(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210790840.7 (22)申请日 2022.07.05 (71)申请人 国网冀北电力有限公司经济技 术研 究院 地址 100038 北京市海淀区羊坊店东路21 号 申请人 北京京研电力工程设计有限公司 　 国家电网有限公司 (72)发明人 袁敬中　石振江　姜宇　张立斌　 韩锐　谢景海　苏东禹　贾祎轲　 孙密　郭嘉　李晗宇　卢诗华　 许颖　敖翠玲　高杨　吕科　 傅守强　刘素伊　张金伟　付玉红　 许芳　李栋梁　陈翔宇　田镜伊　(74)专利代理 机构 北京路胜元知识产权代理事 务所(特殊普通 合伙) 11669 专利代理师 路兆强 (51)Int.Cl. G06F 30/27(2020.01) H03H 17/02(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06F 9/50(2006.01) G06F 111/02(2020.01) G06F 113/04(2020.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 基于数字孪生的输电线路数据管理方法 (57)摘要 本发明公开了基于数字孪生的输电线路数 据管理方法； 包括有以下步骤： S1、 从大数据网络 中获取现有的数据信息； S2、 将大数据信息输入 到数字模型中进行仿真； S3、 通过实际的物理设 备对数据信息进行获取； S4、 将采集到的数据信 息输入到数字模型中； S5、 通过数字模型计算的 数据信息对系统进行判定； 本发 明结合数字孪生 技术现状及发展， 提出了基于数字孪生技术的输 电线路建设思路， 设计了输电线路数字孪生体的 数据处理及数据管理方法， 并从应用层面， 详细 分析了输电线路数字孪生的应用场景， 得出了输 电线路数字孪生将彻底改变输电线路的运行管 理模式、 装备保障模式、 组织指挥等场景的结论。 权利要求书2页 说明书6页 附图1页 CN 115238574 A 2022.10.25 CN 115238574 A 1.基于数字 孪生的输电线路数据管理方法， 其特 征在于， 包括有以下步骤： S1、 从大数据网络 中获取现有的数据信息： 通过通讯网络对数据信息进行获取， 从云端 平台中获取大数据， 并且 对大数据信息进行计算处 理； S2、 将大数据信息输入到数字模型中进行仿真： 将大数据信 息输入到数字模型中， 然后 进行仿真模拟， 并且通过云计算进行计算处 理， 提高数据信息的精准度； S3、 通过实际的物理设备对数据信息进行获取： 通过数据传输网络实现对输电线路的 数据信息进行获取， 并且将数据信息进行计算处 理， 提高数据信息的精准度； S4、 将采集到的数据信息输入到数字模型中： 将数据信 息输入到数字模型中， 实现数字 模型的仿真计算处 理， 然后将采集的数据信息和获取的大 数据信息进行比对处 理； S5、 通过数字模型计算的数据信息对系统进行判定： 将数字模型计算得到的数据信息 进行判定， 判定后的数据信息作为线路安全危险预警的检测值， 并且将数据信息进 行返回， 以对系统进行维修和保养， 并且 对数据信息进行存 储处理， 以及将结果在平台上进行显示。 2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的输电线路数据管理方法， 其特征在于： 所述S1 中的云端平台中获取大数据采用的是AI学习技术， 并且通过神经网络算法， 实现对数据进 行选择和获取， 并且通过云端大 数据信息进行输电线路的建 设。 3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的输电线路数据管理方法， 其特征在于： 所述AI 学习技术用于将大量数据与超强的运算处理 能力和智能算法三者相结合起来， 实现对云端 大数据进行识别和计算， 完成模型建 设， 所述神经网络算法的计算过程如下： S101、 从样本集 合中取一个样本(Ai,Bi)， 其中Ai是输入， Bi是期望输出； S102、 计算网络的实际输出O； S103、 求D＝Bi‑O； S104、 根据D调整权矩阵W； S105、 对每个样本重复上述过程， 直到对整个样本集 来说， 误差不超过固定范围为止 。 4.根据权利要求1所述的基于数字孪生的输电线路数据管理方法， 其特征在于： 所述S2 中的数字模型采用的是MATLAB模型， 所述MATLAB模型采用的是多元回归线性计算， 用 regress()函数求得； f(x1,x2,x3)＝a1+a2*x1+a3 *x2+a4*x3为多元线性回归函数； 求解方法： x1＝[...]； x2＝[. ..]； x3＝[. ..]； X＝[ones(n,1)x1x2x3]； y＝[...]； a＝regress(y， X)； a为多元线性回归函数的拟合系数， 且x1、 x2和x3为多元线性回归函 数的输入值。 5.根据权利要求1所述的基于数字孪生的输电线路数据管理方法， 其特征在于： 所述计 算处理包括有数据获取、 数据分类、 数据滤波、 数据转换和数据增益， 所述数据获取用于实 现对大数据网络的数据和输电线路的数据信息进 行获取， 所述数据分类用于实现对数据信 息进行分类处理， 所述数据滤波用于实现对数据信息进行滤波处理， 所述数据滤波采用的 是限幅滤波算法、 中值滤波算法、 算术平均滤波算法、 低通滤波或者IIR数字滤波算法实现 对滤除杂波， 所述数据转换用于实现对数据类型进行适应性转换， 所述数据增益用于实现权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115238574 A 2对数据信息进行放大处 理。 6.根据权利要求1所述的基于数字孪生的输电线路数据管理方法， 其特征在于： 所述S3 中的输电线路的数据信息进行获取的手段是通过各种传感器或者设备进 行数据获取， 所述 传感器或者所述设备包括有摄像机、 无人巡检机、 电压检测传感器、 电流检测传感器、 温度 传感器、 环境传感器、 湿度传感器、 基础地理数据采集器、 卫星影像、 倾斜摄影数据采集器、 GIM数字电网模型 数据传输器和激光 点云电网工程设计数据传输器。 7.根据权利要求1所述的基于数字孪生的输电线路数据管理方法， 其特征在于： 所述S4 中采集的数据信息和获取的大数据信息进行比对处理采用的是LM339比较器或者LM393比 较器， 所述LM339比较器或者所述LM393比较器用于实现对 大数据数据信息和采集的数据信 息进行比较， 判定数据信息的误差， 实现计算输电系统的实施防护。 8.根据权利要求1所述的基于数字孪生的输电线路数据管理方法， 其特征在于： 所述S5 中的线路安全危险预警是基于图像识别的线路安全危险预警， 具体方法包括以下步骤： S501、 通过数据采集模块获取 杆塔周边 树木生长情况； S502、 根据获取的图片信息， 采用机器学习的方式自动识别出输电线路导线和树木； S503、 标出导线与树木的最短距离点并进行距离计算； S504、 如果导线与树木的最短距离小于所需安全距离， 则 智能预警。 9.根据权利要求1所述的基于数字孪生的输电线路数据管理方法， 其特征在于： 所述S5 中的存储处理采用的是多源异构数据的存储与管理， 数据存储与管理用存储器把采集到的 数据进行存 储， 建立相应的数据库， 并进行 管理和调用。 10.根据权利要求1所述的基于数字孪生的输电线路数据管理方法， 其特征在于： 所述 S5中平台的平台数据具有多源异构、 分布广泛、 动态增长的特点， 所述平台具有安全存储方 法， 所述安全存储方法采用同态加密方式， 以保护关键业 务数据或用户隐私数据。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115238574 A 3