CN115395646A - 一种数字孪生式牵引变电所智慧运维*** - Google Patents
一种数字孪生式牵引变电所智慧运维*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN115395646A CN115395646A CN202210942563.7A CN202210942563A CN115395646A CN 115395646 A CN115395646 A CN 115395646A CN 202210942563 A CN202210942563 A CN 202210942563A CN 115395646 A CN115395646 A CN 115395646A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- traction substation
- data
- target
- maintenance
- equipment
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 title claims abstract description 112
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 122
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 claims abstract description 85
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 27
- 238000004088 simulation Methods 0.000 claims abstract description 27
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims abstract description 18
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 7
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims description 38
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims description 26
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 21
- 230000008676 import Effects 0.000 claims description 20
- 238000007726 management method Methods 0.000 claims description 19
- 230000006978 adaptation Effects 0.000 claims description 18
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 claims description 17
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 15
- 238000012800 visualization Methods 0.000 claims description 15
- 238000013024 troubleshooting Methods 0.000 claims description 11
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 10
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 claims description 9
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 8
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 8
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 7
- 238000010276 construction Methods 0.000 claims description 7
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 7
- 230000010354 integration Effects 0.000 claims description 7
- 230000007246 mechanism Effects 0.000 claims description 7
- 238000003032 molecular docking Methods 0.000 claims description 7
- 238000011835 investigation Methods 0.000 claims description 3
- 238000012216 screening Methods 0.000 claims description 3
- 238000012795 verification Methods 0.000 claims description 3
- 238000007689 inspection Methods 0.000 abstract description 8
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 10
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 description 7
- 238000000034 method Methods 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 229910018503 SF6 Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000007797 corrosion Effects 0.000 description 1
- 238000005260 corrosion Methods 0.000 description 1
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 1
- 238000005553 drilling Methods 0.000 description 1
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000005265 energy consumption Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 230000003647 oxidation Effects 0.000 description 1
- 238000007254 oxidation reaction Methods 0.000 description 1
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 1
- 238000001228 spectrum Methods 0.000 description 1
- SFZCNBIFKDRMGX-UHFFFAOYSA-N sulfur hexafluoride Chemical compound FS(F)(F)(F)(F)F SFZCNBIFKDRMGX-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
- 229960000909 sulfur hexafluoride Drugs 0.000 description 1
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
- H02J13/00001—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network characterised by the display of information or by user interaction, e.g. supervisory control and data acquisition systems [SCADA] or graphical user interfaces [GUI]
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/06—Resources, workflows, human or project management; Enterprise or organisation planning; Enterprise or organisation modelling
- G06Q10/063—Operations research, analysis or management
- G06Q10/0635—Risk analysis of enterprise or organisation activities
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q50/00—Information and communication technology [ICT] specially adapted for implementation of business processes of specific business sectors, e.g. utilities or tourism
- G06Q50/06—Energy or water supply
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T17/00—Three dimensional [3D] modelling, e.g. data description of 3D objects
-
- H—ELECTRICITY
- H02—GENERATION; CONVERSION OR DISTRIBUTION OF ELECTRIC POWER
- H02J—CIRCUIT ARRANGEMENTS OR SYSTEMS FOR SUPPLYING OR DISTRIBUTING ELECTRIC POWER; SYSTEMS FOR STORING ELECTRIC ENERGY
- H02J13/00—Circuit arrangements for providing remote indication of network conditions, e.g. an instantaneous record of the open or closed condition of each circuitbreaker in the network; Circuit arrangements for providing remote control of switching means in a power distribution network, e.g. switching in and out of current consumers by using a pulse code signal carried by the network
- H02J13/00032—Systems characterised by the controlled or operated power network elements or equipment, the power network elements or equipment not otherwise provided for
- H02J13/00034—Systems characterised by the controlled or operated power network elements or equipment, the power network elements or equipment not otherwise provided for the elements or equipment being or involving an electric power substation
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Economics (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Marketing (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Health & Medical Sciences (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Educational Administration (AREA)
- Water Supply & Treatment (AREA)
- Public Health (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Health & Medical Sciences (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Primary Health Care (AREA)
- Computer Graphics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Software Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明提供了一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，包括：模型构建模块，用于基于预设装置对牵引变电所设备以及环境进行扫描，并基于扫描结果根据目标比例构建三维可视化映射模型；融合模块，用于采集所述牵引变电所设备的运行数据，并基于数字孪生技术将所述运行数据在所述三维可视化映射模型中关联映射；运维模块，用于基于关联映射结果对牵引变电所设备的运行状态进行评估，并基于评估结果对所述牵引变电所设备进行运维，且生成设备运维报告。通过对牵引变电所进行模型仿真，便于及时查找故障以及漏洞，大幅度提高牵引变电所设备巡视维护质量，降低人员劳动强度，同时可以实现牵引变电所无人值守，解放生产力的目的。
Description
技术领域
本发明涉及变电所运维控制技术领域，特别涉及一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***。
背景技术
目前，近年来，随着铁路***管理体制的深化改革，牵引变电所的自动化技术在不断进步，供电设备都实现了和计算机***的网络通信，同时供电***各部门、各单位也都建立了相应的专用网络；
牵引变电所供电设备日常运行过程中存在主导电回路线夹锈蚀氧化接触不良，温度过高、六氟化硫断路器气压下降、变压器渗油导致油位偏低、运行过裎散热不良，油温高影响使用寿命等问题，所内值守人员日常巡视质量不高，不能及时发现设备运行过程的隐患缺陷，另外设备体量大配属的运行检柊维护人员不足，按照检修规程周期开展修理实验重点不突出，检件质量不高导致设备带病运行；
目前牵引变电所除综合自动化***外，各类在线监测***由于接口规约等原因，未形成有机整体，且既有在线监测***数量有限，牵引变电所设备不能有效全面监控，从而导致不能对牵引变电所及时进行维护，造成严重损失；
因此，本发明提供了一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，用以通过对牵引变电所进行模型仿真，便于及时查找故障以及漏洞，大幅度提高牵引变电所设备巡视维护质量，降低人员劳动强度，同时可以实现牵引变电所无人值守，解放生产力的目的。
发明内容
本发明提供一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，用以通过对牵引变电所进行模型仿真，便于及时查找故障以及漏洞，大幅度提高牵引变电所设备巡视维护质量，降低人员劳动强度，同时可以实现牵引变电所无人值守，解放生产力的目的。
本发明提供了一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，包括：
模型构建模块，用于基于预设装置对牵引变电所设备以及环境进行扫描，并基于扫描结果根据目标比例构建三维可视化映射模型集合；
融合模块，用于采集所述牵引变电所设备的运行数据，并基于数字孪生技术将所述运行数据在所述三维可视化映射模型集合中关联映射；
运维模块，用于基于关联映射结果对牵引变电所设备的运行状态进行评估，并基于评估结果对所述牵引变电所设备进行运维，且生成设备运维报告。
优选的，一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，模型构建模块，包括：
扫描单元，用于获取牵引变电所的场景地图，并基于所述场景地图确定所述牵引变电所设备在所述牵引变电所内的分布情况；
所述扫描单元，用于基于所述分布情况控制无人机以及激光扫描仪对所述牵引变电所设备以及牵引变电所的环境进行扫描，得到目标三维图像，并将所述目标三维图像传输至管理终端；
模型处理单元，用于对所述目标三维图像进行处理，确定所述牵引变电所设备以及牵引变电所的环境的点云数据，并基于所述点云数据通过预设方式根据目标比例构建所述牵引变电所设备以及牵引变电所的环境的三维可视化映射模型集合。
优选的，一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，模型处理单元，包括：
图像获取子单元，用于获取目标三维图像，并确定所述目标三维图像的分辨率，其在所述分辨率小于预设阈值时，将所述目标三维图像进行解码；
分辨率调整子单元，用于确定所述分辨率与预设阈值的差值，并基于解码结果根据所述差值对所述目标三维图像的图像参数进行调整，且在参数调整后重构所述目标三维图像；
图像处理子单元，用于确定所述目标三维图像中所述牵引变电所设备以及牵引变电所环境对应的目标平面，并将所述目标平面进行量化，得到多个图像点；
所述图像处理子单元，还用于基于所述图像点确定所述目标平面的法向量，并基于所述法向量确定所述目标平面内所述多个图像点的位置关系，且基于所述多个图像点的位置关系得到所述牵引变电所设备以及牵引变电所的环境的点云数据。
优选的，一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，扫描单元，包括：
图像识别子单元，用于获取所述无人机以及激光扫描仪对所述牵引变电所设备以及牵引变电所的环境进行扫描后得到的目标三维图像，并提取所述目标三维图像中的目标主体的结构信息；
图像标记子单元，用于基于所述结构信息确定所述牵引变电所设备的属性信息以及所述牵引变电所设备在所述牵引变电所中的目标位置，并基于所述属性信息以及目标位置对所述目标三维图像中的目标主体设置图注。
优选的，一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，模型构建模块，包括：
模型获取单元，用户获取构建的所述三维可视化映射模型集合，并提取所述三维可视化映射模型集合中各三维可视化映射模型的功能特征；
模型融合单元，用于基于所述各三维可视化映射模型的功能特征确定所述三维可视化映射模型之间的关联关系；
所述模型融合单元，用于基于所述关联关系对所述各三维可视化映射模型进行适配，并基于适配结果对所述各三维可视化映射模型预留数据接口，完成对所述各三维可视化映射模型的融合适配。
优选的，一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，融合模块，包括：
数据传输链路构建单元，用于获取后台管理终端的通讯地址以及各预设数据采集设备的接口地址，并基于物联网根据所述通讯地址和所述接口地址构建所述后台管理终端与所述各预设数据采集设备的网络传输链路；
数据采集单元，用于后台管理终端基于所述网络传输链路向所述各预设数据采集设备发送数据采集规则，并接收所述各预设数据采集设备采集到的牵引变电所设备的运行数据，其中，不同的预设数据采集设备用于采集不同业务***的运行数据；
格式规范单元，用于对接收到的运行数据进行解码，得到所述运行数据的特征属性，并基于所述特征属性从预设数据转换规则库确定所述运行数据对应的数据转换标准，且基于所述数据转换标准将所述运行数据进行格式转换，得到待导入运行数据；
数据处理单元，用于获取构建的三维可视化映射模型集合中各三维可视化映射模型的业务规则，并基于所述业务规则对所述待导入运行数据进行过滤；
所述数据处理单元，还用于基于过滤结果确定所述待导入运行数据与各三维可视化映射模型的适配度，并基于所述适配度确定所述待导入运行数据进行分类标识；
数据导入单元，用于基于所述分类标识确定所述待导入数据与所述各三维可视化映射模型中各配置项的映射关系，其中，所述各三维可视化映射模型中包括至少一个配置项；
数据导入单元，用于基于所述映射关系根据预设适配协议对所述待导入运行数据进行适配，并将适配完成的待导入运行数据缓存至数据导入队列，同时，获取各三维可视化映射模型的数据接口；
数据导入单元，用于基于所述数据接口将所述数据导入队列与所述各三维可视化映射模型进行对接，并基于对接结果将所述待导入数据分别导入各三维可视化映射模型中对应的目标配置项，完成运行数据在所述三维可视化映射模型集合中的关联映射。
优选的，一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，数据采集单元，包括：
属性分析子单元，用于获取采集到的牵引变电所设备的运行数据，并获取所述牵引变电所设备的属性信息；
所述属性分析子单元，用于基于所述属性信息确定各所述牵引变电所设备的相似性，并基于所述相似性确定对各所述牵引变电所设备的运行数据的采集方式以及数据采集口径；
数据规范子单元，用于基于所述采集方式以及数据采集口径确定对所述牵引变电所设备的运行数据的资源整合机制，并基于所述资源整合机制对采集到的各牵引变电所设备的运行数据进行规范处理；
数据共享子单元，用于将规范处理后的运行数据上传至预设区块链，完成对所述各牵引变电所设备的运行数据的共享。
优选的，一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，数据导入单元，包括：
环境数据获取子单元，用于获取牵引变电所的环境数据以及实时在线监控数据，并将所述环境数据以及在线监控数据进行格式转换；
融合子单元，用于基于格式转换结果将所述环境数据与所述在线监控数据导入所述各三维可视化映射模型，并基于所述环境数据与所述在线监控数据对所述牵引变电所设备对应的各三维可视化映射模型的运行参数进行同步更新。
优选的，一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，运维模块，包括：
预模拟训练单元，用于根据关联映射结果对所述牵引变电所设备的负荷以及运行环境进行设定，并基于设定结果根据所述三维可视化映射模型对所述牵引变电所设备进行预模拟训练；
运行监测单元，用于基于预模拟训练实时获取所述牵引变电所设备的运行参数，同时，确定影响所述牵引变电所设备运行状态的干扰因素；
状态评估单元，用于基于所述干扰因素构建牵引变电所设备稳定运行的评价指标体系，并基于所述评价指标体系构建神经网络模型；
所述状态评估单元，还用于将所述运行参数输入所述神经网络模型，并基于所述神经网络模型提取所述运行参数的数据特征；
所述状态评估单元，还用于基于所述数据特征将所述运行参数进行分类，得到子运行参数组，同时，调取预设数据库中的存储的设备非正常运行时的历史运行数据，其中，所述历史运行数据标记有对应的设备运行风险等级；
所述状态评估单元，还用于将所述子运行参数组与所述历史运行数据进行相似度匹配，并基于匹配结果确定所述牵引变电所设备在当前负荷以及运行环境下的目标风险等级；
比较单元，用于将所述目标风险等级与预设阈值进行比较，且在所述目标风险等级大于或等于所述预设阈值时，判定需对所述牵引变电所设备进行运维操作；
运维单元，用于判定需对所述牵引变电所设备进行运维操作时，基于所述目标风险等级以及所述子运行参数组确定所述牵引变电所设备的隐患故障点，并提取所述隐患故障点的功能属性；
所述运维单元，用于基于所述功能属性确定对所述隐患故障点的运维策略，并基于所述运维策略对所述隐患故障点进行模拟纠正；
核验单元，用于基于模拟纠正结果对所述牵引变电所设备进行二次预模拟训练，直至所述目标风险等级小于所述预设阈值，完成对牵引变电所设备的故障排查。
优选的，一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，运维单元，包括：
运维数据获取子单元，用于获取对牵引变电所设备隐患故障点的排查类型以及对应的运维参数，并基于预设关键词对所述运维参数进行有效性数据筛选，得到待记录运维参数；
报告生成子单元，用于基于所述排查类型以及待记录运维参数确定待记录项目，并基于所述待记录项目制定目标记录模板；
所述报告生成子单元，还用于基于所述目标记录模板将所述排查类型以及待记录运维参数导入目标记录区域，得到对所述牵引变电所设备的运维报告。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***的结构图；
图2为本发明实施例中一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***中构建的三维可视化映射模型的结构图；
图3为本发明实施例中一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***中模型构建模块的结构图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例1：
本实施例提供了一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，如图1所示，包括：
模型构建模块，用于基于预设装置对牵引变电所设备以及环境进行扫描，并基于扫描结果根据目标比例构建三维可视化映射模型集合；
融合模块，用于采集所述牵引变电所设备的运行数据，并基于数字孪生技术将所述运行数据在所述三维可视化映射模型集合中关联映射；
运维模块，用于基于关联映射结果对牵引变电所设备的运行状态进行评估，并基于评估结果对所述牵引变电所设备进行运维，且生成设备运维报告。
该实施例中，预设装置可以是无人机或激光扫描仪等。
该实施例中，牵引变电所设备指的是牵引变电所内的变压器等部件。
该实施例中，环境指的是牵引变电所内部的设备分布情况以及牵引变电所内部所包含的物品等。
该实施例中，目标比例指的是1：1。
该实施例中，三维可视化映射模型集合指的是根据扫描结果通过3dMAX构建与牵引变电所一致的建筑或设备模型的集合。
该实施例中，运行数据指的是牵引变电所设备的电流分配数据，对电压的升压、降压数据等。
该实施例中，数字孪生技术指的是利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成对牵引变电所设备的运行情况进行仿真模拟。
该实施例中，关联映射指的是将牵引变电所设备的运行数据在构建的三维可视化映射模型中进行同步更新，从而便于根据模型对牵引变电所的工作情况或是运行情况进行仿真演练。
该实施例中，基于评估结果对所述牵引变电所设备进行运维指的是当评估结果表征牵引变电所设备的运行状态发生异常时，排查牵引变电所设备的故障点，并分析造成故障的原因，并根据原因对故障进行解决，其中，运行状态发生异常具体为牵引变电所设备的能耗过大、是否退出***操作等。
上述技术方案的有益效果是：通过对牵引变电所进行模型仿真，便于及时查找故障以及漏洞，大幅度提高牵引变电所设备巡视维护质量，降低人员劳动强度，同时可以实现牵引变电所无人值守，解放生产力的目的。
实施例2：
在上述实施例1的基础上，本实施例提供了一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，如图2所示，模型构建模块，包括：
扫描单元，用于获取牵引变电所的场景地图，并基于所述场景地图确定所述牵引变电所设备在所述牵引变电所内的分布情况；
所述扫描单元，用于基于所述分布情况控制无人机以及激光扫描仪对所述牵引变电所设备以及牵引变电所的环境进行扫描，得到目标三维图像，并将所述目标三维图像传输至管理终端；
模型处理单元，用于对所述目标三维图像进行处理，确定所述牵引变电所设备以及牵引变电所的环境的点云数据，并基于所述点云数据通过预设方式根据目标比例构建所述牵引变电所设备以及牵引变电所的环境的三维可视化映射模型集合。
该实施例中，场景地图指的是牵引变电所的面积范围，对应的形状以及牵引变电所设备中在牵引变电所中的位置情况等。
该实施例中，分布情况指的牵引变电所设备在牵引变电所中的位置情况。
该实施例中，目标三维图像指的是通过无人机以及激光扫描仪对牵引变电所以及对应的设备进行扫描后得到的牵引变电所以及设备的三维结构图。
该实施例中，对所述目标三维图像进行处理可以是进行去噪、分辨率调整等为确定牵引变电所以及设备点云数据的图像处理。
该实施例中，点云数据指的是牵引变电所以及对应的设备通过多个点表示的立体结构。
该实施例中，预设方式指的是通过3dMAX软件构建对应的三维可视化映射模型。
上述技术方案的有益效果是：通过对牵引变电所设备以及牵引变电所的环境继续宁扫描，实现对牵引变电所设备以及对应的环境进行准确建模，从而为准确分析牵引变电所设备的运行状态提供了可靠保障。
实施例3：
在上述实施例2的基础上，本实施例提供了一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，模型处理单元，包括：
图像获取子单元，用于获取目标三维图像，并确定所述目标三维图像的分辨率，其在所述分辨率小于预设阈值时，将所述目标三维图像进行解码；
分辨率调整子单元，用于确定所述分辨率与预设阈值的差值，并基于解码结果根据所述差值对所述目标三维图像的图像参数进行调整，且在参数调整后重构所述目标三维图像；
图像处理子单元，用于确定所述目标三维图像中所述牵引变电所设备以及牵引变电所环境对应的目标平面，并将所述目标平面进行量化，得到多个图像点；
所述图像处理子单元，还用于基于所述图像点确定所述目标平面的法向量，并基于所述法向量确定所述目标平面内所述多个图像点的位置关系，且基于所述多个图像点的位置关系得到所述牵引变电所设备以及牵引变电所的环境的点云数据。
该实施例中，预设阈值是提前设定好的，用于衡量目标三维图像的清晰度是否达到处理要求。
该实施例中，基于解码结果根据所述差值对所述目标三维图像的图像参数进行调整指的是将图像转换为对应的二进制编码，并在解码后确定对图像分辨影响的数值进行调整，直至分辨率大于或等于预设阈值。
该实施例中，目标平面指的是牵引变电所设备以及对应的环境在目标三维图像中包含的三维平面。
该实施例中，将所述目标平面进行量化指的是将平面量化为多个点，通过点表示每一平面所在的位置。
该实施例中，法向量适用于表征该平面的基准方向，法向量与目标平面垂直。
上述技术方案的有益效果是：通过对得到的目标三维图像的分辨率进行调整，且在调整后对目标三维图像进行量化，从而实现根据目标三维图像对牵引变电所设备以及对应的环境的点云数据进行有效获取，为准确构建相应的三维可视化映射模型提供了保障，同时，也为准确评估牵引变电所设备的运行状态提供了依据。
实施例4：
在上述实施例2的基础上，本实施例提供了一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，扫描单元，包括：
图像识别子单元，用于获取所述无人机以及激光扫描仪对所述牵引变电所设备以及牵引变电所的环境进行扫描后得到的目标三维图像，并提取所述目标三维图像中的目标主体的结构信息；
图像标记子单元，用于基于所述结构信息确定所述牵引变电所设备的属性信息以及所述牵引变电所设备在所述牵引变电所中的目标位置，并基于所述属性信息以及目标位置对所述目标三维图像中的目标主体设置图注。
该实施例中，目标主体指的是目标三维图像中记录的牵引变电所设备。
该实施例中，结构信息指的是牵引变电所设备对应的结构，即该牵引变电所设备包括的器件结构、组成等。
该实施例中，属性信息指的是牵引变电所的种类信息。
该实施例中，目标位置指的是该牵引变电所设备在牵引变电所中的分布情况。
该实施例中，图注指的是在目标三维图像中对牵引变电所设备的种类以及在牵引变电所中的具***置进行解释或标注，便于生成对应的三维可视化映射模型。
上述技术方案的有益效果是：通过对采集到的目标三维图像进行分析，实现对图像中记录的牵引变电所设备的种类以及位置进行准确判断，从而为准确生成设备对应的三维可视化映射模型提供了便利，同时也保障了根据模型对牵引变电所各设备进行管理，提高对牵引变电所设备的运维效果。
实施例5：
在上述实施例1的基础上，本实施例提供了一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，如图3所示，模型构建模块，包括：
模型获取单元，用户获取构建的所述三维可视化映射模型集合，并提取所述三维可视化映射模型集合中各三维可视化映射模型的功能特征；
模型融合单元，用于基于所述各三维可视化映射模型的功能特征确定所述三维可视化映射模型之间的关联关系；
所述模型融合单元，用于基于所述关联关系对所述各三维可视化映射模型进行适配，并基于适配结果对所述各三维可视化映射模型预留数据接口，完成对所述各三维可视化映射模型的融合适配。
该实施例中，各三维可视化映射模型的功能特征指的三维可视化映射模型的对应的实际设备的工作性能以及对应的工作种类等。
该实施例中，关联关系指的是各三维可视化映射模型之间的协同配合关系。
该实施例中，适配指的是将构建的各三维可视化映射模型之间的数据接口以及对应的兼容模式进行设置，从而实现能够对构建的三维可视化映射模型进行统一管理，避免各器件之间型号或参数不同或不匹配导致的管理难题。
该实施例中，预留数据接口指的是对构建的各三维可视化映射模型设置数据接口，从而便于将采集到的数据导入对应的三维可视化映射模型中。
上述技术方案的有益效果是：通过确定构建的各三维可视化映射模型之间的工作关系或是关联关系，从而实现将不同的三维可视化映射模型进行有效衔接或融合，达到各三维可视化映射模型之间相互兼容的作用，为准确对牵引变电所进行智能运维提供了便利与保障。
实施例6：
在上述实施例1的基础上，本实施例提供了一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，融合模块，包括：
数据传输链路构建单元，用于获取后台管理终端的通讯地址以及各预设数据采集设备的接口地址，并基于物联网根据所述通讯地址和所述接口地址构建所述后台管理终端与所述各预设数据采集设备的网络传输链路；
数据采集单元，用于后台管理终端基于所述网络传输链路向所述各预设数据采集设备发送数据采集规则，并接收所述各预设数据采集设备采集到的牵引变电所设备的运行数据，其中，不同的预设数据采集设备用于采集不同业务***的运行数据；
格式规范单元，用于对接收到的运行数据进行解码，得到所述运行数据的特征属性，并基于所述特征属性从预设数据转换规则库确定所述运行数据对应的数据转换标准，且基于所述数据转换标准将所述运行数据进行格式转换，得到待导入运行数据；
数据处理单元，用于获取构建的三维可视化映射模型集合中各三维可视化映射模型的业务规则，并基于所述业务规则对所述待导入运行数据进行过滤；
所述数据处理单元，还用于基于过滤结果确定所述待导入运行数据与各三维可视化映射模型的适配度，并基于所述适配度确定所述待导入运行数据进行分类标识；
数据导入单元，用于基于所述分类标识确定所述待导入数据与所述各三维可视化映射模型中各配置项的映射关系，其中，所述各三维可视化映射模型中包括至少一个配置项；
数据导入单元，用于基于所述映射关系根据预设适配协议对所述待导入运行数据进行适配，并将适配完成的待导入运行数据缓存至数据导入队列，同时，获取各三维可视化映射模型的数据接口；
数据导入单元，用于基于所述数据接口将所述数据导入队列与所述各三维可视化映射模型进行对接，并基于对接结果将所述待导入数据分别导入各三维可视化映射模型中对应的目标配置项，完成运行数据在所述三维可视化映射模型集合中的关联映射。
该实施例中，预设数据采集设备是提前设定好的，可以是提前在牵引变电所内部设置的摄像头、传感器以及智能巡检机器人等。
该实施例中，网络传输链路目的是为了将各预设数据采集设备采集到的数据传输至后台管理终端。
该实施例中，数据采集规则指的是对各预设数据采集设备的数据采集方式、数据采集量以及对应的采集口径等，目的是为了实现将采集到的数据统一导入对应的模型，从而实现对各牵引变电所设备进行统一的管理。
该实施例中，特征属性指的是运行数据的数据取值以及运行数据的数据种类等。
该实施例中，预设数据转换规则库是提前设定好的，用于存储对运行数据的数据格式进行转换的准则或转化标准。
该实施例中，待导入运行数据指的是将采集到的运行数据进行格式转换后，得到的能够直接导入相应的三维可视化映射模型中的设备运行数据。
该实施例中，业务规则指的是各三维可视化映射模型对应的牵引变电所设备在牵引变电所中执行的业务种类以及执行业务时的执行要求等。
该实施例中，基于所述业务规则对所述待导入运行数据进行过滤指的是将与牵引变电所设备运行无关的数据进行剔除。
该实施例中，适配度指的是待导入运行数据与三维可视化映射模型之间的匹配度。
该实施例中，分类标识是用来标记不同待导入运行数据的数据种类的一种标记标签。
该实施例中，配置项指的是三维可视化映射模型的配置信息，包括模型要实现的功能以及模型对应的实体的种类等。
该实施例中，预设适配协议是提前设定好的，用于对待导入数据进行规范，从而实现将待导入数据进行有效的导入对应的三维可视化映射模型中。
该实施例中，数据导入队列是导入数据的一张载体，用于暂时存放需导入模型中的相关数据。
该实施例中，目标配置项指的是待导入运行数据需要导入的对应的配置项。
该实施例中，运行数据包括：视频监控数据采集、温度数据采集、传感器数据采集、老旧仪表设备采集；
其中，(1)视频监控数据采集
通过安装监控摄像头实现对设备的实时拍摄监控，拍摄到的视频流信息传输到视频服务器，然后服务器通过rtsp视频流模式进行传输，从而在数字孪生平台上能实时查看到监控摄像头查看的图像。
(2)温度数据采集
一是通过智能机器人身上的红外摄像头与温度传感器，对指定设备数据进行分析采集，或设置预定的巡检线路，机器人自动的对设定好的设备进行温度数据采集。二是通过定点安装的红外摄像头进行拍摄，实时分析且采集出温度数据。两种方式均能实现阈值告警。
(3)传感器数据采集
使用特定的传感器对环境等数据进行采集，采集到的数据发送到数据服务器进行存储。
(4)老旧仪表设备采集
通过摄像头进行拍照，使用AI技术分析照片中的仪表或灯信号，从而得到准确的仪表数据或灯信号数据。
上述技术方案的有益效果是：通过物联网建立后台终端与数据采集设备的通讯链路，实现对数据采集设备采集到的数据进行及时有效的获取，其次，对采集到的数据进行分类以及格式转换，确保将采集到的数据格式继续宁规范化，从而便于将采集到的数据准确有效的融合至对应的三维可视化映射模型中，最终将转换后的数据导入对应的三维可视化映射模型，实现将运行数据与模型进行准确可靠的结合，为将牵引变电所设备进行统一管理提供了便利与保障。
实施例7：
在上述实施例6的基础上，本实施例提供了一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，数据采集单元，包括：
属性分析子单元，用于获取采集到的牵引变电所设备的运行数据，并获取所述牵引变电所设备的属性信息；
所述属性分析子单元，用于基于所述属性信息确定各所述牵引变电所设备的相似性，并基于所述相似性确定对各所述牵引变电所设备的运行数据的采集方式以及数据采集口径；
数据规范子单元，用于基于所述采集方式以及数据采集口径确定对所述牵引变电所设备的运行数据的资源整合机制，并基于所述资源整合机制对采集到的各牵引变电所设备的运行数据进行规范处理；
数据共享子单元，用于将规范处理后的运行数据上传至预设区块链，完成对所述各牵引变电所设备的运行数据的共享。
该实施例中，属性信息可以是牵引变电所设备的设备种类以及对应的执行功能等。
该实施例中，相似性是用来衡量牵引变电所设备之间是否存在关联或是器件类型一致的情况。
该实施例中，资源整合机制指的是将采集到的数据的格式进行统一规范，从而达到与三维可视化映射模型的无障碍对接或导入。
该实施例中，规范处理指的是将数据格式进行统一。
该实施例中，预设区块链是提前设定好的，用于存储采集到的牵引变电所设备的运行数据，从而实现数据在***或平台上的重复利用或是优化数据库。
上述技术方案的有益效果是：通过确定牵引变电所设备之间的相似性，从而实现对运行数据的采集方式进行统一，其次将统一后的数据上传至区块链，实现对牵引变电所设备的运行数据进行有效利用。
实施例8：
在上述实施例6的基础上，本实施例提供了一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，其特征在于，数据导入单元，包括：
环境数据获取子单元，用于获取牵引变电所的环境数据以及实时在线监控数据，并将所述环境数据以及在线监控数据进行格式转换；
融合子单元，用于基于格式转换结果将所述环境数据与所述在线监控数据导入所述各三维可视化映射模型，并基于所述环境数据与所述在线监控数据对所述牵引变电所设备对应的各三维可视化映射模型的运行参数进行同步更新。
该实施例中，环境数据指的是牵引变电所设备所处的环境信息，具体为环境温度、湿度等。
该实施例中，实时在线监控数据具体为有色谱，消防***，二次防雷监控及其它辅助业务等独立监控***。
上述技术方案的有益效果是：通过将牵引变电所设备的环境数据以及实时监控数据在三维可视化映射模型中进行同步更新，实现模型与现实情况同步，从而便于对牵引变电所设备的运行情况进行准确有效的管理以及预测，便于及时查找故障以及漏洞。
实施例9：
在上述实施例1的基础上，本实施例提供了一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，运维模块，包括：
预模拟训练单元，用于根据关联映射结果对所述牵引变电所设备的负荷以及运行环境进行设定，并基于设定结果根据所述三维可视化映射模型对所述牵引变电所设备进行预模拟训练；
运行监测单元，用于基于预模拟训练实时获取所述牵引变电所设备的运行参数，同时，确定影响所述牵引变电所设备运行状态的干扰因素；
状态评估单元，用于基于所述干扰因素构建牵引变电所设备稳定运行的评价指标体系，并基于所述评价指标体系构建神经网络模型；
所述状态评估单元，还用于将所述运行参数输入所述神经网络模型，并基于所述神经网络模型提取所述运行参数的数据特征；
所述状态评估单元，还用于基于所述数据特征将所述运行参数进行分类，得到子运行参数组，同时，调取预设数据库中的存储的设备非正常运行时的历史运行数据，其中，所述历史运行数据标记有对应的设备运行风险等级；
所述状态评估单元，还用于将所述子运行参数组与所述历史运行数据进行相似度匹配，并基于匹配结果确定所述牵引变电所设备在当前负荷以及运行环境下的目标风险等级；
比较单元，用于将所述目标风险等级与预设阈值进行比较，且在所述目标风险等级大于或等于所述预设阈值时，判定需对所述牵引变电所设备进行运维操作；
运维单元，用于判定需对所述牵引变电所设备进行运维操作时，基于所述目标风险等级以及所述子运行参数组确定所述牵引变电所设备的隐患故障点，并提取所述隐患故障点的功能属性；
所述运维单元，用于基于所述功能属性确定对所述隐患故障点的运维策略，并基于所述运维策略对所述隐患故障点进行模拟纠正；
核验单元，用于基于模拟纠正结果对所述牵引变电所设备进行二次预模拟训练，直至所述目标风险等级小于所述预设阈值，完成对牵引变电所设备的故障排查。
该实施例中，预模拟训练指的是通过对牵引变电所设备的负荷以及运行环境进行认为设定后，对三维可视化映射模型的运行状态进行演练。
该实施例中，运行参数指的是在预模拟训练过程中，不同三维可视化映射模型的运行情况。
该实施例中，干扰因素指的是牵引变电所设备在运行过程中可能受到外界影响的影响因素，具体为天气、湿度、温度等。
该实施例中，评价指标体系指的是用于评价牵引变电所设备运行状态的评价指标集合以及评价准则。
该实施例中，数据特征指的是三维可视化映射模型的运行参数的参数种类以及对应的取值情况。
该实施例中，子运行参数组指的是将牵引变电所设备的运行参数进行分类后得到的每一类运行参数。
该实施例中，预设数据库是提前设定好的，用于存储设备在异常情况下的运行数据。
该实施例中，目标风险等级指的是牵引变电所设备在当前模型的负荷以及运行环境下发生的风险等级。
该实施例中，预设阈值是提前设定好的，用于衡量牵引变电所设备发生的风险是否超出预期范围。
该实施例中，隐患故障点指的是牵引变电所设备在当前模型的负荷以及运行环境下可能发生故障的点。
该实施例中，功能属性指的是隐患故障点对应的机体要实现的最终运行功能。
该实施例中，在所述目标风险等级大于或等于所述预设阈值时，判定需对所述牵引变电所设备进行运维操作指的是当牵引变电所设备的当前风险值超出预设阈值时，需要排查牵引变电所设备的异常运行器件或是异常的功能结构，并对该异常运行器件或是功能结构进行维护，从而确保牵引变电所设备能够正常稳定的运行。
该实施例中，基于匹配结果确定所述牵引变电所设备在当前负荷以及运行环境下的目标风险等级，包括：
获取所述牵引变电设备在当前负荷以及运行环境下的运行参数，并基于所述运行参数确定所述牵引变电所设备的负荷损失指标值，并基于所述损失指标值计算所述牵引变电所设备的目标风险等级，具体步骤包括：
根据如下公式计算所述牵引变电所设备的负荷损失指标值：
其中，M表示所述牵引变电所设备的负荷损失指标值；ω表示误差系数，且取值范围为(0.02，0.05)；i表示所述牵引变电所设备的当前负荷损失的种类，且取值范围为[1，n]；n表示所述牵引变电所设备的负荷损失的总种类数，且取值大于或等于2；α表示牵引变电所设备的负荷重要性修正因子，且取值范围为(0.8，0.95)；ki表示所述牵引变电所设备因故障退出运行后的第i类负荷损失的损失量；si表示所述牵引变电所设备满足安全运行调价下的第i类负荷损失的损失量；
调取预设分级阈值范围，并将所述负荷损失指标值与所述预设分级阈值范围进行比较，确定所述牵引变电所设备的负荷损失指标值所造成的后果等级；
基于所述后果等级并根据如下公式计算所述牵引变电所设备的目标风险等级：
其中，Q表示所述牵引变电所设备的目标风险等级；β表示所述牵引变电所设备在当前负荷以及运行环境下发生风险的概率等级；δ表示所述牵引变电所设备的负荷损失指标值所造成的后果等级，其中最低风险等级为1级，最高风险等级为9级；
表示发生风险的概率等级的权重系数；ρ表示所述后果等级的权重系数，且
round(·)表示取整函数；
将计算得到的目标风险等级与预设风险等级阈值进行比较；
若所述目标风险等级小于或等于所述预设风险等级阈值，判定所述牵引变电所设备发生的故障为轻度故障，并进行第一报警提醒；
否则，判定所述牵引变电所设备发生的故障为重度故障，并进行第二报警提醒。
上述负荷损失的损失量指的是各牵引变电所设备在工作过程中造成的能量损耗。
上述预设风险等级阈值是提前设定好的，用于衡量牵引变电所设备的风险等级是否超出预期情况。
上述将所述负荷损失指标值与所述预设分级阈值范围进行比较，确定所述牵引变电所设备的负荷损失指标值所造成的后果等级指的是将损失量在[0，100]的定为一级，[100，200]的定为二级等。
上述技术方案的有益效果是：通过根据关联映射结果对牵引变电所设备的负荷以及运行环境进行模拟设置，从而实现对牵引变电所在不同运行环境下的运行状态进行有效监控，从而便于提前查找牵引变电所设备的安全隐患，并根据安全隐患对牵引变电所设备进行提前维护，提高了牵引变电所设备的运行可靠性，同时大幅度提高牵引变电所设备巡视维护质量，降低人员劳动强度，同时可以实现牵引变电所无人值守，解放生产力的目的。
实施例10：
在上述实施例9的基础上，本实施例提供了一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，运维单元，包括：
运维数据获取子单元，用于获取对牵引变电所设备隐患故障点的排查类型以及对应的运维参数，并基于预设关键词对所述运维参数进行有效性数据筛选，得到待记录运维参数；
报告生成子单元，用于基于所述排查类型以及待记录运维参数确定待记录项目，并基于所述待记录项目制定目标记录模板；
所述报告生成子单元，还用于基于所述目标记录模板将所述排查类型以及待记录运维参数导入目标记录区域，得到对所述牵引变电所设备的运维报告。
该实施例中，运维参数指的是对牵引变电所设备进行运行维护时的操作数据，具体为运行的时间、运维步骤等。
该实施例中，预设关键词是提前设定好的，用于对运维参数进行过滤，剔除其中与运维无关的数据。
该实施例中，带记录项目指的是需要在模板中记录的数据类型。
该实施例中，目标记录模板指的是适用于记录排查类型以及对应的运维参数的报告模板。
该实施例中，目标记录区域指的是目标记录模板中用于记录对应的待记录数据的空白区域。
上述技术方案的有益效果是：通过确定需要记录的项目，从而实现对目标记录模板进行准确有效的制定，同时对得到运维参数进行有效性筛选，确保最终得到的运维报告准确可靠，为实现对牵引变电所设备进行统一管理提供了便利。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，其特征在于，包括：
模型构建模块，用于基于预设装置对牵引变电所设备以及环境进行扫描，并基于扫描结果根据目标比例构建三维可视化映射模型集合；
融合模块，用于采集所述牵引变电所设备的运行数据，并基于数字孪生技术将所述运行数据在所述三维可视化映射模型集合中关联映射；
运维模块，用于基于关联映射结果对牵引变电所设备的运行状态进行评估，并基于评估结果对所述牵引变电所设备进行运维，且生成设备运维报告。
2.根据权利要求1所述的一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，其特征在于，模型构建模块，包括：
扫描单元，用于获取牵引变电所的场景地图，并基于所述场景地图确定所述牵引变电所设备在所述牵引变电所内的分布情况；
所述扫描单元，用于基于所述分布情况控制无人机以及激光扫描仪对所述牵引变电所设备以及牵引变电所的环境进行扫描，得到目标三维图像，并将所述目标三维图像传输至管理终端；
模型处理单元，用于对所述目标三维图像进行处理，确定所述牵引变电所设备以及牵引变电所的环境的点云数据，并基于所述点云数据通过预设方式根据目标比例构建所述牵引变电所设备以及牵引变电所的环境的三维可视化映射模型集合。
3.根据权利要求2所述的一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，其特征在于，模型处理单元，包括：
图像获取子单元，用于获取目标三维图像，并确定所述目标三维图像的分辨率，其在所述分辨率小于预设阈值时，将所述目标三维图像进行解码；
分辨率调整子单元，用于确定所述分辨率与预设阈值的差值，并基于解码结果根据所述差值对所述目标三维图像的图像参数进行调整，且在参数调整后重构所述目标三维图像；
图像处理子单元，用于确定所述目标三维图像中所述牵引变电所设备以及牵引变电所环境对应的目标平面，并将所述目标平面进行量化，得到多个图像点；
所述图像处理子单元，还用于基于所述图像点确定所述目标平面的法向量，并基于所述法向量确定所述目标平面内所述多个图像点的位置关系，且基于所述多个图像点的位置关系得到所述牵引变电所设备以及牵引变电所的环境的点云数据。
4.根据权利要求2所述的一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，其特征在于，扫描单元，包括：
图像识别子单元，用于获取所述无人机以及激光扫描仪对所述牵引变电所设备以及牵引变电所的环境进行扫描后得到的目标三维图像，并提取所述目标三维图像中的目标主体的结构信息；
图像标记子单元，用于基于所述结构信息确定所述牵引变电所设备的属性信息以及所述牵引变电所设备在所述牵引变电所中的目标位置，并基于所述属性信息以及目标位置对所述目标三维图像中的目标主体设置图注。
5.根据权利要求1所述的一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，其特征在于，模型构建模块，包括：
模型获取单元，用户获取构建的所述三维可视化映射模型集合，并提取所述三维可视化映射模型集合中各三维可视化映射模型的功能特征；
模型融合单元，用于基于所述各三维可视化映射模型的功能特征确定所述三维可视化映射模型之间的关联关系；
所述模型融合单元，用于基于所述关联关系对所述各三维可视化映射模型进行适配，并基于适配结果对所述各三维可视化映射模型预留数据接口，完成对所述各三维可视化映射模型的融合适配。
6.根据权利要求1所述的一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，其特征在于，融合模块，包括：
数据传输链路构建单元，用于获取后台管理终端的通讯地址以及各预设数据采集设备的接口地址，并基于物联网根据所述通讯地址和所述接口地址构建所述后台管理终端与所述各预设数据采集设备的网络传输链路；
数据采集单元，用于后台管理终端基于所述网络传输链路向所述各预设数据采集设备发送数据采集规则，并接收所述各预设数据采集设备采集到的牵引变电所设备的运行数据，其中，不同的预设数据采集设备用于采集不同业务***的运行数据；
格式规范单元，用于对接收到的运行数据进行解码，得到所述运行数据的特征属性，并基于所述特征属性从预设数据转换规则库确定所述运行数据对应的数据转换标准，且基于所述数据转换标准将所述运行数据进行格式转换，得到待导入运行数据；
数据处理单元，用于获取构建的三维可视化映射模型集合中各三维可视化映射模型的业务规则，并基于所述业务规则对所述待导入运行数据进行过滤；
所述数据处理单元，还用于基于过滤结果确定所述待导入运行数据与各三维可视化映射模型的适配度，并基于所述适配度确定所述待导入运行数据进行分类标识；
数据导入单元，用于基于所述分类标识确定所述待导入数据与所述各三维可视化映射模型中各配置项的映射关系，其中，所述各三维可视化映射模型中包括至少一个配置项；
数据导入单元，用于基于所述映射关系根据预设适配协议对所述待导入运行数据进行适配，并将适配完成的待导入运行数据缓存至数据导入队列，同时，获取各三维可视化映射模型的数据接口；
数据导入单元，用于基于所述数据接口将所述数据导入队列与所述各三维可视化映射模型进行对接，并基于对接结果将所述待导入数据分别导入各三维可视化映射模型中对应的目标配置项，完成运行数据在所述三维可视化映射模型集合中的关联映射。
7.根据权利要求6所述的一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，其特征在于，数据采集单元，包括：
属性分析子单元，用于获取采集到的牵引变电所设备的运行数据，并获取所述牵引变电所设备的属性信息；
所述属性分析子单元，用于基于所述属性信息确定各所述牵引变电所设备的相似性，并基于所述相似性确定对各所述牵引变电所设备的运行数据的采集方式以及数据采集口径；
数据规范子单元，用于基于所述采集方式以及数据采集口径确定对所述牵引变电所设备的运行数据的资源整合机制，并基于所述资源整合机制对采集到的各牵引变电所设备的运行数据进行规范处理；
数据共享子单元，用于将规范处理后的运行数据上传至预设区块链，完成对所述各牵引变电所设备的运行数据的共享。
8.根据权利要求6所述的一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，其特征在于，数据导入单元，包括：
环境数据获取子单元，用于获取牵引变电所的环境数据以及实时在线监控数据，并将所述环境数据以及在线监控数据进行格式转换；
融合子单元，用于基于格式转换结果将所述环境数据与所述在线监控数据导入所述各三维可视化映射模型，并基于所述环境数据与所述在线监控数据对所述牵引变电所设备对应的各三维可视化映射模型的运行参数进行同步更新。
9.根据权利要求1所述的一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，其特征在于，运维模块，包括：
预模拟训练单元，用于根据关联映射结果对所述牵引变电所设备的负荷以及运行环境进行设定，并基于设定结果根据所述三维可视化映射模型对所述牵引变电所设备进行预模拟训练；
运行监测单元，用于基于预模拟训练实时获取所述牵引变电所设备的运行参数，同时，确定影响所述牵引变电所设备运行状态的干扰因素；
状态评估单元，用于基于所述干扰因素构建牵引变电所设备稳定运行的评价指标体系，并基于所述评价指标体系构建神经网络模型；
所述状态评估单元，还用于将所述运行参数输入所述神经网络模型，并基于所述神经网络模型提取所述运行参数的数据特征；
所述状态评估单元，还用于基于所述数据特征将所述运行参数进行分类，得到子运行参数组，同时，调取预设数据库中的存储的设备非正常运行时的历史运行数据，其中，所述历史运行数据标记有对应的设备运行风险等级；
所述状态评估单元，还用于将所述子运行参数组与所述历史运行数据进行相似度匹配，并基于匹配结果确定所述牵引变电所设备在当前负荷以及运行环境下的目标风险等级；
比较单元，用于将所述目标风险等级与预设阈值进行比较，且在所述目标风险等级大于或等于所述预设阈值时，判定需对所述牵引变电所设备进行运维操作；
运维单元，用于判定需对所述牵引变电所设备进行运维操作时，基于所述目标风险等级以及所述子运行参数组确定所述牵引变电所设备的隐患故障点，并提取所述隐患故障点的功能属性；
所述运维单元，用于基于所述功能属性确定对所述隐患故障点的运维策略，并基于所述运维策略对所述隐患故障点进行模拟纠正；
核验单元，用于基于模拟纠正结果对所述牵引变电所设备进行二次预模拟训练，直至所述目标风险等级小于所述预设阈值，完成对牵引变电所设备的故障排查。
10.根据权利要求9所述的一种数字孪生式牵引变电所智慧运维***，其特征在于，运维单元，包括：
运维数据获取子单元，用于获取对牵引变电所设备隐患故障点的排查类型以及对应的运维参数，并基于预设关键词对所述运维参数进行有效性数据筛选，得到待记录运维参数；
报告生成子单元，用于基于所述排查类型以及待记录运维参数确定待记录项目，并基于所述待记录项目制定目标记录模板；
所述报告生成子单元，还用于基于所述目标记录模板将所述排查类型以及待记录运维参数导入目标记录区域，得到对所述牵引变电所设备的运维报告。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210942563.7A CN115395646B (zh) | 2022-08-08 | 2022-08-08 | 一种数字孪生式牵引变电所智慧运维*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210942563.7A CN115395646B (zh) | 2022-08-08 | 2022-08-08 | 一种数字孪生式牵引变电所智慧运维*** |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115395646A true CN115395646A (zh) | 2022-11-25 |
| CN115395646B CN115395646B (zh) | 2023-04-07 |
Family
ID=84118215
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210942563.7A Active CN115395646B (zh) | 2022-08-08 | 2022-08-08 | 一种数字孪生式牵引变电所智慧运维*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115395646B (zh) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115877993A (zh) * | 2023-02-21 | 2023-03-31 | 北京和利时***工程有限公司 | 一种基于数字孪生的三维视图展示方法及装置 |
| CN116384715A (zh) * | 2023-06-06 | 2023-07-04 | 深圳墨影科技有限公司 | 一种数字化机器人产业链的机器人运维管理方法 |
| CN117556646A (zh) * | 2024-01-12 | 2024-02-13 | 深圳柯赛标识智能科技有限公司 | 基于环境参数的智慧标识运维管理方法及*** |
| CN118071309A (zh) * | 2024-04-22 | 2024-05-24 | 西安科技大学 | 基于物联网驱动的智能设备工况管理方法及*** |
Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109819233A (zh) * | 2019-01-21 | 2019-05-28 | 哈工大机器人（合肥）国际创新研究院 | 一种基于虚拟成像技术的数字孪生*** |
| CN110473221A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-11-19 | 吕若丹 | 一种目标物体自动扫描***及方法 |
| CN110879583A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-03-13 | 江苏古卓科技有限公司 | 基于数字孪生的智能装配车间质量预测与控制***及方法 |
| CN111161410A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-15 | 中国矿业大学(北京) | 一种矿井数字孪生模型及其构建方法 |
| CN113313361A (zh) * | 2021-05-11 | 2021-08-27 | 国网山东省电力公司淄博供电公司 | 一种基于数字孪生的开关柜设备状态评估***构建方法 |
| EP3885078A1 (de) * | 2020-03-25 | 2021-09-29 | Siemens Aktiengesellschaft | Hyperspektrale oberflächenabtastung eines körpers |
| CN113487730A (zh) * | 2021-09-06 | 2021-10-08 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于激光雷达点云数据的城市三维自动建模方法 |
| CN113609614A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-11-05 | 西安交通大学 | 一种蒸汽发生器数字孪生与数据驱动一体化***搭建方法 |
| CN113724373A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-11-30 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | Gis设备的建模方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113805550A (zh) * | 2021-09-30 | 2021-12-17 | 上海卫星装备研究所 | 基于数字孪生的航天器装配过程管控方法及*** |
| CN113917851A (zh) * | 2021-09-16 | 2022-01-11 | 北京天玛智控科技股份有限公司 | 一种基于数字孪生的虚拟测试环境搭建方法 |
| US11250637B1 (en) * | 2021-05-14 | 2022-02-15 | Gridraster, Inc. | Multimodal 3D deep learning fusion system and method for reducing the need of 3D training dataset of 3D object tracking for enterprise digital twin mixed reality |
| CN114218788A (zh) * | 2021-12-09 | 2022-03-22 | 南方电网电力科技股份有限公司 | 一种变电站数字孪生***及其应用方法、*** |
| CN114359498A (zh) * | 2022-01-06 | 2022-04-15 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 地图显示方法、装置、设备及计算机程序产品 |
-
2022
- 2022-08-08 CN CN202210942563.7A patent/CN115395646B/zh active Active
Patent Citations (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109819233A (zh) * | 2019-01-21 | 2019-05-28 | 哈工大机器人（合肥）国际创新研究院 | 一种基于虚拟成像技术的数字孪生*** |
| CN110473221A (zh) * | 2019-08-20 | 2019-11-19 | 吕若丹 | 一种目标物体自动扫描***及方法 |
| CN110879583A (zh) * | 2019-12-26 | 2020-03-13 | 江苏古卓科技有限公司 | 基于数字孪生的智能装配车间质量预测与控制***及方法 |
| CN111161410A (zh) * | 2019-12-30 | 2020-05-15 | 中国矿业大学(北京) | 一种矿井数字孪生模型及其构建方法 |
| EP3885078A1 (de) * | 2020-03-25 | 2021-09-29 | Siemens Aktiengesellschaft | Hyperspektrale oberflächenabtastung eines körpers |
| CN113313361A (zh) * | 2021-05-11 | 2021-08-27 | 国网山东省电力公司淄博供电公司 | 一种基于数字孪生的开关柜设备状态评估***构建方法 |
| US11250637B1 (en) * | 2021-05-14 | 2022-02-15 | Gridraster, Inc. | Multimodal 3D deep learning fusion system and method for reducing the need of 3D training dataset of 3D object tracking for enterprise digital twin mixed reality |
| CN113609614A (zh) * | 2021-08-02 | 2021-11-05 | 西安交通大学 | 一种蒸汽发生器数字孪生与数据驱动一体化***搭建方法 |
| CN113724373A (zh) * | 2021-09-02 | 2021-11-30 | 广东电网有限责任公司广州供电局 | Gis设备的建模方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN113487730A (zh) * | 2021-09-06 | 2021-10-08 | 中国电子科技集团公司第二十八研究所 | 一种基于激光雷达点云数据的城市三维自动建模方法 |
| CN113917851A (zh) * | 2021-09-16 | 2022-01-11 | 北京天玛智控科技股份有限公司 | 一种基于数字孪生的虚拟测试环境搭建方法 |
| CN113805550A (zh) * | 2021-09-30 | 2021-12-17 | 上海卫星装备研究所 | 基于数字孪生的航天器装配过程管控方法及*** |
| CN114218788A (zh) * | 2021-12-09 | 2022-03-22 | 南方电网电力科技股份有限公司 | 一种变电站数字孪生***及其应用方法、*** |
| CN114359498A (zh) * | 2022-01-06 | 2022-04-15 | 腾讯科技（深圳）有限公司 | 地图显示方法、装置、设备及计算机程序产品 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 孙玉成，等: "面向生产过程的智能车间数字孪生建模及应用", 《南京航空航天大学学报》 * |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115877993A (zh) * | 2023-02-21 | 2023-03-31 | 北京和利时***工程有限公司 | 一种基于数字孪生的三维视图展示方法及装置 |
| CN116384715A (zh) * | 2023-06-06 | 2023-07-04 | 深圳墨影科技有限公司 | 一种数字化机器人产业链的机器人运维管理方法 |
| CN116384715B (zh) * | 2023-06-06 | 2023-08-11 | 深圳墨影科技有限公司 | 一种数字化机器人产业链的机器人运维管理方法 |
| CN117556646A (zh) * | 2024-01-12 | 2024-02-13 | 深圳柯赛标识智能科技有限公司 | 基于环境参数的智慧标识运维管理方法及*** |
| CN117556646B (zh) * | 2024-01-12 | 2024-04-30 | 深圳柯赛标识智能科技有限公司 | 基于环境参数的智慧标识运维管理方法及*** |
| CN118071309A (zh) * | 2024-04-22 | 2024-05-24 | 西安科技大学 | 基于物联网驱动的智能设备工况管理方法及*** |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115395646B (zh) | 2023-04-07 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN115395646B (zh) | 一种数字孪生式牵引变电所智慧运维*** | |
| US20220137612A1 (en) | Transformer fault diagnosis and positioning system based on digital twin | |
| CN111209434B (zh) | 一种基于多源异构数据融合的变电站设备巡检***及方法 | |
| CN109784348B (zh) | 一种红外电力设备识别和在线诊断方法及其*** | |
| CN111709361B (zh) | 一种输电线路无人机巡检数据处理方法 | |
| CN115527203B (zh) | 一种基于物联网的谷物干燥远程控制方法及*** | |
| CN115423009A (zh) | 一种面向云边协同的电力设备故障识别方法及*** | |
| CN110690699A (zh) | 一种基于泛在电力物联网的变电站智慧检测*** | |
| CN117041312A (zh) | 基于物联网的企业级信息技术监控*** | |
| CN115169602A (zh) | 电力设备的维护方法、装置、存储介质及计算机设备 | |
| CN111490905A (zh) | 一种用于视频图像故障自动巡检的方法 | |
| CN113657747B (zh) | 一种企业安全生产标准化级别智能评定*** | |
| CN117114420B (zh) | 一种基于图像识别的工贸安全事故风险管控***和方法 | |
| CN113094244B (zh) | 一种用于数据中心的机房运行智能检测*** | |
| CN111709597B (zh) | 一种电网生产域运营监测*** | |
| CN117141265A (zh) | 一种智能无线充电桩的运行监测***及监测方法 | |
| CN112819988A (zh) | 基于5g的无人机电站智能巡检方法、***和网络侧服务端 | |
| CN110455370B (zh) | 防汛抗旱远程遥测显示*** | |
| CN117172749A (zh) | 轨道交通巡检维修工单管理方法、装置、设备及存储介质 | |
| CN114266483B (zh) | 一种基于物联网的危险废物监管*** | |
| CN114358165A (zh) | 基于多源数据融合的预防光伏组件接地故障的检测方法 | |
| CN115187880A (zh) | 基于图像识别的通信光缆缺陷检测方法、***及存储介质 | |
| CN115086391A (zh) | 基于穿戴式配网巡检装备的故障专家***及其使用方法 | |
| CN111914493B (zh) | 一种led路灯寿命仿真的***及方法 | |
| CN115296193A (zh) | 变电站智能巡检***及方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |