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龙图腾网恭喜北京知达客信息技术有限公司申请的专利基于数字孪生的电力设备运行状态预测与异常仿真方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119691663B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510208561.9，技术领域涉及：G06F18/2433；该发明授权基于数字孪生的电力设备运行状态预测与异常仿真方法是由林炳漂设计研发完成，并于2025-02-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于数字孪生的电力设备运行状态预测与异常仿真方法在说明书摘要公布了：本发明公开了基于数字孪生的电力设备运行状态预测与异常仿真方法，涉及电网运行技术领域。该方法通过建立电力设备的数字孪生模型和实时数据分析，实现对电力设备运行状态的预测与异常仿真。通过分析电力设备的物理结构、运行特性及负载分配，构建数字孪生模型，利用边缘计算对实时数据进行多维度分析，提取电气特征和行为模式，生成设备状态数据集，基于模型和数据集，构建异常因果链模型，识别负载不均或过载引发的故障模式，通过虚拟仿真和故障传播分析，评估异常状态对电力系统稳定性和效率的影响，获取电力设备异常影响指数。提升电力设备故障预测的准确性，优化电力系统稳定性和效率，为智能运维和故障预警提供支持。

本发明授权基于数字孪生的电力设备运行状态预测与异常仿真方法在权利要求书中公布了：1.基于数字孪生的电力设备运行状态预测与异常仿真方法，其特征在于，包括以下步骤： S1.根据电力设备的物理结构、历史运行特性和历史负载分配，构建电力设备数字孪生模型； S2.获取电力设备实时运行数据，通过边缘计算对电力设备实时运行数据进行多维度数据分析，提取电力设备的电气特征与行为模式，获取电力设备状态数据集； S3.根据电力设备数字孪生模型和电力设备状态数据集，构建电力设备异常因果链模型，通过电力设备异常因果链模型分析设备运行状态与负载分配之间的动态匹配关系，对电力设备运行状态预测，识别负载不均或过载引发故障模式； S4.在数字孪生环境中进行多节点电力分配系统的虚拟仿真，模拟电力设备在异常工况下的动态响应与负载波动，通过综合分析电力设备的响应时间、故障传播路径对电力系统稳定性与效率的影响，获取电力设备异常影响指数，量化电力设备在异常状态对电力分配效率、设备寿命影响； 根据电力设备数字孪生模型和电力设备状态数据集，构建电力设备异常因果链模型的具体过程如下： 根据电力设备数字孪生模型和电力设备状态数据集中电力设备的电气特征与行为模式，作为输入数据； 根据电力设备运行逻辑、历史故障数据的互联关系，通过因果推理构建电力设备因果关系图谱； 基于电力设备因果关系图谱，确定各异常因素与设备故障之间的因果路径，并对每个环节进行数学建模，构建电力设备异常因果链模型； 通过电力设备异常因果链模型分析设备运行状态与负载分配之间的动态匹配关系的具体过程如下： 将预处理后的电力设备实时运行数据输入电力设备异常因果链模型； 基于电力设备因果关系图谱，分析设备运行状态与负载分配之间的匹配关系，通过因果推理分析，评估负载波动对电力设备运行状态的影响； 识别负载不均或过载引发故障模式的具体过程如下： 基于电力设备异常因果链模型，分析电力设备运行中的负载波动和设备响应特性，结合电气特征与运行为模式，识别负载不均或过载引发故障模式； 通过综合分析电力设备的响应时间、故障传播路径对电力系统稳定性与效率的影响的具体过程如下： 通过电力设备的异常因果链模型，分析电力设备在不同工作状态下的响应时间，评估设备对异常状态的反应速度和滞后效应； 基于电力设备的物理结构，模拟故障发生后，故障从一个设备传播到其他设备的路径，分析故障扩散对电力系统稳定性的影响； 获取电力设备异常影响指数的具体过程如下： 将响应时间与设备正常运行时的基准值进行对比，确定其偏离程度； 结合故障传播路径分析和响应时间评估，模拟故障从故障源设备扩展至非故障源设备的过程，评估故障传播对电力系统影响； 根据故障传播路径分析和响应时间分析结果，量化异常状态对电力设备和电力系统稳定性、效率的影响，获取电力设备的异常影响指数； 电力设备的异常影响指数AEI公式如下： ；公式参数解释：电力设备在异常状态下的响应时间，:电力设备在正常状态下的基准响应时间，响应时间加权因子，表示响应时间对电力设备异常影响指数的权重，通常会根据系统设计的需求设定，响应时间对设备运行效率的影响较大时，的值会越高，故障传播路径中影响的设备数量，:系统中总设备数量，故障传播加权因子，表示故障传播路径对异常影响指数的贡献权重，通常反映了故障扩展对整个电力系统稳定性的影响。

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