【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字孪生分析，尤其涉及一种面向农村能源的数字孪生分析方法及系统。
技术介绍
1、随着能源需求的不断增长和环境保护意识的增强，可再生能源的开发与利用在各个地区都得到了广泛重视。农村地区作为能源消费的重要组成部分，其能源结构和管理方式对整体能源战略具有重要影响，面向农村能源的数字孪生分析能够为复杂的农村能源系统提供一种全新的管理和优化手段。通过创建一个虚拟的数字孪生模型，能够实时反映农村能源系统的运行状态，分析不同能源来源的相互作用和整体效率。以及能够支持农村能源运行状态的远程监控和智能化决策，为农村地区的能源管理提供更加精准和可持续的解决方案，从而助力农村能源系统的现代化和绿色发展。然而，传统的面向农村能源的数字孪生分析方法对于缺乏多源异构数据的有效集成与分析，难以实现对这些数据的全面采集和整合，导致数据的时效性和完整性不足，并且依赖于固定模型和经验规则进行数字化的农村能源分析，缺乏智能化的农村能源数字孪生分析手段，导致无法充分反映农村能源系统的动态变化特性。
技术实现思路
1、基于此，本专利技术提供一种面向农村能源的数字孪生分析方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种面向农村能源的数字孪生分析方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取农村管理区域的农村遥感数据；基于农村遥感数据进行农村能源地理结构建模处理，生成农村能源地理模型；
4、步骤s2：根据传感器集成设备进行农村管理区域的能源数据采集，生成农村能源数据
5、步骤s3：基于农村能源特征模型进行农村能源多维物理特性分析，生成农村能源多维物理特性数据；对农村能源多维物理特性数据进行农村能源物理特性集成处理，生成农村能源物理特性集成数据；
6、步骤s4：基于农村能源物理特性集成数据进行农村能源的非线性驱动特征建模处理，生成农村能源驱动模型；基于农村能源驱动模型构建农村能源驱动引擎，并根据农村能源驱动引擎对农村能源特征模型进行农村能源数字孪生分析，生成农村能源数字孪生模型；
7、步骤s5：基于农村能源数字孪生模型进行数字能源供给调度分析处理，生成数字能源供给调度数据；根据数字能源供给调度数据进行农村能源供给调度的智能优化模型设计，以得到农村能源供给调度优化模型；根据农村能源供给调度优化模型执行农村能源供给调度智能优化作业。
8、本专利技术通过获取遥感数据，能够准确捕捉农村管理区域内的地理特征，包括土地利用情况、地形变化和基础设施分布等，为后续的能源分析提供了一个全面且准确的地理背景，创建农村能源地理模型，为后续能源特征的映射和分析提供了基础数据支持，反映农村地区的能源设备空间分布特征，有助于理解和优化不同能源的空间分布及利用效率。通过传感器集成设备实时采集农村能源数据(如光伏发电量、风能发电量、生物质能的生产、传输、使用情况等)，确保了数据的实时性和多样性，反映了农村能源系统的动态特性，通过将能源特征数据映射到地理模型上，更好地理解不同区域内能源的分布和使用情况，提高了能源管理和调度的准确性，农村能源特征模型可以根据不同区域的特定情况进行定制分析，便于为各个农村地区量身定制优化策略。通过分析能源的多维物理特性(如生产特性、储能特性、传输行为等)，获得对农村能源系统更全面和深入的理解，识别出各能源种类的物理特性，通过对多维物理特性的集成处理，提供了综合性的能源物理特性数据，从而农村能源数字孪生分析更精准反映真实的农村能源的运行状况，对于优化能源的生产、存储和传输管理有很大的帮助，提高了能源管理的整体效率。基于农村能源物理特性集成数据进行农村能源的非线性驱动特征建模处理能够捕捉农村能源系统的复杂动态特性，使得模型能够更精确地预测未来的能源需求和供给情况，支持更智能的能源管理决策。通过构建农村能源驱动引擎，从而进行实时的数字孪生分析，在虚拟环境中模拟不同决策的效果，快速调整优化策略，从而提高决策的响应速度和准确性，数字孪生模型的生成和使用为整个农村能源系统引入了高水平的智能化管理手段，使得能源管理能够更加精细化和个性化。基于数字孪生模型的供给调度分析能够更准确地反映实时能源需求和供给情况，从而使得能源供给的精准度大大提升，农村能源供给调度智能优化模型的设计，能够根据实际情况进行能源调度的智能优化，最大程度在原本能源供给调度需求上保持能源调度的减少能源浪费，降低成本，提高能源利用效率，在应对农村能源需求的波动性和多样性时，农村能源供给调度智能优化作业快速适应变化，提高了能源管理系统的适应性和灵活性。
9、本说明书中提供一种面向农村能源的数字孪生分析系统，用于执行上述所述的面向农村能源的数字孪生分析方法，该面向农村能源的数字孪生分析系统包括：
10、农村能源地理结构建模模块，用于获取农村管理区域的农村遥感数据；基于农村遥感数据进行农村能源地理结构建模处理，生成农村能源地理模型；
11、农村能源映射模块，用于根据传感器集成设备进行农村管理区域的能源数据采集，生成农村能源数据；对农村能源数据进行特征分析，以得到农村能源特征数据；将农村能源特征数据映射至农村能源地理模型进行农村能源特征映射处理，生成农村能源特征模型；
12、农村能源物理特性分析模块，用于基于农村能源特征模型进行农村能源多维物理特性分析，生成农村能源多维物理特性数据；对农村能源多维物理特性数据进行农村能源物理特性集成处理，生成农村能源物理特性集成数据；
13、农村能源驱动特征分析模块，用于基于农村能源物理特性集成数据进行农村能源的非线性驱动特征建模处理，生成农村能源驱动模型；基于农村能源驱动模型构建农村能源驱动引擎，并根据农村能源驱动引擎对农村能源特征模型进行农村能源数字孪生分析，生成农村能源数字孪生模型；
14、农村能源供给调度优化模块，用于基于农村能源数字孪生模型进行数字能源供给调度分析处理，生成数字能源供给调度数据；根据数字能源供给调度数据进行农村能源供给调度的智能优化模型设计，以得到农村能源供给调度优化模型；根据农村能源供给调度优化模型执行农村能源供给调度智能优化作业。
15、本申请有益效果在于，本专利技术通过设计数据集成接口和优化数据采集流程，能够高效地采集和整合来自遥感、传感器、历史能耗等多源异构数据，确保数据的全面性和多样性，提高了数据的时效性和完整性，为数字孪生分析提供了更准确的基础数据支持。并且将农村能源特征数据映射至对应的地理模型，充分反映了整体农村能源系统的数字化信息，实现对农村能源相关信息的全面采集和整合。通过构建一个基于多维物理特性和多尺度驱动因素的数字孪生模型，实时反映农村能源系统的动态变化特性。与传统依赖于固定模型和经验规则的分析方法不同，数字孪生模型能够实时捕捉和模拟农村能源系统的复杂动态行为，提高了分析的准确性和适应性。采用了先进的人工智能算法，包括决策本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种面向农村能源的数字孪生分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向农村能源的数字孪生分析方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的面向农村能源的数字孪生分析方法，其特征在于，步骤S14包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的面向农村能源的数字孪生分析方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的面向农村能源的数字孪生分析方法，其特征在于，步骤S23包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的面向农村能源的数字孪生分析方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：
7.根据权利要求6所述的面向农村能源的数字孪生分析方法，其特征在于，步骤S31包括以下步骤：
8.根据权利要求1所述的面向农村能源的数字孪生分析方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的面向农村能源的数字孪生分析方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：
10.一种面向农村能源的数字孪生分析系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所
...【技术特征摘要】
1.一种面向农村能源的数字孪生分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的面向农村能源的数字孪生分析方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的面向农村能源的数字孪生分析方法，其特征在于，步骤s14包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的面向农村能源的数字孪生分析方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的面向农村能源的数字孪生分析方法，其特征在于，步骤s23包括以下步骤：
6.根据权利要求1所述的面向农村能...
【专利技术属性】
技术研发人员：冀肖彤，柳丹，罗恒，邓万婷，曹侃，熊平，康逸群，胡畔，叶畅，肖繁，江克证，谭道军，梅欣，王伟，陈孝明，刘巨，
申请(专利权)人：国网湖北省电力有限公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
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