基于时序数据库的数字孪生方法及装置

技术领域

本发明涉及数字孪生技术领域，尤其涉及一种基于时序数据库的数字孪生方法及装置。

背景技术

数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统，数字孪生是个普遍适应的理论技术体系，可以在众多领域应用。

目前，数字孪生变电站作为数字孪生电网的关键组成部分，能够实现设备全生命周期管理等提供有力支撑。但是，目前应用在数字电网的数字孪生方法并不能实时反馈数字电网的运行状态，存在数字孪生的智能性低下的问题。可见，提供一种新的数字孪生方法以提高数字孪生的智能性进而实现对数字电网的运行状态实现实时监测显得尤为重要。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种基于时序数据库的数字孪生方法及装置，能够提高数字孪生的智能性，有利于提高数字孪生的准确性和可靠性进而实现对数字电网的运行状态实现实时监测。

为了解决上述技术问题，本发明第一方面公开了一种基于时序数据库的数字孪生方法，所述方法包括：

获取数字电网中每个电网设备的设备信息，根据每个所述电网设备的设备信息，基于时序数据库，构建每个所述电网设备的数字化数据；

根据所有所述设备信息以及所有所述数字化数据，构建设备映射关系，所述设备映射关系用于表示每个所述电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据之间的关联关系；

根据所述设备映射关系，生成所述数字电网的数字孪生数据，并基于所述数字孪生数据，确定所述数字电网中每个所述电网设备的设备状态。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：

基于所有所述电网设备的设备状态，判断所有所述电网设备中是否存在不满足预设的设备状态条件的目标电网设备，所述目标电网设备为至少一个；

当判断出所有所述电网设备中存在所述目标电网设备时，根据所述数字孪生数据，预测所述每个目标电网设备的设备运行状态；

针对每个所述目标电网设备，根据该目标电网设备的设备运行状态对该目标电网设备进行故障诊断，得到故障诊断结果。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述针对每个所述目标电网设备，根据该目标电网设备的设备运行状态对该目标电网设备进行故障诊断，得到故障诊断结果，包括：

针对每个所述目标电网设备，分析该目标电网设备的设备运行状态，得到该目标电网设备的实时运行数据，所述实时运行数据包括该目标电网设备的变压器实时数据、该目标电网设备的电压变化率数据、该目标电网设备的电流变化率数据、该目标电网设备功率变化数据中的一种或多种；

针对每个所述目标电网设备，根据该目标电网设备的实时运行数据，确定该目标电网设备的故障诊断结果。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据每个所述电网设备的设备信息，基于时序数据库，构建每个所述电网设备的数字化数据之前，所述方法还包括：

根据所有所述电网设备的设备信息，分析每个所述电网设备的时序数据，汇总所有所述电网设备得到时序数据，得到时序数据集合；

基于所述时序数据集合，构建时序数据库；

其中，所述设备信息包括该电网设备的使用时长信息、该电网设备的使用次数信息、该电网设备的设备状态信息、该电网设备的设备检修信息中的一种或多种。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据每个所述电网设备的设备信息，基于时序数据库，构建每个所述电网设备的数字化数据，包括：

针对每个所述电网设备，根据该电网设备的设备信息，在时序数据库中搜索与该电网设备相匹配的目标时序数据，并根据该电网设备的设备信息以及该电网设备的目标时序数据，生成该电网设备的数字化数据。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述根据所有所述设备信息以及所有所述数字化数据，构建设备映射关系，包括：

针对每个所述电网设备，将该电网设备的设备信息以及该电网设备的数字化数据输入至预先设定的数据识别模型中，得到该电网设备的数据识别结果；

针对每个所述电网设备，根据该电网设备的数据识别结果，判断该数据识别结果是否用于表示该电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据存在目标关联关系；

针对每个所述电网设备，当判断出该电网设备的数据识别结果用于表示该电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据存在所述目标关联关系时，根据所述目标关联关系生成设备映射关系。

作为一种可选的实施方式，在本发明第一方面中，所述方法还包括：

针对每个所述电网设备，当判断出该电网设备的数据识别结果用于表示该电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据不存在所述目标关联关系时，提取该电网设备的设备信息中的信息关键字以及提取该电网设备的数字化数据中的数据关键字；

根据每个所述电网设备的信息关键字以及每个所述电网设备的数据关键字，生成设备映射关系。

本发明第二方面公开了一种基于时序数据库的数字孪生装置，所述装置包括：

获取模块，用于获取数字电网中每个电网设备的设备信息；

构建模块，用于根据每个所述电网设备的设备信息，基于时序数据库，构建每个所述电网设备的数字化数据；

所述构建模块，还用于根据所有所述设备信息以及所有所述数字化数据，构建设备映射关系，所述设备映射关系用于表示每个所述电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据之间的关联关系；

生成模块，用于根据所述设备映射关系，生成所述数字电网的数字孪生数据；

确定模块，用于基于所述数字孪生数据，确定所述数字电网中每个所述电网设备的设备状态。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括：

判断模块，用于基于所有所述电网设备的设备状态，判断所有所述电网设备中是否存在不满足预设的设备状态条件的目标电网设备，所述目标电网设备为至少一个；

预测模块，用于当所述判断模块判断出所有所述电网设备中存在所述目标电网设备时，根据所述数字孪生数据，预测所述每个目标电网设备的设备运行状态；

诊断模块，用于针对每个所述目标电网设备，根据该目标电网设备的设备运行状态对该目标电网设备进行故障诊断，得到故障诊断结果。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述诊断模块针对每个所述目标电网设备，根据该目标电网设备的设备运行状态对该目标电网设备进行故障诊断，得到故障诊断结果的具体方式包括：

针对每个所述目标电网设备，分析该目标电网设备的设备运行状态，得到该目标电网设备的实时运行数据，所述实时运行数据包括该目标电网设备的变压器实时数据、该目标电网设备的电压变化率数据、该目标电网设备的电流变化率数据、该目标电网设备功率变化数据中的一种或多种；

针对每个所述目标电网设备，根据该目标电网设备的实时运行数据，确定该目标电网设备的故障诊断结果。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述装置还包括：

分析模块，用于在所述构建模块根据每个所述电网设备的设备信息，基于时序数据库，构建每个所述电网设备的数字化数据之前，根据所有所述电网设备的设备信息，分析每个所述电网设备的时序数据；

汇总模块，用于基于所述时序数据集合，构建时序数据库；

其中，所述设备信息包括该电网设备的使用时长信息、该电网设备的使用次数信息、该电网设备的设备状态信息、该电网设备的设备检修信息中的一种或多种。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述构建模块根据每个所述电网设备的设备信息，基于时序数据库，构建每个所述电网设备的数字化数据的具体方式包括：

针对每个所述电网设备，根据该电网设备的设备信息，在时序数据库中搜索与该电网设备相匹配的目标时序数据，并根据该电网设备的设备信息以及该电网设备的目标时序数据，生成该电网设备的数字化数据。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述构建模块根据所有所述设备信息以及所有所述数字化数据，构建设备映射关系的具体方式包括：

针对每个所述电网设备，将该电网设备的设备信息以及该电网设备的数字化数据输入至预先设定的数据识别模型中，得到该电网设备的数据识别结果；

针对每个所述电网设备，根据该电网设备的数据识别结果，判断该数据识别结果是否用于表示该电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据存在目标关联关系；

针对每个所述电网设备，当判断出该电网设备的数据识别结果用于表示该电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据存在所述目标关联关系时，根据所述目标关联关系生成设备映射关系。

作为一种可选的实施方式，在本发明第二方面中，所述构建模块根据所有所述设备信息以及所有所述数字化数据，构建设备映射关系的具体方式还包括：

针对每个所述电网设备，当判断出该电网设备的数据识别结果用于表示该电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据不存在所述目标关联关系时，提取该电网设备的设备信息中的信息关键字以及提取该电网设备的数字化数据中的数据关键字；

根据每个所述电网设备的信息关键字以及每个所述电网设备的数据关键字，生成设备映射关系。

本发明第三方面公开了另一种基于时序数据库的数字孪生装置，所述装置包括：

存储有可执行程序代码的存储器；

与所述存储器耦合的处理器；

所述处理器调用所述存储器中存储的所述可执行程序代码，执行本发明第一方面公开的基于时序数据库的数字孪生方法。

本发明第四方面公开了一种计算机可存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令被调用时，用于执行本发明第一方面公开的基于时序数据库的数字孪生方法。

与现有技术相比，本发明实施例具有以下有益效果：

本发明实施例中，获取数字电网中每个电网设备的设备信息，根据每个电网设备的设备信息，基于时序数据库，构建每个电网设备的数字化数据，根据所有设备信息以及所有数字化数据，构建设备映射关系，根据设备映射关系，生成数字电网的数字孪生数据，并基于数字孪生数据，确定数字电网中每个电网设备的设备状态。可见，实施本发明能够提高数字孪生的智能性，有利于提高数字孪生的准确性和可靠性进而实现对数字电网的运行状态实现实时监测。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例公开的一种基于时序数据库的数字孪生方法的流程示意图；

图2是本发明实施例公开的另一种基于时序数据库的数字孪生方法的流程示意图；

图3是本发明实施例公开的一种基于时序数据库的数字孪生装置的结构示意图；

图4是本发明实施例公开的另一种基于时序数据库的数字孪生装置的结构示意图；

图5是本发明实施例公开的又一种基于时序数据库的数字孪生装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、装置、产品或端没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或端固有的其他步骤或单元。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本发明的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施例可以与其它实施例相结合。

本发明公开了一种基于时序数据库的数字孪生方法及装置，能够提高数字孪生的智能性，有利于提高数字孪生的准确性和可靠性进而实现对数字电网的运行状态实现实时监测。以下分别进行详细说明。

实施例一

请参阅图1，图1是本发明实施例公开的一种基于时序数据库的数字孪生方法的流程示意图。其中，图1所描述的基于时序数据库的数字孪生方法可以应用于基于时序数据库的数字孪生装置中，也可以应用于基于时序数据库的数字孪生的本地服务器或云端服务器，本发明实施例不做限定。如图1所示，该基于时序数据库的数字孪生方法可以包括以下操作：

101、获取数字电网中每个电网设备的设备信息，根据每个电网设备的设备信息，基于时序数据库，构建每个电网设备的数字化数据。

本发明实施例中，可选的，获取数字电网中每个电网设备的设备信息可以是实时获取的，也可以是按照预先设定的时间段定时获取的，还可以是在需要生成数字孪生数据时获取的，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，需要说明的是，数字化，即是将许多复杂多变的信息转变为可以度量的数字、数据，再以这些数字、数据建立起适当的数字化模型，把它们转变为一系列二进制代码，引入计算机内部，进行统一处理，这就是数字化的基本过程。

本发明实施例中，需要说明的是，时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签(按照时间的顺序变化，即时间序列化)的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。时间序列数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据，这些工业数据的典型特点是：产生频率快(每一个监测点一秒钟内可产生多条数据)、严重依赖于采集时间(每一条数据均要求对应唯一的时间)、测点多信息量大。

102、根据所有设备信息以及所有数字化数据，构建设备映射关系。

本发明实施例中，设备映射关系用于表示每个电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据之间的关联关系。

本发明实施例中，可选的，所有数字化数据包括数字电网中所包括的所有电网设备的数字化数据。

103、根据设备映射关系，生成数字电网的数字孪生数据，并基于数字孪生数据，确定数字电网中每个电网设备的设备状态。

本发明实施例中，可选的，数字电网中每个电网设备的设备状态包括运行状态、停止运行状态、检修状态、故障状态中的其中一种。

可见，实施图1所描述的基于时序数据库的数字孪生方法能够获取数字电网中每个电网设备的设备信息，并基于时序数据库，构建每个电网设备的数字化数据，根据所有设备信息以及所有数字化数据构建设备映射关系，根据设备映射关系，生成数字电网的数字孪生数据，并基于数字孪生数据确定数字电网中每个电网设备的设备状态，能够提高数字孪生的智能性，有利于提高数字孪生的准确性和可靠性，从而有利于提高得到数字孪生数据的准确性和可靠性，进而实现对数字电网的运行状态实现实时监测，以保证数字电网中每个电网设备的运行安全性。

实施例二

请参阅图2，图2是本发明实施例公开的一种基于时序数据库的数字孪生方法的流程示意图。其中，图2所描述的基于时序数据库的数字孪生方法可以应用于基于时序数据库的数字孪生装置中，也可以应用于基于时序数据库的数字孪生的本地服务器或云端服务器，本发明实施例不做限定。如图2所示，该基于时序数据库的数字孪生方法可以包括以下操作：

201、获取数字电网中每个电网设备的设备信息，根据每个电网设备的设备信息，基于时序数据库，构建每个电网设备的数字化数据。

202、根据所有设备信息以及所有数字化数据，构建设备映射关系。

本发明实施例中，设备映射关系用于表示每个电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据之间的关联关系。

203、根据设备映射关系，生成数字电网的数字孪生数据，并基于数字孪生数据，确定数字电网中每个电网设备的设备状态。

本发明实施例中，针对步骤201-步骤203的其它描述，请参照实施例一中针对步骤101-步骤103的详细描述，本发明实施例不再赘述。

204、基于所有电网设备的设备状态，判断所有电网设备中是否存在不满足预设的设备状态条件的目标电网设备。

本发明实施例中，目标电网设备为至少一个。可选的，目标电网设备的数量可以为一个，也可以为多个，本发明实施例不做限定。

本发明实施例中，可选的，判断所有电网设备中是否存在不满足预设的设备状态条件的目标电网设备，包括：

判断所有电网设备中是否存在设备状态为异常状态的电网设备，其中，异常状态为检修状态或者故障状态；

当判断出所有电网设备中存在设备状态为异常状态的电网设备时，确定所有电网设备中存在不满足预设的设备状态条件的目标电网设备；

当判断出所有电网设备中不存在设备状态为异常状态的电网设备时，确定所有电网设备中不存在不满足预设的设备状态条件的目标电网设备。

205、当判断出所有电网设备中存在目标电网设备时，根据数字孪生数据，预测每个目标电网设备的设备运行状态。

本发明实施例中，可选的，针对每个目标电网设备，该目标电网设备的设备运行状态包括设备运行信息，设备运行信息包括该目标电网设备的运行时长信息、该目标电网设备的运行时刻信息、该目标电网设备的运行模式信息中的一种或多种。

206、针对每个目标电网设备，根据该目标电网设备的设备运行状态对该目标电网设备进行故障诊断，得到故障诊断结果。

本发明实施例中，可选的，针对每个目标电网设备，该目标电网设备的故障诊断结果包括该目标电网设备的故障地点、故障部件、故障原因、故障时长、故障时刻中的一种或多种。

本发明实施例中，可选的，该方法还包括：

针对每个目标电网设备，根据该目标电网设备的故障诊断结果，生成该目标电网设备的故障检修计划；

其中，每个目标电网设备的故障检修计划包括该目标电网设备的预测检修时刻、预测检修所需的检修时长、预测检修地点、预测检修人员、预测检修设备、预测检修部件中的一种或多种。

这样能够基于每个目标电网设备的故障诊断结果生成每个目标电网设备的故障检修计划，能够将数字孪生数据应用到电网设备检修中，能够提高数字孪生数据的实用性，以及能够提高使用数字孪生数据的智能性，进而有利于实现基于数字孪生数据对数字电网的运行状态实现实时监测以及实时控制，有利于提高使用电网设备的安全性，以及有利于延长电网设备的使用寿命。

可见，实施该可选的实施例能够判断是否存在不满足预设的设备状态条件的目标电网设备，若存在，则根据数字孪生数据预测每个目标电网设备的设备运行状态，并根据设备运行状态对目标电网设备进行故障诊断，得到故障诊断结果，能够提高通过基于数字孪生数据确定出的设备状态确定目标电网设备的设备运行状态，能够提高数字孪生数据的实用性，以及能够提高确定目标电网设备的设备运行状态的准确性和可靠性，能够实现对数字电网的运行状态实现实时监测，以保证数字电网中每个电网设备的运行安全性。

在另一个可选的实施例中，针对每个目标电网设备，根据该目标电网设备的设备运行状态对该目标电网设备进行故障诊断，得到故障诊断结果，包括：

针对每个目标电网设备，分析该目标电网设备的设备运行状态，得到该目标电网设备的实时运行数据，实时运行数据包括该目标电网设备的变压器实时数据、该目标电网设备的电压变化率数据、该目标电网设备的电流变化率数据、该目标电网设备功率变化数据中的一种或多种；

针对每个目标电网设备，根据该目标电网设备的实时运行数据，确定该目标电网设备的故障诊断结果。

在该可选的实施例中，可选的，目标电网设备的电压变化率数据用于表示该目标电网设备在预设时间段内的电压变化情况；目标电网设备的电流变化率数据用于表示该目标电网设备在预设时间段内的电流变化情况；目标电网设备的功率变化数据用于表示该目标电网设备在预设时间段内的功率变化情况。

可见，实施该可选的实施例能够分析每个目标电网设备的设备运行状态得到每个目标电网设备的实时运行数据，根据每个目标电网设备的实时运行数据确定每个目标电网设备的故障诊断结果，能够提高确定每个目标电网设备的故障诊断结果的准确性和可靠性，从而有利于提高后续生成每个目标电网设备的故障检修计划的准确性和可靠性，有利于确定目标电网设备的设备运行状态的准确性和可靠性，进而实现对数字电网的运行状态实现实时监测，以保证数字电网中每个电网设备的运行安全性。

在又一个可选的实施例中，根据每个电网设备的设备信息，基于时序数据库，构建每个电网设备的数字化数据之前，该方法还包括：

根据所有电网设备的设备信息，分析每个电网设备的时序数据，汇总所有电网设备得到时序数据，得到时序数据集合；

基于时序数据集合，构建时序数据库；

其中，设备信息包括该电网设备的使用时长信息、该电网设备的使用次数信息、该电网设备的设备状态信息、该电网设备的设备检修信息中的一种或多种。

在该可选的实施例中，可选的，基于时序数据集合，构建时序数据库，包括：

将时序数据集合中所包括的所有时序数据输入至预先设定的第一时序数据库中，对第一时序数据库进行训练，得到第二时序数据库；

判断第二时序数据库是否满足预先设定的数据库条件；

当判断出第二时序数据库满足预先设定的数据库条件时，将第二时序数据库确定为时序数据库；

当判断出第二时序数据库不满足预先设定的数据库条件时，重新执行将时序数据集合中所包括的所有时序数据输入至预先设定的第一时序数据库中，对第一时序数据库进行训练，得到第二时序数据库的操作。

可见，实施该可选的实施例能够基于所有电网设备的设备信息，分析每个电网设备的时序数据，汇总所有电网设备得到时序数据，得到时序数据集合，基于时序数据集合，构建时序数据库，能够提高得到时序数据库的准确性和可靠性，以及能够提高得到时序数据库的智能性，从而有利于提高构建电网设备的数字化数据的准确性和可靠性，有利于提高构建设备映射关系的准确性和可靠性，进而有利于生成数字孪生数据以及确定每个电网设备的设备状态的准确性和可靠性。

在又一个可选的实施例中，根据每个电网设备的设备信息，基于时序数据库，构建每个电网设备的数字化数据，包括：

针对每个电网设备，根据该电网设备的设备信息，在时序数据库中搜索与该电网设备相匹配的目标时序数据，并根据该电网设备的设备信息以及该电网设备的目标时序数据，生成该电网设备的数字化数据。

在该可选的实施例中，可选的，电网设备的设备信息包括该电网设备的时间序列数据。其中，时间序列数据是同一统一指标按时间顺序记录的数据列。在同一数据列中的各个数据必须是同口径的，要求具有可比性。时序数据可以是时期数，也可以时点数。时间序列分析的目的是通过找出样本内时间序列的统计特性和发展规律性，构建时间序列模型，进行样本外预测。

可见，实施该可选的实施例能够根据每个电网设备的设备信息，在时序数据库中搜索该电网设备相匹配的目标时序数据，并根据每个电网设备的设备信息以及目标时序数据，生成每个电网设备的数字化数据，能够提高生成数字化数据的准确性和可靠性，从而有利于提高构建设备映射关系的准确性和可靠性，进而有利于提高生成数字孪生数据的准确性和可靠性，以及有利于实现对数字电网中的电网设备实时监测。

在又一个可选的实施例中，根据所有设备信息以及所有数字化数据，构建设备映射关系，包括：

针对每个电网设备，将该电网设备的设备信息以及该电网设备的数字化数据输入至预先设定的数据识别模型中，得到该电网设备的数据识别结果；

针对每个电网设备，根据该电网设备的数据识别结果，判断该数据识别结果是否用于表示该电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据存在目标关联关系；

针对每个电网设备，当判断出该电网设备的数据识别结果用于表示该电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据存在目标关联关系时，根据目标关联关系生成设备映射关系。

在该可选的实施例中，可选的，数据识别结果用于表示每个电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据之间的关联关系。

在该可选的实施例中，可选的，判断该数据识别结果是否用于表示该电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据存在目标关联关系，包括：

判断该数据识别结果是否用于表示该电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据之间的关联参数满足预设的关联条件；

当判断结果为是时，确定该数据识别结果用于表示该电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据存在目标关联关系；

当判断结果为否时，确定该数据识别结果用于表示该电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据不存在目标关联关系。

在该可选的实施例中，可选的，根据目标关联关系生成设备映射关系，包括：将目标关联关系确定为设备映射关系。

可见，实施该可选的实施例能够将每个电网设备的设备信息以及数字化数据输入至预先设定的数据识别模型，得到数据识别结果，并根据数据识别结果，判断数据识别结果是否用于表示电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据存在目标关联关系，若是，则根据目标关联关系生成设备映射关系，能够提高生成设备映射关系的准确性和可靠性，以及能够提高生成设备映射关系的智能性，进而有利于提高生成数字孪生数据的准确性和可靠性，以及有利于实现对数字电网中的电网设备实时监测。

在又一个可选的实施例中，该方法还包括：

针对每个电网设备，当判断出该电网设备的数据识别结果用于表示该电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据不存在目标关联关系时，提取该电网设备的设备信息中的信息关键字以及提取该电网设备的数字化数据中的数据关键字；

根据每个电网设备的信息关键字以及每个电网设备的数据关键字，生成设备映射关系。

在该可选的实施例中，可选的，根据每个电网设备的信息关键字以及每个电网设备的数据关键字，生成设备映射关系，包括：

针对每个电网设备，根据该电网设备的信息关键字以及该电网设备的数据关键字，确定该电网设备的信息关键字和该电网设备的数据关键字之间的关联系数；针对每个电网设备，根据该电网设备的关联系数，确定该电网设备的子映射关系；根据所有电网设备的子映射关系，生成设备映射关系。

可见，实施该可选的实施例能够在判断出电网设备的数据识别结果用于表示电网设备的设备信息与数字化数据不存在目标关联关系时，提取每个电网设备的设备信息中的信息关键字以及电网设备的数字化数据中的数据关键字，并根据信息关键字以及数据关键字生成设备映射关系，能够提高生成设备映射关系的准确性和可靠性，以及能够提高生成设备映射关系的智能性，进而有利于提高生成数字孪生数据的准确性和可靠性，以及有利于实现对数字电网中的电网设备实时监测。

实施例三

请参阅图3，图3是本发明实施例公开的一种基于时序数据库的数字孪生装置的结构示意图。如图3所示，该基于时序数据库的数字孪生装置可以包括：

获取模块301，用于获取数字电网中每个电网设备的设备信息；

构建模块302，用于根据每个电网设备的设备信息，基于时序数据库，构建每个电网设备的数字化数据；

构建模块302，还用于根据所有设备信息以及所有数字化数据，构建设备映射关系，设备映射关系用于表示每个电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据之间的关联关系；

生成模块303，用于根据设备映射关系，生成数字电网的数字孪生数据；

确定模块304，用于基于数字孪生数据，确定数字电网中每个电网设备的设备状态。

可见，实施图3所描述的装置能够获取数字电网中每个电网设备的设备信息，并基于时序数据库，构建每个电网设备的数字化数据，根据所有设备信息以及所有数字化数据构建设备映射关系，根据设备映射关系，生成数字电网的数字孪生数据，并基于数字孪生数据确定数字电网中每个电网设备的设备状态，能够提高数字孪生的智能性，有利于提高数字孪生的准确性和可靠性，从而有利于提高得到数字孪生数据的准确性和可靠性，进而实现对数字电网的运行状态实现实时监测，以保证数字电网中每个电网设备的运行安全性。

在一个可选的实施例中，如图4所示，该装置还包括：

判断模块305，用于基于所有电网设备的设备状态，判断所有电网设备中是否存在不满足预设的设备状态条件的目标电网设备，目标电网设备为至少一个；

预测模块306，用于当判断模块305判断出所有电网设备中存在目标电网设备时，根据数字孪生数据，预测每个目标电网设备的设备运行状态；

诊断模块307，用于针对每个目标电网设备，根据该目标电网设备的设备运行状态对该目标电网设备进行故障诊断，得到故障诊断结果。

可见，实施图4所描述的装置能够判断是否存在不满足预设的设备状态条件的目标电网设备，若存在，则根据数字孪生数据预测每个目标电网设备的设备运行状态，并根据设备运行状态对目标电网设备进行故障诊断，得到故障诊断结果，能够提高通过基于数字孪生数据确定出的设备状态确定目标电网设备的设备运行状态，能够提高数字孪生数据的实用性，以及能够提高确定目标电网设备的设备运行状态的准确性和可靠性，能够实现对数字电网的运行状态实现实时监测，以保证数字电网中每个电网设备的运行安全性。

在另一个可选的实施例中，如图4所示，诊断模块307针对每个目标电网设备，根据该目标电网设备的设备运行状态对该目标电网设备进行故障诊断，得到故障诊断结果的具体方式包括：

针对每个目标电网设备，分析该目标电网设备的设备运行状态，得到该目标电网设备的实时运行数据，实时运行数据包括该目标电网设备的变压器实时数据、该目标电网设备的电压变化率数据、该目标电网设备的电流变化率数据、该目标电网设备功率变化数据中的一种或多种；

针对每个目标电网设备，根据该目标电网设备的实时运行数据，确定该目标电网设备的故障诊断结果。

可见，实施图4所描述的装置能够分析每个目标电网设备的设备运行状态得到每个目标电网设备的实时运行数据，根据每个目标电网设备的实时运行数据确定每个目标电网设备的故障诊断结果，能够提高确定每个目标电网设备的故障诊断结果的准确性和可靠性，从而有利于提高后续生成每个目标电网设备的故障检修计划的准确性和可靠性，有利于确定目标电网设备的设备运行状态的准确性和可靠性，进而实现对数字电网的运行状态实现实时监测，以保证数字电网中每个电网设备的运行安全性。

在又一个可选的实施例中，如图4所示，该装置还包括：

分析模块308，用于在构建模块302根据每个电网设备的设备信息，基于时序数据库，构建每个电网设备的数字化数据之前，根据所有电网设备的设备信息，分析每个电网设备的时序数据；

汇总模块309，用于基于时序数据集合，构建时序数据库；

其中，设备信息包括该电网设备的使用时长信息、该电网设备的使用次数信息、该电网设备的设备状态信息、该电网设备的设备检修信息中的一种或多种。

可见，实施图4所描述的装置能够基于所有电网设备的设备信息，分析每个电网设备的时序数据，汇总所有电网设备得到时序数据，得到时序数据集合，基于时序数据集合，构建时序数据库，能够提高得到时序数据库的准确性和可靠性，以及能够提高得到时序数据库的智能性，从而有利于提高构建电网设备的数字化数据的准确性和可靠性，有利于提高构建设备映射关系的准确性和可靠性，进而有利于生成数字孪生数据以及确定每个电网设备的设备状态的准确性和可靠性。

在又一个可选的实施例中，如图4所示，构建模块302根据每个电网设备的设备信息，基于时序数据库，构建每个电网设备的数字化数据的具体方式包括：

针对每个电网设备，根据该电网设备的设备信息，在时序数据库中搜索与该电网设备相匹配的目标时序数据，并根据该电网设备的设备信息以及该电网设备的目标时序数据，生成该电网设备的数字化数据。

可见，实施图4所描述的装置能够根据每个电网设备的设备信息，在时序数据库中搜索该电网设备相匹配的目标时序数据，并根据每个电网设备的设备信息以及目标时序数据，生成每个电网设备的数字化数据，能够提高生成数字化数据的准确性和可靠性，从而有利于提高构建设备映射关系的准确性和可靠性，进而有利于提高生成数字孪生数据的准确性和可靠性，以及有利于实现对数字电网中的电网设备实时监测。

在又一个可选的实施例中，如图4所示，构建模块302根据所有设备信息以及所有数字化数据，构建设备映射关系的具体方式包括：

针对每个电网设备，将该电网设备的设备信息以及该电网设备的数字化数据输入至预先设定的数据识别模型中，得到该电网设备的数据识别结果；

针对每个电网设备，根据该电网设备的数据识别结果，判断该数据识别结果是否用于表示该电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据存在目标关联关系；

针对每个电网设备，当判断出该电网设备的数据识别结果用于表示该电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据存在目标关联关系时，根据目标关联关系生成设备映射关系。

可见，实施图4所描述的装置能够将每个电网设备的设备信息以及数字化数据输入至预先设定的数据识别模型，得到数据识别结果，并根据数据识别结果，判断数据识别结果是否用于表示电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据存在目标关联关系，若是，则根据目标关联关系生成设备映射关系，能够提高生成设备映射关系的准确性和可靠性，以及能够提高生成设备映射关系的智能性，进而有利于提高生成数字孪生数据的准确性和可靠性，以及有利于实现对数字电网中的电网设备实时监测。

在又一个可选的实施例中，如图4所示，构建模块302根据所有设备信息以及所有数字化数据，构建设备映射关系的具体方式还包括：

针对每个电网设备，当判断出该电网设备的数据识别结果用于表示该电网设备的设备信息与该电网设备的数字化数据不存在目标关联关系时，提取该电网设备的设备信息中的信息关键字以及提取该电网设备的数字化数据中的数据关键字；

根据每个电网设备的信息关键字以及每个电网设备的数据关键字，生成设备映射关系。

可见，实施图4所描述的装置能够在判断出电网设备的数据识别结果用于表示电网设备的设备信息与数字化数据不存在目标关联关系时，提取每个电网设备的设备信息中的信息关键字以及电网设备的数字化数据中的数据关键字，并根据信息关键字以及数据关键字生成设备映射关系，能够提高生成设备映射关系的准确性和可靠性，以及能够提高生成设备映射关系的智能性，进而有利于提高生成数字孪生数据的准确性和可靠性，以及有利于实现对数字电网中的电网设备实时监测。

实施例四

请参阅图5，图5是本发明实施例公开的又一种基于时序数据库的数字孪生装置的结构示意图。如图5所示，该基于时序数据库的数字孪生装置可以包括：

存储有可执行程序代码的存储器401；

与存储器401耦合的处理器402；

处理器402调用存储器401中存储的可执行程序代码，执行本发明实施例一或本发明实施例二所描述的基于时序数据库的数字孪生方法中的步骤。

实施例五

本发明实施例公开了一种计算机可存储介质，该计算机存储介质存储有计算机指令，该计算机指令被调用时，用于执行本发明实施例一或本发明实施例二所描述的基于时序数据库的数字孪生方法中的步骤。

实施例六

本发明实施例公开了一种计算机程序产品，该计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，且该计算机程序可操作来使计算机执行实施例一或实施例二中所描述的基于时序数据库的数字孪生方法中的步骤。

以上所描述的装置实施例仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的，作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理模块，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络模块上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施例的具体描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中,存储介质包括只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存储器(Random Access Memory，RAM)、可编程只读存储器(Programmable Read-only Memory，PROM)、可擦除可编程只读存储器(ErasableProgrammable Read Only Memory，EPROM)、一次可编程只读存储器(One-timeProgrammable Read-Only Memory，OTPROM)、电子抹除式可复写只读存储器(Electrically-Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)、只读光盘(CompactDisc Read-Only Memory，CD-ROM)或其他光盘存储器、磁盘存储器、磁带存储器、或者能够用于携带或存储数据的计算机可读的任何其他介质。

最后应说明的是：本发明实施例公开的一种基于时序数据库的数字孪生方法及装置所揭露的仅为本发明较佳实施例而已，仅用于说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各项实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或替换，并不使相应的技术方案的本质脱离本发明各项实施例技术方案的精神和范围。