一种基于数字孪生技术的配电台区管理方法、系统及装置与流程

1.本发明属于配电台区管理技术领域，更具体地，涉及一种基于数字孪生技术的配电台区管理方法、系统及装置。


背景技术：

2.配电台区及相关设备具有数量多、分布广、感知设备不足、数据质量差、信息融合不充分等特点，给配电台区的精细化管理带来诸多问题。传统的配电台区主要通过相关管理人员线下经验判断进行管理，实时性差、效率低，无法保证配电台区维持良好的运行状态。


技术实现要素：

3.针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于数字孪生技术的配电台区管理方法、系统及装置，能实现对配电台区的精细化管理，保证配电台区维持良好的运行状态。
4.为实现上述目的，第一方面，本发明提供了一种基于数字孪生技术的配电台区管理方法，包括如下步骤：
5.(一)根据配电台区中各设备的物理实体，构建对应的数字孪生体模型；
6.(二)获取所述配电台区中各设备的实时运行状态数据，并将所述实时运行状态数据输入到所述数字孪生体模型中生成得到待诊断/优化的数据；
7.(三)结合预先构建的优化算法模型，处理所述待诊断/优化的数据得到各设备的运行结果，实现对所述物理实体的监视、诊断、预测、调度管理；所述优化算法模型为根据所述各设备的历史运行状态数据和所述实时运行状态数据进行处理得到的指标范围，所述优化算法模型包括数据监视优化算法子模型、故障诊断优化算法子模型、负荷预测优化算法子模型和智能配电优化算法子模型。
8.本发明提供的基于数字孪生技术的配电台区管理方法，利用数字孪生技术实现配电台区中各设备的物理实体在信息空间的数字化映射，可有效预测实际配电台区的运行情况，并通过基于不同管理需求构建的优化算法模型，可有效监视、诊断、预测、调度控制实际配电台区中各设备的物理实体在现实环境中的状态和行为，确保配电台区维持良好的运行状态。
9.在其中一个实施例中，所述数字孪生体模型包括实体的物理空间和虚拟的数字空间，其中，
10.(a)构建所述实体的物体空间的步骤包括：
11.获取所述配电台区中各设备表面的三维坐标和纹理信息；
12.根据所述各设备表面的三维坐标和纹理信息构建所述各设备的点云三维模型，确定所述各设备的空间物理信息；
13.根据所述点云三维模型建立与所述各设备的物理实体一致的实体的物理空间；
14.(b)构建所述虚拟的数字空间的步骤包括：
15.获取所述配电台区中各设备的历史运行状态数据；
16.根据所述各设备的历史运行状态数据，对所述各设备的多维度状态进行分析，并通过仿真形成不同设备、不同故障、不同负荷和不同配网的分析模型，形成与所述实体的物理空间相对应的虚拟的数字空间。
17.在其中一个实施例中，步骤(三)，还包括：
18.将所述待诊断/优化的数据与预先建立的标准数据库进行匹配，判断所述待诊断/优化的数据真实性；
19.当匹配的误差低于或等于设定值时，则将所述待诊断/优化的数据通过所述优化算法模型处理得到各设备的运行结果，监视、诊断、预测、调度控制所述物理实体在现实环境中的状态和行为；若匹配的误差高于设定值，则将所述诊断/优化的数据进行预处理，直到预处理后的所述诊断/优化的数据与所述标准数据库匹配的误差低于所述设定值为止。
20.在其中一个实施例中，所述预处理包括数据清洗和数据特征调节。
21.在其中一个实施例中，所述数据清洗包括对所述诊断/优化的数据进行一致性检查、缺失数据处理和无效数据处理；所述数据特征调节包括对所述诊断/优化的数据进行哑编码、二值化、标准化和归一化处理。
22.在其中一个实施例中，所述方法还包括：
23.将得到的各设备运行结果以及对应的管理需求在终端上进行多维度展示；所述管理需求包括监视、诊断、预测和调度。
24.在其中一个实施例中，所述配电台区中的各设备包括配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆和开关柜。
25.第二方面，本发明提高了一种基于数字孪生技术的配电台区管理系统，包括：
26.构建模块，用于根据配电台区中各设备的物理实体，构建对应的数字孪生体模型；
27.生成模块，用于获取所述配电台区中各设备的实时运行状态数据，并将所述实时运行状态数据输入到所述数字孪生体模型中生成得到待诊断/优化的数据；
28.管理模块，用于结合预先构建的优化算法模型，处理所述待诊断/优化的数据得到各设备的运行结果，实现对所述物理实体的监视、诊断、预测、调度管理；所述优化算法模型为根据所述各设备的历史运行状态数据和所述实时运行状态数据进行处理得到的指标范围，所述优化算法模型包括数据监视优化算法子模型、故障诊断优化算法子模型、负荷预测优化算法子模型和智能配电优化算法子模型。
29.第三方面，本发明提供了一种基于数字孪生技术的配电台区管理装置，包括：
30.存储器，其上存储有计算机程序；
31.处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现上述所述基于数字孪生技术的配电台区管理方法的步骤。
32.第四发明，本发明提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时以实现上述所述基于数字孪生技术的配电台区管理方法的步骤。
33.本发明提供的基于数字孪生技术的配电台区管理系统、装置及存储介质，利用数字孪生技术实现配电台区中各设备的物理实体在信息空间的数字化映射，可有效预测实际配电台区的运行情况，并通过基于不同管理需求构建的优化算法模型，可有效监视、诊断、
预测、调度控制实际配电台区中各设备的物理实体在现实环境中的状态和行为，确保配电台区维持良好的运行状态。
附图说明
34.图1是本发明一实施例中基于数字孪生技术的配电台区管理方法的流程图。
35.图2是本发明一实施例中基于数字孪生技术的配电台区管理系统的模块示意图。
具体实施方式
36.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
37.为克服现有配电台区管理技术中存在的不足，本发明提供了一种基于数字孪生技术的配电台区管理方法，能实现对配电台区的精细化管理，保证配电台区维持良好的运行状态。
38.图1是本发明一实施例提供的基于数字孪生技术的配电台区管理方法的流程图，如图1所示，该管理方法包括步骤s10～s30，详述如下：
39.s10，根据配电台区中各设备的物理实体，构建对应的数字孪生体模型，用于线上模拟实际配电台区的运行过程。
40.在本实施例中，在构建数字孪生体模型时，需先构建与配电台区中各设备物理实体一致的实体物理空间，然后再构建与该实体物理空间相对应的虚拟数字空间。为使构建的数字孪生体模型更接近实际配电台区，可根据配电台区中关键设备的物理实体构建，即根据配电台区中配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆和开关柜的物理实体构建。
41.具体地，本实施例提供的数字孪生体模型中的实体物理空间的构建步骤可以为：利用激光测距的原理获取配电台区中各关键设备表面的三维坐标和纹理等信息，构建各关键设备的点云三维模型，确定各关键设备的空间物理信息；其次，根据该点云三维模型建立与各设备的物理实体一致的实体的物理空间。
42.针对具体管理需求，本实施例提供的数字孪生体模型中的虚拟数字空间的构建步骤可以为：获取配电台区中各设备的历史运行状态数据；根据各设备的历史运行状态数据，对各设备的多维度状态进行分析，并通过仿真形成不同设备、不同故障、不同负荷和不同配网的分析模型，形成与实体的物理空间相对应的虚拟的数字空间。
43.s20，获取配电台区中各设备的实时运行状态数据，并将实时运行状态数据输入到数字孪生体模型中生成得到待诊断/优化的数据。
44.在本实施例中，各设备的实时运行状态数据可通过在配电台区各设备上安装相应传感器和测量仪器测量得到，具体可包括状态指示信号、测量值信号和电量值信号。其中，状态指示信号包括开关信号和报警信号，测量值信号包括电压、电流、温度、分接头位置等时变量信号，电量值信号包括智能电子设备或脉冲计数器获取的电量信号。
45.将获取到的各设备的实时运行状态数据输入到数字孪生体模型中，可以预测实际配电台区的运行情况(配电台区的未来发展趋势)，该运行情况即为待诊断/优化的数据。
46.为使预测的实际配电台区的运行情况更接近实际配电台的运行情况，在获取各设
备的实时运行状态数据后，还可将该数据进行预处理后再输入到数字孪生体模型中，该预处理可以包括数据清洗和数据特征调节。具体地，数据清洗可包括对各设备的实时运行状态数据进行一致性检查、缺失数据处理和无效数据处理；数据特征调节可包括对各设备的实时运行状态数据进行哑编码、二值化、标准化和归一化处理。
47.s30，结合预先构建的优化算法模型，处理待诊断/优化的数据得到各设备的运行结果，实现对物理实体的监视、诊断、预测、调度管理。其中，优化算法模型包括数据监视优化算法子模型、故障诊断优化算法子模型、负荷预测优化算法子模型和智能配电优化算法子模型。该优化算法模型为根据各设备的历史运行状态数据和实时运行状态数据进行处理得到的指标范围，具体地，对于不同的优化算法子模型，其指标范围是由对应的目标函数和约束条件计算得到。
48.例如智能配电优化算法子模型，可考虑配电网购电成本、储能系统运行成本、可再生能源运行成本和出力不确定性惩罚成本，建立以系统整体运行成本最低的目标函数，且约束条件可包括可再生能源出力约束、储能系统功率约束、储能系统的荷电状态约束、购电功率约束、功率平衡约束和系统备用约束，从而获得一套优化调度策略，即调度指标范围。关于监视优化算法子模型、故障诊断优化算法子模型、负荷预测优化算法子模型的指标范围可分别根据本领域常用的目标函数和约束条件进行计算得到，本实施例不作限制。
49.在本实施例中，将步骤s20预测得到的配电台区的运行情况输入到各优化算法子模型中，处理得到各设备的运行结果，即虚拟仿真结果；根据各设备的运行结果监视、诊断、预测、调度控制物理实体在现实环境中的状态和行为。例如，当需要对配电台区进行故障诊断管理时，可将步骤s20预测得到的配电台区的运行情况输入到故障诊断优化算法子模型中，可得到实际配电台区中各设备的故障情况，实现对配电台区中故障设备进行精准定位，便于及时对故障设备进行维修，确保配电台区维持良好的运行状态。
50.本实施例提供的基于数字孪生技术的配电台区管理方法，利用数字孪生技术实现配电台区中各设备的物理实体在信息空间的数字化映射，可有效预测实际配电台区的运行情况，并通过基于不同管理需求构建的优化算法模型，可有效监视、诊断、预测、调度控制实际配电台区中各设备的物理实体在现实环境中的状态和行为，确保配电台区维持良好的运行状态。
51.为更精准地实现对实际配电台区的状态和行为管理，在得到步骤s20中的待诊断/优化数据后，还可将该诊断/优化数据与预先构建的标准数据库进行匹配，判断通过数字孪生体模型生成得到的待诊断/优化数据的真实性，当匹配得到的误差低于或等于设定值时，则将该待诊断/优化数据通过优化算法模型处理得到各设备的运行结果，监视、诊断、预测、调度控制所述物理实体在现实环境中的状态和行为；若匹配的误差高于设定值时，则返回到步骤s20中，对待诊断/优化数据再次进行上述预处理，直至匹配得到的误差低于设定值。
52.同时，为进一步提高对配电台区的管理效率，还可将通过优化算法模型处理得到的各设备运行结果以及对应的管理需求(监视、诊断、预测、调度)在终端上进行多维度展示，便于相关管理人员可直观、清晰、快速地了解当前配电台区的状态和行为。具体地，该展示可采用3d展示，由于实现终端展示、人机交互等功能。
53.为更清楚地说明本方案，下面结合具体实施例进行相应说明：
54.实施例1(以对配电台区进行故障管理进行原理说明)
55.实际应用中电网故障需要依赖调度员经验线下判断主要问题，效率很低。本发明基于数据孪生技术，采用云计算、大数据分析等方法构建对应物理实体的数字虚拟实体，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段建立起物理实体与数字孪生体模型之间的关联，从而能够更好的保障电力设备健康稳定运行。
56.(1)在配电台区各设备上安装相应传感器和测量仪器
57.获取配电网中各设备的运行状态数据及相关历史数据。
58.相应传感器和测量仪器可监测数据包括配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆和开关柜状态数据。
59.利用激光测距的原理获得配电台区中配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆和开关柜表面的三维坐标和纹理等信息，构建配电台区中配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆和开关柜的点云三维模型，确定配电台区中配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆和开关柜的空间物理信息；其次，使用点云三维模型在建模软件中，建立与实际物理实体一致的实体物理空间，构成数字孪生体模型的物理实体。
60.(2)系统根据运行状态数据及相关历史数据构建动态数字孪生体，即数字孪生体模型中的虚拟数字空间。
61.系统获取配电台区中配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆、开关柜的运行状态数据和相关历史数据，对配电台区中配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆、开关柜的多维度状态进行分析，通过仿真形成包含配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆、开关柜在内的所有故障样本，基于该样本构建不同故障的分析模型，形成不同健康状态的动态数字孪生体。
62.(3)建立优化算法模型，将实时获取到的配电台区中配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆、开关柜运行状态数据输入到数字孪生体模型中，获取到待诊断数据。
63.系统完成数字孪生体模型构建后，将配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆、开关柜的运行参数信息输入到该数字孪生体模型内获取到待诊断的数据，该待诊断的数据作为诊断故障的基础数据。
64.在本实施例中可以通过有线或无线传输的方式将配电台区中各设备的实时运行状态数据传输到数字孪生体模型中，本实施例中为5g无线网络技术。
65.(4)结合故障诊断优化算法子模型，该故障诊断优化算法子模型为一种故障诊断与优化控制算法策略，处理数字孪生体模型生成的待诊断数据对应的设备运行结果。
66.故障诊断优化算法子模型为根据历史运行状态数据以及实时运行状态数据进行处理形成的指标范围。
67.系统获取待诊断数据后，根据故障诊断优化算法子模型算法转化后，与标准数据库进行匹配，识别待诊断数据的真实结果，实现故障信号的精准捕捉。
68.(5)故障诊断结果可视化。
69.将虚拟仿真结果以及对应的管理需求(故障管理)在终端上进行多维度展示。
70.实施例2(以对配电台区进行调度管理进行原理说明)
71.实际应用中，电网调度因受到新能源大量接入而产生波动，对电网安全造成威胁。本发明基于数据孪生技术，采用云计算、大数据分析等方法构建对应物理实体的数字虚拟实体，通过虚实交互反馈、数据融合分析、决策迭代优化等手段建立起物理实体与数字孪生
体模型之间的关联，从而能够更好的实现配电稳定和合理调度。
72.(1)在配电台区各设备上安装相应传感器和测量仪器
73.获取配电网中各设备的运行状态数据及相关历史数据。
74.相应传感器和测量仪器可监测数据包括配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆和开关柜状态数据。
75.利用激光测距的原理获得配电台区中配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆和开关柜表面的三维坐标和纹理等信息，构建配电台区中配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆和开关柜的点云三维模型，确定配电台区中配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆和开关柜的空间物理信息；其次，使用点云三维模型在建模软件中，建立与实际物理实体一致的实体物理空间，构成数字孪生体模型的物理实体。
76.(2)系统根据运行状态数据及相关历史数据构建动态数字孪生体，即数字孪生体模型中的虚拟数字空间。
77.系统获取配电台区中配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆、开关柜的运行状态数据和相关历史数据，对配电台区中配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆、开关柜的多维度状态进行分析，通过仿真形成包含配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆、开关柜在内的所有配网样本，基于该样本构建不同配网的分析模型，形成不同配网状态的动态数字孪生体。
78.(3)建立优化模型，将实时获取到的配电台区中配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆、开关柜运行状态数据输入到数字孪生体模型中，获取到待诊断数据。
79.系统完成数字孪生体模型构建后，将配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆、开关柜的运行参数信息输入到该数字孪生体模型内获取到待优化的数据，该待诊断的数据作为智能配电的基础数据。
80.在本实施例中可以通过有线或无线传输的方式将配电台区中各设备的实时运行状态数据传输到数字孪生体模型中，本实施例中为5g无线网络技术。
81.(4)结合智能配电优化算法子模型，该智能配电优化子模型为一种配网优化调度算法策略，处理数字孪生体模型生成的待诊断数据对应的设备运行结果。
82.智能配电优化算法子模型为根据各设备的历史运行状态数据以及实时运行状态数据进行处理形成的指标范围。
83.系统获取待优化数据后，根据智能配电优化算法子模型算法转化后，与标准数据库进行匹配，识别待优化数据的真实结果，实现智能配电效益的精准捕捉。
84.(5)智能配电结果可视化。
85.通过可视化模块将虚拟仿真结果以及管理需求(调度管理)在终端上进行多维度展示。
86.图2是本发明一实施例提供的基于数字孪生技术的配电台区管理系统的模块示意图，如图2所示，该管理系统包括构建模块100、生成模块200和管理模块300。
87.其中，构建模块100，用于根据配电台区中各设备的物理实体，构建对应的数字孪生体模型。
88.生成模块200，用于获取配电台区中各设备的实时运行状态数据，并将实时运行状态数据输入到数字孪生体模型中生成得到待诊断/优化的数据。
89.管理模块300，用于结合预先构建的优化算法模型，处理待诊断/优化的数据得到各设备的运行结果，实现对物理实体的监视、诊断、预测、调度管理；优化算法模型为根据各设备的历史运行状态数据和实时运行状态数据进行处理得到的指标范围，优化算法模型包括数据监视优化算法子模型、故障诊断优化算法子模型、负荷预测优化算法子模型和智能配电优化算法子模型。
90.具体地，本实施例提供的各模块功能可参见上述方法实施例中的详细介绍，本实施例不再赘述。
91.另外，本发明还提供了一种基于数字孪生技术的配电台区管理装置，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行存储器中的计算机程序，以实现上述基于数字孪生技术的配电台区管理方法的步骤。同时，本发明还提供了一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述基于数字孪生技术的配电台区管理方法的步骤。
92.本实施例提供的装置及存储介质与前述方法实施例是基于同一个发明构思下的两个方面，在前面已经对方法实施过程做了详细的描述，所以本领域技术人员可根据前述介绍清楚地了解本实施例中的装置的结构及实施过程，为了说明书的简洁，此处不再赘述。
93.本发明提供的基于数字孪生技术的配电台区管理系统、装置及存储介质，利用数字孪生技术实现配电台区中各设备的物理实体在信息空间的数字化映射，可有效预测实际配电台区的运行情况，并通过基于不同管理需求构建的优化算法模型，可有效监视、诊断、预测、调度控制实际配电台区中各设备的物理实体在现实环境中的状态和行为，确保配电台区维持良好的运行状态。
94.本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于数字孪生技术的配电台区管理方法，其特征在于，包括如下步骤：(一)根据配电台区中各设备的物理实体，构建对应的数字孪生体模型；(二)获取所述配电台区中各设备的实时运行状态数据，并将所述实时运行状态数据输入到所述数字孪生体模型中生成得到待诊断/优化的数据；(三)结合预先构建的优化算法模型，处理所述待诊断/优化的数据得到各设备的运行结果，实现对所述物理实体的监视、诊断、预测、调度管理；所述优化算法模型为根据所述各设备的历史运行状态数据和所述实时运行状态数据进行处理得到的指标范围，所述优化算法模型包括数据监视优化算法子模型、故障诊断优化算法子模型、负荷预测优化算法子模型和智能配电优化算法子模型。2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的配电台区管理方法，其特征在于，所述数字孪生体模型包括实体的物理空间和虚拟的数字空间，其中，(a)构建所述实体的物体空间的步骤包括：获取所述配电台区中各设备表面的三维坐标和纹理信息；根据所述各设备表面的三维坐标和纹理信息构建所述各设备的点云三维模型，确定所述各设备的空间物理信息；根据所述点云三维模型建立与所述各设备的物理实体一致的实体的物理空间；(b)构建所述虚拟的数字空间的步骤包括：获取所述配电台区中各设备的历史运行状态数据；根据所述各设备的历史运行状态数据，对所述各设备的多维度状态进行分析，并通过仿真形成不同设备、不同故障、不同负荷和不同配网的分析模型，形成与所述实体的物理空间相对应的虚拟的数字空间。3.根据权利要求1或2所述的基于数字孪生技术的配电台区管理方法，其特征在于，步骤(三)，还包括：将所述待诊断/优化的数据与预先建立的标准数据库进行匹配，判断所述待诊断/优化的数据真实性；当匹配的误差低于或等于设定值时，则将所述待诊断/优化的数据通过所述优化算法模型处理得到各设备的运行结果，监视、诊断、预测、调度控制所述物理实体在现实环境中的状态和行为；若匹配的误差高于设定值，则将所述诊断/优化的数据进行预处理，直到预处理后的所述诊断/优化的数据与所述标准数据库匹配的误差低于所述设定值为止。4.根据权利要求3所述的基于数字孪生技术的配电台区管理方法，其特征在于，所述预处理包括数据清洗和数据特征调节。5.根据权利要求4所述的基于数字孪生技术的配电台区管理方法，其特征在于，所述数据清洗包括对所述诊断/优化的数据进行一致性检查、缺失数据处理和无效数据处理；所述数据特征调节包括对所述诊断/优化的数据进行哑编码、二值化、标准化和归一化处理。6.根据权利要求1或2所述的基于数字孪生技术的配电台区管理方法，其特征在于，所述方法还包括：将得到的各设备运行结果以及对应的管理需求在终端上进行多维度展示；所述管理需求包括监视、诊断、预测和调度。7.根据权利要求1或2所述的基于数字孪生技术的配电台区管理方法，其特征在于，所
述配电台区中的各设备包括配电设备、用电负荷、架空线路、地下电缆和开关柜。8.一种基于数字孪生技术的配电台区管理系统，其特征在于，包括：构建模块，用于根据配电台区中各设备的物理实体，构建对应的数字孪生体模型；生成模块，用于获取所述配电台区中各设备的实时运行状态数据，并将所述实时运行状态数据输入到所述数字孪生体模型中生成得到待诊断/优化的数据；管理模块，用于结合预先构建的优化算法模型，处理所述待诊断/优化的数据得到各设备的运行结果，实现对所述物理实体的监视、诊断、预测、调度管理；所述优化算法模型为根据所述各设备的历史运行状态数据和所述实时运行状态数据进行处理得到的指标范围，所述优化算法模型包括数据监视优化算法子模型、故障诊断优化算法子模型、负荷预测优化算法子模型和智能配电优化算法子模型。9.一种基于数字孪生技术的配电台区管理装置，其特征在于，包括：存储器，其上存储有计算机程序；处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现如权利要求1～7任一项所述基于数字孪生技术的配电台区管理方法的步骤。10.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1～7任一项所述基于数字孪生技术的配电台区管理方法的步骤。

技术总结
本发明公开了一种基于数字孪生技术的配电台区管理方法、系统及装置。该方法包括：根据配电台区中各设备的物理实体构建对应的数字孪生体模型；获取配电台区中各设备的实时运行状态数据，并将实时运行状态数据输入到数字孪生体模型得到待诊断/优化数据；结合预先构建的优化算法模型处理待诊断/优化数据得到各设备的运行结果，实现对物理实体的监视、诊断、预测、调度管理；优化算法模型为根据各设备的历史运行状态数据和实时运行状态数据进行处理得到的指标范围，包括数据监视优化算法子模型、故障诊断优化算法子模型、负荷预测优化算法子模型和智能配电优化算法子模型。本发明能实现对配电台区的精细化管理，保证配电台区维持良好的运行状态。持良好的运行状态。持良好的运行状态。


技术研发人员：田野 朱义东 刘佳鑫 王智博 顾泰宇
受保护的技术使用者：国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
技术研发日：2021.11.29
技术公布日：2022/3/8