电缆结构模型的确定方法、装置、计算机设备和存储介质与流程

本技术涉及电力电缆，特别是涉及一种电缆结构模型的确定方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术：

1、随着城市对电缆负荷需求的迅速增长，电力电缆的电压等级也不断提升。对于大幅值电力电缆结构的仿真模拟试验将是非常困难且成本较高的，因此计算机仿真模拟计算变成了重要的辅助工具。而在电缆仿真过程中，需要建立电缆结构模型，以研究电缆各个结构信息的电流传输特性，从而降低了电缆仿真模拟实验的难度，因此如何构建电缆结构模型是当前的研究重点。

2、传统电缆结构模型的构建方法是通过对电缆的物理结构及物理原理的准确性采取面向形状的网格剖分方法，得到电力电缆的结构模型。但是该方式所进行网格剖分均为均等剖分方式，尤其针对像电缆这种多层次结构，每层厚度不同、材料不同的结构进行均剖分，会导致电缆结构模型的仿真精准度较低。

技术实现思路

1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种电缆结构模型的确定方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

2、第一方面，本技术提供了一种电缆结构模型的确定方法。所述方法包括：

3、获取电缆的各结构信息，并基于各所述结构信息建立所述电缆的结构模型；

4、识别所述结构模型对应的各结构信息的密度信息，并基于各所述结构信息的密度信息、以及密度误差分析策略，识别各所述结构信息的密度误差数据；

5、基于各所述结构信息的密度误差数据、以及所述结构模型，构建智能网格剖分模型，并基于所述智能网格剖分模型，对各所述结构信息进行网格剖分处理，得到各所述结构信息不均匀的网格剖分结果；

6、基于各所述结构信息的网格剖分结果，建立所述电缆的电缆结构模型。

7、可选的，所述基于各所述结构信息建立所述电缆的结构模型，包括：

8、识别各所述结构信息的结构属性、以及各所述结构信息的结构参数，并各所述结构信息的结构属性、以及各所述结构信息的结构参数，对各所述结构信息进行三角均等剖分处理，得到各所述结构信息均匀的网格剖分结果；

9、基于所有结构信息均匀的网格剖分结果，建立所述电缆的结构模型。

10、可选的，所述识别所述结构模型对应的各结构信息的密度信息，包括：

11、在所述结构模型中的各结构信息中，随机筛选目标结构信息，并识别所述目标结构信息的网格剖分结果对应的网格数目、所述目标结构信息中的网格的几何数据、以及所述目标结构信息的几何数据；

12、基于所述目标结构信息的几何数据、以及所述目标结构信息中的网格的几何数据，计算所述网格在所述目标结构信息中的几何占比；

13、基于所述网格在所述目标结构信息中的几何占比、以及所述目标结构信息的网格剖分结果对应的网格数目，计算所述目标结构信息对应的仿真密度，并将所述仿真密度，作为所述结构模型对应的各结构信息的密度信息。

14、可选的，所述基于各所述结构信息的密度信息、以及密度误差分析策略，识别各所述结构信息的密度误差数据，包括：

15、识别所述结构模型中的各结构信息的结构模型参数，并基于高密度求解网络、以及各所述结构信息的结构模型参数，对各所述结构信息进行高密度结构剖分处理，得到各所述结构信息均匀的样本高密度网格剖分结果；

16、基于各所述结构信息均匀的网格剖分结果、以及线性插值算法，将各所述结构信息的网格剖分结果投射至所述高密度求解网络，得到各所述结构信息的高密度网格剖分结果，并计算所述各所述结构信息的样本高密度网格剖分结果、与各所述结构信息的高密度网格剖分结果之间的误差值；

17、将各所述误差值投射至低密度求解网络，得到各所述结构信息的密度误差数据。

18、可选的，所述基于各所述结构信息的密度误差数据、以及所述结构模型，构建智能网格剖分模型，包括：

19、基于所述结构模型中的各结构信息均匀的网格剖分结构，以及各所述结构信息的密度误差数据，训练初始智能网格剖分模型中的剖分参数，得到智能网格剖分模型。

20、可选的，所述基于所述智能网格剖分模型，对各所述结构信息进行网格剖分处理，得到各所述结构信息不均匀的网格剖分结果，包括：

21、获取各所述结构信息的几何数据、各所述结构信息的边界数据、以及各所述结构信息的材料属性，并针对每个结构信息，基于所述结构信息的几何数据、所述结构信息的边界数据、以及所述结构信息的材料属性，构建所述结构信息的各低密度结构剖分网格；

22、通过所述智能网格剖分模型，针对每个低密度结构剖分网络，基于所述结构信息的材料属性，预测所述低密度结构剖分网络的相邻低密度结构剖分网格的网格面积上限，并识别所述低密度结构剖分网络的相邻低密度结构剖分网格的网格面积；

23、在所述网格面积大于所述网格面积上限的情况下，基于所述低密度结构剖分网络的相邻低密度结构剖分网格的面积上限，对所述低密度结构剖分网络的相邻低密度结构剖分网格再次进行网格剖分处理，并返回执行针对每个低密度结构剖分网络，基于所述结构信息的材料属性，预测所述低密度结构剖分网络的相邻低密度结构剖分网格的网格面积上限步骤，直到所有网格面积均不大于各所述网格面积对应的网格面积上限时，得到所述结构信息不均匀的网格剖分结果。

24、可选的，所述方法还包括：

25、获取所述电缆的各结构信息的图像数据，并将各所述结构信息不均匀的网格剖分结果转化为各所述结构信息的剖分图像数据；

26、通过图像特征识别网络，分析各所述结构信息的图像数据与各所述结构信息的剖分图像数据之间的平均偏差值，并在所述平均偏差值大于偏差阈值的情况下，返回执行基于各所述结构信息的密度误差数据、以及所述结构模型，构建智能网格剖分模型步骤，直到所述平均偏差值不大于偏差阈值；

27、将不大于偏差阈值的平均偏差值对应的剖分图像数据的网格剖分结果，作为已优化的各所述结构信息不均匀的网格剖分结果。

28、第二方面，本技术还提供了一种电缆结构模型的确定装置。所述装置包括：

29、获取模块，用于获取电缆的各结构信息，并基于各所述结构信息建立所述电缆的结构模型；

30、识别模块，用于识别所述结构模型对应的各结构信息的密度信息，并基于各所述结构信息的密度信息、以及密度误差分析策略，识别各所述结构信息的密度误差数据；

31、处理模块，用于基于各所述结构信息的密度误差数据、以及所述结构模型，构建智能网格剖分模型，并基于所述智能网格剖分模型，对各所述结构信息进行网格剖分处理，得到各所述结构信息不均匀的网格剖分结果；

32、建立模块，用于基于各所述结构信息的网格剖分结果，建立所述电缆的电缆结构模型。

33、可选的，所述获取模块，具体用于：

34、识别各所述结构信息的结构属性、以及各所述结构信息的结构参数，并各所述结构信息的结构属性、以及各所述结构信息的结构参数，对各所述结构信息进行三角均等剖分处理，得到各所述结构信息均匀的网格剖分结果；

35、基于所有结构信息均匀的网格剖分结果，建立所述电缆的结构模型。

36、可选的，所述识别模块，具体用于：

37、在所述结构模型中的各结构信息中，随机筛选目标结构信息，并识别所述目标结构信息的网格剖分结果对应的网格数目、所述目标结构信息中的网格的几何数据、以及所述目标结构信息的几何数据；

38、基于所述目标结构信息的几何数据、以及所述目标结构信息中的网格的几何数据，计算所述网格在所述目标结构信息中的几何占比；

39、基于所述网格在所述目标结构信息中的几何占比、以及所述目标结构信息的网格剖分结果对应的网格数目，计算所述目标结构信息对应的仿真密度，并将所述仿真密度，作为所述结构模型对应的各结构信息的密度信息。

40、可选的，所述识别模块，具体用于：

41、识别所述结构模型中的各结构信息的结构模型参数，并基于高密度求解网络、以及各所述结构信息的结构模型参数，对各所述结构信息进行高密度结构剖分处理，得到各所述结构信息均匀的样本高密度网格剖分结果；

42、基于各所述结构信息均匀的网格剖分结果、以及线性插值算法，将各所述结构信息的网格剖分结果投射至所述高密度求解网络，得到各所述结构信息的高密度网格剖分结果，并计算所述各所述结构信息的样本高密度网格剖分结果、与各所述结构信息的高密度网格剖分结果之间的误差值；

43、将各所述误差值投射至低密度求解网络，得到各所述结构信息的密度误差数据。

44、可选的，所述处理模块，具体用于：

45、基于所述结构模型中的各结构信息均匀的网格剖分结构，以及各所述结构信息的密度误差数据，训练初始智能网格剖分模型中的剖分参数，得到智能网格剖分模型。

46、可选的，所述处理模块，具体用于：

47、获取各所述结构信息的几何数据、各所述结构信息的边界数据、以及各所述结构信息的材料属性，并针对每个结构信息，基于所述结构信息的几何数据、所述结构信息的边界数据、以及所述结构信息的材料属性，构建所述结构信息的各低密度结构剖分网格；

48、通过所述智能网格剖分模型，针对每个低密度结构剖分网络，基于所述结构信息的材料属性，预测所述低密度结构剖分网络的相邻低密度结构剖分网格的网格面积上限，并识别所述低密度结构剖分网络的相邻低密度结构剖分网格的网格面积；

49、在所述网格面积大于所述网格面积上限的情况下，基于所述低密度结构剖分网络的相邻低密度结构剖分网格的面积上限，对所述低密度结构剖分网络的相邻低密度结构剖分网格再次进行网格剖分处理，并返回执行针对每个低密度结构剖分网络，基于所述结构信息的材料属性，预测所述低密度结构剖分网络的相邻低密度结构剖分网格的网格面积上限步骤，直到所有网格面积均不大于各所述网格面积对应的网格面积上限时，得到所述结构信息不均匀的网格剖分结果。

50、可选的，所述装置还包括：

51、图像转化模块，用于获取所述电缆的各结构信息的图像数据，并将各所述结构信息不均匀的网格剖分结果转化为各所述结构信息的剖分图像数据；

52、调整模块，用于通过图像特征识别网络，分析各所述结构信息的图像数据与各所述结构信息的剖分图像数据之间的平均偏差值，并在所述平均偏差值大于偏差阈值的情况下，返回执行基于各所述结构信息的密度误差数据、以及所述结构模型，构建智能网格剖分模型步骤，直到所述平均偏差值不大于偏差阈值；

53、确定模块，用于将不大于偏差阈值的平均偏差值对应的剖分图像数据的网格剖分结果，作为已优化的各所述结构信息不均匀的网格剖分结果。

54、第三方面，本技术还提供了一种计算机设备。所述计算机设备包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面中任意一项方法所述的步骤。

55、第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质。所述计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任意一项方法所述的步骤。

56、第五方面，本技术还提供了一种计算机程序产品。所述计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任意一项方法所述的步骤。

57、上述电缆结构模型的确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，通过获取电缆的各结构信息，并基于各所述结构信息建立所述电缆的结构模型；识别所述结构模型对应的各结构信息的密度信息，并基于各所述结构信息的密度信息、以及密度误差分析策略，识别各所述结构信息的密度误差数据；基于各所述结构信息的密度误差数据、以及所述结构模型，构建智能网格剖分模型，并基于所述智能网格剖分模型，对各所述结构信息进行网格剖分处理，得到各所述结构信息不均匀的网格剖分结果；基于各所述结构信息的网格剖分结果，建立所述电缆的电缆结构模型。通过对电缆的各结构信息进行均匀剖分得到电缆的结构模型，然后再计算结构模型的密度信息，并通过密度误差分析策略，分析该均匀剖分的结构模型的密度误差数据。再后，通过基于该密度误差数据和结构模型，建立智能网格剖分模型，从而对各结构信息进行网格剖分，得到各所述结构信息不均匀的网格剖分结果，最终建立电缆的电缆结构模型，使得电缆结构模型的建立是基于电缆的各结构信息进行的自定义剖分，避免均匀剖分产生的密度误差的情况，从而提升了该电缆结构模型的仿真精准度。