本發明涉及變電站，特別是一種基于gim模型優化的變電站三維業務模型動態構建算法。

背景技術：

1、隨著電網的數字化與智能化發展，變電站三維建模技術逐漸成為運維和檢修中的核心工具。三維模型能夠直觀展示設備的物理結構、空間分布及其運行狀態，為運維人員提供強有力的輔助支持，傳統的三維建模方法主要采用靜態構建方式，模型生成后無法實時響應動態的業務需求。這種方法在面對設備運行狀態頻繁變化以及復雜業務流程時表現出明顯的滯后性和局限性。此外，傳統模型多采用人工設計或基于靜態數據的半自動建模，效率較低且靈活性不足，難以滿足現代電網對高效、精準和實時運維的要求。在實際應用中，靜態模型的滯后性尤為突出，其對動態運維需求的支持不足使得運維效率受到嚴重制約。同時，傳統方法在多源數據融合方面能力較弱，難以有效整合設備的物理屬性、工程參數和空間位置信息，導致生成的模型缺乏適應性和實用性。

2、目前已有的研究在提升變電站三維建模效率和優化模型性能方面取得了一定進展。基于gim優化的變電站三維輕量化展示方法，通過層次劃分、參數建模和模型組裝，將傳統gim模型轉化為更輕量化的三維展示模型。這種方法能夠有效減少模型數據量，提高模型在可視化場景下的效率，其在數據標準化和模型精簡方面具有顯著優勢。然而，該方法的局限性在于其主要面向模型的靜態展示場景，缺乏對動態業務需求的實時響應能力，無法根據設備運行狀態調整模型構建策略，因而在運維中的實際應用范圍受到限制。基于改進ssd神經網絡和icp點云配準算法的快速建模方法，通過結合目標檢測和點云配準技術，大幅提升了變電站設備的三維建模速度。這種方法采用深度學習算法進行目標識別，并利用icp算法對點云模型進行高精度匹配，尤其在模型初始生成階段表現出優越的性能。然而，該方法同樣存在局限性，其識別精度受到點云樣本數量和掃描條件的制約，且更多關注靜態建模任務，對動態業務需求的自適應調整能力較弱。此外，方法本身缺乏對模型優化與更新的支持，無法實現持續的動態調整，限制了其在復雜運維場景中的應用價值。

技術實現思路

1、鑒于現有技術存在的問題，提出了本發明。

2、因此，本發明所要解決的問題在于如何解決通過實時解析變電站運維流程中的數據需求，結合自適應優化算法動態調整模型結構，確保模型能夠快速響應復雜的業務變化。同時，整合設備的物理屬性、工程參數及空間位置信息，通過多源數據融合進一步提升模型的精準性和實用性動態生成的三維模型可與數字孿生系統實現高效聯動，為運維人員提供直觀、實時的輔助決策支持的問題。

3、為解決上述技術問題，本發明提供如下技術方案：

4、第一方面，本發明實施例提供了一種基于gim模型優化的變電站三維業務模型動態構建算法，其包括獲取變電站內設備的電壓、電流、溫度、振動運行參數數據以及設備的空間位置信息和工程參數數據，并對獲取的數據進行實時處理；

5、對處理后的數據進行設備屬性分析和特征提取，構建設備特征矩陣；

6、基于所述設備特征矩陣對gim模型進行動態優化與調整；

7、通過數字孿生平臺實現優化后的三維模型與實際設備運行狀態的實時聯動。

8、作為本發明所述基于gim模型優化的變電站三維業務模型動態構建算法的一種優選方案，其中：所述設備的空間位置信息通過北斗高精度定位系統獲取，所述工程參數包括設備負載能力和剩余壽命估算值。

9、作為本發明所述基于gim模型優化的變電站三維業務模型動態構建算法的一種優選方案，其中：所述設備屬性分析包括：對設備空間位姿進行量化描述；對設備運行狀態進行歸一化量化；生成設備運行屬性矩陣。

10、作為本發明所述基于gim模型優化的變電站三維業務模型動態構建算法的一種優選方案，其中：所述特征提取包括：對設備的物理屬性和運行數據進行特征向量生成；將所有設備的特征向量組合形成設備特征矩陣；對特征矩陣進行權重計算。

11、作為本發明所述基于gim模型優化的變電站三維業務模型動態構建算法的一種優選方案，其中：所述gim模型動態優化包括：對初始模型中的組件進行冗余數據分析；采用qem算法對組件的三角面片和材質紋理進行優化；基于設備特征變化量計算模型調整量。

12、作為本發明所述基于gim模型優化的變電站三維業務模型動態構建算法的一種優選方案，其中：所述基于設備特征變化量計算模型調整量包括：實時監測設備特征矩陣的變化；根據特征變化量計算對應的模型調整參數；按照預設更新頻率對模型狀態進行實時更新。

13、作為本發明所述基于gim模型優化的變電站三維業務模型動態構建算法的一種優選方案，其中：所述通過數字孿生平臺實現聯動包括：將優化后的三維模型與實際設備運行狀態建立動態關聯；根據設備狀態數據分析生成需要重點監控的設備列表；整合所有更新結果形成具有動態響應能力的數字孿生系統。

14、作為本發明所述基于gim模型優化的變電站三維業務模型動態構建算法的一種優選方案，其中：所述數字孿生系統具有以下響應功能：通過分析設備運行趨勢預警潛在故障；根據設備運行狀態和優先級調度檢修資源；為多部門協同作業提供實時的模型支持。

15、作為本發明所述基于gim模型優化的變電站三維業務模型動態構建算法的一種優選方案，其中：所述對獲取的數據進行實時處理包括：將采集的數據通過北斗通信系統傳輸到中央數據處理平臺；對數據進行分布式存儲；實現數據的高效查詢與使用。

16、作為本發明所述基于gim模型優化的變電站三維業務模型動態構建算法的一種優選方案，其中：所述優化后的三維模型用于：直觀展示設備的物理結構和空間分布；實時顯示設備運行狀態；為運維人員提供檢修和運維決策支持。

17、第二方面，本發明實施例提供了一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其中：所述計算機程序指令被處理器執行時實現如本發明第一方面所述的基于gim模型優化的變電站三維業務模型動態構建算法的步驟。

18、第三方面，本發明實施例提供了一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其中：所述計算機程序指令被處理器執行時實現如本發明第一方面所述的基于gim模型優化的變電站三維業務模型動態構建算法的步驟。

19、本發明的有益效果為：本發明能夠顯著提升變電站運維場景中的模型靈活性和響應效率。通過實時解析設備運行狀態和業務需求變化，本發明實現了對三維模型的動態調整，解決了傳統靜態模型難以適應復雜動態業務的局限性。同時，本發明融合了設備的物理屬性、運行狀態和空間位置信息，構建統一的特征矩陣作為模型優化的基礎，并結合qem幾何優化算法，在保持模型精度的前提下有效減少冗余數據，實現了模型的輕量化和精準化。本發明還通過與數字孿生平臺的高效聯動，確保了動態調整后的三維模型能夠實時同步設備狀態，提供精準的業務支撐。尤其是在多工況測試中，本發明展現出對復雜場景(如高負荷、極端溫度)和動態業務(如突發檢修需求)的強適應能力，不僅顯著提升了運維效率，還為設備的故障診斷、狀態評估和檢修規劃提供了可靠依據。

20、本發明欲保護的技術點包括實時動態調整機制、多源數據融合方法、基于qem的模型輕量化優化技術，以及與數字孿生平臺的動態聯動方案，這些關鍵創新為變電站運維的智能化和高效化提供了強有力的技術支撐，同時也為數字孿生技術的廣泛應用開辟了新的方向。