一种基于数字孪生的电力设备预测性维护方法

本发明涉及一种基于数字孪生的电力设备预测性维护方法，包括以下步骤：实时采集电力系统中每个电力设备的时序运行数据，进行预处理；基于预处理后的时序运行数据，对构建好的集成有LSTM的数字孪生模型进行实时更新，获得与电力设备物理实体同步运行的最新数字孪生模型；基于所述时序运行数据，采用孤立森林算法和最新数字孪生模型进行故障预测，获得故障预测结果；基于所述故障预测结果，确定多种维护方案，并对每种维护方案进行评估，获得最优维护方案，完成预测性维护过程。与现有技术相比，本发明具有提升电力设备的可靠性和安全性等优点。