CN119128423B 一种基于数字孪生模型的电器能耗计算方法 （斯钽博电力科技(杭州)有限公司）

一种基于数字孪生模型的电器能耗计算方法云数据；对电器特性点云数据进行形态曲面分2步骤S2：将电能特征工程值、热能特征工程值和机械步骤S3：利用电器数字孪生模型对实时运行数据进行4.根据权利要求3所述的基于数字孪生模型的电器能耗计算方法，其特征在于，步骤步骤S221：对电器电力热能特征点云数据进行点云数据分3步骤S222：对电器电力热能点云分割数据进行样条插值6.根据权利要求5所述的基于数字孪生模型的电器能耗计算方法，其特征在于，步骤步骤S311：获取历史电器使用数据和电步骤S313：将电力能源溯源图谱和历史电器使用数据进7.根据权利要求5所述的基于数字孪生模型的电器能耗计算方法，其特征在于，步骤步骤S322：对间接电力驱动能源进行太阳能能源和风力步骤S323：获取风速变化数据；对风速变化数据和8.根据权利要求5所述的基于数字孪生模型的电器能耗计算方法，其特征在于，步骤步骤S331：依据历史电器使用数据设定初始损耗率；基4步骤S432：对能耗波动异常数据进行路段能耗节选积分步骤S433：对电器波动平缓耗能模拟数据和电器波动异常耗能模拟数据进行能耗集56[0009]本发明的有益效果在于通过对电气数据、热力学数据和机械数据的获取与预处7电器电力热能特征在三维空间中的精确表达，还为后续的几何分析和模型构建奠定了基8使得电器系统的数字孪生模型能够更加真实地反映实际器能耗数据集包括直接电力驱动能源和间接对电器的运行特性与能源消耗进行仿真，再现了电器在运行过程中使用的能源类型与来动能源和间接电力驱动能源。这一能耗计算过程通过对不同类型能源的独立分析与计算，9仅展示了能源的流动路径和转换关系，还揭示了电器在不同能源驱动下的能耗变化趋势。提供了全面的参考依据。最后将电力能源溯源图谱与历史电器使用数据进行能耗分类匹进行时间积分，生成的电力驱动能耗数据可以提供对电力系统能耗的实时监测和历史分略的实施提供了可靠依据。步骤S432通过对能耗波动异常数据进行路段能耗节选积分处模拟数据能够全面反映电器在不同运行条件下的能[0055]本发明的有益效果在于通过对电气数据、热力学数据和机械数据的获取与预处[0070]本发明的有益效果在于通过对电气数据、热力学数据和机械数据的获取与预处领域知识和机器学习算法的结合，以确保提取的特征能够有效地反映系统的复杂动态行UMAP)将高维特征空间映射到三维空间。这些点云数据不仅能够反映设备的整体特性和状的优化建议和维护策略的制定。这些计算通常结合有限元分析(FEA)和数据驱动的预测模检测算法(Z_score)来识别能耗数据中的异常波动和稳定阶段。异常路段通常代表设备运行中的不稳定或效率低下阶段，而平缓路段则代表设备在稳定和高效状态下的能耗表现。这通常采用统计方法如箱线图分析或机器学习算法如孤立森林和支持向量机(SVM)来检测特征提取和映射规则的应用，确保不同类型的特征数据能够在统一的三维空间中进行表器能耗数据集包括直接电力驱动能源和间接使用数据设定初始损耗率，基于初始损耗率对电器能耗数据集进行时间步长性能衰减计耗特性曲线分析技术通常涉及时间序列分析和信号处理方法，通过检测变化趋势和特征[0125]本发明的有益效果在于通过对电气数据、热力学数据和机械数据的获取与预处[0127]以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域