摘要
本发明公开能源数字孪生平台及构建方法,涉及数字孪生技术领域,通过分布式智能传感器网络采集能源系统各阶段的多元感知数据,并进行噪声过滤、数据精简和特征提炼,方法涉及将相邻阶段的感知数据两两分组,通过特征提炼网络提取特征向量,并利用转换矩阵将后阶段数据变换至前阶段数据基准体系下,实现数据合并,最终通过数据融合与优化处理,构建出反映能源系统全生命周期的数字孪生模型,该模型能够提供实时监控和优化管理,提高能源系统的运行效率,本发明还包括实现该方法的计算机设备和存储介质。
技术关键词
能源系统
数字孪生模型
分布式智能
深度学习网络
设备工况
平台构建方法
基准
数字孪生技术
计算机设备
两阶段
可读存储介质
数据获取模块
数据冗余
噪声
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电解槽氧化铝
分布预测方法
深度学习网络模型
仿真数据
铝电解槽
数字孪生模型
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动态更新方法
模型更新
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深度学习网络
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路径规划方法
数字孪生模型
结构网络
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