CN119128423B 一種基于數(shù)字孿生模型的電器能耗計(jì)算方法 （斯鉭博電力科技(杭州)有限公司）

一種基于數(shù)字孿生模型的電器能耗計(jì)算方法云數(shù)據(jù)；對(duì)電器特性點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行形態(tài)曲面分2步驟S2：將電能特征工程值、熱能特征工程值和機(jī)械步驟S3：利用電器數(shù)字孿生模型對(duì)實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于數(shù)字孿生模型的電器能耗計(jì)算方法，其特征在于，步驟步驟S221：對(duì)電器電力熱能特征點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)云數(shù)據(jù)分3步驟S222：對(duì)電器電力熱能點(diǎn)云分割數(shù)據(jù)進(jìn)行樣條插值6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于數(shù)字孿生模型的電器能耗計(jì)算方法，其特征在于，步驟步驟S311：獲取歷史電器使用數(shù)據(jù)和電步驟S313：將電力能源溯源圖譜和歷史電器使用數(shù)據(jù)進(jìn)7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于數(shù)字孿生模型的電器能耗計(jì)算方法，其特征在于，步驟步驟S322：對(duì)間接電力驅(qū)動(dòng)能源進(jìn)行太陽(yáng)能能源和風(fēng)力步驟S323：獲取風(fēng)速變化數(shù)據(jù)；對(duì)風(fēng)速變化數(shù)據(jù)和8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于數(shù)字孿生模型的電器能耗計(jì)算方法，其特征在于，步驟步驟S331：依據(jù)歷史電器使用數(shù)據(jù)設(shè)定初始損耗率；基4步驟S432：對(duì)能耗波動(dòng)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行路段能耗節(jié)選積分步驟S433：對(duì)電器波動(dòng)平緩耗能模擬數(shù)據(jù)和電器波動(dòng)異常耗能模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行能耗集56[0009]本發(fā)明的有益效果在于通過(guò)對(duì)電氣數(shù)據(jù)、熱力學(xué)數(shù)據(jù)和機(jī)械數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處7電器電力熱能特征在三維空間中的精確表達(dá)，還為后續(xù)的幾何分析和模型構(gòu)建奠定了基8使得電器系統(tǒng)的數(shù)字孿生模型能夠更加真實(shí)地反映實(shí)際器能耗數(shù)據(jù)集包括直接電力驅(qū)動(dòng)能源和間接對(duì)電器的運(yùn)行特性與能源消耗進(jìn)行仿真，再現(xiàn)了電器在運(yùn)行過(guò)程中使用的能源類(lèi)型與來(lái)動(dòng)能源和間接電力驅(qū)動(dòng)能源。這一能耗計(jì)算過(guò)程通過(guò)對(duì)不同類(lèi)型能源的獨(dú)立分析與計(jì)算，9僅展示了能源的流動(dòng)路徑和轉(zhuǎn)換關(guān)系，還揭示了電器在不同能源驅(qū)動(dòng)下的能耗變化趨勢(shì)。提供了全面的參考依據(jù)。最后將電力能源溯源圖譜與歷史電器使用數(shù)據(jù)進(jìn)行能耗分類(lèi)匹進(jìn)行時(shí)間積分，生成的電力驅(qū)動(dòng)能耗數(shù)據(jù)可以提供對(duì)電力系統(tǒng)能耗的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和歷史分略的實(shí)施提供了可靠依據(jù)。步驟S432通過(guò)對(duì)能耗波動(dòng)異常數(shù)據(jù)進(jìn)行路段能耗節(jié)選積分處模擬數(shù)據(jù)能夠全面反映電器在不同運(yùn)行條件下的能[0055]本發(fā)明的有益效果在于通過(guò)對(duì)電氣數(shù)據(jù)、熱力學(xué)數(shù)據(jù)和機(jī)械數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處[0070]本發(fā)明的有益效果在于通過(guò)對(duì)電氣數(shù)據(jù)、熱力學(xué)數(shù)據(jù)和機(jī)械數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處領(lǐng)域知識(shí)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法的結(jié)合，以確保提取的特征能夠有效地反映系統(tǒng)的復(fù)雜動(dòng)態(tài)行UMAP)將高維特征空間映射到三維空間。這些點(diǎn)云數(shù)據(jù)不僅能夠反映設(shè)備的整體特性和狀的優(yōu)化建議和維護(hù)策略的制定。這些計(jì)算通常結(jié)合有限元分析(FEA)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的預(yù)測(cè)模檢測(cè)算法(Z_score)來(lái)識(shí)別能耗數(shù)據(jù)中的異常波動(dòng)和穩(wěn)定階段。異常路段通常代表設(shè)備運(yùn)行中的不穩(wěn)定或效率低下階段，而平緩路段則代表設(shè)備在穩(wěn)定和高效狀態(tài)下的能耗表現(xiàn)。這通常采用統(tǒng)計(jì)方法如箱線(xiàn)圖分析或機(jī)器學(xué)習(xí)算法如孤立森林和支持向量機(jī)(SVM)來(lái)檢測(cè)特征提取和映射規(guī)則的應(yīng)用，確保不同類(lèi)型的特征數(shù)據(jù)能夠在統(tǒng)一的三維空間中進(jìn)行表器能耗數(shù)據(jù)集包括直接電力驅(qū)動(dòng)能源和間接使用數(shù)據(jù)設(shè)定初始損耗率，基于初始損耗率對(duì)電器能耗數(shù)據(jù)集進(jìn)行時(shí)間步長(zhǎng)性能衰減計(jì)耗特性曲線(xiàn)分析技術(shù)通常涉及時(shí)間序列分析和信號(hào)處理方法，通過(guò)檢測(cè)變化趨勢(shì)和特征[0125]本發(fā)明的有益效果在于通過(guò)對(duì)電氣數(shù)據(jù)、熱力學(xué)數(shù)據(jù)和機(jī)械數(shù)據(jù)的獲取與預(yù)處[0127]以上所述僅是本發(fā)明的具體實(shí)施方式，使本領(lǐng)域