一种多元融合模型的数据映射正反向联动方法与流程

本发明涉及数字孪生，尤其涉及一种多元融合模型的数据映射正反向联动方法与其在智能配电网中的应用。

背景技术：

1、数字孪生是指通过数字技术构建的物理实体的虚拟模型，通过实时数据映射、仿真和优化，虚拟模型能够实时反映物理实体的状态，帮助用户更好地理解、监控和管理物理实体，此外，数字孪生技术在多个领域有着广泛的应用。

2、数字孪生技术可应用在电力系统中，其配网数字孪生模型涉及设备、设施、环境等多类对象，每类对象包含多种实体，关联有资产、状态、属性等信息，单一数据模型维度难以满足配网数字孪生体正反向高效联动要求，因此需开展面向配网数字孪生体的多元数据模型构建技术研究，基于信息融合理论与数据建模技术，实现配网多元融合数据模型构建方法与流程，支撑配网数字孪生体跨时空数据高效联动。

3、中国专利申请，申请号cn202311380439.7，公开日2024.02.27，公开了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，利用关联和融合后的数字孪生模型进行多场景协同仿真；但是上述技术方案至少存在如下问题：在模型的准确性和适应性上，电网环境复杂多变，模型的泛化能力不足；没有支撑起配电网数字孪生体跨时空数据高效联动的方法，没有实现正反向数据高效联动。

技术实现思路

1、本发明提出一种多元融合模型的数据映射正反向联动方法，目的在于构建配网多元融合数据模型，配合数据驱动的配电网数字孪生双向联动技术，支持配电网数字孪生模型的状态监测、过程控制、故障预测等应用，实现配网数字孪生体跨时空数据高效联动；同时根据物理实体模型的变化与现实需求，基于正反向数据联动，配电网数字孪生模型可以进行闭环迭代，使配电网数字孪生模型无限逼近物理实体。

2、为实现上述目的，本发明提供的一种多元融合模型的数据映射正反向联动方法，包括如下技术方案：

3、针对横向尺度与纵向尺度的数据，使用改进的编辑距离算法和拓扑结构相似度计算方法，完成横向尺度与纵向尺度的数据匹配；

4、使用面向配电网孪生空间的多维度精准数据映射方法，构建一个完整的配电网数字孪生模型；基于配电网数字孪生模型，使用数据驱动的配电网数字孪生双向联动方法，完成配电网数字孪生体与物理实体之间的双向数据流动和协同控制。

5、作为优选，通过横向尺度与纵向尺度的数据匹配，电力系统数据可被全部覆盖；此外，按照不同的数据类型制定相应的匹配方案，可满足电力系统数据匹配的多元需求。

6、作为优选，在横向尺度与纵向尺度的数据匹配中，横向尺度的数据匹配的结果，决定了纵向尺度数据匹配是否能顺利进行，此外，对匹配结果进行校验，使匹配结果的可信度提高。

7、作为优选，所述的面向配电网孪生空间的多维度精准数据映射方法，在静态数据的基础上，主要处理动态数据，将处理的结果与静态数据进行集成，得到配电网的数字孪生模型；动态数据主要包括设备运维过程中各类传感器记录的大量实测数据，依托物联管理平台实现多源异构数据的有效协同管理。

8、作为优选，所述的面向配电网孪生空间的多维度精准数据映射方法包含了多个阶段，主要对动态数据进行处理，数据映射方法会根据物理实体的动态变化而循环迭代，得到动态数据模型。

9、作为优选，所述的面向配电网孪生空间的多维度精准数据映射方法，根据得到的配电网的数字孪生模型，开展各种智能分析，根据评估结果，不断优化数据采集、映射机制，实现数字孪生的闭环迭代。

10、作为优选，所述的数据驱动的配电网数字孪生双向联动方法，根据其总体架构，基于源网荷储关键模型实现配电网数字孪生模型的正反向数据联动，实现数字孪生体与物理实体之间的双向数据流动和协同控制。

11、作为优选，正反向数据联动的实现离不开多种算法的参与，包括了lightgbm算法、gan算法或qga算法。

12、作为优选，所述的多种算法，根据lightgbm算法，得到数据的关键特征，优化了模型的预测能力；根据gan算法，提高了模型的仿真精度；根据qga算法，优化了模型的参数，对数字孪生体进行更新。

13、作为优选，在实现数据驱动的配电网数字孪生双向联动方法的同时，根据物理实体的动态变化，对配网数字孪生模型进行验证与校正操作，实现配网数字孪生模型对物理客体精准的虚拟展示能力。

14、与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：

15、本发明提供的一种多元融合模型的数据映射正反向联动方法，首先对静态数据和动态数据进行采集与预处理，通过改进的编辑距离算法和拓扑结构相似度计算方法对电力系统数据进行两个尺度的匹配，随后根据面向配电网孪生空间的多维度精准数据映射方法，建立起配电网的数字孪生模型，通过数据驱动的配电网数字孪生双向联动方法，实现配电网数字孪生模型的正反向数据联动，包括数字孪生模型对物理实体的精准展示以及数字孪生模型对物理实体的反向控制，此外还提出了一系列的数据处理方法，以支撑配网数字孪生的数据驱动和模型优化，如基于lightgbm算法的特征提取、基于gan的数字孪生体构建、基于qga的数字孪生体迭代优化等；该方法解决了传统数字孪生模型作为单一数据模型难以满足配网数字孪生体的正反向高效联动问题，实现了物理实体和虚拟空间之间的高效连接互动、配电网数字孪生的闭环迭代与配电网数字孪生与实体电网的协同闭环管控。

1.一种多元融合模型的数据映射正反向联动方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的多元融合模型的数据映射正反向联动方法，其特征在于，通过横向尺度和纵向尺度的数据匹配，电力系统数据可被全部覆盖；此外，按照不同的数据类型制定相应的匹配方案，可满足电力系统数据匹配的多元需求。

3.根据权利要求2所述的多元融合模型的数据映射正反向联动方法，其特征在于，在横向尺度和纵向尺度的数据匹配中，横向尺度的数据匹配的结果，决定纵向尺度数据匹配是否能顺利进行，此外，对匹配结果进行校验，使匹配结果的可信度提高。

4.根据权利要求1所述的多元融合模型的数据映射正反向联动方法，其特征在于，所述的面向配电网孪生空间的多维度精准数据映射方法，在静态数据的基础上，主要处理动态数据，将处理的结果和静态数据进行集成，得到配电网的数字孪生模型。

5.根据权利要求4所述的多元融合模型的数据映射正反向联动方法，其特征在于，所述的面向配电网孪生空间的多维度精准数据映射方法包含多个阶段，主要对动态数据进行处理；数据映射方法会根据物理实体的动态变化而循环迭代，得到动态数据模型。

6.根据权利要求4或5所述的多元融合模型的数据映射正反向联动方法，其特征在于，所述的面向配电网孪生空间的多维度精准数据映射方法，根据得到的配电网的数字孪生模型，开展各种智能分析，根据评估结果，不断优化数据采集、映射机制，实现数字孪生的闭环迭代。

7.根据权利要求1所述的多元融合模型的数据映射正反向联动方法，其特征在于，所述的数据驱动的配电网数字孪生双向联动方法，根据其总体架构，基于源网荷储关键模型，实现配电网数字孪生模型的正反向数据联动。

8.根据权利要求7所述的多元融合模型的数据映射正反向联动方法，其特征在于，正反向数据联动的实现离不开多种算法的参与，包括lightgbm算法、gan算法或qga算法。

9.根据权利要求9所述的多元融合模型的数据映射正反向联动方法，其特征在于，所述的多种算法，根据lightgbm算法，得到数据的关键特征，优化模型的预测能力；根据gan算法，提高模型的仿真精度；根据qga算法，优化模型的参数，对数字孪生体进行更新。

10.根据权利要求7或8所述的多元融合模型的数据映射正反向联动方法，其特征在于，在实现数据驱动的配电网数字孪生双向联动方法的同时，根据物理实体的动态变化，对配网数字孪生模型进行验证与校正操作，实现配网数字孪生模型对物理实体精准的虚拟展示能力。