摘要
本发明公开了一种数字孪生电厂构建方法,涉及数字孪生技术领域。其中,该方法包括:采用多种传感器实时对电厂设备运行状态进行数据采集,通过云计算平台对多源数据进行融合,形成统一的数据格式;基于融合后的全息数据,利用机器学习和人工智能技术构建数字孪生模型;通过实时数据流处理技术,使得数字孪生模型与实际电厂设备状态同步;采用自适应优化算法,根据实时数据反馈调整数字孪生模型的参数。通过云计算平台对多源数据进行融合,仅降低了数据处理的复杂度,还提高了数据的可用性和一致性,为数字孪生模型的构建和运行提供了强有力的支持。通过实时数据流处理技术,确保了数字孪生模型与实际电厂设备状态的高度同步。
技术关键词
数字孪生模型
电厂设备状态
设备健康管理系统
时间序列数据库
人工智能技术
数字孪生技术
数据格式
实时数据
设备运行状态
振动传感器
智能算法
数据压缩
监测系统
监测模块
平台
复杂度
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数字孪生模型
噪音控制方法
智能护栏
边界轮廓
物理
监控方法
安全监控模块
机器可读程序
性能监控
数据安全