基于站域BIM数据融合多源信息的电力数字信息模型制造技术

本发明专利技术涉及一种基于站域BIM数据融合多源信息的电力数字信息模型，其采用以下方法得到电力数字信息模型，方法包括：使用站域级边缘计算方法对感知层、网络层、平台层、应用层四个方面数据的特征进行研究，感知层用于实现对变电站设备的非接触式测量，网络层用于对异常设备所在区域进行定位，平台层用于获取故障变电站设备状态数据，以及根据状态数据进行人工智能深度学习分析，智能诊断故障，应用层用于在站域级边缘计算单元内完成辅控系统数据与主设备状态数据的融合，自动启动故障变电站设备的辅助设备；使用多模态数据融合方法，构建设备全新的运行数据、检修数据、监测数据、环境数据多源信息融合的电力数字信息模型。

【技术实现步骤摘要】
基于站域BIM数据融合多源信息的电力数字信息模型
本专利技术涉及电力用模型
，尤其涉及一种基于站域BIM数据融合多源信息的电力数字信息模型。
技术介绍
随着特高压交直流混合大电网、新一代智能变电站的建设，对电网设备安全和智能运维管理提出了更高的要求。近年来物联网、大数据、BIM（BuildingInformationModeling，建筑信息模型）等新技术已经在一些重要的电力工程项目中成功应用，为提升变电运维管理提供了新的思路。但是，当前国内外的研究机构主要偏向于BIM在工程建设阶段的应用及一维数据的分析处理，其功能比较单一，不适用于现阶段对变电站的管控，因此，亟需提出一种基于站域BIM数据融合多源信息的电力数字信息模型以完成对变电站电力设备数据的实时采集和监测。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种基于站域BIM数据融合多源信息的电力数字信息模型，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。为实现上述目的，本专利技术所采取的技术方案是：一种基于站域BIM数据融合多源信息的电力数字信息模型，其采用以下方法得到所述电力数字信息模型，所述方法包括：使用站域级边缘计算方法对感知层、网络层、平台层、应用层四个方面数据的特征进行研究，所述感知层用于实现对变电站设备的非接触式测量，所述网络层用于对异常设备所在区域进行定位，所述平台层用于获取故障变电站设备状态数据，以及根据所述状态数据进行人工智能深度学习分析，智能诊断故障，应用层用于在站域级边缘计算单元内完成辅控系统数据与主设备状态数据的融合，自动启动所述故障变电站设备的辅助设备；使用多模态数据融合方法，构建设备全新的运行数据、检修数据、监测数据、环境数据多源信息融合的电力数字信息模型EDM。作为本专利技术的进一步改进，所述感知层包括以局部放电传感器、成像传感器、环境监控传感器组成的站域级集成的感知阵列，以实现对变电站设备的非接触式测量。作为本专利技术的进一步改进，所述网络层通过以太网或GPS实现分布式同步采样，以实现对异常设备所在区域进行定位。作为本专利技术的进一步改进，所述平台层与所述站域级传感器阵列进行数据交互，以获取所有的变电站设备状态数据，并将变电站设备状态数据异常的状态数据所对应的变电站设备作为故障变电站设备，获取所述故障变电站设备的状态数据。作为本专利技术的进一步改进，所述平台层通过LoRa、蓝牙、Zigbee、485与所述站域级传感器阵列进行数据交互。作为本专利技术的进一步改进，所述应用层主要体现在变电站作业人员安全管控方面以及主辅设备联动方面，根据站域级集成感知阵列结合变电站RFID技术、人脸识别技术等实现对作业人员的行为、活动范围进行实时监测，确保运检人员人身安全，在站域级边缘计算单元内完成辅控系统数据与主设备状态数据的融合，当判断变电站设备出现异常工况时，自动启动所述故障变电站设备的辅助设备。作为本专利技术的进一步改进，所述使用多模态数据融合方法，构建设备全新的运行数据、检修数据、监测数据、环境数据多源信息融合的电力数字信息模型EDM，包括：基于改进的深度学习算法建立多模态数据融合知识库对采集到的数据集进行深度融合，所述数据集包括：设备全新的运行数据、检修数据、监测数据、环境数据；将多元多模态的数据转化为真实的具有精确时空属性、动态属性和交互属性的电力数字模型。采用上述技术方案所产生的有益效果在于：本专利技术实施例提供的基于站域BIM数据融合多源信息的电力数字信息模型，使用站域级边缘计算方法对感知层、网络层、平台层、应用层四个方面数据的特征进行详细研究，使用多模态数据融合方法，构建设备全新的运行数据、检修数据、监测数据、环境数据等多源信息融合的电力数字信息模型EDM，实现基于实物ID的设备信息动态交互实时感知，针对所有故障设备存在并可在空间传播的局放、声音、热等表征信号，可通过EDM结合多点同步监测技术实现不同设备的精准定位，保证了变电站电气设备的安全可靠运行，极大程度降低了因设备缺陷或者人因失误导致的变电站故障。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合具体实施例对专利技术进行清楚、完整的描述。本专利技术实施例提供了一种基于站域BIM数据融合多源信息的电力数字信息模型，其采用以下方法得到所述电力数字信息模型，所述方法包括：使用站域级边缘计算方法对感知层、网络层、平台层、应用层四个方面数据的特征进行研究，所述感知层用于实现对变电站设备的非接触式测量，所述网络层用于对异常设备所在区域进行定位，所述平台层用于获取故障变电站设备状态数据，以及根据所述状态数据进行人工智能深度学习分析，智能诊断故障，应用层用于在站域级边缘计算单元内完成辅控系统数据与主设备状态数据的融合，自动启动所述故障变电站设备的辅助设备；使用多模态数据融合方法，构建设备全新的运行数据、检修数据、监测数据、环境数据多源信息融合的电力数字信息模型EDM。本专利技术实施例提供的基于站域BIM数据融合多源信息的电力数字信息模型，使用站域级边缘计算方法对感知层、网络层、平台层、应用层四个方面数据的特征进行详细研究，使用多模态数据融合方法，构建设备全新的运行数据、检修数据、监测数据、环境数据等多源信息融合的电力数字信息模型EDM，实现基于实物ID的设备信息动态交互实时感知，针对所有故障设备存在并可在空间传播的局放、声音、热等表征信号，可通过EDM结合多点同步监测技术实现不同设备的精准定位，保证了变电站电气设备的安全可靠运行，极大程度降低了因设备缺陷或者人因失误导致的变电站故障。以下，将分别针对上述感知层、网络层、平台层、应用层进行说明。针对感知层，在一种可能的实现方式中，所述感知层包括以局部放电传感器、成像传感器、环境监控传感器组成的站域级集成的感知阵列，以实现对变电站设备的非接触式测量。针对网络层，在一种可能的实现方式中，所述网络层通过以太网或GPS实现分布式同步采样，以实现对异常设备所在区域进行定位。针对平台层，在一种可能的实现方式中，所述平台层与所述站域级传感器阵列进行数据交互，以获取所有的变电站设备状态数据，并将变电站设备状态数据异常的状态数据所对应的变电站设备作为故障变电站设备，获取所述故障变电站设备的状态数据。另外，所述平台层通过LoRa、蓝牙、Zigbee、485与所述站域级传感器阵列进行数据交互。针对应用层，在一种可能的实现方式中，所述应用层主要体现在变电站作业人员安全管控方面以及主辅设备联动方面，根据站域级集成感知阵列结合变电站RFID技术、人脸识别技术等实现对作业人员的行为、活动范围进行实时监测，确保运检人员人身安全，在站域级边缘计算单元内完成辅控系统数据与主设备状态数据的融合，当判断变电站设备出现异常工况时，自动启动所述故障变电站设备的辅助设备。之后，基于BIM、物联网监测数据和深度学习技术，完成对多元多模态的数据进行融合处理，得到站域电力精准实时具有时空性的电力数字信息模型。然而，目前国内外对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于站域BIM数据融合多源信息的电力数字信息模型，其特征在于，采用以下方法得到所述电力数字信息模型，所述方法包括：/n使用站域级边缘计算方法对感知层、网络层、平台层、应用层四个方面数据的特征进行研究，所述感知层用于实现对变电站设备的非接触式测量，所述网络层用于对异常设备所在区域进行定位，所述平台层用于获取故障变电站设备状态数据，以及根据所述状态数据进行人工智能深度学习分析，智能诊断故障，应用层用于在站域级边缘计算单元内完成辅控系统数据与主设备状态数据的融合，自动启动所述故障变电站设备的辅助设备；/n使用多模态数据融合方法，构建设备全新的运行数据、检修数据、监测数据、环境数据多源信息融合的电力数字信息模型EDM。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于站域BIM数据融合多源信息的电力数字信息模型，其特征在于，采用以下方法得到所述电力数字信息模型，所述方法包括：
使用站域级边缘计算方法对感知层、网络层、平台层、应用层四个方面数据的特征进行研究，所述感知层用于实现对变电站设备的非接触式测量，所述网络层用于对异常设备所在区域进行定位，所述平台层用于获取故障变电站设备状态数据，以及根据所述状态数据进行人工智能深度学习分析，智能诊断故障，应用层用于在站域级边缘计算单元内完成辅控系统数据与主设备状态数据的融合，自动启动所述故障变电站设备的辅助设备；
使用多模态数据融合方法，构建设备全新的运行数据、检修数据、监测数据、环境数据多源信息融合的电力数字信息模型EDM。


2.根据权利要求1所述的基于站域BIM数据融合多源信息的电力数字信息模型，其特征在于，所述感知层包括以局部放电传感器、成像传感器、环境监控传感器组成的站域级集成的感知阵列，以实现对变电站设备的非接触式测量。


3.根据权利要求1所述的基于站域BIM数据融合多源信息的电力数字信息模型，其特征在于，所述网络层通过以太网或GPS实现分布式同步采样，以实现对异常设备所在区域进行定位。


4.根据权利要求2所述的基于站域BIM数据融合多源信息的电力数字信息模型，其特征在于，所述平台层与所述站域级传感器阵列进行数据交互，以获取所有的变电...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴建辉，孙海玉，郭志家，张回力，郑东方，李恒宇，刘闯阵，田志勇，徐振，
申请(专利权)人：国网河南省电力公司商丘供电公司，
类型：发明
国别省市：河南;41