一种电力安装测试方法及系统与流程

1.本发明涉及电力系统工程领域，具体涉及一种电力安装测试方法及系统。


背景技术：

2.电力系统是现代社会的基础设施，其安全稳定运行对各行各业生产生活具有重要意义。电力安装作为电力系统的重要组成部分，其质量状况直接影响电力系统的供电可靠性。然而，现有的电力安装测试方法主要基于实体电路进行全面测试，这种测试方式易受环境干扰，测试数据准确性难以保证，难以全面反映电力安装在不同运行工况下的实际性能，造成电力安装的稳定性较差。


技术实现要素：

3.本技术通过提供了一种电力安装测试方法及系统，旨在解决现有技术电力安装稳定性差的技术问题。
4.鉴于上述问题，本技术提供了一种电力安装测试方法及系统。
5.本技术公开的第一个方面，提供了一种电力安装测试方法，该方法包括：获取电力安装预案，其中，电力安装预案包括电路拓扑结构和元件预装位号根据电路拓扑结构和元件预装位号进行电路仿真，构建仿真数字孪生电路；基于电力安装场景进行数据挖掘，获取电气性能测试用例；基于电气性能测试用例，对仿真数字孪生电路进行虚拟测试，获取一级测试结果；当一级测试结果为测试通过时，获取元件预装位号的第i元件预装位号，从电路拓扑结构匹配第i元件分布位置；在仿真数字孪生电路中，将除开第i元件分布位置的电路拓扑结构的电气性能更新为测试通过状态，基于电气性能测试用例，对仿真数字孪生电路进行虚拟测试，获取第i元件预装位号的第i元件电气性能期望值；根据电气性能期望值，对第i元件进行实测，获取二级测试结果，当二级测试结果为通过时，对第i元件预装位号进行许可安装标识。
6.本技术公开的另一个方面，提供了一种电力安装测试系统，该系统包括：安装预案获取模块，用于获取电力安装预案，其中，电力安装预案包括电路拓扑结构和元件预装位号；电力电路仿真模块，用于根据电路拓扑结构和元件预装位号进行电路仿真，构建仿真数字孪生电路；场景数据挖掘模块，基于电力安装场景进行数据挖掘，获取电气性能测试用例；电路虚拟测试模块，基于电气性能测试用例，对仿真数字孪生电路进行虚拟测试，获取一级测试结果；元件分布匹配模块，用于当一级测试结果为测试通过时，获取元件预装位号的第i元件预装位号，从电路拓扑结构匹配第i元件分布位置；元件性能期望模块，用于在仿真数字孪生电路中，将除开第i元件分布位置的电路拓扑结构的电气性能更新为测试通过状态，基于电气性能测试用例，对仿真数字孪生电路进行虚拟测试，获取第i元件预装位号的第i元件电气性能期望值；许可安装标识模块，用于根据电气性能期望值，对第i元件进行实测，获取二级测试结果，当二级测试结果为通过时，对第i元件预装位号进行许可安装标识。
7.本技术中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：由于采用了获取电力安装的设计方案，包括电路拓扑结构和元件预装位号；根据设计方案构建虚拟数字孪生电路；通过对设计方案所涉及工况的大数据挖掘，提取电气性能测试用例，基于这些测试用例对数字孪生电路进行虚拟全面测试，得到一级测试结果；当一级测试结果通过时，选取关键元件分布位置对应的元件预装位号，在数字孪生电路中排除该元件，重新测试提取其电气性能期望值；根据期望值对实际元件进行局部实测，得到二级测试结果；二级测试通过即对该元件预装位号进行许可安装标识的技术方案，解决了现有技术中电力安装稳定性差的技术问题，达到了提高电力安装稳定性的技术效果。
8.上述说明仅是本技术技术方案的概述，为了能够更清楚了解本技术的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本技术的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本技术的具体实施方式。
附图说明
9.图1为本技术实施例提供了一种电力安装测试方法可能的流程示意图；图2为本技术实施例提供了一种电力安装测试方法中获取电气性能测试用例可能的流程示意图；图3为本技术实施例提供了一种电力安装测试方法中获取离散系数标定结果可能的流程示意图；图4为本技术实施例提供了一种电力安装测试系统可能的结构示意图。
10.附图标记说明：安装预案获取模块11，电力电路仿真模块12，场景数据挖掘模块13，电路虚拟测试模块14，元件分布匹配模块15，元件性能期望模块16，许可安装标识模块17。
具体实施方式
11.本技术提供的技术方案总体思路如下：本技术实施例提供了一种电力安装测试方法及系统。首先，获取电力安装设计方案，包括电路拓扑结构和元件预装位号，根据设计方案构建虚拟数字孪生电路。然后，通过数据挖掘提取电气性能测试用例，基于测试用例对数字孪生电路进行虚拟测试，得到初步全面性测试结果。其次，当初步测试结果通过后，锁定设计方案中关键的元件预装位号及其在电路中的分布位置。在数字孪生电路中模拟排除该元件，重新测试以获取其期望电气性能参数。再次，根据期望电气性能参数对该元件进行实际测试，以验证虚拟测试结果的准确性。实测结果通过则确认该元件预装位号设计方案的合理性，否则返回重新设计。最后，重复上述过程，最终对所有元件预装位号进行确认，完成对电力安装设计方案的全面测试与验证。
12.在介绍了本技术基本原理后，下面将结合说明书附图来具体介绍本技术的各种非限制性的实施方式。
13.实施例一：如图1所示，本技术实施例提供了一种电力安装测试方法，该方法包括：步骤s1000：获取电力安装预案，其中，所述电力安装预案包括电路拓扑结构和元件预装位号；
具体而言，查阅电力系统的结构布置图，结构布置图中标注了各元件在空间中的安装位置，这些安装位置即为元件预装位号。然后，结合结构布置图和电力系统安装原理，确定元件之间的连接关系，从而获取电路拓扑结构。其中，电路拓扑结构是指电力系统中各电气元件之间的连接关系，包括各元件的连接顺序和连接方式，比如串联、并联等，用以确定电路中的路径和相关参数；元件预装位号是指电力系统中各电气元件的预设安装位置，这些预设安装位置在电力系统设计阶段确定，以指导后续的实际安装。
14.通过获取电路拓扑结构和元件预装位号，明确电力系统的结构与各元件的预设安装位置，为后续的数字孪生电路仿真和元件安装测试提供必要信息。
15.步骤s2000：根据所述电路拓扑结构和所述元件预装位号进行电路仿真，构建仿真数字孪生电路；具体而言，在获取到电路拓扑结构和元件预装位号后，根据元件预装位号获取对应的元件参数，如额定电压、额定电流、阻抗参数等，构建元件数字孪生模型，该模型包含元件的静态特性及数学模型。接着，在电路仿真软件中，根据电路拓扑结构构建与实际电路拓扑结构相同的仿真电路模型。然后，将构建的元件数字孪生模型导入到对应的元件位置上。随后，设置仿真电路模型的初始化参数，如功率值、功率因数等，并设置仿真时间范围，启动仿真求解。之后，检查仿真结果，如电压、电流、功率等波形及值，判断结果是否与实际电路吻合。如果不吻合，调整仿真模型中的参数，如阻抗值、电压值，重复设置仿真电路模型，直至结果吻合。当电路仿真软件中的仿真电路模型及其参数验证通过时，该仿真电路模型及参数为与实际电路相匹配的仿真数字孪生电路。
16.通过基于电路拓扑结构和元件参数构建与实际电路等效的仿真模型，不断调整该模型使其输出结果与实际电路一致，最终形成与实际电路相匹配的仿真数字孪生电路，为自动化电力安装测试奠定基础。
17.步骤s3000：基于电力安装场景进行数据挖掘，获取电气性能测试用例；具体而言，电力安装场景是指电力系统实际应用环境及运行条件的场景特征。电气性能测试用例是在某特定电力安装场景下，用于测试电力系统中相关电气性能指标的一组输入条件及期望的输出结果。
18.首先，确定电力安装场景，如根据发电厂的机组容量确定其电力生产规模，据此再确定电力的使用场景，如居民用电、工业用电等，两者共同确定电力安装场景。接着，在该电力安装场景下收集历史运行记录数据，如发电机组的功率、电压、电流、功率因数等数据，这些数据构成数据集。检查数据集中各电气性能指标的数据离散程度，如果某指标的数据离散程度高，表明其数据集存在明显的离群点，这些离群点的数据范围即为测试用例。同时，对获得的初步测试用例进行评估，判断其范围是否符合实际电力系统的允许范围。如果超出允许范围，则表明其不是有效的测试用例，需要移除。随后，对评估后的测试用例进行优化整理，考虑该电力安装场景下电力系统可能面临的不同运行状态，整合测试用例使其覆盖所有关键状态，形成最终的电气性能测试用例，包含电气性能指标名称、测试输入值及期望的输出结果。
19.通过基于电力安装场景采集历史运行数据，通过数据分析与评估等手段提取与该场景匹配的电气性能测试用例，提取的测试用例能够覆盖电力系统可能遇到的关键运行状态，为电力安装验证提供必要的测试依据。
20.步骤s4000：基于所述电气性能测试用例，对所述仿真数字孪生电路进行虚拟测试，获取一级测试结果；具体而言，为了验证电力电路的性能，基于获取的电气性能测试用例，对仿真数字孪生电路进行虚拟测试，获取一级测试结果。虚拟测试是指在获取的仿真数字孪生电路上进行虚拟测试，以验证其电气性能是否满足要求。一级测试结果是对电路的全局性测试结果，如果为测试通过，则表明电力电路的性能满足要求；如果不通过，则需对电路进行修正。
21.首先，选择与当前仿真数字孪生电路相匹配的电气性能测试用例，加载到电路仿真软件中。然后，将测试用例中的测试输入条件加载到仿真数字孪生电路相应位置的元件模型上，例如，将测试输入的电压值加载到所有变压器模型的初级侧。接着，运行仿真软件，开始求解仿真数字孪生电路模型，得到各元件的输出结果，如电流、电压、功率等波形。随后，将各元件的输出结果与测试用例中的期望输出进行比较。如果结果吻合，则表明该位置测试通过；如果不吻合，则表明该位置测试不通过。如果所有位置的结果均吻合期望输出，则最终测试通过，记录测试通过的仿真数字孪生电路及参数；如果某位置不吻合，记录该位置信息，并返回重新进行用例测试，对该位置的元件模型进行修正，重复执行直至测试通过。其中，每个位置的输出结果都需要验证，任意位置的不通过都会导致整个测试不通过，只有当所有位置的输出结果均满足期望输出，最终测试才通过。
22.通过加载测试用例、运行仿真、对比输出、修正模型等步骤，逐一验证仿真数字孪生电路各位置的电气性能，确保其输出结果满足测试用例要求，最终通过整体测试，获得测试通过的仿真模型，为后续设备实测提供依据。
23.步骤s5000：当所述一级测试结果为测试通过时，获取所述元件预装位号的第i元件预装位号，从所述电路拓扑结构匹配第i元件分布位置；具体而言，在获取一级测试通过的结果后，为了进一步验证各元件的性能，获取各元件的预装位号，并从电路拓扑结构匹配元件分布位置。
24.首先，在一级测试通过的仿真数字孪生电路中，遍历元件预装位号，逐一获取各元件的元件预装位号，按照遍历顺序，将其记录为第i元件预装位号，i为该元件被遍历的号码，如第1个被遍历的元件为第1元件预装位号，第2个被遍历的元件为第2元件预装位号等。随后，在电路拓扑结构信息查找所遍历的元件预装位号信息确定所选择元件在其中的分布位置，将所选择元件的预装位号及其分布位置记录，作为后续元件局部测试的信息使用，为实现自动化测试和预装验证奠定基础，实现可行性验证，进一步提高电力安装的稳定性。
25.步骤s6000：在所述仿真数字孪生电路中，将除开所述第i元件分布位置的所述电路拓扑结构的电气性能更新为测试通过状态，基于所述电气性能测试用例，对所述仿真数字孪生电路进行虚拟测试，获取所述第i元件预装位号的第i元件电气性能期望值；具体而言，首先，锁定仿真数字孪生电路中除第i元件外所有元件的电气参数为一级测试通过的参数值。然后，在仿真软件中加载与当前电力安装场景相匹配的电气性能测试用例，将其中的测试输入条件加载到第i元件上。随后，运行仿真软件进行仿真求解，获取第i元件输出结果，如电压、电流波形及值等，这些输出结果构成第i元件的电气性能期望值。
26.接着，将第i元件电气性能期望值与第i元件预装位号相关联，一同作为后续二级测试的输入，指导第i元件的选用和验证。由于除第i元件外所有元件的电气参数均为测试
通过值，所以仿真结果中仅第i元件的输出会发生变化。其他元件的输出保持测试通过的状态，所以获得的第i元件电气性能期望值不受其他元件影响，准确表征第i元件本身在该电力安装场景下的性能特征。同时，根据第i元件类型的不同，其电气性能期望值可以为不同的输出结果，如变压器可获得其二次侧电压，断路器可获得其开闭时间等。
27.通过采用在指定电力安装场景下锁定其他元件输出的方法，通过虚拟测试获得第i元件的电气性能期望值，为二级测试和实际设备选用提供依据与参考。
28.步骤s7000：根据所述电气性能期望值，对第i元件进行实测，获取二级测试结果，当所述二级测试结果为通过时，对所述第i元件预装位号进行许可安装标识。
29.具体而言，首先，根据第i元件的技术参数手册和使用标准，确定该元件允许的容差范围或性能要求，构成实测阈值。同时，选取多种匹配第i元件要求的设备作为候选设备进行实测，实测时需施加与获取期望值相同的测试输入。然后，获取各候选设备的实测输出结果，如电压、电流、功率等，并与实测阈值进行比较。如果大于实测阈值，则实测不通过；如果小于等于实测阈值，则实测通过。如果所有设备的实测结果均不通过，则返回重新选择其他设备作为候选设备进行测试。如果某设备的实测结果通过，则允许将该设备安装在第i元件的预装位置上。接着，对安装许可的设备信息以及其在预装位置上的信息进行记录，作为后续维护的依据。同时，对该预装位号进行许可安装标识，以指导实际的安装工作。其中，许可安装标识与预装位号、设备信息相关联，一同记录在电力系统的设计文件和信息管理系统中，实际安装时，可直接根据标识确认允许安装的设备和位置。
30.通过实测确保设备满足性能要求，标识许可的安装位置，实现对电气设备进行可行性验证。与数字孪生技术结合，大大提高验证效率和准确性，为电力系统安装奠定基础，进而提高电力安装稳定性。
31.进一步的，如图2所示，本技术实施例还包括：步骤s3100：所述电力安装场景包括电力生产类型和电力生产规模；步骤s3200：以所述电力生产类型和所述电力生产规模为约束场景，基于大数据采集电力生产记录数据；步骤s3300：根据所述电力生产记录数据，对电气性能指标进行数据挖掘，获取电气性能测试用例。
32.具体而言，电力安装场景包括电力生产类型和电力生产规模，这两个因素共同确定了某电力系统面临的实际工作环境与运行条件。其中，电力生产类型采用二进制编码加以表征，如居民用电为00，化工生产用电为01，商业用电-10。电力生产规模也采用二进制编码表示，如0-500户为00，501-5000户为01，5001-50000户为10，50001户以上为11。这两个编码的组合形成代表安装场景的特征码，可以准确定位某电力系统。随后，根据已确定的电力生产类型和规模的二进制编码，构建数据库查询语句，用于在历史运行记录数据库中检索出匹配当前场景的记录数据。执行构建的数据库查询语句，获取检索结果集，该结果集包含与当前场景相匹配的全部记录数据，用于后续的数据挖掘分析。
33.接着，对不同的电气元件确定相应的电气性能指标，如额定电压、电流、有功功率、无功功率、电感、交流放大倍数、耗散功率等。继而，根据已选择的电气性能指标，分析大数据集中与电气性能指标相关的数据，提取出其中的模式与规律，获得电气性能测试用例，用于验证该电力系统在该电力安装场景下的关键运行状态，为自动化测试提供必要依据。
34.通过利用电力安装场景定位数据集范围，采用大数据与数据挖掘技术分析历史运行数据，获得与该场景匹配的电气性能测试用例，为自动化测试方法提供测试依据与验证基准。
35.进一步的，本技术实施例还包括：步骤s3310：根据所述电力生产记录数据，获取第i电气性能指标记录数据；步骤s3320：遍历所述第i电气性能指标记录数据进行离散系数分析，获取离散系数标定结果；步骤s3330：将所述离散系数标定结果大于或等于离散系数阈值的所述第i电气性能指标记录数据清洗，获取第i电气性能记录数据清洗结果；步骤s3340：对所述第i电气性能记录数据清洗结果进行极值评价，获取所述电气性能测试用例。
36.具体而言，首先，遍历确定的电气性能指标，获取第i电气性能指标，从总体记录数据集中提取与第i电气性能指标对应的部分数据，获取第i电气性能指标记录数据，作为分析对象。第i电气性能指标对应的记录数据反映了该指标在不同情况下的实际变化情况。随后，通过计算记录数据之间的差异系数等离散分析手段，判断记录数据之间的离散程度。如果离散程度较大，表明该数据集存在较多离群点，这些离群点的数据范围适合作为测试用例。随后，设定离散系数阈值，对记录数据集进行过滤。过滤的依据是离散系数标定结果，剔除离散程度小于阈值的记录数据。过滤后的数据集仅包含离散程度较大的数据，有利于后续的测试用例生成。
37.接着，根据最大值和最小值评价，提取记录数据清洗结果中的最大/最小的记录数据范围；对提取的数据范围进行评审，判断其是否符合实际可能出现的情况。如果不符合实际，表明该范围不适合作为测试用例。如果符合实际，表明其可以构成测试用例的输入范围。然后，以记录数据集的时间范围作为测试要求，如夏季、重载期间等，对所选输入范围进行扩展，使之在不同条件下依然有效。之后，对这些输入范围进行整合与优化，保证测试用例的规范性与完整性，同时删除多余的测试用例，避免出现重复。其中，测试用例包含指标名称、测试输入范围、期望输出及测试要求等信息，期望输出根据第i电气性能指标的允许范围进行确定。
38.进一步的，如图3所示，本技术实施例还包括：步骤s3321：根据所述第i电气性能指标记录数据的第k个记录数据，遍历所述第i电气性能指标记录数据进行偏差计算，获取第k个偏离距离集；步骤s3322：基于所述第k个记录数据，从所述第k个偏离距离集中自近而远筛选m个记录数据，构建mk邻域；步骤s3323：筛选mj邻域包含所述第k个记录数据的n个记录数据，构建nk邻域，其中，所述nk邻域和所述mk邻域无交集记录数据；步骤s3324：基于所述第k个记录数据，遍历所述nk邻域和所述mk邻域，计算距离的倒数之和的均值，获取第k个记录数据分布密度；步骤s3325：获取所述第i电气性能指标记录数据的分布密度均值，与所述第k个记录数据分布密度求比，获取所述离散系数标定结果。
39.具体而言，以第i电气性能指标记录数据中的第k个记录数据为基准，计算其与其
他记录数据之间的偏差，得到一组偏差值，构成第k个偏离距离集，反映第k个记录数据与其他记录数据的变化程度。然后，从第k个偏离距离集中，选择与第k个记录数据偏差值较小的m个记录数据，与第k个记录数据一同构成mk邻域，该邻域表示距离第k个记录数据较近的数据集。
40.在第i电气性能指标对应的除第k个记录数据外的其他记录数据中，也具有对应的偏离距离集，构成mj邻域，其中各包含与第k个记录数据偏离距离。从mj邻域中筛选出与第k个记录数据偏离距离的较小的n个距离数据，构成nk邻域。其中，nk邻域来自其他偏离距离集，mk邻域来自第k个偏离距离集，两邻域之间无交集记录数据。
41.随后，计算第k个记录数据与mk邻域和nk邻域中各记录数据之间的倒数距离，并计算其总和的均值，得到第k个记录数据的分布密度。分布密度越大表示第k个记录数据附近的数据集中元素较多。依据该分布密度计算方式计算第i电气性能指标对应的所有记录数据的分布密度，并求取所有分布密度的均值，与第k个记录数据分布密度求比，得到第k个记录数据的离散系数标定结果。第k个记录数据的离散系数标定结果越大，表明其分布密度较平均分布密度越小，从而表示第k个记录数据周围的元素较少，则该记录数据为离群点。
42.通过构建记录数据的mk邻域和nk邻域，并计算各记录数据的分布密度，最终得到第k个记录数据的离散系数标定结果。较大的离散系数标定结果表明存在离群点，为测试用例生成提供参考。
43.进一步的，本技术实施例还包括：步骤s3341：按照第i电气性能预设偏差，对所述第i电气性能记录数据清洗结果进行层次聚类分析，获取记录数据聚类结果，其中，所述记录数据聚类结果具有类内特征值和类内支持度，所述类内特征值指的是代表记录数据，类内支持度指的是类内聚集的记录数据条数；步骤s3342：获取第i电气性能指标极值收敛方向，其中，所述第i电气性能指标极值收敛方向包括极大值方向和极小值方向；步骤s3343：当所述第i电气性能指标极值收敛方向为所述极大值方向时，提取所述类内支持度大于或等于类内支持度阈值的所述类内特征值进行极大值筛选，构建所述电气性能测试用例；步骤s3344：当所述第i电气性能指标极值收敛方向为所述极小值方向时，提取所述类内支持度大于或等于所述类内支持度阈值的所述类内特征值进行极小值筛选，构建所述电气性能测试用例。
44.具体而言，首先，根据第i电气性能指标的数据类型设置预设偏差，使用层次聚类方法对记录数据清洗结果进行分析分类，得到记录数据的聚类结果。聚类结果包含类内特征值和类内支持度，前者表示聚类中心，后者表示聚类中包含的记录数据量。然后，根据第i电气性能指标的性质判断其极值的收敛方向，如果指标值越大则越严格，则其极值收敛方向为极大值方向；如果指标值越小则越严格，则其极值收敛方向为极小值方向。收敛方向的判断为后续的极值筛选提供方向。
45.如果极值收敛方向为极大值方向时，选取类内支持度大于或等于阈值的记录数据作为聚类中心，将其相应的数据范围作为测试用例的输入范围。类内支持度较大表明该分类中心附近聚集了较多记录数据，其代表性更强，更适合作为测试用例。如果极值收敛方向
为极小值方向时，选取类内支持度大于或等于阈值的记录数据作为聚类中心，将其相应的数据范围作为测试用例的输入范围。
46.通过采用层次聚类方法对记录数据清洗结果进行分类，并根据极值收敛方向选择相应的聚类中心及其数据范围作为测试用例输入范围，选择代表性更强的分类中心，使得到的测试用例更加准确可靠。
47.进一步的，本技术实施例还包括：步骤s33411：当所述第i电气性能指标极值收敛方向为所述极大值方向时，构建第一层次聚类公式：，，，其中，表征第q代的某个聚类，表征第q代的某个聚类的中的全部元素，表征第i电气性能预设偏差，表征极大值筛选函数，表征第q代的某个聚类的类内特征值，表征类内支持度；步骤s33412：当所述第i电气性能指标极值收敛方向为所述极小值方向时，构建第二层次聚类公式：，，，其中，表征第q代的某个聚类，表征第q代的某个聚类的中的全部元素，表征第i电气性能预设偏差，表征极小值筛选函数，表征第q代的某个聚类的类内特征值，表征类内支持度；步骤s33413：根据所述第一层次聚类公式或所述第二层次聚类公式，对所述第i电气性能记录数据清洗结果进行层次聚类分析，获取所述记录数据聚类结果。
48.具体而言，经过对所获取的第i电气性能记录数据清洗结果的分析，根据第i电气性能指标极值收敛方向不同，构建了两种聚类分析公式。
49.其中，当第i电气性能指标极值收敛方向为极大值方向时，构建第一层次聚类公式
如下：，，，其中，表征第q代的某个聚类，由一组元素组成，这些元素之间的差值不超过预设偏差；表征第i电气性能预设偏差；表征第q代的某个聚类的类内特征值，是元素中的最大值，通过极大值筛选函数获取，表征类内支持度，是元素的个数，通过函数获取。
50.当第i电气性能指标极值收敛方向为极小值方向时，工作者构建第二层次聚类公式如下：，，，其中，表征第q代的某个聚类，由一组元素组成。这些元素之间的差值不超过预设偏差；表征第i电气性能预设偏差；表征第q代的某个聚类的类内特征值，是元素中的最大值，通过极小值筛选函数获取；表征类内支持度，是元素的个数，通过函数获取。
51.随后，根据所构建的第一层次聚类公式或第二层次聚类公式，对第i电气性能记录数据清洗结果进行聚类分析，获取记录数据聚类结果，实现将相似度高的记录数据聚集在同一个聚类中，有效区分不同的运行模式和工作状态，从而获取更加准确的测试用例。
52.进一步的，本技术实施例还包括：步骤s2100：根据所述元件预装位号，获取元件额定电气参数和元件功能参数；步骤s2200：根据所述元件额定电气参数和所述元件功能参数，构建元件数字孪生模型；步骤s2300：根据所述电路拓扑结构对所述元件数字孪生模型进行虚拟连接，获取所述仿真数字孪生电路。
53.具体而言，首先根据元件预装位号获取相应的元件额定电气参数，如电压等级、电流额定值、阻抗值等，以及元件功能参数，如开关元件的动作时间、稳态误差等特征参数。随后，根据所获取的元件额定电气参数和元件功能参数，采用数字孪生技术构建相应的元件数字孪生模型。所构建的元件数字孪生模型应具有与实物元件相同的电气特性和动态响应特性。
54.最后，根据所要仿真的电路拓扑结构，将各元件数字孪生模型进行逻辑连接，如两端元件通过导线或母线连接，开关元件控制受其他元件影响等，获取最终的仿真数字孪生电路。该仿真数字孪生电路由多个元件数字孪生模型通过虚拟连接组合而成，具有与实物电路相同的静态和动态电气特性。
55.通过构建元件数字孪生模型和仿真数字孪生电路，对实物电路进行了有效的虚拟支撑和预测试，预测实物电路可能出现的问题，为实物测试提供参考和支撑，有利于提高电气安装测试精度，从而提高电气安装的稳定性。
56.综上所述，本技术实施例所提供的一种电力安装测试方法具有如下技术效果：获取电力安装预案，其中，电力安装预案包括电路拓扑结构和元件预装位号，通过获取所需的电力安装设计信息，为构建孪生电力提供数据基础；根据电路拓扑结构和元件预装位号进行电路仿真，构建仿真数字孪生电路，为虚拟测试与仿真优化提供平台；基于电力安装场景进行数据挖掘，获取电气性能测试用例，通过根据电力安装实际运行情况，提取普遍代表性的测试工况与指标，为虚拟测试提供依据；基于电气性能测试用例，对仿真数字孪生电路进行虚拟测试，获取一级测试结果，利用虚拟测试环境对设计方案进行初步全面检验，找到潜在问题或验证设计合理性；当一级测试结果为测试通过时，获取元件预装位号的第i元件预装位号，从电路拓扑结构匹配第i元件分布位置，在设计方案中锁定对系统性能影响最大的元件，作为后续实测的对象；在仿真数字孪生电路中，将除开第i元件分布位置的电路拓扑结构的电气性能更新为测试通过状态，基于电气性能测试用例，对仿真数字孪生电路进行虚拟测试，获取第i元件预装位号的第i元件电气性能期望值，通过虚拟测试预测关键元件的理想工作状态，为实测结果判定提供参照；根据电气性能期望值，对第i元件进行实测，获取二级测试结果，当二级测试结果为通过时，对第i元件预装位号进行许可安装标识，通过实物验证虚拟测试的准确性，提高测试精度，进而提高电力安装稳定性。
57.实施例二：基于与前述实施例中一种电力安装测试方法相同的发明构思，如图4所示，本技术实施例提供了一种电力安装测试系统，该系统包括：安装预案获取模块11，用于获取电力安装预案，其中，所述电力安装预案包括电路拓扑结构和元件预装位号；电力电路仿真模块12，用于根据所述电路拓扑结构和所述元件预装位号进行电路仿真，构建仿真数字孪生电路；场景数据挖掘模块13，基于电力安装场景进行数据挖掘，获取电气性能测试用例；电路虚拟测试模块14，基于所述电气性能测试用例，对所述仿真数字孪生电路进行虚拟测试，获取一级测试结果；元件分布匹配模块15，用于当所述一级测试结果为测试通过时，获取所述元件预装位号的第i元件预装位号，从所述电路拓扑结构匹配第i元件分布位置；
元件性能期望模块16，用于在所述仿真数字孪生电路中，将除开所述第i元件分布位置的所述电路拓扑结构的电气性能更新为测试通过状态，基于所述电气性能测试用例，对所述仿真数字孪生电路进行虚拟测试，获取所述第i元件预装位号的第i元件电气性能期望值；许可安装标识模块17，用于根据所述电气性能期望值，对第i元件进行实测，获取二级测试结果，当所述二级测试结果为通过时，对所述第i元件预装位号进行许可安装标识。
58.进一步的，场景数据挖掘模块13包括以下执行步骤：所述电力安装场景包括电力生产类型和电力生产规模；以所述电力生产类型和所述电力生产规模为约束场景，基于大数据采集电力生产记录数据；根据所述电力生产记录数据，对电气性能指标进行数据挖掘，获取电气性能测试用例。
59.进一步的，场景数据挖掘模块13还包括以下执行步骤：根据所述电力生产记录数据，获取第i电气性能指标记录数据；遍历所述第i电气性能指标记录数据进行离散系数分析，获取离散系数标定结果；将所述离散系数标定结果大于或等于离散系数阈值的所述第i电气性能指标记录数据清洗，获取第i电气性能记录数据清洗结果；对所述第i电气性能记录数据清洗结果进行极值评价，获取所述电气性能测试用例。
60.进一步的，场景数据挖掘模块13还包括以下执行步骤：根据所述第i电气性能指标记录数据的第k个记录数据，遍历所述第i电气性能指标记录数据进行偏差计算，获取第k个偏离距离集；基于所述第k个记录数据，从所述第k个偏离距离集中自近而远筛选m个记录数据，构建mk邻域；筛选mj邻域包含所述第k个记录数据的n个记录数据，构建nk邻域，其中，所述nk邻域和所述mk邻域无交集记录数据；基于所述第k个记录数据，遍历所述nk邻域和所述mk邻域，计算距离的倒数之和的均值，获取第k个记录数据分布密度；获取所述第i电气性能指标记录数据的分布密度均值，与所述第k个记录数据分布密度求比，获取所述离散系数标定结果。
61.进一步的，场景数据挖掘模块13还包括以下执行步骤：按照第i电气性能预设偏差，对所述第i电气性能记录数据清洗结果进行层次聚类分析，获取记录数据聚类结果，其中，所述记录数据聚类结果具有类内特征值和类内支持度，所述类内特征值指的是代表记录数据，类内支持度指的是类内聚集的记录数据条数；获取第i电气性能指标极值收敛方向，其中，所述第i电气性能指标极值收敛方向包括极大值方向和极小值方向；当所述第i电气性能指标极值收敛方向为所述极大值方向时，提取所述类内支持度大于或等于类内支持度阈值的所述类内特征值进行极大值筛选，构建所述电气性能测试
用例；当所述第i电气性能指标极值收敛方向为所述极小值方向时，提取所述类内支持度大于或等于所述类内支持度阈值的所述类内特征值进行极小值筛选，构建所述电气性能测试用例。
62.进一步的，场景数据挖掘模块13还包括以下执行步骤：当所述第i电气性能指标极值收敛方向为所述极大值方向时，构建第一层次聚类公式：，，，其中，表征第q代的某个聚类，表征第q代的某个聚类的中的全部元素，表征第i电气性能预设偏差，表征极大值筛选函数，表征第q代的某个聚类的类内特征值，表征类内支持度；当所述第i电气性能指标极值收敛方向为所述极小值方向时，构建第二层次聚类公式：，，，其中，表征第q代的某个聚类，表征第q代的某个聚类的中的全部元素，表征第i电气性能预设偏差，表征极小值筛选函数，表征第q代的某个聚类的类内特征值，表征类内支持度；根据所述第一层次聚类公式或所述第二层次聚类公式，对所述第i电气性能记录数据清洗结果进行层次聚类分析，获取所述记录数据聚类结果。
63.进一步的，电路虚拟测试模块14包括以下执行步骤：根据所述元件预装位号，获取元件额定电气参数和元件功能参数；根据所述元件额定电气参数和所述元件功能参数，构建元件数字孪生模型；根据所述电路拓扑结构对所述元件数字孪生模型进行虚拟连接，获取所述仿真数
字孪生电路。
64.综上所述的方法的任意步骤都可作为计算机指令或者程序存储在不设限制的计算机存储器中，并可以被不设限制的计算机处理器调用识别用以实现本技术实施例中的任一项方法，在此不做多余限制。
65.进一步的，综上所述的第一或第二可能不止代表次序关系，也可能代表某项特指概念，和/或指的是多个元素之间可单独或全部选择。显然，本领域的技术人员可以对本技术进行各种改动和变型而不脱离本技术的范围。这样，倘若本技术的这些修改和变型属于本技术及其等同技术的范围之内，则本技术意图包括这些改动和变型在内。

技术特征：
1.一种电力安装测试方法，其特征在于，包括：获取电力安装预案，其中，所述电力安装预案包括电路拓扑结构和元件预装位号；根据所述电路拓扑结构和所述元件预装位号进行电路仿真，构建仿真数字孪生电路；基于电力安装场景进行数据挖掘，获取电气性能测试用例；基于所述电气性能测试用例，对所述仿真数字孪生电路进行虚拟测试，获取一级测试结果；当所述一级测试结果为测试通过时，获取所述元件预装位号的第i元件预装位号，从所述电路拓扑结构匹配第i元件分布位置；在所述仿真数字孪生电路中，将除开所述第i元件分布位置的所述电路拓扑结构的电气性能更新为测试通过状态，基于所述电气性能测试用例，对所述仿真数字孪生电路进行虚拟测试，获取所述第i元件预装位号的第i元件电气性能期望值；根据所述电气性能期望值，对第i元件进行实测，获取二级测试结果，当所述二级测试结果为通过时，对所述第i元件预装位号进行许可安装标识。2.如权利要求1所述的一种电力安装测试方法，其特征在于，基于电力安装场景进行数据挖掘，获取电气性能测试用例，包括：所述电力安装场景包括电力生产类型和电力生产规模；以所述电力生产类型和所述电力生产规模为约束场景，基于大数据采集电力生产记录数据；根据所述电力生产记录数据，对电气性能指标进行数据挖掘，获取电气性能测试用例。3.如权利要求2所述的一种电力安装测试方法，其特征在于，根据所述电力生产记录数据，对电气性能指标进行数据挖掘，获取电气性能测试用例，包括：根据所述电力生产记录数据，获取第i电气性能指标记录数据；遍历所述第i电气性能指标记录数据进行离散系数分析，获取离散系数标定结果；将所述离散系数标定结果大于或等于离散系数阈值的所述第i电气性能指标记录数据清洗，获取第i电气性能记录数据清洗结果；对所述第i电气性能记录数据清洗结果进行极值评价，获取所述电气性能测试用例。4.如权利要求3所述的一种电力安装测试方法，其特征在于，遍历所述第i电气性能指标记录数据进行离散系数分析，获取离散系数标定结果，包括：根据所述第i电气性能指标记录数据的第k个记录数据，遍历所述第i电气性能指标记录数据进行偏差计算，获取第k个偏离距离集；基于所述第k个记录数据，从所述第k个偏离距离集中自近而远筛选m个记录数据，构建m
k
邻域；筛选m
j
邻域包含所述第k个记录数据的n个记录数据，构建n
k
邻域，其中，所述n
k
邻域和所述m
k
邻域无交集记录数据；基于所述第k个记录数据，遍历所述n
k
邻域和所述m
k
邻域，计算距离的倒数之和的均值，获取第k个记录数据分布密度；获取所述第i电气性能指标记录数据的分布密度均值，与所述第k个记录数据分布密度求比，获取所述离散系数标定结果。5.如权利要求3所述的一种电力安装测试方法，其特征在于，对所述第i电气性能记录
数据清洗结果进行极值评价，获取所述电气性能测试用例，包括：按照第i电气性能预设偏差，对所述第i电气性能记录数据清洗结果进行层次聚类分析，获取记录数据聚类结果，其中，所述记录数据聚类结果具有类内特征值和类内支持度，所述类内特征值指的是代表记录数据，类内支持度指的是类内聚集的记录数据条数；获取第i电气性能指标极值收敛方向，其中，所述第i电气性能指标极值收敛方向包括极大值方向和极小值方向；当所述第i电气性能指标极值收敛方向为所述极大值方向时，提取所述类内支持度大于或等于类内支持度阈值的所述类内特征值进行极大值筛选，构建所述电气性能测试用例；当所述第i电气性能指标极值收敛方向为所述极小值方向时，提取所述类内支持度大于或等于所述类内支持度阈值的所述类内特征值进行极小值筛选，构建所述电气性能测试用例。6.如权利要求5所述的一种电力安装测试方法，其特征在于，按照第i电气性能预设偏差，对所述第i电气性能记录数据清洗结果进行层次聚类分析，获取记录数据聚类结果，其中，所述记录数据聚类结果具有类内特征值和类内支持度，所述类内特征值指的是代表记录数据，类内支持度指的是类内聚集的记录数据条数，包括：当所述第i电气性能指标极值收敛方向为所述极大值方向时，构建第一层次聚类公式：，，，其中，表征第q代的某个聚类，表征第q代的某个聚类的中的全部元素，表征第i电气性能预设偏差，表征极大值筛选函数，表征第q代的某个聚类的类内特征值，表征类内支持度；当所述第i电气性能指标极值收敛方向为所述极小值方向时，构建第二层次聚类公式：，，，其中，表征第q代的某个聚类，表征第q代的某个聚类的中的全部元素，表征第i电气性能预设偏差，表征极小值筛选函数，表征第q代的某个聚类的类内特征值，表征类内支持度；
根据所述第一层次聚类公式或所述第二层次聚类公式，对所述第i电气性能记录数据清洗结果进行层次聚类分析，获取所述记录数据聚类结果。7.如权利要求1所述的一种电力安装测试方法，其特征在于，根据所述电路拓扑结构和所述元件预装位号进行电路仿真，构建仿真数字孪生电路，包括：根据所述元件预装位号，获取元件额定电气参数和元件功能参数；根据所述元件额定电气参数和所述元件功能参数，构建元件数字孪生模型；根据所述电路拓扑结构对所述元件数字孪生模型进行虚拟连接，获取所述仿真数字孪生电路。8.一种电力安装测试系统，其特征在于，用于实施权利要求1-7任意一项所述的一种电力安装测试方法，包括：安装预案获取模块，所述安装预案获取模块用于获取电力安装预案，其中，所述电力安装预案包括电路拓扑结构和元件预装位号；电力电路仿真模块，所述电力电路仿真模块用于根据所述电路拓扑结构和所述元件预装位号进行电路仿真，构建仿真数字孪生电路；场景数据挖掘模块，所述场景数据挖掘模块基于电力安装场景进行数据挖掘，获取电气性能测试用例；电路虚拟测试模块，所述电路虚拟测试模块基于所述电气性能测试用例，对所述仿真数字孪生电路进行虚拟测试，获取一级测试结果；元件分布匹配模块，所述元件分布匹配模块用于当所述一级测试结果为测试通过时，获取所述元件预装位号的第i元件预装位号，从所述电路拓扑结构匹配第i元件分布位置；元件性能期望模块，所述元件性能期望模块用于在所述仿真数字孪生电路中，将除开所述第i元件分布位置的所述电路拓扑结构的电气性能更新为测试通过状态，基于所述电气性能测试用例，对所述仿真数字孪生电路进行虚拟测试，获取所述第i元件预装位号的第i元件电气性能期望值；许可安装标识模块，所述许可安装标识模块用于根据所述电气性能期望值，对第i元件进行实测，获取二级测试结果，当所述二级测试结果为通过时，对所述第i元件预装位号进行许可安装标识。

技术总结
本发明公开了一种电力安装测试方法及系统，属于电力系统工程领域，其中方法包括：获取电力安装的设计方案，包括电路拓扑结构和元件预装位号；根据设计方案构建虚拟数字孪生电路；对安装场景进行数据挖掘，提取电气性能测试用例，基于用例对数字孪生电路进行虚拟全面测试，得到一级测试结果；当一级测试结果通过时，选取关键元件分布位置对应的元件预装位号，在数字孪生电路中排除该元件，重新测试提取其电气性能期望值；根据期望值对实际元件进行局部实测，得到二级测试结果；二级测试通过即对该元件预装位号进行许可安装标识。本申请解决了现有技术中电力安装稳定性差的技术问题，达到了提高电力安装稳定性的技术效果。达到了提高电力安装稳定性的技术效果。达到了提高电力安装稳定性的技术效果。


技术研发人员：张胜克 陈思粤
受保护的技术使用者：北京松岛菱电电力工程有限公司
技术研发日：2023.08.31
技术公布日：2023/10/11