[發明專利]一種數字孿生環境下的能源互聯網故障診斷方法及裝置在審
| 申請號： | 202010627059.9 | 申請日： | 2020-07-02 |
| 公開（公告）號： | CN111965442A | 公開（公告）日： | 2020-11-20 |
| 發明（設計）人： | 明陽陽;楊潔 | 申請（專利權）人： | 江蘇能來能源互聯網研究院有限公司 |
| 主分類號： | G01R31/00 | 分類號： | G01R31/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 無錫嘉馳知識產權代理事務所(普通合伙) 32388 | 代理人： | 唐維鐵 |
| 地址： | 214000 江蘇省無錫*** | 國省代碼： | 江蘇;32 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 一種 數字 孿生 環境 能源 互聯網 故障診斷 方法 裝置 | ||
1.一種數字孿生環境下的能源互聯網故障診斷方法，其特征在于，包含以下步驟：
步驟1，獲取預設時間段內的能源互聯網數據；
步驟2，基于第一空間分布確定規則，確定所述能源互聯網數據對應的目標空間分布；
步驟3，基于所述目標空間分布以及數字孿生環境中能源互聯網故障類型與空間分布的對應關系，確定所述能源互聯網數據對應故障類型。
2.根據權利要求1所述的一種數字孿生環境下的能源互聯網故障診斷方法，其特征在于，步驟3之前，還包括確定所述能源互聯網故障類型與空間分布的對應關系的步驟，具體包括：
步驟21，在數字孿生環境中獲取能源互聯網訓練數據，所述能源互聯網訓練數據攜帶能源互聯網故障類型；
步驟22，基于第一空間分布確定規則，確定數字孿生環境中能源互聯網訓練數據對應的空間分布；
步驟23，對所述能源互聯網訓練數據進行訓練，確定數字孿生環境中能源互聯網故障類型與空間分布的對應關系。
3.根據權利要求2所述的一種數字孿生環境下的能源互聯網故障診斷方法，其特征在于，所述步驟22具體包括：
步驟221，基于第二空間分布確定規則，確定數字孿生環境中能源互聯網訓練數據的近鄰數和維數，所述近鄰數為距離預設參考點最近鄰的所述能源互聯網訓練數據的個數；
步驟222，基于第一空間分布確定規則，根據所述近鄰數和維數，確定數字孿生環境中能源互聯網訓練數據對應的空間分布。
4.根據權利要求3所述的一種數字孿生環境下的能源互聯網故障診斷方法，其特征在于，所述步驟22具體包括：
步驟2211，確定近鄰數和維數的取值范圍；
步驟2212，基于第二空間分布確定規則，針對數字孿生環境中能源互聯網訓練數據的空間分布，遍歷所述近鄰數和維數的取值范圍；
步驟2213，將數字孿生環境中能源互聯網訓練數據的空間分布最集中時對應的近鄰數和維數，確定為所述能源互聯網訓練數據的近鄰數和維數。
5.根據權利要求1-4任一所述的一種數字孿生環境下的能源互聯網故障診斷方法，其特征在于，所述第一空間分布確定規則為非線性降維算法，用于將所述能源互聯網數據/數字孿生環境中能源互聯網訓練數據映射到空間上。
6.根據權利要求5所述的一種數字孿生環境下的能源互聯網故障診斷方法，其特征在于，所述非線性降維算法為LLE算法。
7.根據權利要求1-4任一所述的一種數字孿生環境下的能源互聯網故障診斷方法，其特征在于，所述第二空間分布確定規則為線性降維算法，用于將數字孿生環境中能源互聯網訓練數據映射到空間上，進行空間分布集中分析。
8.根據權利要求7所述的一種數字孿生環境下的能源互聯網故障診斷方法，其特征在于，所述線性降維算法為Fisher準則。
9.根據權利要求8所述的一種數字孿生環境下的能源互聯網故障診斷方法，其特征在于，所述能源互聯網數據和/或數字孿生環境中能源互聯網訓練數據為以下至少一者：電壓、電流、有功功率、無功功率。
10.一種數字孿生環境下的能源互聯網故障診斷裝置，其特征在于，包括：
獲取單元，用于獲取預設時間段內的能源互聯網數據；
第一確定單元，用于基于第一空間分布確定規則，確定所述能源互聯網數據對應的目標空間分布；
第二確定單元，用于基于所述目標空間分布以及數字孿生環境中能源互聯網故障類型與空間分布的對應關系，確定所述能源互聯網數據對應的能源互聯網故障類型。
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