基于数字孪生技术的变电站驱鸟系统和装置的制作方法

本发明属于变电站工程，具体涉及一种基于数字孪生技术的变电站驱鸟系统及装置。

背景技术：

1、变电站内鸟类的飞行及筑巢，可能会造成设备故障或异常发生，影响变电站内设备的安全稳定运行。现有驱鸟的手段基本为以下三类：人工驱鸟、固定的驱鸟装置通过单一的发射激光或音频驱鸟、简单遥控的飞行器驱鸟。上述手段皆存在不足，例如：随着变电站无人值守的推广，人工驱鸟越来越不现实；固定驱鸟装置需在变电站多点设置，会造成造价高、耗能大的后果，且较为机械的发射激光或音频，会使鸟类逐渐适应，影响驱鸟效果，并在一定程度上影响变电站周围人们的生活；简单遥控的飞行器驱鸟无法保证与设备及鸟类的安全距离，且割裂了与全局系统的关联，不能形成最优的飞行路线。因此，变电站内亟需一种更为智能化的驱鸟系统及装置，以便于更好地达到变电站内驱鸟的目的。

2、数字孪生技术具有双向互动、可扩展、实时、保真以及闭环的优点，可用于电力系统建模、数据及信息处理、仿真分析、场景模拟、预测、控制决策、与物理实体交互。随着数字化转型政策的推行，以及新一代数字信息技术的发展，使得数字孪生技术应用于变电站内驱赶鸟类成为可能。

技术实现思路

1、本发明的目的是提供一种安全性、高效性、靶向性优越，且节省人力资源、减小对周围环境影响的基于数字孪生技术的变电站驱鸟系统。

2、为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：

3、一种基于数字孪生技术的变电站驱鸟系统，其包括物理单元、感知单元、信息管理与数字孪生单元和控制决策单元；

4、所述物理单元包括变电站内的各种电气装置、环境装置、信息处理装置、通信装置、安全装置、驱鸟装置以及鸟类；所述感知单元与所述物理单元通信连接，所述信息管理与数字孪生单元与所述感知单元通信连接，所述控制决策单元分别与所述信息管理与数字孪生单元、所述驱鸟装置通信连接；

5、所述感知单元用于收集并上传所述物理单元的各种数据信息；

6、所述信息管理与数字孪生单元用于通过所述感知单元接收所述物理单元的各种数据信息，基于所述物理单元的各种数据信息采用数字孪生技术构建变电站数字孪生三维模型、鸟类活动数字孪生模型和变电站驱鸟装置数字孪生模型，将所述鸟类活动数字孪生模型和所述变电站驱鸟装置数字孪生模型映射至所述变电站数字孪生三维模型；所述变电站数字孪生模型的构建通过采用目前成熟的实景建模技术结合地面激光雷达建模法来实现；实景建模技术通过采用建模主体从不同的角度拍摄的数码照片作为输入数据源，参考摄像头、传感器的属性、位置参数、照片姿态参数等数据，经过图形算法处理得出三维模型信息；地面激光雷达建模法利用地面激光雷达扫描变电站，采用非接触主动测量方式直接获取三维点云数据，然后通过探测器接收返回的激光脉冲信号，并由记录器记录，最后转换成能够直接识别处理的三维模型信息；模型标准遵循相应规范的gim模型规范标准；

7、所述控制决策单元用于基于所述变电站数字孪生三维模型、所述鸟类活动数字孪生模型、所述变电站驱鸟装置数字孪生模型规划得到所述驱鸟装置的行驶路线、运行模式和驱鸟方式并生成对应控制信号发送给所述驱鸟装置，使得所述驱鸟装置实施驱鸟作业。

8、所述感知单元包括若干站内摄像头和若干各类站内传感器。

9、所述信息管理与数字孪生单元先基于所述电气装置的各种数据信息和拓扑关系构建变电站内设备的数字孪生模型，再在所述变电站内设备的数字孪生模型的基础上综合考虑所述环境装置的各种数据信息构建所述变电站数字孪生三维模型。

10、所述控制决策单元采用基于深度学习的人工智能算法并结合仿真分析、场景模拟、优化校正而规划得到所述驱鸟装置的最优行驶路线、运行模式和驱鸟方式，包括以下步骤：

11、步骤1：获取所述驱鸟装置的历史行驶路线、历史运行模式和历史驱鸟方式；

12、步骤2：对所述驱鸟装置的历史行驶路线、历史运行模式和历史驱鸟方式以及所述变电站数字孪生三维模型中的所述电气装置的实况数据信息、所述鸟类的实时落点信息和落点历史统计信息、所述驱鸟装置的实时位置及状态信息、气象信息、道路信息进行预处理，得到驱鸟训练数据；

13、步骤3：对所述驱鸟训练数据进行特征提取得到驱鸟特征数据，对所述驱鸟特征数据进行聚类分组得到若干驱鸟特征簇，对所述驱鸟特征簇进行模式识别得到驱鸟聚类信息；

14、步骤4：通过深层次的人工神经网络模型对所述驱鸟聚类信息进行多级卷积计算，并结合不同鸟类的习性信息、专家知识库信息，得出所述驱鸟装置的初步行驶路线、运行模式和驱鸟方式；

15、步骤5：在所述变电站数字孪生三维模型中对所述驱鸟装置的初步行驶路线、运行模式和驱鸟方式进行仿真分析、场景模拟、优化校正，进而得到所述驱鸟装置的最优行驶路线、运行模式和驱鸟方式。

16、上述方法的步骤4中，人工神经网络模型的输出为与所述驱鸟聚类信息中所述驱鸟装置的行驶路线、运行模式和驱鸟方式相关联的代码数据，通过转换该代码数据可以获得所述驱鸟装置的行驶路线、运行模式和驱鸟方式，而人工神经网络模型的输入则为所述驱鸟聚类信息中的其他信息。通过驱鸟聚类信息训练后的人工神经网络模型接口用于所述驱鸟装置的行驶路线、运行模式和驱鸟方式的运算。结合不同鸟类的习性信息、专家知识库信息等得出所述驱鸟装置的初步行驶路线、运行模式和驱鸟方式，通过调整深层次的人工神经网络模型的相关参数来实现。不同鸟类的习性信息包括气温低时（如冬季）鸟类易在温度较高的电气设备（如变压器、电抗器等）上落足、气温高时（如夏季）鸟类易在通风良好的架构或阴暗处的电气设备上落足等信息；专家知识库信息是指相关专家针对某些情况，根据自身经验做出的人工指令集合。前期可导入控制决策单元中。

17、上述步骤5中，对所述驱鸟装置的初步行驶路线、运行模式和驱鸟方式进行仿真分析、场景模拟、优化校正也通过调整深层次的人工神经网络模型的相关参数来实现。当将所述驱鸟装置的初步行驶路线、运行模式和驱鸟方式在所述变电站数字孪生三维模型中进行仿真分析、场景模拟，如有目标偏差则将偏差反馈至深层次的人工神经网络模型，从而优化校正深层次的人工神经网络模型的相关参数后重新生成行驶路线、运行模式和驱鸟方式，直至得到所述驱鸟装置的最优行驶路线、运行模式和驱鸟方式，以满足驱鸟成功率高、路线距离短、耗能少、耗时少、与设备及鸟类保持安全距离、鸟类适应度及扰民程度低等目标。

18、所述驱鸟装置的运行模式包括飞行模式和公路模式，所述驱鸟装置的驱鸟方式包括激光驱鸟和音频驱鸟。

19、所述控制决策单元根据所述鸟类在变电站中的停留时间决定是否向所述驱鸟装置发送所述控制信号，当所述鸟类在变电站中的停留时间达到或超过预设的防抖时间时，所述控制决策单元向所述驱鸟装置发送所述控制信号。

20、本发明还提供一种安全性、高效性、靶向性优越，且节省人力资源、减小对周围环境影响的适用于前述基于数字孪生技术的变电站驱鸟系统中的基于数字孪生技术的变电站驱鸟装置，其方案是：

21、一种基于数字孪生技术的变电站驱鸟装置，应用于前述的基于数字孪生技术的变电站驱鸟系统中，所述基于数字孪生技术的变电站驱鸟装置包括带有运行模块的本体结构模块、动力模块、发射模块、运行状态感知模块、通信模块和处理器；所述动力模块、所述发射模块、所述运行状态感知模块、所述通信模块、所述处理器均设置于所述本体结构模块上，所述处理器分别与所述通信模块、所述运行状态感知模块、所述动力模块、所述发射模块通信连接；

22、所述动力模块用于在运行控制信号的控制下输出动力而带动所述运行模块运转并上传相应的动力状态信号；所述发射模块用于在驱鸟控制信号的控制下发出驱鸟信号进行驱鸟并上传相应的驱鸟状态信号；所述运行状态感知模块用于感知所述本体结构模块的运行状态并上传相应的感知信号；所述处理器用于处理所述控制信号并将其转换为所述运行控制信号和所述驱鸟控制信号后分别发送给所述动力模块和所述发射模块，接收所述动力状态信号、所述驱鸟状态信号、所述感知信号并发送给所述通信模块；所述通信模块用于接收所述控制决策单元发送的所述控制信号并发送给所述处理器，接收所述处理器发送的所述动力状态信号、所述驱鸟状态信号、所述感知信号并发送给所述控制决策单元。

23、所述本体结构模块包括两侧带有机翼的机身，所述运行模块包括安装于所述机身上的多组滑轮、安装于所述机翼上的多组螺旋桨叶。

24、所述动力模块包括与所述运行模块相连接的发动机、用于为所述发动机供电的充电电池、用于分别监测所述发动机和所述充电电池的状态并将所述动力状态信号发送至所述处理器的状态监测装置。

25、所述发射模块包括音频发射器和激光发射器。

26、所述运行状态感知模块包括摄像头、气象感知传感器、测距传感器和振动传感器。

27、所述通信模块包括用于接收所述控制决策单元发送的所述控制信号并发送给所述处理器的控制信号接收器以及用于接收所述处理器发送的所述动力状态信号、所述驱鸟状态信号、所述感知信号并发送给所述控制决策单元的反馈信息发射器。

28、所述基于数字孪生技术的变电站驱鸟装置还包括设置于变电站内的基座，所述基座能够与所述本体结构模块相连接并与所述通信模块通信连接；所述基座用于为所述动力模块充电，将所述控制决策单元发送的所述控制信号发送给所述通信模块，将所述通信模块发送的所述动力状态信号、所述驱鸟状态信号、所述感知信号并发送给所述控制决策单元。

29、所述本体结构模块采用碳纤维材质。

30、由于上述技术方案运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：

31、1.本发明利用数字孪生技术实现定制化、精准的驱鸟作业，大大提高了变电站内驱鸟的安全性、高效性、靶向性，减少了鸟类的适应程度以及对变电站周围人们生活的影响；

32、2.本发明灵活度高、精准性好，极大程度上提高了变电站内驱鸟的效果，并且节约了人力资源。