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申请/专利权人：国网河南省电力公司信息通信分公司;国家电网有限公司

摘要：本发明提供一种基于数字孪生的智能运维管理系统，属于数字孪生技术领域，具体包括：建模比例确定模块；运行状态确定模块；数量阈值确定模块；数字孪生模型输出模块；其中建模比例确定模块负责基于历史故障数据和基础建模比例确定建模比例；运行状态确定模块负责基于实时运行数据确定是否存在故障；数量阈值确定模块负责通过电气设备的建模比例、体积、重要监测的组成部件的数量进行数量阈值的确定；数字孪生模型输出模块负责按照所述电气设备的建模比例进行所述电气设备的数字孪生模型的生成，并以数量阈值为约束，基于筛选数据进行电气设备的数字孪生模型的数据标签的生成，从而保证了数字孪生模型的运维的直观性和针对性。

主权项：1.一种基于数字孪生的智能运维管理方法，其特征在于，具体包括：获取变电站的电气设备的类型，并基于所述电气设备的类型确定所述电气设备的基础建模比例；获取所述电气设备的历史故障数据，所述历史故障数据包括但不限于故障类型、故障次数、故障持续时间，并基于所述历史故障数据和所述基础建模比例确定所述电气设备的建模比例，并按照所述建模比例对所述电气设备进行数字孪生模型的搭建；实时获取所述电气设备的实时运行数据，并基于所述实时运行数据确定所述电气设备是否存在故障，若是，则基于所述实时运行数据进行所述电气设备的数字孪生模型的数据标签的生成，若否，则进入下一步骤；通过所述电气设备的建模比例、体积、重要监测的组成部件的数量进行数量阈值的确定，并基于所述电气设备所需监测的运行数据的数量是否大于所述数量阈值，若是，则进入下一步骤,若否，则基于所述实时运行数据进行所述电气设备的数字孪生模型的数据标签的生成；以所述数量阈值为约束，基于所述电气设备的历史故障数据和所述电气设备的类型对所述实时运行数据进行筛选得到筛选数据，并基于所述筛选数据进行所述电气设备的数字孪生模型的数据标签的生成；所述电气设备的建模比例确定的具体步骤为：S21获取所述电气设备的故障类型，并基于所述故障类型和故障类型的种类进行所述电气设备的基础故障因子的确定，并基于所述基础故障因子确定所述电气设备是否属于核心电气设备，若是，则基于预设建模比例因子和基础建模比例确定所述电气设备的建模比例，若否，则进入步骤S22；S22基于所述电气设备的故障类型进行特定故障类型的筛选，并基于所述特定故障类型的故障次数和故障持续时间进行所述电气设备的特定故障因子的确定，并基于所述特定故障因子和所述基础故障因子确定所述电气设备是否属于一般电气设备，若是，则进入步骤S24，若否，则进入步骤S23；S23基于所述电气设备的历史故障总次数或者历史故障总持续时间确定所述电气设备是否属于核心电气设备，若是，则基于预设建模比例因子和基础建模比例确定所述电气设备的建模比例，若否，则进入步骤S24；S24将所述电气设备的故障类型中除去所述特定故障类型的故障类型作为一般故障类型，并基于所述一般故障类型的故障次数和故障持续时间进行所述电气设备的一般故障因子的确定，并基于所述一般故障因子、所述特定故障因子、所述基础故障因子进行所述电气设备的历史故障因子的确定，并基于所述历史故障因子确定所述建模比例因子，并基于所述建模比例因子和基础建模比例确定所述电气设备的建模比例。

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