CN117590130A - 一种基于数字孪生的输电线路态势感知方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数字孪生的输电线路态势感知方法，属于输电线路技术领域，该基于数字孪生的输电线路态势感知方法，包括以下具体步骤：步骤一：构建输电线路的数字孪生模型，并对模型进行优化和验证，对数字孪生模型的优化和验证，提高模型的准确性和可靠性；步骤二：设计基于数字孪生的态势感知算法，并对算法进行优化和验证，与数字孪生模型的配合，并结合线路的实时监测数据，设计适应于数字孪生模型的态势感知算法；步骤三：对实验结果进行分析。本发明采用基于数字孪生的态势感知方法，构建输电线路的数字孪生模型并优化，利用数字孪生技术实现对输电线路的实时监测和状态预测，从而实现对电力系统的智能管理和优化。
Description
技术领域
本发明属于输电线路技术领域，具体涉及到一种基于数字孪生的输电线路态势感知方法。
背景技术
目前，随着信息技术的迅猛发展，数字孪生技术逐渐受到广泛关注，并得到了在不同领域的应用，数字孪生是一种将真实世界物理系统通过数学模型和仿真技术映射到虚拟世界的方法，采用数字孪生技术可以实现对物理系统的实时监测、状态预测和优化管理。
输电线路是电力系统的重要组成部分，其安全和稳定运行对保障电力供应的可靠性至关重要，然而，随着电力系统规模的不断扩大和电网结构的复杂化，输电线路面临着越来越多的挑战和问题，例如，输电线路经常会出现设备故障、电力负荷不平衡和对地短路等故障，而这些问题的发生会严重影响电力系统的运行效率和电力供应的稳定性，因此，实时监测和准确识别输电线路中可能出现的问题和异常情况对于电力系统的安全运行和智能管理具有重要意义。
发明内容
本发明所要解决的技术问题在于克服上述现有技术的缺点，提供一种基于数字孪生的输电线路态势感知方法。
解决上述技术问题所采用的技术方案是：一种基于数字孪生的输电线路态势感知方法，包括以下具体步骤：
步骤一：构建输电线路的数字孪生模型，并对模型进行优化和验证，数字孪生模型是实现线路实时监测和状态预测的基础，对线路的物理结构、电力参数、设备状况信息进行建模和仿真，通过对数字孪生模型的优化和验证，提高模型的准确性和可靠性，进而提高态势感知的效果；
步骤二：设计基于数字孪生的态势感知算法，并对算法进行优化和验证，态势感知算法是实现态势感知的核心部分，决定着系统对异常情况的识别和状态预测能力，通过与数字孪生模型的配合，并结合线路的实时监测数据，设计适应于数字孪生模型的态势感知算法，以提高异常情况处理的准确性和实时性；
步骤三：对实验结果进行分析，首先需要搭建实验环境，对研究方法进行验证和评估，实验环境的建设主要包括确定实验需求、搭建实验平台和进行功能测试，通过实验，验证研究方法的有效性，并对实验结果进行分析，对于结果的成因和改进方向，提出一些建议，以进一步提高研究方法在实际应用中的可行性和可靠性。
步骤一中包括以下具体步骤：
S101：构建输电线路数字孪生模型；数字孪生模型的构建，首先，需要对输电线路的物理结构进行建模，其次，需要对输电线路的电力参数进行建模，最后，还需要对输电线路的设备状况进行建模。
S102：优化输电线路数字孪生模型；对传统的输电线路数字孪生模型进行分析，采取措施来提高模型的准确性和可靠性。
S103：验证与评估数字孪生模型；通过与实际输电线路的对比来验证数字孪生模型的准确性，采用与其他传统模型的对比来评估数字孪生模型的可靠性，采用实验数据的采集和对比分析方法来验证数字孪生模型的可靠性和鲁棒性，最后数字孪生模型的性能进行评估。
步骤二中包括以下具体步骤：
S201：设计态势感知算法；采用数字孪生技术构建的模型作为电力系统的仿真模拟器，基于该模型进行态势感知分析，设计基于数字孪生的态势感知算法。
S202：优化态势感知算法；首先，引入更多的特征参数来描述输电线路的状态，包括线路电压、电流、功率等，其次，改进异常情况的识别方法，另外，引入机器学习算法来优化异常情况的识别。
S203：验证与评估态势感知算法；首先，使用已建立的数字孪生模型作为输入，通过算法进行态势感知的处理，其次，对算法进行评估，评估指标主要包括准确性、灵敏度和鲁棒性。
步骤三中包括以下具体步骤：
S301：实验环境建设；首先，收集大量的线路拓扑数据、设备参数以及运行状态信息，通过对这些数据进行整理和处理，得到一份准确、全面的线路模型，其次选择合适的仿真平台，同时还需考虑电力系统的测量和监测设备、数据传输和存储的问题；在测试的过程中，对实验环境的数据接收和处理功能进行测试，对实验环境的数字孪生模型构建和优化功能进行测试，对实验环境的态势感知算法设计和优化功能进行测试。
S302：实验结果分析；首先，态势感知算法的实验结果：一方面通过将算法应用于数字孪生模型，实现对实际输电线路的实时监测和状态预测，另一方面，对算法进行多次实验，并分析实验结果；其次，输电线路数字孪生模型的实验结果：建立的数字孪生模型能够准确地反映出线路的实际情况，并能够对线路的状态进行准确预测。
S303：异常情况处理；通过设定一系列的异常指标来识别输电线路中的异常情况，异常指标的设定基于对正常状态下的数据进行统计分析，通过与正常状态下的数据对比，可以发现异常情况所造成的偏离。
本发明的有益效果如下：(1)本发明通过采用基于数字孪生的态势感知方法，首先，通过分析和优化输电线路的数字孪生模型，实现对线路物理结构、电力参数、设备状况等信息的建模和仿真，数字孪生模型可以准确地反映输电线路的真实情况，并能够通过数字仿真技术实现对线路状态的实时监测，设计和优化了适应于数字孪生模型的态势感知算法，该算法能够对电力系统中的异常情况进行及时识别和状态预测，通过对输电线路数字孪生模型的监测和分析，该算法可以准确地判断是否存在异常情况，并通过数字仿真技术预测线路的未来状态，通过与传统方法的比较，证明了基于数字孪生的态势感知方法的优越性和有效性，构建输电线路的数字孪生模型并优化，利用数字孪生技术实现对输电线路的实时监测和状态预测，从而实现对电力系统的智能管理和优化；(2)本发明通过提出一种基于数字孪生的输电线路态势感知方法，实现了对输电线路的实时监测和状态预测，通过构建输电线路的数字孪生模型，并对模型进行优化和验证，提供一种准确反映输电线路真实状况的模型，设计并优化了基于数字孪生的态势感知算法，通过对算法的优化和验证，有效地识别和预测了电力系统中的异常情况，在实验中，验证了研究方法的有效性，并分析了实验结果的成因和改进方向，可以为电力系统的智能管理和优化提供有力的技术支持。基于数字孪生的输电线路态势感知方法具有很大的应用前景，在实际应用中能够准确地对输电线路的状态进行监测和预测，为电力系统的安全运行提供重要依据。
附图说明
图1是本发明的输电线路感知方法整体结构框图；
图2是本发明的步骤一具体结构框图；
图3是本发明的步骤二具体结构框图；
图4是本发明的步骤三具体结构框图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1-图4所示，本实施例的一种基于数字孪生的输电线路态势感知方法，包括以下具体步骤：
步骤一：构建输电线路的数字孪生模型，并对模型进行优化和验证，数字孪生模型是实现线路实时监测和状态预测的基础，对线路的物理结构、电力参数、设备状况信息进行建模和仿真，通过对数字孪生模型的优化和验证，提高模型的准确性和可靠性，进而提高态势感知的效果。
步骤一中包括以下具体步骤：
S101：构建输电线路数字孪生模型；数字孪生模型的构建，首先，需要对输电线路的物理结构进行建模，其次，需要对输电线路的电力参数进行建模，最后，还需要对输电线路的设备状况进行建模；线路数字孪生模型的构建需要运用多种数学建模方法和仿真技术，例如，利用有限元法对线路的导线进行建模和仿真，以分析导线的电流分布、热分布情况，同时，可以利用电磁场仿真技术对线路的电磁场进行分析和计算，从而得到线路的电磁辐射和干扰情况，此外，还可以利用概率统计方法对线路的可靠性进行评估，从而预测线路的故障概率和寿命；线路数字孪生模型的构建是一个不断迭代和优化的过程，首先，需要根据实际线路的监测数据和运行历史，对数字孪生模型进行参数的修正和校准，其次，需要不断更新模型中的设备状态信息，最后，还需要根据实际线路的运行情况，对模型中的故障概率进行修正和优化。
S102：优化输电线路数字孪生模型；对传统的输电线路数字孪生模型进行分析，采取措施来提高模型的准确性和可靠性；在模型构建过程中，充分考虑输电线路的物理特性和电力参数，并将其纳入模型中进行建模和仿真，通过引入高精度的测量数据和监测装置，提高模型的数据精确度和可信度，针对不同类型的输电线路，开展针对性的模型优化研究，以适应不同线路的特点和需求；在模型优化过程中，首先是模型的参数校准和调整，通过与实际线路的对比和匹配，对模型的参数进行修正和优化，使模型能够更好地反映真实线路的情况，其次是模型的时效性问题，引入实时监测和数据更新机制，及时更新模型的参数和状态，确保模型始终与实际线路保持一致，最后是模型的可扩展性和适应性问题，在模型构建的过程中，考虑不同线路的结构差异和设备差异，灵活地进行模型的扩展和调整，以适应不同线路的需要。
S103：验证与评估数字孪生模型；通过与实际输电线路的对比来验证数字孪生模型的准确性，采用与其他传统模型的对比来评估数字孪生模型的可靠性，采用实验数据的采集和对比分析方法来验证数字孪生模型的可靠性和鲁棒性，最后数字孪生模型的性能进行评估；选择一条具有代表性的输电线路，并从实际线路中获取线路的结构信息、电力参数以及设备状况等数据，然后利用这些数据构建数字孪生模型，并对模型进行调整和优化，以使得模型尽可能地与实际线路保持一致，最后，通过对比数字孪生模型与实际线路的数据进行对比，计算出它们之间的误差，并对误差进行分析，通过这种对比验证的方法，评估数字孪生模型在模拟实际线路方面的准确性；在传统的输电线路建模方法中，常用的方法包括等效电路模型、潮流计算模型等，将数字孪生模型与这些传统模型进行对比，并综合考虑模型的生成成本、计算复杂度、模拟精度等因素，评估数字孪生模型的优越性和可靠性，通过这种对比评估的方法，确定数字孪生模型在模拟输电线路中的可行性和实用性；在实验环境中搭建一个具有完整的输电线路的实验系统，并采集实时的电力数据和设备状态信息，然后将这些数据输入到数字孪生模型中进行模拟，并与实际实验结果进行对比分析，通过对比实验数据和数字孪生模型的模拟结果，验证数字孪生模型在预测输电线路状态方面的准确性和可靠性；定义一组评估指标，包括预测误差、响应时间、计算复杂度等，用来评估数字孪生模型的性能，通过对模型输出结果的分析和指标的评估，对数字孪生模型的性能进行客观的评价和比较，有助于进一步优化模型的设计和算法，提高模型的准确性和可靠性。
步骤二：设计基于数字孪生的态势感知算法，并对算法进行优化和验证，态势感知算法是实现态势感知的核心部分，决定着系统对异常情况的识别和状态预测能力，通过与数字孪生模型的配合，并结合线路的实时监测数据，设计适应于数字孪生模型的态势感知算法，以提高异常情况处理的准确性和实时性。
步骤二中包括以下具体步骤：
S201：设计态势感知算法；采用数字孪生技术构建的模型作为电力系统的仿真模拟器，基于该模型进行态势感知分析，设计基于数字孪生的态势感知算法；利用数字孪生模型中的物理结构和电力参数信息，实时监测输电线路的各种数据，如电流、电压、温度，然后基于这些数据设计一种用于异常情况识别和状态预测的监测模型，该模型利用机器学习算法和数据挖掘技术对历史数据进行训练，从而能够准确识别不同类型的异常情况，并预测未来可能发生的问题。
S202：优化态势感知算法；首先，引入更多的特征参数来描述输电线路的状态，包括线路电压、电流、功率等，其次，改进异常情况的识别方法，另外，引入机器学习算法来优化异常情况的识别；通过引入更多的特征参数，更全面地描述输电线路的状态，进而提升算法的准确性；传统算法在识别异常情况时可能存在误判或漏判的情况，通过改进算法的判定条件和阈值来减少这些错误的判断，提高异常情况的识别准确性；通过对大量的数据进行学习和训练，机器学习算法能够自动识别和学习异常情况的模式，从而提高异常情况的识别性能。
S203：验证与评估态势感知算法；首先，使用已建立的数字孪生模型作为输入，通过算法进行态势感知的处理，其次，对算法进行评估，评估指标主要包括准确性、灵敏度和鲁棒性；选择多个实际输电线路中的异常情况进行模拟，例如线路发生过载、短路、设备故障等，在每个异常情况下，记录算法预测的线路状态和实际发生的线路状态；准确性是指算法预测的线路状态与实际发生的线路状态之间的一致程度，灵敏度是指算法对不同异常情况的检测能力，即能够尽可能地对各种异常情况做出正确的预测，鲁棒性是指算法对噪声和干扰的鲁棒性，即在实际工作环境中的应用中，算法是否能够保持稳定和可靠的性能。
步骤三：对实验结果进行分析，首先需要搭建实验环境，对研究方法进行验证和评估，实验环境的建设主要包括确定实验需求、搭建实验平台和进行功能测试，通过实验，验证研究方法的有效性，并对实验结果进行分析，对于结果的成因和改进方向，提出一些建议，以进一步提高研究方法在实际应用中的可行性和可靠性。
步骤三中包括以下具体步骤：
S301：实验环境建设；首先，收集大量的线路拓扑数据、设备参数以及运行状态信息，通过对这些数据进行整理和处理，得到一份准确、全面的线路模型，其次选择合适的仿真平台，同时还需考虑电力系统的测量和监测设备、数据传输和存储的问题；在测试的过程中，对实验环境的数据接收和处理功能进行测试，对实验环境的数字孪生模型构建和优化功能进行测试，对实验环境的态势感知算法设计和优化功能进行测试；测试结果显示，实验环境能够准确地接收和处理输入的数据，并生成相应的数据模型；实验环境能够根据输入的数据自动生成和优化数字孪生模型，并能够准确地模拟线路的物理结构和电力参数；实验环境设计的态势感知算法能够准确地识别异常情况，并能够对其进行状态预测。
S302：实验结果分析；首先，态势感知算法的实验结果：一方面通过将算法应用于数字孪生模型，实现对实际输电线路的实时监测和状态预测，另一方面，对算法进行多次实验，并分析实验结果；其次，输电线路数字孪生模型的实验结果：建立的数字孪生模型能够准确地反映出线路的实际情况，并能够对线路的状态进行准确预测；通过对模型中的线路结构、电力参数和设备状况进行建模，能够准确地捕捉到输电线路的实际情况，并对未来的状态进行预测，通过与实际测量数据进行比较，发现算法能够准确地预测线路的状态变化，通过与传统的态势感知方法进行比较，发现基于数字孪生的算法能够更准确地识别异常情况，并更早地发现线路潜在的问题；通过对数字孪生模型的构建，实现对输电线路的实时监测和状态预测，在实验环境中，将模型与实际线路进行对比测试，并分析模型与线路的一致性和准确性。
S303：异常情况处理；通过设定一系列的异常指标来识别输电线路中的异常情况，异常指标的设定基于对正常状态下的数据进行统计分析，通过与正常状态下的数据对比，可以发现异常情况所造成的偏离；采用监测输电线路电流、电压等关键参数的方式进行异常情况的识别，当这些参数超过预设的阈值范围或者出现突变时，就可以判定为异常情况的发生。此外，还利用数字孪生模型对输电线路进行状态预测，借助模型的仿真结果也可以发现异常情况的存在。以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。
Claims (4)
1.一种基于数字孪生的输电线路态势感知方法，其特征在于：包括以下具体步骤：
步骤一：构建输电线路的数字孪生模型，并对模型进行优化和验证，数字孪生模型是实现线路实时监测和状态预测的基础，对线路的物理结构、电力参数、设备状况信息进行建模和仿真，通过对数字孪生模型的优化和验证，提高模型的准确性和可靠性，进而提高态势感知的效果；
步骤二：设计基于数字孪生的态势感知算法，并对算法进行优化和验证，态势感知算法是实现态势感知的核心部分，决定着系统对异常情况的识别和状态预测能力，通过与数字孪生模型的配合，并结合线路的实时监测数据，设计适应于数字孪生模型的态势感知算法，以提高异常情况处理的准确性和实时性；
步骤三：对实验结果进行分析，首先需要搭建实验环境，对研究方法进行验证和评估，实验环境的建设主要包括确定实验需求、搭建实验平台和进行功能测试，通过实验，验证研究方法的有效性，并对实验结果进行分析，对于结果的成因和改进方向，提出一些建议，以进一步提高研究方法在实际应用中的可行性和可靠性。
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的输电线路态势感知方法，其特征在于，步骤一中包括以下具体步骤：
S101：构建输电线路数字孪生模型；数字孪生模型的构建，首先，需要对输电线路的物理结构进行建模，其次，需要对输电线路的电力参数进行建模，最后，还需要对输电线路的设备状况进行建模；
S102：优化输电线路数字孪生模型；对传统的输电线路数字孪生模型进行分析，采取措施来提高模型的准确性和可靠性；
S103：验证与评估数字孪生模型；通过与实际输电线路的对比来验证数字孪生模型的准确性，采用与其他传统模型的对比来评估数字孪生模型的可靠性，采用实验数据的采集和对比分析方法来验证数字孪生模型的可靠性和鲁棒性，最后对数字孪生模型的性能进行评估。
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的输电线路态势感知方法，其特征在于，步骤二中包括以下具体步骤：
S201：设计态势感知算法；采用数字孪生技术构建的模型作为电力系统的仿真模拟器，基于该模型进行态势感知分析，设计基于数字孪生的态势感知算法；
S202：优化态势感知算法；首先，引入更多的特征参数来描述输电线路的状态，包括线路电压、电流、功率，其次，改进异常情况的识别方法，另外，引入机器学习算法来优化异常情况的识别；
S203：验证与评估态势感知算法；首先，使用已建立的数字孪生模型作为输入，通过算法进行态势感知的处理，其次，对算法进行评估，评估指标主要包括准确性、灵敏度和鲁棒性。
4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的输电线路态势感知方法，其特征在于，步骤三中包括以下具体步骤：
S301：实验环境建设；首先，收集大量的线路拓扑数据、设备参数以及运行状态信息，通过对这些数据进行整理和处理，得到一份准确、全面的线路模型，其次选择合适的仿真平台，同时还需考虑电力系统的测量和监测设备、数据传输和存储的问题；在测试的过程中，对实验环境的数据接收和处理功能进行测试，对实验环境的数字孪生模型构建和优化功能进行测试，对实验环境的态势感知算法设计和优化功能进行测试；
S302：实验结果分析；首先，态势感知算法的实验结果：一方面通过将算法应用于数字孪生模型，实现对实际输电线路的实时监测和状态预测，另一方面，对算法进行多次实验，并分析实验结果；其次，输电线路数字孪生模型的实验结果：建立的数字孪生模型能够准确地反映出线路的实际情况，并能够对线路的状态进行准确预测；
S303：异常情况处理；通过设定一系列的异常指标来识别输电线路中的异常情况，异常指标的设定基于对正常状态下的数据进行统计分析，通过与正常状态下的数据对比，发现异常情况所造成的偏离。
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|---|---|---|---|
| CN202311617675.6A CN117590130A (zh) | 2023-11-29 | 2023-11-29 | 一种基于数字孪生的输电线路态势感知方法 |
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| CN (1) | CN117590130A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN118277938A (zh) * | 2024-05-30 | 2024-07-02 | 国富瑞(福建)信息技术产业园有限公司 | 一种智能综合大数据融合处理系统 |
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2023
- 2023-11-29 CN CN202311617675.6A patent/CN117590130A/zh not_active Withdrawn
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Application publication date: 20240223 |