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申请/专利权人：国网吉林省电力有限公司;国网吉林省电力有限公司信息通信公司;长春理工大学高技术产业有限责任公司

摘要：本发明公开了一种机理与数据双向融合驱动的电力通信光缆数字孪生建模方法，涉及电力光通信技术领域，包括：获取环境参数数据与光缆固有属性，建立机理模型，将光缆固有属性与环境参数数据作为输入数据，分别输入机理模型与物理实体中，获取电力通信光缆的理论输出和真实输出，电力通信光缆数据包括所述理论输出、真实输出与光缆固有属性；根据电力通信光缆数据与环境参数数据建立数据驱动模型；将物理实体与机理模型输出间的偏差数据补偿到机理模型中，建立电力通信光缆数字孪生模型。本发明建立的数字孪生模型可以优化电力通信光缆物理实体的运行，实现电力光通信系统的实时监测和智慧运行，提高系统的运行效率和稳定性。

主权项：1.一种机理与数据双向融合驱动的电力通信光缆数字孪生建模方法，其特征在于，包括：S1：获取环境参数数据与光缆固有属性，根据电力通信光缆工作原理建立电力通信光缆的机理模型，将所述光缆固有属性与环境参数数据作为输入数据，分别输入所述机理模型与物理实体中，获取电力通信光缆的理论输出和真实输出，电力通信光缆数据包括所述理论输出、真实输出与光缆固有属性；S2：根据所述电力通信光缆数据与所述环境参数数据基于改进黏菌算法优化的极限学习机建立电力通信光缆数据驱动模型；S3：将所述输入数据输入所述电力通信光缆数据驱动模型，得到物理实体输出与机理模型输出之间的偏差数据，将所述偏差数据补偿到所述机理模型中，实现所述机理模型与所述数据驱动模型的双向融合，形成机理与数据双向融合驱动的电力通信光缆数字孪生模型；所述偏差数据具体包括： 其中，e为得到的偏差数据，ei是机理模型输出与物理实体输出之间的第i个偏差，是所述机理模型输出，yi是所述物理实体的第i个输出；将S1和S2中的x1,x2,…,xm作为数据集输入，偏差矩阵e作为数据集输出，训练和测试改进黏菌算法优化的极限学习机模型，输入输出关系表示为： 其中，为偏差补偿模型的输出，是偏差补偿模型输出中第i个机理模型输出与物理实体输出之间的偏差，g表示偏差补偿模型的输入输出映射关系；所述电力通信光缆数字孪生模型具体包括： 其中youti为所述电力通信光缆数字孪生模型的第i个输出，为所述机理模型的第i个输出，为所述电力通信光缆数据驱动模型的第i个输出，h为所述电力通信光缆数字孪生模型；所述机理模型具体包括： 其中，x1,x2,…,xm是机理模型的输入参量，f为机理模型输入和输出的对应关系，即为机理模型的输出；基于BOTDR原理、以及电力通信光缆所处的环境因素为输入，布里渊增益相关的参数为输出的函数关系表示为： 其中，vB是不考虑温度和应变、只在光纤固有属性影响下的布里渊频移，n是纤芯折射率，Va是光纤中声速，λ是波长，Cε和CT分别是布里渊频移的应变和温度线性系数，Δε和ΔT分别为应变变化量和温度变化量，vBT,ε和vBT0,ε0分别是某温度应变影响下和基准温度应变影响下的布里渊频移，P12是纵向弹光系数，c是真空中光速，ρ是纤芯密度，E是杨氏模量，σ是泊松比，ΔvB是增益谱半值全宽，gBv表示布里渊增益和频率v的关系，gB为布里渊峰值增益；依据上述原理，选取n,Va,λ,ρ,Cε,CT,Δε,ΔT和vB,gB,ΔvB分别作为拟建立机理模型的输入和输出参数。

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