基于数字孪生的电力设备运行状态预测与异常仿真方法

本发明公开了基于数字孪生的电力设备运行状态预测与异常仿真方法，涉及电网运行技术领域。该方法通过建立电力设备的数字孪生模型和实时数据分析，实现对电力设备运行状态的预测与异常仿真。通过分析电力设备的物理结构、运行特性及负载分配，构建数字孪生模型，利用边缘计算对实时数据进行多维度分析，提取电气特征和行为模式，生成设备状态数据集，基于模型和数据集，构建异常因果链模型，识别负载不均或过载引发的故障模式，通过虚拟仿真和故障传播分析，评估异常状态对电力系统稳定性和效率的影响，获取电力设备异常影响指数。提升电力设备故障预测的准确性，优化电力系统稳定性和效率，为智能运维和故障预警提供支持。