一种基于数字孪生技术的水电企业数据采集传输方法

输电线路热容量的限制对水电企业的安全可靠性起着至关重要的作用。为了准确采集、传输并估计输电线路的温度数据,现有的基于物理的标准是根据多个传感器测量的环境和线路条件来实现,计算成本高、估计精度低,基于此,提出基于数字孪生技术的数据采集与传输方法。该方法通过物理传感器数据与实际导体温度数据之间的输入输出关系来进行机器学习,作为基于物理标准的数字等效。通过对实际数据的实验评估,将所提出的方法与IEEE738标准进行比较,结果表明,该方法可明显降低预测温度的均方根误差,数字孪生体提供了更准确和可靠的估计,可以作为传统方法的补充或潜在替代方法。