摘要
本发明提出了一种基于云计算的水电站厂房动态响应仿真方法。属于云计算平台数字仿真领域。该方法首先在云计算平台上创建水电站厂房的数字孪生,然后通过部署在厂房中的传感器实时采集各项动态参数,并通过IoT技术实时上传至云计算平台。接下来,该方法结合人工智能类算法使数字孪生能够自我学习,并持续优化模型以预测未来可能发生的各种状态和事件。此外,该方法还能在数字孪生上运行各种虚拟场景仿真,预测和分析厂房在不同条件下的动态响应。最后,该方法提供了决策支持系统以为决策者提供数据支持,并且在突发情况下该方法能够利用云计算的高处理能力迅速进行新的仿真计算,提供即时的应对方案。
技术关键词
水电站厂房
量子神经网络
仿真方法
机组设备
厂房结构
决策支持系统
虚拟场景仿真
分析厂房
动态
量子态
工作状态信息
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