摘要
本发明涉及数字孪生技术领域,公开了一种数字孪生驱动的变电站状态人工智能评估系统,旨在解决传统数字孪生模型与物理实体状态不一致时诊断精度下降及模型适应性不足的问题。该系统构建了一个包含状态感知与偏差量化模块、系统性风险与认知焦点分配模块、聚焦式因果诊断与内省验证模块与认知孪生自适应进化模块的闭环架构。它能主动感知物理实体的状态偏差,并基于对系统性风险的评估来智能分配诊断资源,实现对故障根源的高效诊断。系统通过内省式验证确定物理实体的真实状态,并利用此结果对基准孪生模型进行闭环更新,使其能够持续进化,从而显著提升复杂工业系统状态监控与故障诊断的准确性、自动化水平及全生命周期适应性。