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申请/专利权人：浙江浙能技术研究院有限公司
摘要：本发明涉及一种基于数字孪生体的集团级KKS编码智能映射推荐方法，包括步骤：构建基于电力全生产流程的数字孪生体；根据获得的数字孪生体构建专业字典；使用采集设备采集获得原编码规则下的编码和新编码规则下的编码，构建KKS编码数据集。本发明的有益效果是：本发明将复杂的发电流程系统化，构建基于电力全生产流程的数字孪生体，实例化集团级数字孪生技术；本发明还构建了基于注意力堆叠网络的KKS生成模型，激发了电厂原有数字基础设施的活力，打通数据孤岛、破除信息壁垒，促进物理空间与信息空间之间的实时融合，实现多种KKS编码体系下的智能化映射任务。
主权项：1.一种基于数字孪生体的集团级KKS编码智能映射推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、根据数字孪生建模过程，首先将发电流程系统化，构建基于电力全生产流程的数字孪生体：，式中，表示组成数字孪生体的各个子系统，表示基于电力全生产流程的数字孪生体；步骤2、根据步骤1获得的数字孪生体构建专业字典；步骤3、使用采集设备采集获得原编码规则下的编码和新编码规则下的编码，其中指按照原编码规则进行编码的第n个编码，指按照新编码规则进行编码的第n个编码；根据人工对原编码规则下的编码、新编码规则下的编码进行映射匹配，并构建KKS编码数据集：；步骤4、对步骤3获得的KKS编码数据集进行数据预处理，获得训练集与测试集；步骤5、通过步骤4获得的训练集，训练基于注意力堆叠网络的KKS生成模型，基于注意力堆叠网络的KKS生成模型由多层注意力网络堆叠成；步骤6、根据步骤2得到的专业字典、步骤5得到的融合注意力特征在词向量中的概率映射值p，采用重构函数生成新编码规则下的KKS编码预测值，将新编码规则下的KKS编码预测值通过字符串的形式采用最小编辑距离进行相似度计算；得到最相似的g个KKS编码值用于KKS编码映射推荐： 上式中，通过重构函数得到KKS编码预测值，然后通过最小编辑距离函数计算KKS编码的相似度，最后采用选择最相似的g个KKS编码值用于KKS编码映射推荐，将推荐结果保存于存储单元。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江浙能技术研究院有限公司 一种基于数字孪生体的集团级KKS编码智能映射推荐方法
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