并利用系统图的拓扑关系结合数字孪生接入的实时数据进行综合研判，防止出现误判现象，以便提高巡检的可信度和实时性。
本发明的有益效果为：
本发明与传统的巡检方法相比，具有实时性强，具备良好的远程监控能力，能有效减少人力成本和巡检时间，明显提高准确性和效率等优点。
附图说明
图1为实施例所述基于数字孪生的配变设备巡检方法的原理框图。
具体实施方式
下面结合实施例和说明书附图对本发明做进一步说明，但不限于此。
实施例1
一种基于数字孪生的配变设备巡检方法，参见图1，其技术关键是：包括以下步骤：
步骤1：采集配变设备的实时运行数据，包括电流、电压、温度等参数；
步骤2：基于数字孪生的变电站三维建模技术，实现一比一还原配电设备运行情况；
步骤3：将实时数据输入到数字孪生系统中，并与配变设备的数字孪生进行匹配；
步骤4：数字孪生系统利用机器学习和人工智能算法，对配变设备的运行状态进行预测和分析；
步骤5：与一次系统接线图进行特征比对，综合研判设备状态，得出故障研判准确率数据。
所述步骤1中采集的配变设备的实时运行数据包括下述内容：电流、电压、温度、刀闸状态、开关状态识别、仪表读数、声音、图像等各种参数。同时，也可以采集设备的历史数据，用于训练和建立机器学习模型。采集数据时具体是通过传感器、监测设备或其他数据源采集配变设备的实时数据。
所述步骤2中，将变电站进行三维建模时，将站区场景中的楼宇、道路等环境进行虚拟还原；设备、线路、设施等按照GIS系统的坐标位置进行排布，将场景中的物理模型映射至虚拟场景中；
系统采用VR制作手段，将重点关注设备进行属性绑定，以便于设备的跟踪与监测。
所述步骤3中，将传输过来的实时数据存储到数字孪生系统的数据库中；之后对存储在数据库中的实时数据进行处理和分析，使用各种算法和模型来提取有用的信息，并进行数据清洗和转换(包括去除异常值、噪音等干扰因素，并将数据转换为适合机器学习算法处理的格式)；以便将处理后的实时数据与配变设备的数字孪生进行匹配。
所述步骤4中，在根据配变设备的特点和需要预测运行状态时，要求提取“有意义的特征”；这些“有意义的特征”是：原始数据的统计特征、时序特征、频域特征等；
提取“有意义的特征”的目的是为了提取能够反映设备状态的重要信息，以供后续的机器学习算法使用；用历史数据和提取的特征，建立机器学习模型；
通过训练模型，使其能够学习和理解配变设备的运行状态与各种参数之间的关系；
使用验证集或交叉验证的方法对训练好的模型进行评估，检查其预测准确度和性能；根据评估结果，对模型进行优化和调整，以提高其预测能力和泛化能力；
利用训练好的模型对实时数据进行预测和分析；根据当前的数据，模型能够预测配变设备的未来状态、故障风险等。这些预测结果可以帮助运维人员做出合理的决策，提前采取措施，避免设备故障和损失。
所述步骤5中，将数字孪生系统与一次系统接线图进行特征比对，综合研判设备状态，并利用系统图的拓扑关系结合数字孪生接入的实时数据进行综合研判，防止出现误判现象，以便提高巡检的可信度和实时性。
Claims (6)
1.一种基于数字孪生的配变设备巡检方法，其特征在于：包括以下步骤：
步骤1：采集配变设备的实时运行数据，包括电流、电压、温度等参数；
步骤2：基于数字孪生的变电站三维建模技术，实现一比一还原配电设备运行情况；
步骤3：将实时数据输入到数字孪生系统中，并与配变设备的数字孪生进行匹配；
步骤4：数字孪生系统利用机器学习和人工智能算法，对配变设备的运行状态进行预测和分析；
步骤5：与一次系统接线图进行特征比对，综合研判设备状态，得出故障研判准确率数据。
2.按照权利要求1所述基于数字孪生的配变设备巡检方法，其特征在于：所述步骤1中采集的配变设备的实时运行数据包括下述内容：电流、电压、温度、刀闸状态、开关状态识别、仪表读数、声音、图像。
3.按照权利要求1或2所述基于数字孪生的配变设备巡检方法，其特征在于：所述步骤2中，将变电站进行三维建模时，将站区场景中的楼宇、道路进行虚拟还原；设备、线路、设施按照GIS系统的坐标位置进行排布，将场景中的物理模型映射至虚拟场景中；
系统采用VR制作手段，将重点关注设备进行属性绑定，以便于设备的跟踪与监测。
4.按照权利要求1或2所述基于数字孪生的配变设备巡检方法，其特征在于：所述步骤3中，将传输过来的实时数据存储到数字孪生系统的数据库中；之后对存储在数据库中的实时数据进行处理和分析，提取有用的信息，并进行数据清洗和转换；以便将处理后的实时数据与配变设备的数字孪生进行匹配。
5.按照权利要求1或2所述基于数字孪生的配变设备巡检方法，其特征在于：所述步骤4中，在根据配变设备的特点和需要预测运行状态时，要求提取“有意义的特征”；这些“有意义的特征”是：原始数据的统计特征、时序特征、频域特征；
提取“有意义的特征”的目的是为了提取能够反映设备状态的重要信息，以供后续的机器学习算法使用；用历史数据和提取的特征，建立机器学习模型；
通过训练模型，使其能够学习和理解配变设备的运行状态与各种参数之间的关系；
使用验证集或交叉验证的方法对训练好的模型进行评估，检查其预测准确度和性能；根据评估结果，对模型进行优化和调整，以提高其预测能力和泛化能力；
利用训练好的模型对实时数据进行预测和分析；根据当前的数据，模型能够预测配变设备的未来状态、故障风险。
6.按照权利要求1或2所述基于数字孪生的配变设备巡检方法，其特征在于：所述步骤5中，将数字孪生系统与一次系统接线图进行特征比对，综合研判设备状态，并利用系统图的拓扑关系结合数字孪生接入的实时数据进行综合研判，防止出现误判现象，以便提高巡检的可信度和实时性。
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