数字孪生技术 第六章 电力系统的数字孪生技术.ppt

6.5数字孪生在光伏阵列故障诊断中应用6.5.4光伏阵列故障诊断数字孪生建模（3）BiGRU算法原理BiGRU是循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的改进，在不降低收敛速度的情况下，将LSTM原有的三个门控单元减少到两个。在前向GRU层中，通过前向传播将特征输入到网络训练中，并挖掘数据的前向相关性。在逆向GRU层中，输入序列通过反向传播进行训练，挖掘数据的逆相关性。BiGRU网络架构可以对输入的特征进行双向提取，从而更准确捕捉序列数据中的特征信息，提高特征的完整性和全局性。图6.12BiGRU网络结构6.5数字孪生在光伏阵列故障诊断中应用6.5.4光伏阵列故障诊断数字孪生建模（3）TCN-BiGRU算法首先，将时间序列数据输入到TCN网络中，TCN的卷积层可以捕捉不同时间尺度的特征，并对时序数据进行初步处理；其次，将TCN网络的输出作为BiGRU的输入，BiGRU可进一步处理TCN提取的特征，并从前向和后向角度对这些特征进行建模，更全面理解特征之间的依赖关系，从而提高故障诊断的准确性；最终，在BiGRU的输出上添加一个全连接层或其他分类器，用于将提取的特征映射到具体的故障类别或诊断结果。6.5数字孪生在光伏阵列故障诊断中应用6.5.4光伏阵列故障诊断数字孪生建模（4）TCN-BiGRU算法首先，将时间序列数据输入到TCN网络中，TCN的卷积层可以捕捉不同时间尺度的特征，并对时序数据进行初步处理；其次，将TCN网络的输出作为BiGRU的输入，BiGRU可进一步处理TCN提取的特征，并从前向和后向角度对这些特征进行建模，更全面理解特征之间的依赖关系，从而提高故障诊断的准确性；最终，在BiGRU的输出上添加一个全连接层或其他分类器，用于将提取的特征映射到具体的故障类别或诊断结果。6.5数字孪生在光伏阵列故障诊断中应用6.5.5光伏阵列故障的检测与诊断方法（1）故障检测选用光伏阵列输出电流、输出电压、输出功率以及交流电流作为识别光伏阵列故障的特征参数。并通过物理实体和数字孪生模型分别获得特征参数的实测值和数字孪生模型的输出值，用物理实体的输出减去数字孪生模型的输出，生成残差向量为：故障检测是通过比较残差和阈值来确定是否有故障发生，即当残差值大于阈值，即可判定系统发生故障。故障事件FDflag的逻辑可表示为：6.5数字孪生在光伏阵列故障诊断中应用6.5.5光伏阵列故障的检测与诊断方法（2）故障识别故障事件发生后，故障检测模块生成残差，通过与阈值的比对检测出故障，然后故障识别模块是将残差输入到TCN-BiGRU神经网络模型中，最终输出诊断结果。图6.13故障诊断流程感谢聆听*第六章电力系统数字孪生技术6.1电力系统数字孪生概述6.3电力系统数字孪生的建模6.2电力系统数字孪生模型的框架6.4数字孪生在光伏发电功率预测中应用6.5数字孪生在光伏阵列故障诊断中应用第六章6.1电力系统数字孪生概述6.1.1电力系统数字孪生的定义（1）数字孪生本质利用建模仿真、虚拟现实、机器学习和网络安全等技术，建成与发电-输电-变电-配电-用电（储能）物理实体相匹配的数字孪生体，实现“状态精准感知、数据实时分析、模型科学决策、智能精准控制”，有效破解电力系统运行风险激增、智能化亟须提升等困境，有效保证电力系统经济、优质、安全运行，服务于国家经济社会发展和人民生活用电需求，助推电力系统实现“碳达峰，碳中和”目标。（2）数字孪生的定义通过先进的高性能量测与传感终端、监测系统以及机器人、北斗高精度定位和激光雷达扫描建模等辅助装备，实现电力系统中发电-输电-变电-配电-用电、源-网-荷-储电气量、物理量、环境量、状态量、空间量的全息感知，基于电力专用通信网络、5G等先进通信移动互联和物联网技术，实现全覆盖、广连接、低时延及高可靠的数据传输，从而将电力系统的物理世界实时、完整地映射到数据、模型和算法定义的具有全生命周期数据的虚拟世界。6.1电力系统数字孪生概述6.1.2电力系统数字孪生的应用数字孪生技术可以应用于电力系统的各个方面，包括发电、输电、变电、配电、用电、储能等全流程。（1）在发电环节（2）在输电环节（3）在配电环节（4）在用电环节（5）在储能环节6.1电力系统数字孪生概述6.1.3电力系统数字孪生的发展趋势（1）数字孪生电力系统模型精度更高（2）数字孪生电力系统智能化程度更高（3）数字孪生模型安全性和隐私保护更高（4）电力系统数据格式和交互协议标准化（5）跨领域融合紧密度更高6.2电力系统数字孪生模型的框架