摘要
本发明公开了一种智能化抽水蓄能水电站改造设计仿真验证方法及系统。该方法包括:建立所述抽水蓄能水电站的数字孪生模型,所述数字孪生模型包括水工建筑物模型、机电设备模型和控制系统模型;将改造设计方案导入所述数字孪生模型,并基于深度学习算法和历史运行数据对模型参数进行优化;进行多工况仿真验证,分析各系统的动态响应特性并评估所述改造设计方案对电站整体性能的影响;基于机器学习对仿真结果进行智能分析,识别潜在风险并提出优化建议。本发明还公开了实现该方法的系统。本发明创新性地引入深度学习算法实现模型参数的智能优化,降低了人工参数调整的工作量,提升了方案优化的效率。
技术关键词
数字孪生模型
抽水蓄能水电站
水工建筑物
历史运行数据
控制系统模型
深度学习算法
仿真验证方法
机电设备
张量分解方法
建立数据采集系统
网络结构
分布式计算方法
融合多维特征
电站运行数据
仿真验证系统
控制系统参数
工况
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锅炉风机
历史运行数据
故障诊断方法
偏差
控制执行模块
车辆终端
面向车联网
资源调度方法
服务器
数字孪生模型
综合能源系统能效
资源配置优化方法
能源耦合系统
LSTM神经网络
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