基于数字孪生的抽水蓄能电站设备健康管理方法及系统

本发明提出了一种基于数字孪生的抽水蓄能电站设备健康管理方法及系统，涉及电力设备技术领域，包括：构建三维数字孪生模型，并采集核心设备对应的多源异构运行数据；在边缘节点对多源异构运行数据进行预处理，以获取时域特征向量和与时域特征向量对应的多通道图谱集；将时域特征向量分别发送至CFD物理仿真模型与图神经网络并行运行，以获取第一残差、第二残差及运行状态预测数据；向卷积神经网络发送与时域特征向量对应的多通道图谱集，以提取三维数字孪生模型对应的故障信息；基于贝叶斯深度学习模型、运行状态预测数据以及故障信息获取剩余寿命预测结果，并根据剩余寿命预测结果匹配对应的维护管理措施。本申请有助于诊断精度和可靠性。