[发明专利]一种基于数字孪生模型的电力设备状态评估方法及系统

说明书

本发明属于数据融合领域，具体涉及一种基于数字孪生模型的电力设备状态评估方法及系统，包括：获取待建模电力设备的点云影像、光学影像以及多光普影像；特征提取得到若干第一特征点、若干第二特征点、若干第三特征点；得到点云影像、光学影像、多光普影像融合后的空间位置模型；将内部参数化模型及全息状态数据导入空间位置模型，得到待建模电力设备的数字孪生模型；基于数字孪生模型对电力设备的状态进行评估。本发明将点云影像、光学影像、多光普影像融合得到空间位置模型，相比于点云影像与光学影像融合得到空间位置模型，记载的信息更多，因此精准度更高。

技术领域

本发明属于数据融合领域，具体涉及一种基于数字孪生模型的电力设备状态评估方法及系统。

背景技术

随着三维建模技术的日趋成熟，浙江省内28个变电站已开展了基于点云数据的高精度三维数据模型建模，并基于变电站三维模型开展了变电站远程巡视，设备沉降分析等典型业务应用，在一定程度上提升了工作人员日常巡视效率。但目前三维建模技术是利用点云影像、光学影像的融合建立变电站三维模型，由于光学影像记录的信息有限，因此建立的变电站三维模型所包含的数据也不完善。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明提出一种基于数字孪生模型的电力设备状态评估方法及系统，将点云影像、光学影像、多光普影像融合，得到精确度更高的电力设备数字孪生模型。

一种基于数字孪生模型的电力设备状态评估方法，包括：

获取待建模电力设备的点云影像、光学影像以及多光普影像；

对点云影像进行特征提取得到若干第一关键特征点；对光学影像进行特征提取得到若干第一关键特征点；对多光普影像进行特征提取得到若干第一关键特征点；

获取第一关键特征点与第二关键特征点之间的匹配关系，建立点云影像和光学影像之间的映射关系，根据映射关系对光学影像进行重采样，获得同点云影像相匹配的影像，获取第一关键特征点与第三关键特征点之间的匹配关系，建立点云影像和多光普影像之间的映射关系，根据映射关系对多光普影像进行重采样，获得同点云影像相匹配的影像，得到点云影像、光学影像、多光普影像融合后的空间位置模型；

获取待建模电力设备的内部参数化模型及全息状态数据；

将内部参数化模型及全息状态数据导入空间位置模型，得到待建模电力设备的数字孪生模型；

基于数字孪生模型对电力设备的状态进行评估。

优选的，利用Harris算子对点云影像进行特征提取得到若干第一关键特征点；利用Harris算子对光学影像进行特征提取得到若干第一关键特征点；利用Harris算子对多光普影像进行特征提取得到若干第一关键特征点。

优选的，所述获取第一关键特征点与第二关键特征点之间的匹配关系，建立点云影像和光学影像之间的映射关系包括：

通过相关系数法对所述若干第一关键特征点与若干第一关键特征点进行匹配，得到最佳匹配点对及最佳匹配点对之间的对应关系；

根据最佳匹配点对之间的对应关系，利用线性变换求解得到点云影像和光学影像之间的映射关系。

优选的，所述获取第一关键特征点与第三关键特征点之间的匹配关系，建立点云影像和多光普影像之间的映射关系包括：

通过相关系数法对所述若干第一关键特征点与若干第一关键特征点进行匹配，得到最佳匹配点对及最佳匹配点对之间的对应关系；

根据最佳匹配点对之间的对应关系，利用线性变换求解得到点云影像和多光普影像之间的映射关系。

优选的，所述基于数字孪生模型对电力设备的状态进行评估包括：

基于电力设备的历史全息状态数据利用人工BP神经网络训练得到电力设备状态评估模型；