本發(fā)明屬于電能表，具體涉及一種電能表自動(dòng)化檢定系統(tǒng)的數(shù)字孿生仿真方法。

背景技術(shù)：

1、隨著智能電網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，電能表作為電力計(jì)量的重要設(shè)備，其檢定和維護(hù)工作顯得尤為重要。電能表檢定系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和可靠性直接關(guān)系到電力計(jì)量的公正性和用戶權(quán)益的保障。智能電網(wǎng)的發(fā)展要求電能表能夠?qū)崟r(shí)采集、處理和傳輸電力數(shù)據(jù)，并進(jìn)行準(zhǔn)確的計(jì)量和監(jiān)控。

2、傳統(tǒng)的電能表檢定系統(tǒng)主要依賴人工操作和簡(jiǎn)單的自動(dòng)化設(shè)備，難以滿足現(xiàn)代電力系統(tǒng)對(duì)高效、精準(zhǔn)、智能化檢定的需求。傳統(tǒng)方式存在如下技術(shù)問(wèn)題：傳統(tǒng)檢定中缺乏對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的高效處理和深層次特征提取能力，導(dǎo)致檢定過(guò)程中的數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性無(wú)法得到保證，無(wú)法有效捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)特性和復(fù)雜的故障模式，導(dǎo)致故障預(yù)測(cè)和診斷的準(zhǔn)確性不高，無(wú)法及時(shí)采取預(yù)防措施，降低系統(tǒng)的可靠性，缺乏智能化手段，無(wú)法根據(jù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整檢定策略，導(dǎo)致檢定過(guò)程缺乏靈活性和適應(yīng)性。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、為了解決上述現(xiàn)有技術(shù)中存在的問(wèn)題，提供了一種電能表自動(dòng)化檢定系統(tǒng)的數(shù)字孿生仿真方法。

2、本發(fā)明解決其技術(shù)問(wèn)題所采用的技術(shù)方案是：

3、本技術(shù)方案提出了一種電能表自動(dòng)化檢定系統(tǒng)的數(shù)字孿生仿真方法，包括以下步驟：

4、s1：基于傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備，實(shí)時(shí)采集電能表的多模態(tài)數(shù)據(jù)，對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理；

5、s2：基于多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，提取多模態(tài)信號(hào)數(shù)據(jù)的深層次特征，基于循環(huán)交叉融合機(jī)制，對(duì)不同模態(tài)的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行循環(huán)交叉重組，將重組后的特征進(jìn)行融合，采用混合高斯過(guò)程實(shí)現(xiàn)對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)的加權(quán)融合，構(gòu)建數(shù)字孿生模型；

6、s3：在虛擬環(huán)境中運(yùn)行數(shù)字孿生模型，模擬電能表的檢定過(guò)程，實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，將融合后的特征作為故障預(yù)測(cè)模型的輸入，基于長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)和條件隨機(jī)場(chǎng)進(jìn)行故障預(yù)測(cè)與診斷；

7、s4：將隱含狀態(tài)表示輸入到圖卷積網(wǎng)絡(luò)中，構(gòu)建電能表檢定系統(tǒng)的故障關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，通過(guò)圖卷積網(wǎng)絡(luò)分析故障原因，基于故障預(yù)測(cè)和診斷的輸出得到綜合分析報(bào)告，使用多臂老虎機(jī)模型優(yōu)化電能表檢定流程。

8、優(yōu)選的，所述s1中，多模態(tài)數(shù)據(jù)包括檢測(cè)數(shù)據(jù)，設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)和環(huán)境參數(shù)數(shù)據(jù)，預(yù)處理包括數(shù)據(jù)清洗、去噪和歸一化，通過(guò)將數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，使其范圍在0到1之間。

9、優(yōu)選的，所述s2中，提取到的深層次特征的表示為：

10、

11、式中，f(t)表示從t時(shí)刻多模態(tài)數(shù)據(jù)中提取到的特征，dclean(t)是經(jīng)過(guò)預(yù)處理后的t時(shí)刻采集的數(shù)據(jù)，wk和bk分別表示第k層卷積核的權(quán)重和偏置，σ表示激活函數(shù)。

12、優(yōu)選的，基于循環(huán)交叉融合機(jī)制，對(duì)不同模態(tài)的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行循環(huán)交叉重組，公式如下：

13、

14、式中：frec(t)表示t時(shí)刻采集數(shù)據(jù)重組后的特征，t為一個(gè)采集周期，α1t、α2t和α3t分別表示循環(huán)交叉融合的權(quán)重參數(shù)，f(t-1)表示前一個(gè)時(shí)刻采集數(shù)據(jù)的特征，⊙表示hadamard積，∈為常數(shù)；

15、將重組后的特征進(jìn)行融合，采用混合高斯過(guò)程實(shí)現(xiàn)對(duì)多模態(tài)數(shù)據(jù)的加權(quán)融合，公式如下：

16、

17、式中，ffused表示融合后的特征，wi表示第i個(gè)高斯分量的權(quán)重，表示高斯分布，μi,∑i分別表示第i個(gè)高斯分量的均值和協(xié)方差矩陣。

18、優(yōu)選的，將融合后的特征輸入到校準(zhǔn)模型中進(jìn)行校準(zhǔn)，通過(guò)分段線性回歸對(duì)數(shù)字孿生模型進(jìn)行校準(zhǔn)，校準(zhǔn)過(guò)程包括多輪仿真和實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)比；

19、使用融合特征ffused作為輸入，通過(guò)分段線性回歸模型預(yù)測(cè)電能表的運(yùn)行狀態(tài)，得到預(yù)測(cè)輸出：

20、

21、式中，ypred表示預(yù)測(cè)輸出，aj和bj分別表示第j段線性回歸的系數(shù)，ffused,j表示第j個(gè)融合后的特征。

22、優(yōu)選的，通過(guò)計(jì)算預(yù)測(cè)輸出與實(shí)際輸出之間的誤差，得到校準(zhǔn)損失函數(shù)：

23、lcal＝σ(ypred-yreal)2????(5)

24、式中，lcal表示校準(zhǔn)損失函數(shù)，yreal表示實(shí)際輸出；

25、使用梯度下降算法最小化校準(zhǔn)損失函數(shù)，更新后的數(shù)字孿生模型參數(shù)的公式如下：

26、

27、式中，θ和θ'分別表示更新前后的數(shù)字孿生模型參數(shù)，η表示學(xué)習(xí)率，表示校準(zhǔn)損失函數(shù)相對(duì)于數(shù)字孿生模型參數(shù)的梯度。

28、優(yōu)選的，所述s3中：在虛擬環(huán)境中運(yùn)行經(jīng)過(guò)校準(zhǔn)的數(shù)字孿生模型，模擬電能表的檢定過(guò)程，實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，將融合后的特征ffused作為故障預(yù)測(cè)模型的輸入，通過(guò)長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)處理輸入的特征，得到每個(gè)時(shí)刻的隱含狀態(tài)表示ht，公式如下：

29、ht＝lstm(ffused(t),ht-1)????(7)

30、式中，lstm表示長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算過(guò)程。

31、優(yōu)選的，結(jié)合條件隨機(jī)場(chǎng)模型，根據(jù)隱含狀態(tài)計(jì)算故障發(fā)生的概率，公式如下：

32、

33、式中，pfault(t)表示t時(shí)刻的故障發(fā)生概率，z表示規(guī)范化因子，θp是單變量特征函數(shù)的權(quán)重，θij是雙變量特征函數(shù)的權(quán)重；

34、fp(t,ht)是單變量特征，表示在t時(shí)刻基于隱含狀態(tài)ht的第p維度的特征；

35、fpq是雙變量特征，表示在t時(shí)刻基于隱含狀態(tài)ht中第p維度和第q維度的交互。

36、優(yōu)選的，所述s4中，將隱含狀態(tài)表示ht輸入到圖卷積網(wǎng)絡(luò)中，圖卷積網(wǎng)絡(luò)的層間傳播公式如下：

37、

38、式中，h(l)表示第l卷積層的特征表示，h(0)＝ht表示初始輸入特征，au表示第u個(gè)圖的鄰接矩陣，表示第l卷積層中第u個(gè)圖的權(quán)重矩陣，u表示圖的數(shù)量，σ表示激活函數(shù)；

39、通過(guò)多層圖卷積網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算，得到每個(gè)節(jié)點(diǎn)的特征表示h(l)，式中，l表示圖卷積網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)；

40、根據(jù)最后一層的輸出，對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)進(jìn)行分類，推斷故障原因，故障原因的概率計(jì)算公式如下：

41、

42、式中，pcause(v)表示節(jié)點(diǎn)v的故障原因概率，為節(jié)點(diǎn)v在第l層的特征表示。

43、優(yōu)選的，結(jié)合故障預(yù)測(cè)和診斷的輸出，形成綜合狀態(tài)評(píng)估報(bào)告，綜合狀態(tài)評(píng)估報(bào)告包括當(dāng)前時(shí)刻的故障發(fā)生概率和可能的故障原因，綜合狀態(tài)評(píng)估報(bào)告作為檢定流程優(yōu)化的輸入；

44、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法，通過(guò)多臂老虎機(jī)模型優(yōu)化檢定流程和參數(shù)配置，優(yōu)化策略如下：

45、

46、式中，snew為優(yōu)化后的檢定策略，s為當(dāng)前檢定策略，為期望值算子，表示對(duì)獎(jiǎng)勵(lì)的期望；

47、γ為折扣因子，取值范圍為0≤γ≤1，表示未來(lái)獎(jiǎng)勵(lì)的折扣率；

48、rp(t)為t時(shí)刻的綜合狀態(tài)評(píng)估報(bào)告，r(t|rp(t))是基于綜合狀態(tài)評(píng)估報(bào)告在t時(shí)刻的獎(jiǎng)勵(lì)值。

49、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：

50、1.本技術(shù)通過(guò)傳感器和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)時(shí)收集電能表及其檢定系統(tǒng)的多模態(tài)數(shù)據(jù)，可以全面、準(zhǔn)確地獲取電能表的運(yùn)行信息，采用多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取數(shù)據(jù)中的局部和全局信息，能夠快速、高效地處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，提取深層次特征，為后續(xù)的分析和處理提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

51、2.本技術(shù)通過(guò)引入循環(huán)交叉融合機(jī)制，對(duì)不同模態(tài)的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行循環(huán)交叉重組和融合，增強(qiáng)不同模態(tài)之間的相關(guān)性，使特征融合更加復(fù)雜和精細(xì)，從而提高檢定效率和準(zhǔn)確性；采用混合高斯過(guò)程實(shí)現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的加權(quán)融合，通過(guò)高斯分布對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合處理，得到一個(gè)更為準(zhǔn)確和穩(wěn)定的特征表示，從而提高模型的準(zhǔn)確性。

52、3.本技術(shù)通過(guò)分段線性回歸對(duì)數(shù)字孿生模型進(jìn)行校準(zhǔn)，使用融合特征作為輸入，通過(guò)多輪仿真和實(shí)際數(shù)據(jù)對(duì)比，校準(zhǔn)模型參數(shù)，使其更好地匹配實(shí)際情況，保證模型的精度；通過(guò)在虛擬環(huán)境中運(yùn)行經(jīng)過(guò)校準(zhǔn)的數(shù)字孿生模型，模擬電能表的檢定過(guò)程，實(shí)時(shí)監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并預(yù)測(cè)可能的故障，可進(jìn)一步提高檢定的準(zhǔn)確性。

53、4.本技術(shù)通過(guò)條件隨機(jī)場(chǎng)結(jié)合長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行故障預(yù)測(cè)與診斷，結(jié)合crf模型，根據(jù)隱含狀態(tài)計(jì)算故障發(fā)生的概率，通過(guò)預(yù)測(cè)未來(lái)的故障發(fā)生概率，可提前采取措施，避免故障的發(fā)生，提升系統(tǒng)的可靠性和安全性；通過(guò)多層圖卷積網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算，可有效分析故障的根本原因，對(duì)電能表的檢定過(guò)程進(jìn)行有效的診斷和處理。