【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力数字孪生，更具体地说，涉及一种电网的数字孪生系统。
技术介绍
1、随着能源体系的转型升级，智能电网建设正在全球加速推进。电网数字化、信息化已成为电力企业实现智慧管理、精细运维的重要手段。与此同时，数字孪生作为一种前沿的数字化技术，也受到电力行业的高度关注。数字孪生通过数据、模型、算法和计算平台，实现对物理资产的虚实映射和虚拟缩影，被誉为复杂系统数字化建设的重要途径。
2、电网涉及变电站、输配电线路等多个场景，数据类型复杂；不同场景模型语义表达存在差异，难以协同。现有数字孪生系统大多局限于单一场景与数据类型，无法支撑系统级的数字孪生应用。
3、中国专利申请，申请号cn202211499751.3，公开日2023年4月18日，公开了一种基于数字孪生技术的换流站设备监控管理系统及方法，包括：运维状态展示模块，配置利用数字孪生技术将换流站实时运行数据与整站三维模型进行融合建立换流站三维场景；设备信息展示模块，实现站内一次接线图、地下管线信息的呈现；设备状态分析模块，对设定数据的变化趋势与设备运行风险进行监测研判；设备处置诊断模块，进行故障对比分析；中国专利申请，申请号cn202210514806.7，公开日2022年7月29日，公开了一种基于应用场景的数字孪生模型构建方法，该方法开创性地提出了四种主要的数字孪生模型应用场景，并在此基础上针对性地提出了四种数字孪生模型构建流程方法。但是上述技术方案至少存在如下问题：数据融合机制简单，无法有效集成电网的多源异构数据，从而造成电网中多源异构数据融合效率
技术实现思路
1、要解决的技术问题
2、针对现有技术中存在的电网中多源异构数据融合效率低的问题，本专利技术提供了一种电网的数字孪生系统，通过构建标准化的数据接入接口，应用关联分析和知识图谱技术等，提高了电网中多源异构数据的融合效率。
3、技术方案
4、本专利技术的目的通过以下技术方案实现。
5、本说明书实施例提供一种电网的数字孪生系统，包括：数据接入模块，接入电网的多源异构数据，包含实时监测数据、历史运行数据、气象环境数据、设备模型数据和地理信息数据；建模模块，接收数据接入模块的数据，并建立适用于多业务场景的数字孪生模型；融合模块，进行多业务场景的数字孪生模型的关联和融合；计算模块，利用关联和融合后数字孪生模型进行多场景协同仿真。
6、进一步的，数据接入模块包含：标准接口单元，通过openapi定义数据接入的标准服务接口，并采用异步非阻塞输入或输出模型，以提高服务接口的响应速度；格式转换单元，通过json的转换逻辑进行不同格式数据之间的转换；语义转换单元，基于改进的word2vec模型的词向量进行不同语义数据之间的转换，所述改进的word2vec模型为加入语义约束优化词向量表示的模型；纬度转换单元，通过组合运用基于正算的大地坐标系转换和基于卫星导航的坐标测量进行不同纬度数据之间的转换；中间件单元，利用优化的分布式消息队列进行多源异构数据的接入，所述优化为通过智能路由分流和动态资源调度。
7、进一步的，中间件单元包括：关联子单元，采用基于因果模型推断的依赖关系分析方法，建立多源异构数据之间的因果依赖关系；路由子单元，根据多源异构数据之间的因果依赖关系进行智能路由分流，以进行多源异构数据之间的业务关联；资源子单元，根据数据流量实时监测结果，通过改变队列分区数量调整资源队列长度，并通过调节消费线程池线程数改变资源队列宽度。
8、进一步地，建模模块包含：基础模型构建单元，根据电网的拓扑结构，采用电力系统稳态分析方法构建电网的基础资源模型；数字孪生模型单元，利用基础资源模型，根据不同业务场景，通过可视化编辑工具构建数字孪生模型；模型库单元，采用分布式模型存储机制，存储不同类型的预设模型结构，以供数字孪生模型单元调用；参数拟合单元，根据联邦学习算法和监测数据拟合数字孪生模型的参数；模型管理单元，在模型库中存储各个数字孪生模型，并将数字孪生模型封装成服务进行发布。
9、进一步的，所述融合模块包含：关联分析单元，利用互信息理论和关联规则算法获取不同的多源异构数据之间的关联关系；规则融合单元，利用时间规则、空间规则和业务规则，根据获取的多源异构数据之间的关联关系，进行跨域特征映射和关系匹配，生成异构数据之间的匹配映射表；模型融合单元，根据匹配映射表，利用推理算法和序列模式匹配技术，进行基于多源异构数据的数字孪生模型的融合；模型协同单元，根据关联关系和融合后的数字孪生模型，构建不同业务间的模型关联图；根据模型关联图，提取数字孪生模型的接口映射关系，通过接口映射关系和消息传递，进行不同业务的数字孪生模型的协同仿真。
10、进一步地，所述计算模块包含：协同计算单元，利用数字孪生模型的接口映射关系，通过并行计算和分布式通信技术，对关联和融合后的数字孪生模型进行分布式协同仿真计算；输出聚合单元，采用异构信息序列化和编码技术，生成包含多个数字孪生模型协同仿真计算结果的输出数据；仿真分析单元，基于深度学习算法构建预测模型，利用预测模型分析不同控制参数设置下的协同仿真的计算结果；仿真控制单元，利用强化学习算法的策略梯度方法，根据协同仿真的计算结果的分析结果，调整数字孪生模型的控制参数。
11、进一步地，仿真控制单元包括：策略构建子单元，利用强化学习算法中的策略梯度方法，构建数字孪生模型协同仿真的控制策略模型；参数确定子单元，利用仿真分析单元构建的预测模型，根据不同控制参数设置下的协同仿真结果，选择对协同仿真计算精度和召回率影响最大的前n个控制参数作为关键控制参数；模型训练子单元，利用选择的关键控制参数，在数字孪生模型协同仿真环境中训练控制策略模型，获得最优控制策略；模型应用子单元，利用训练获得的最优控制策略，调整数字孪生模型的参数。
12、进一步的，输出聚合单元包括：数据解析子单元，结合命名实体识别和依存句法分析，提取不同数字孪生模型的协同仿真计算结果中的文本数据，并转换为结构化数据，生成第一输出数据；编码子单元，采用基于稀疏表示的压缩编码算法对第一输出数据进行编码，生成第二输出数据；关系抽取子单元，利用知识图谱技术，抽取第二输出数据之间的关联关系；关系融合子单元，根据抽取的关联关系，对第二输出数据进行关联，生成最终的输出数据。
13、进一步的，基于稀疏表示的压缩编码算法包括：采用字典学习方法获得电网监测数据样本集的过完备字典；对第一输出数据应用正交匹配追踪算法，得到第一输出数据的稀疏表示系数；保留稀疏表示系数中的非零元素，生成第二输出数据。
14、进一步的，所述电网的数字孪生系统还包括边缘计算模块，对接入电网的多源异构数据进行就近预处理；边缘计算模块包括：边缘节点单元，设置于电网端的转换器内，通过模数转换模块采集电网的传感数据；边缘计算单元，对采集的传感数据进行就近预处理，所述预处理采用基于无损压缩算法的编码技术去除数据中的冗余信息，并使用低位优先的传输机制本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种电网的数字孪生系统，包括：
2.根据权利要求1所述的电网的数字孪生系统，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的电网的数字孪生系统，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的电网的数字孪生系统，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的电网的数字孪生系统，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的电网的数字孪生系统，其特征在于：
7.根据权利要求6所述的电网的数字孪生系统，其特征在于：
8.根据权利要求6所述的电网的数字孪生系统，其特征在于：
9.根据权利要求8所述的电网的数字孪生系统，其特征在于：
10.根据权利要求1所述的电网的数字孪生系统，其特征在于：
【技术特征摘要】
1.一种电网的数字孪生系统，包括：
2.根据权利要求1所述的电网的数字孪生系统，其特征在于：
3.根据权利要求2所述的电网的数字孪生系统，其特征在于：
4.根据权利要求1所述的电网的数字孪生系统，其特征在于：
5.根据权利要求1所述的电网的数字孪生系统，其特征在于：
6.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：邵阳，邱剑，龚辰，张为，古世相，俞凯华，汤健茏，
申请(专利权)人：杭州绿藤数智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。