摘要
本发明属于高压开关设备状态监测技术领域,具体涉及一种基于数字孪生的高压开关设备温度场监测方法及系统,包括:基于数字孪生获取高压开关设备的三维模型和实时运行数据;根据所获取的实时运行数据和深度学习降阶模型,得到高压开关设备的温度场预测结果;其中,所述深度学习降阶模型包括用于将所获取的实时运行数据从工况参数空间映射到低维特征空间的深度前馈神经网络和用于将所述深度前馈神经网络输出的低维特征向量数据进行温度场重建的卷积自编码器;将所得到的温度场预测结果与三维模型相关联,进行高压开关设备温度场的可视化交互,完成基于数字孪生的高压开关设备温度场的监测。
技术关键词
高压开关设备
深度前馈神经网络
数字孪生
降阶模型
监测方法
三维模型
工况参数
误差函数
编码器
温度场监测系统
非线性映射关系
仿真数据
温度场重构
解码器
计算机程序产品
处理器
传播算法
监测模块
系统为您推荐了相关专利信息
数据项
监测方法
数据生命周期
数据调度策略
知识图谱技术
架空线路覆冰
现场安装装置
监测方法
监测模块
下架空输电线路
压气机整体叶盘
航空发动机压气机
转速预测方法
数字孪生模型
并行计算技术
接入节点
网络状态信息
网络拓扑模型
风险
网络拓扑数据
自动训练方法
分布式控制节点
人工智能模型
节能系统
分布式采集节点