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基于数字孪生技术的电力虚拟仿真优化方本发明涉及一种基于数字孪生技术的电力力系统的关键节点部署传感器，并整合智能电步骤S3:基于贝叶斯优化方法和对抗神经网络，负荷调整；步骤S5:引入自适应神经模糊推理系2步骤S1:在电力系统的关键节点部署传感器,使用物联网技术将采集到的数据传输至在变电站、输电线路、发电机关键节点部署传感器，在物联网中，采用轻量级协议CoAP进行数据传输，将采集到的数u-j定义电力系统数字孪生模型的目标，提升电力系统在不同环3其中，θ为电力系统数字孪生模型参数；j0表示由电力系统数字孪生模型预测的输出true为真实值；t通过高斯过程回归，拟合目标函数的不可知分布，以预测不同参数组不确定性；通过贝叶斯公式更新高斯过程，并在每轮迭代后选择参数集θ来评估和更新参+是当前最佳参数配置；述利用对抗神经网络生成用于训练模型和性能评估的虚拟数据，优化数字孪生物理模型，4gg循环上述步骤迭代更新，直到生成器和判别器达到平衡，并基Fitness＝w1每个解代表一种发电与负荷分配计划。基于高斯型隶属度函数来转换输入变量为模糊化表述，设置初始5权利要求1_8任一项所述的一种基于数字孪生技术的电力虚拟仿真优化方法中的6[0002]电力系统正在迅速转型，以适应快速增长的能源需求和可再生能源的广泛应[0007]步骤S1:在电力系统的关键节点部署传感器,使用物联网技术将采集到的数据传[0012]步骤S6:基于优化后的数字孪生模型和运作策略，利用云资源进行大规模分布式7[0022]使用数据驱动模型对实时数据进行监控，对样本输出ydata_driven进行异常检[0023]AY=ya)＝k(θ*T)＝k(θ**)_k(θ*T8[0051]其中，Er-nu.logD(r)l表示对所有真实数据样本的期望值9[0088]S55:在运行阶段，实时采集输入数据，将其输入到训练好的ANFIS模型中进行推[0122]使用数据驱动模型对实时数据进行监控，对样本输出ydata_driven进行异常检)＝k(θ*T)＝k(θ**)_k(θ*T[0190]S55:在运行阶段，实时采集输入数据，将其输入到训练好的ANFIS模型中进行推现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定[0194]这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一何熟悉本专业的技术人员可能利用上

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