摘要
本发明公开了一种基于数字孪生的电力数字化异常识别方法及系统,涉及电力技术领域。包括:根据当前检测周期内的多个时间段的电力数据,构建数字孪生模型;获取电力系统中的多源运行数据,并对其进行预处理;根据实际采集到的数据,输入至数字孪生模型进行仿真,生成虚拟运行数据;根据动态偏差系数公式,计算出虚拟数据与正常状态下的数据偏差值;基于偏差值,提取其异常特征,并对异常特征进行判定;根据判定的结果,产生相应的预警响应。本发明通过数字孪生模型的精准仿真和对多源数据的综合分析,结合异常特征提取和分级判定,能更准确地识别电力系统的异常情况,减少误判和漏判。
技术关键词
异常识别方法
数字孪生模型
偏差
孤立森林算法
故障演化趋势
多源运行数据
时间序列预测模型
识别电力系统
时间段
物理设备
融合算法
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