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CN118505203A - 一种基于数字孪生的变电站运维方法及系统 - Google Patents

一种基于数字孪生的变电站运维方法及系统 Download PDF

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CN118505203A
CN118505203A CN202410706125.XA CN202410706125A CN118505203A CN 118505203 A CN118505203 A CN 118505203A CN 202410706125 A CN202410706125 A CN 202410706125A CN 118505203 A CN118505203 A CN 118505203A
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李学钧
戴相龙
王晓鹏
蒋勇
何成虎
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Jiangsu Haohan Information Technology Co ltd
Original Assignee
Jiangsu Haohan Information Technology Co ltd
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Abstract

本发明提供一种基于数字孪生的变电站运维方法及系统，其中，方法包括：步骤1：获取变电站内的孪生信息；步骤2：基于数字孪生技术，根据孪生信息，建立数字孪生模型；步骤3：获取运维必要性分析模型；步骤4：根据运维必要性分析模型，尝试识别数字孪生模型中至少一个目标运维点；步骤5：若尝试识别成功，根据目标运维点的运维数据，自动调度目标运维人员进行相应运维。本发明的一种基于数字孪生的变电站运维方法及系统，基于孪生信息构建数字孪生模型，另外，引入运维必要性分析模型，自适应分析识别数字孪生模型中的目标运维点，及时发现设备问题，降低故障风险；根据目标运维点的运维数据，自动调度目标运维人员运维，提高运维到场效率。

Description

一种基于数字孪生的变电站运维方法及系统
技术领域
本发明涉及数字孪生技术领域，特别涉及一种基于数字孪生的变电站运维方法及系统。
背景技术
数字孪生是指通过数字化技术创建的现实世界实体的虚拟表示。它是将物理实体与数字模型相结合的概念，可以用于监测、分析和优化物理实体的运行状况。变电站运维是指对变电站设备和系统进行监控、维护、故障排除和优化的一系列活动。变电站是电力系统中重要的组成部分，负责将高压电力转换为适用于配电网络或其他用途的低压电力。基于数字孪生的变电站运维方法将传统的变电站运维与数字化技术相结合，通过建立变电站的数字孪生模型和实时数据连接，实现对变电站设备和系统的监测、分析和优化。
申请号为：CN202211159031.2的发明专利公开了基于数字孪生的变电站管理方法及系统，其中，方法包括：确定数字孪生变电站的模型信息；根据所述模型信息，构建变电站的数字孪生模型；获取所述变电站的运维数据；根据所述运维数据，通过所述数字孪生模型对所述变电站进行管理。上述发明提供的方案通过开发数字孪生电网关键技术，自动化设备部署、数据搜集和分析流程，提升工作人员的工作效率，保障电站正常健康运作。
但是，上述现有技术通过所述数字孪生模型对所述变电站进行管理时，只是分性能分等级区分设备性能状态，后续调度运维人员对故障设备进行维修时，人工通知的运维到场效率较低。
有鉴于此，亟需一种基于数字孪生的变电站运维方法及系统，以至少解决上述不足。
发明内容
本发明目的之一在于提供了一种基于数字孪生的变电站运维方法，基于孪生信息构建数字孪生模型，另外，引入运维必要性分析模型，自适应分析识别数字孪生模型中的目标运维点，及时发现设备问题，降低故障风险；根据目标运维点的运维数据，自动调度目标运维人员运维，提高运维到场效率。
本发明实施例提供的一种基于数字孪生的变电站运维方法，包括：
步骤1：获取变电站内的孪生信息；
步骤2：基于数字孪生技术，根据孪生信息，建立数字孪生模型；
步骤3：获取运维必要性分析模型；
步骤4：根据运维必要性分析模型，尝试识别数字孪生模型中至少一个目标运维点；
步骤5：若尝试识别成功，根据目标运维点的运维数据，自动调度目标运维人员进行相应运维。
优选的，步骤1：获取变电站内的孪生信息，包括：
获取变电站内的变电设备的设备信息，所述设备信息包括：变电设备的几何模型、电气特性、工作状态和性能指标；
获取变电站内的视频信息；
将设备信息和视频信息共同作为孪生信息。
优选的，步骤3：获取运维必要性分析模型，包括：
确定运维关键指标；
设置运维关键指标对应的目标权重；
根据历史运维分析数据，构建初始分析模型；
根据运维关键指标对应的目标权重和初始分析模型，构建运维必要性分析模型。
优选的，设置运维关键指标对应的目标权重，包括：
获取专家判断记录；
根据专家判断记录，确定运维关键指标的第一设置权重；
获取决策偏好；
根据决策偏好，确定运维关键指标的第二设置权重；
获取历史运维分析数据；
根据历史运维分析数据，确定运维关键指标的第三设置权重；
根据第一设置权重、第二设置权重和第三设置权重，确定目标权重。
优选的，步骤5：若尝试识别成功，根据目标运维点的运维数据，自动调度目标运维人员进行相应运维，包括：
对变电站内的第一运维人员进行技能评估，技能评估因素包括：专业知识情况、运维经验情况和资质认证情况；
对变电站内的第一运维人员进行可用性评估，可用性评估因素包括：当前工作状态和可用时间；
若第一运维人员的技能评估和可用性评估均通过，将对应第一运维人员作为第二运维人员；
确定目标运维点中第二运维人员的评估关联点，并调度第二运维人员前往距离最近的评估关联点进行相应运维。
本发明实施例提供的一种基于数字孪生的变电站运维方法，还包括：
步骤6：根据数字孪生模型，进行虚拟演练；
其中，步骤6：根据数字孪生模型，进行虚拟演练，包括：
获取虚拟演练任务；
根据虚拟演练任务，设置数字孪生模型，获得虚拟演练模型；
向虚拟演练人员发布虚拟演练任务；
根据虚拟演练模型，获取虚拟演练人员完成虚拟演练任务的演练分；
根据演练分，对虚拟演练人员进行调整。
优选的，获取虚拟演练任务，包括：
获取数字孪生模型的历史运维点位；
对历史运维点位的运维复杂性进行分析，获得运维复杂值；
若运维复杂值大于等于预设的复杂门限，根据历史运维点位的历史报错记录，生成虚拟演练任务；
其中，对历史运维点位的运维复杂性进行分析，获得运维复杂值，包括；
获取历史运维点位的运维时长；
基于预设的人员信息库，确定对应于运维时长的历史运维人员的评价分；
根据运维时长和评价分，确定修正时长；
根据修正时长和预设的时长-复杂值对照库，确定运维复杂值。
优选的，向虚拟演练人员发布虚拟演练任务，包括：
获取变电站内第三运维人员的历史运维记录；
根据历史运维记录，确定第三运维人员的运维成功率、运维次数和运维到场效率；
获取第三运维人员的运维年限；
确定同一运维年限对应的第三运维人员的平均运维成功率；
根据运维成功率和平均运维成功率，确定运维基础分；
根据运维次数和平均运维次数，确定第一赋分权重；
根据运维到场效率和平均效率，确定第二赋分权重；
将运维基础分、第一赋分权重和第二赋分权重进行融合，获得运维表现分；
基于预设的筛选规则，根据运维表现分，筛选虚拟演练人员；
获取虚拟演练人员的通知节点，并向通知节点发布虚拟演练任务。
本发明实施例提供的一种基于数字孪生的变电站运维方法，还包括：
步骤7：获取波动属性参数，并根据波动属性参数对数字孪生模型进行修正；
其中，步骤7：获取波动属性参数，并根据波动属性参数对数字孪生模型进行修正，包括：
获取波动属性参数的时间标记参数；
根据时间标记参数，确定整体变化和局部变化，整体变化为：
εt＝L(ACT(I(input(t)))
其中，εt为t时刻的整体变化，input(t)为时间标记参数，I(*)表示预设的网络层，ACT(*)表示激活函数，L(*)表示线性网络；
基于正态分布函数，根据整体变化和局部变化，确定重采样函数；
根据重采样函数，确定预测值，预测值为：
其中，sg为预测值，εi为i时刻的整体变化，σi为i时刻的局部变化，Dnd(εi,σi)为重采样函数上i时刻的采样点，n为采样点的总数目；
确定波动属性参数和预测值的目标误差；
当目标误差大于等于目标差值时，则根据相应波动属性参数，修正数字孪生模型。
本发明实施例提供的一种基于数字孪生的变电站运维系统，包括：
孪生信息获取子系统，用于获取变电站内的孪生信息；
数字孪生模型建立子系统，用于基于数字孪生技术，根据孪生信息，建立数字孪生模型；
运维必要性分析子系统，用于获取运维必要性分析模型；
目标运维点识别子系统，用于根据运维必要性分析模型，尝试识别数字孪生模型中至少一个目标运维点；
运维子系统，用于若尝试识别成功，根据目标运维点的运维数据，自动调度目标运维人员进行相应运维。
本发明的有益效果为：
本发明基于孪生信息构建数字孪生模型，另外，引入运维必要性分析模型，自适应分析识别数字孪生模型中的目标运维点，及时发现设备问题，降低故障风险；根据目标运维点的运维数据，自动调度目标运维人员运维，提高运维到场效率。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明实施例中一种基于数字孪生的变电站运维方法的示意图；
图2为本发明实施例中一种基于数字孪生的变电站运维系统的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明实施例提供了一种基于数字孪生的变电站运维方法，如图1所示，包括：
步骤1：获取变电站内的孪生信息；其中，孪生信息为：用于构建数字孪生模型的信息，包括：变电设备的几何模型、电气特性、工作状态、性能指标、运维人员的位置和运维信息等；
步骤2：基于数字孪生技术，根据孪生信息，建立数字孪生模型；
步骤3：获取运维必要性分析模型；其中，运维必要性分析模型为：代替人工判断是否有必要进行运维的智能AI模型；
步骤4：根据运维必要性分析模型，尝试识别数字孪生模型中至少一个目标运维点；其中，目标运维点为：数字孪生模型中标注的需要进行运维的位置；
步骤5：若尝试识别成功，根据目标运维点的运维数据，自动调度目标运维人员进行相应运维。其中，运维数据为：运维位置和运维内容；自动调度目标运维人员进行相应运维时，将运维位置和运维内容发送给目标运维人员指示运维即可。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
本申请基于孪生信息构建数字孪生模型，另外，引入运维必要性分析模型，自适应分析识别数字孪生模型中的目标运维点，及时发现设备问题，降低故障风险；根据目标运维点的运维数据，自动调度目标运维人员运维，提高运维到场效率。
在一个实施例中，步骤1：获取变电站内的孪生信息，包括：
获取变电站内的变电设备的设备信息，所述设备信息包括：变电设备的几何模型、电气特性、工作状态和性能指标；
获取变电站内的视频信息；其中，视频信息由预先设置在变电站内的拍摄装置拍摄获得；
将设备信息和视频信息共同作为孪生信息。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
本申请将变电站内的变电设备的设备信息和变电站内的视频信息共同作为孪生信息，提升了孪生信息获取的全面性。
在一个实施例中，步骤3：获取运维必要性分析模型，包括：
确定运维关键指标；其中，运维关键指标为：故障频率、停机时间、维修成本和设备寿命等；
设置运维关键指标对应的目标权重；其中，目标权重表征运维关键指标的关键程度，关键程度越高，对应目标权重越大；
根据历史运维分析数据，构建初始分析模型；其中，历史运维分析数据为：历史上人工对运维数据进行分析，判断是否需要进行运维的过程记录，初始分析模型基于深度学习技术学习人工分析运维数据的分析逻辑获得；
根据运维关键指标对应的目标权重和初始分析模型，构建运维必要性分析模型。其中，构建运维必要性分析模型时，运维关键指标对应的目标权重越高，对应进行初始分析时，赋予的算力越大。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
运维必要性分析模型进行分析时，不是所有的运维关键指标都分配相同的算力的，因此，本申请构建运维必要性分析模型时，设置确定的运维关键指标的目标权重，同时，根据历史运维分析数据，构建初始分析模型。根据目标权重和初始分析模型构建运维必要性分析模型，运维必要性分析模型的分析更加合理。
在一个实施例中，设置运维关键指标对应的目标权重，包括：
获取专家判断记录；其中，专家判断记录为：专家判断运维关键指标哪个需要优先分析的过程记录；
根据专家判断记录，确定运维关键指标的第一设置权重；其中，第一设置权重为：根据专家判断记录确定的运维关键指标的权值；
获取决策偏好；其中，决策偏好为：变电站的运维方的偏好，比如：优先根据故障频率判断是否需要运维；
根据决策偏好，确定运维关键指标的第二设置权重；其中，第二设置权重为：根据决策偏好确定的运维关键指标的权值；
获取历史运维分析数据；其中，历史运维分析数据为：数字孪生的变电站运维系统历史上进行运维分析的记录；
根据历史运维分析数据，确定运维关键指标置的第三设权重；其中，第三设权重为：根据历史运维分析数据确定的运维关键指标的权值；
根据第一设置权重、第二设置权重和第三设置权重，确定目标权重。其中，目标权重为：第一设置权重、第二设置权重和第三设置权重的平均值。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
本申请引入专家判断记录，确定运维关键指标的第一设置权重；引入决策偏好，确定运维关键指标的第二设置权重；引入历史运维分析数据，确定第三设置权重；根据第一设置权重、第二设置权重和第三设置权重，共同确定目标权重，提升了目标权重的适宜性。
在一个实施例中，步骤5：若尝试识别成功，根据目标运维点的运维数据，自动调度目标运维人员进行相应运维，包括：
对变电站内的第一运维人员进行技能评估，技能评估因素包括：专业知识情况、运维经验情况和资质认证情况；其中，技能评估因素可以根据人员档案和培训记录等获得；
对变电站内的第一运维人员进行可用性评估，可用性评估因素包括：当前工作状态和可用时间；其中，可用性评估因素可以根据工作排班等获得；
若第一运维人员的技能评估和可用性评估均通过，将对应第一运维人员作为第二运维人员；
确定目标运维点中第二运维人员的评估关联点，并调度第二运维人员前往距离最近的评估关联点进行相应运维。其中，评估关联点为第二运维人员周围预设范围的目标运维点。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
本申请引入技能评估和可用性评估两种评估方式对第一运维人员进行多方位的评估，获取技能评估和可用性评估均通过的第二运维人员，调度第二运维人员前往距离其最近的评估关联点进行运维，提升了运维的及时性与可靠性。
本发明实施例提供了一种基于数字孪生的变电站运维方法，还包括：
步骤6：根据数字孪生模型，进行虚拟演练；
其中，步骤6：根据数字孪生模型，进行虚拟演练，包括：
获取虚拟演练任务；其中，虚拟演练任务为：模拟前往变电站的何处演练运维作业的任务；
根据虚拟演练任务，设置数字孪生模型，获得虚拟演练模型；其中，虚拟演练模型为：根据虚拟演练任务约束数字孪生模型获得的孪生模型；
向虚拟演练人员发布虚拟演练任务；其中，虚拟演练人员为：实际运维作业中运维效果较差的人员，向虚拟演练人员发布虚拟演练任务发布是通过移动终端发布的；
根据虚拟演练模型，获取虚拟演练人员完成虚拟演练任务的演练分；其中，演练分为：虚拟演练人员完成虚拟演练任务的完成情况，演练分越高，对应虚拟演练人员的演练效果越好；
根据演练分，对虚拟演练人员进行调整。其中，对虚拟演练人员进行调整时，当演练分大于预设的演练分门限时，则无须再对相应虚拟演练人员安排虚拟演练任务，否则，继续安排虚拟演练任务。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
本申请根据获取的虚拟演练任务设置数字孪生模型，获得虚拟演练模型，向虚拟演练人员发布虚拟演练任务，并根据虚拟演练模型，获取虚拟演练人员完成虚拟演练任务的演练分。根据演练分，对虚拟演练人员进行调整，提高了虚拟演练的合理性和适宜性。
在一个实施例中，获取虚拟演练任务，包括：
获取数字孪生模型的历史运维点位；其中，历史运维点位为：数字孪生模型中历史上对应产生运维行为的点位；
对历史运维点位的运维复杂性进行分析，获得运维复杂值；其中，运维复杂值是将历史运维点位的运维特征(比如：历史运维点位的运维次数以及历史运维点位的模型结构等)输入预设的运维复杂性分析模型获得的，运维复杂性分析模型为代替人工根据运维特征推断运维点位的运维复杂性的AI模型；
若运维复杂值大于等于预设的复杂门限，根据历史运维点位的历史报错记录，生成虚拟演练任务；其中，预设的复杂门限由人工预先设置；
其中，对历史运维点位的运维复杂性进行分析，获得运维复杂值，包括；
获取历史运维点位的运维时长；其中，运维时长为：工作人员每次对历史运维点位进行运维时的花费时间；
基于预设的人员信息库，确定对应于运维时长的历史运维人员的评价分；其中，人员信息库为一数据库，存储多个运维人员的评价分；
根据运维时长和评价分，确定修正时长；其中，修正时长为：将评价分和平均评价分相除，再将相除的结果与运维时长相乘；
根据修正时长和预设的时长-复杂值对照库，确定运维复杂值。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
通过在数字孪生模型中添加不同的参数和条件,用户可以灵活地调整数字孪生模型的各项属性,从而获得个性化的虚拟体验，同时，考虑到一些运维工作人员的运维作业不熟练，因此，本申请获取数字孪生模型的历史运维点位的运维时长，根据引入的人员信息库，确定历史运维人员的评价分，考虑到不同经验的运维人员完成运维的时间差异，根据运维时长和评价分，确定修正时长，再根据修正时长和预设的时长-复杂值对照库确定运维复杂值，当运维复杂值大于等于预设的复杂门限，根据历史运维点位的历史报错记录，生成虚拟演练任务，虚拟演练任务设置为用时久且复杂的运维作业，演练效果更佳。
在一个实施例中，向虚拟演练人员发布虚拟演练任务，包括：
获取变电站内第三运维人员的历史运维记录；其中，第三运维人员为：变电站中的所有运维人员；历史运维记录为：历史上第三运维人员进行运维的过程记录；
根据历史运维记录，确定第三运维人员的运维成功率、运维次数和运维到场效率；其中，运维成功率为：第三运维人员的运维成功次数除以第三运维人员的运维总次数；运维到场效率为：发布运维时刻到实际运维时刻的时间差值；
获取第三运维人员的运维年限；其中，运维年限为：参与运维作业的工作年限；
确定同一运维年限对应的第三运维人员的平均运维成功率；其中，平均运维成功率为，比如：90％；
根据运维成功率和平均运维成功率，确定运维基础分；其中，根据运维成功率和平均运维成功率确定运维基础分为：运维成功率除以平均运维成功率再乘以100；
根据运维次数和平均运维次数，确定第一赋分权重；其中，平均运维次数为：第三运维人员平均的运维次数；第一赋分权重为：运维次数除以平均运维次数；
根据运维到场效率和平均效率，确定第二赋分权重；其中，平均效率为：发布运维时刻至实际运维时刻的时间差值的平均值；第二赋分权重为：平均效率除以运维到场效率；
将运维基础分、第一赋分权重和第二赋分权重进行融合，获得运维表现分；其中，融合时，将运维基础分、第一赋分权重和第二赋分权重对应相乘；
基于预设的筛选规则，根据运维表现分，筛选虚拟演练人员；其中，预设的筛选规则由人工预先设置，比如：运维表现分低于多少被筛作虚拟演练人员；
获取虚拟演练人员的通知节点，并向通知节点发布虚拟演练任务。其中，通知节点为：虚拟演练人员对应的终端通信节点。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
本申请解析历史运维记录，确定第三运维人员的运维成功率、运维次数和运维到场效率。根据运维成功率和平均运维成功率，确定运维基础分。根据运维次数和平均运维次数，确定第一赋分权重，根据运维到场效率和平均效率，确定第二赋分权重，融合运维基础分、第一赋分权重和第二赋分权重，获得运维表现分，提升了运维表现分获取的精准性。引入筛选规则，根据运维表现分，筛选虚拟演练人员，提高了筛选的规范性。
本发明实施例提供了一种基于数字孪生的变电站运维方法，还包括：
步骤7：获取波动属性参数，并根据波动属性参数对数字孪生模型进行修正；
其中，步骤7：获取波动属性参数，并根据波动属性参数对数字孪生模型进行修正，包括：
获取波动属性参数的时间标记参数；其中，波动属性参数为：具有波动性能的参数，比如：运维工作人员的动作；时间标记参数为：打上时间戳的波动属性参数；
根据时间标记参数，确定整体变化和局部变化，整体变化为：
εt＝L(ACT(I(input(t)))
其中，εt为t时刻的整体变化，input(t)为时间标记参数，I(*)表示预设的网络层，ACT(*)表示激活函数，L(*)表示线性网络；其中，预设的网络层为一种时间循环神经网络；
基于正态分布函数，根据整体变化和局部变化，确定重采样函数；
根据重采样函数，确定预测值，预测值为：
其中，sg为预测值，εi为i时刻的整体变化，σi为i时刻的局部变化，Dnd(εi,σi)为重采样函数上i时刻的采样点，n为采样点的总数目；
确定波动属性参数和预测值的目标误差；其中，目标误差为：虚实误差；
当目标误差大于等于目标差值Δ时，则根据相应波动属性参数，修正数字孪生模型；其中，目标差值s为波动属性参数；修正时，利用变电站和数字孪生模型的虚实误差作为仿真参数修正条件，基于实时数据不断修正波动属性参数，实现数字孪生模型的同步运行与更新，数字孪生结果的准确性。
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
一般的，进行数字孪生模型构建时，波动性较大的参数对模型构建的准确性干扰较大，因此，本申请根据获取的波动属性参数的时间标记参数，确定整体变化和局部变化。引入正态分布函数，根据整体变化和局部变化，确定重采样函数，再根据重采样函数进行重新采样，计算预测值，预测值的确定更合理且精确。获取波动属性参数和预测值的虚实误差，当虚实误差大于等于预测值与真实值的差值时，利用变电站和数字孪生模型的虚实误差作为仿真参数修正条件，基于实时数据不断修正波动属性参数，实现数字孪生模型的同步运行与更新，提高了数字孪生结果的准确性。
本发明实施例提供了一种基于数字孪生的变电站运维系统，如图2所示，包括：
孪生信息获取子系统1，用于获取变电站内的孪生信息；
数字孪生模型建立子系统2，用于基于数字孪生技术，根据孪生信息，建立数字孪生模型；
运维必要性分析子系统3，用于获取运维必要性分析模型；
目标运维点识别子系统4，用于根据运维必要性分析模型，尝试识别数字孪生模型中至少一个目标运维点；
运维子系统5，用于若尝试识别成功，根据目标运维点的运维数据，自动调度目标运维人员进行相应运维。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种基于数字孪生的变电站运维方法，其特征在于，包括：
步骤1：获取变电站内的孪生信息；
步骤2：基于数字孪生技术，根据孪生信息，建立数字孪生模型；
步骤3：获取运维必要性分析模型；
步骤4：根据运维必要性分析模型，尝试识别数字孪生模型中至少一个目标运维点；
步骤5：若尝试识别成功，根据目标运维点的运维数据，自动调度目标运维人员进行相应运维。
2.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的变电站运维方法，其特征在于，步骤1：获取变电站内的孪生信息，包括：
获取变电站内的变电设备的设备信息，所述设备信息包括：变电设备的几何模型、电气特性、工作状态和性能指标；
获取变电站内的视频信息；
将设备信息和视频信息共同作为孪生信息。
3.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的变电站运维方法，其特征在于，步骤3：获取运维必要性分析模型，包括：
确定运维关键指标；
设置运维关键指标对应的目标权重；
根据历史运维分析数据，构建初始分析模型；
根据运维关键指标对应的目标权重和初始分析模型，构建运维必要性分析模型。
4.如权利要求3所述的一种基于数字孪生的变电站运维方法，其特征在于，设置运维关键指标对应的目标权重，包括：
获取专家判断记录；
根据专家判断记录，确定运维关键指标的第一设置权重；
获取决策偏好；
根据决策偏好，确定运维关键指标的第二设置权重；
获取历史运维分析数据；
根据历史运维分析数据，确定运维关键指标的第三设置权重；
根据第一设置权重、第二设置权重和第三设置权重，确定目标权重。
5.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的变电站运维方法，其特征在于，步骤5：若尝试识别成功，根据目标运维点的运维数据，自动调度目标运维人员进行相应运维，包括：
对变电站内的第一运维人员进行技能评估，技能评估因素包括：专业知识情况、运维经验情况和资质认证情况；
对变电站内的第一运维人员进行可用性评估，可用性评估因素包括：当前工作状态和可用时间；
若第一运维人员的技能评估和可用性评估均通过，将对应第一运维人员作为第二运维人员；
确定目标运维点中第二运维人员的评估关联点，并调度第二运维人员前往距离最近的评估关联点进行相应运维。
6.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的变电站运维方法，其特征在于，还包括：
步骤6：根据数字孪生模型，进行虚拟演练；
其中，步骤6：根据数字孪生模型，进行虚拟演练，包括：
获取虚拟演练任务；
根据虚拟演练任务，设置数字孪生模型，获得虚拟演练模型；
向虚拟演练人员发布虚拟演练任务；
根据虚拟演练模型，获取虚拟演练人员完成虚拟演练任务的演练分；
根据演练分，对虚拟演练人员进行调整。
7.如权利要求6所述的一种基于数字孪生的变电站运维方法，其特征在于，获取虚拟演练任务，包括：
获取数字孪生模型的历史运维点位；
对历史运维点位的运维复杂性进行分析，获得运维复杂值；
若运维复杂值大于等于预设的复杂门限，根据历史运维点位的历史报错记录，生成虚拟演练任务；
其中，对历史运维点位的运维复杂性进行分析，获得运维复杂值，包括；
获取历史运维点位的运维时长；
基于预设的人员信息库，确定对应于运维时长的历史运维人员的评价分；
根据运维时长和评价分，确定修正时长；
根据修正时长和预设的时长-复杂值对照库，确定运维复杂值。
8.如权利要求6所述的一种基于数字孪生的变电站运维方法，其特征在于，向虚拟演练人员发布虚拟演练任务，包括：
获取变电站内第三运维人员的历史运维记录；
根据历史运维记录，确定第三运维人员的运维成功率、运维次数和运维到场效率；
获取第三运维人员的运维年限；
确定同一运维年限对应的第三运维人员的平均运维成功率；
根据运维成功率和平均运维成功率，确定运维基础分；
根据运维次数和平均运维次数，确定第一赋分权重；
根据运维到场效率和平均效率，确定第二赋分权重；
将运维基础分、第一赋分权重和第二赋分权重进行融合，获得运维表现分；
基于预设的筛选规则，根据运维表现分，筛选虚拟演练人员；
获取虚拟演练人员的通知节点，并向通知节点发布虚拟演练任务。
9.如权利要求1所述的一种基于数字孪生的变电站运维方法，其特征在于，还包括：
步骤7：获取波动属性参数，并根据波动属性参数对数字孪生模型进行修正；
其中，步骤7：获取波动属性参数，并根据波动属性参数对数字孪生模型进行修正，包括：
获取波动属性参数的时间标记参数；
根据时间标记参数，确定整体变化和局部变化，整体变化为：
εt＝L(ACT(I(input(t)))
其中，εt为t时刻的整体变化，input(t)为时间标记参数，I(*)表示预设的网络层，ACT(*)表示激活函数，L(*)表示线性网络；
基于正态分布函数，根据整体变化和局部变化，确定重采样函数；
根据重采样函数，确定预测值，预测值为：
其中，sg为预测值，εi为i时刻的整体变化，σi为i时刻的局部变化，Dnd(εi,σi)为重采样函数上i时刻的采样点，n为采样点的总数目；
确定波动属性参数和预测值的目标误差；
当目标误差大于等于目标差值时，则根据相应波动属性参数，修正数字孪生模型。
10.一种基于数字孪生的变电站运维系统，其特征在于，包括：
孪生信息获取子系统，用于获取变电站内的孪生信息；
数字孪生模型建立子系统，用于基于数字孪生技术，根据孪生信息，建立数字孪生模型；
运维必要性分析子系统，用于获取运维必要性分析模型；
目标运维点识别子系统，用于根据运维必要性分析模型，尝试识别数字孪生模型中至少一个目标运维点；
运维子系统，用于若尝试识别成功，根据目标运维点的运维数据，自动调度目标运维人员进行相应运维。
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