智慧变电站孪生系统技术的应用研究

董 梁，宋 豪，严 薇，常彩霞，卢义兵，强若辰

（国网陕西省电力公司 经济技术研究院，陕西 西安 710075）

0 引 言

智慧变电站原名第三代智能变电站，是在汲取前期智能变电站设计经验基础上的全面提升。涉及大数据、云计算、物联网、移动互联以及人工智能等现代信息技术，采用全面感知的先进传感技术实现站端的智慧化服务功能。对于减轻检修人员工作压力、提升设备运维管理效率以及避免倒闸误操作等方面具有重要意义[1]。

目前，智慧化新技术已在国内部分试点工程初步应用。山东济南110 kV商西智慧变电站的主变均采用全光纤式的变压器，110 kV配电装置采用户外的HGIS设备，35 kV高压开关柜采用了充气式（氮气）开关柜。湖南衡阳110 kV狮子山变电站全面深化应用了移动式作业、实物ID、边缘计算、表计示数智能远传以及一体化触头在线测温等23项创新技术。该站实现了变电站设备状态全息感知、倒闸操作远方一键顺控、机器代替人工巡检、设备缺陷主动预警、故障异常智能联动及设备资产全寿命周期管理等功能，大幅减少日常运维工作量，提升安全生产精益管控水平[2]。

总体来讲，智慧化技术仍处于不断研发的发展阶段，且未能充分利用智能传感器和智能终端所提供的大数据采样及分析。本项目在已有智慧化传感技术的基础上进一步深化研究，充分挖掘利用变电站大数据信息，通过实时数据传输及处理实现智能化的变电站设备运行状态监测及诊断，并进一步完善陕西电网智慧化应用场景[3]。

1 数字孪生技术简介

数字孪生技术是现有或将有的物理实体对象的数字模型，通过一系列测量、仿真以及数据分析来如实地感知、诊断、预测所针对的物理实体对象的真实状态，通过优化及指令来调节控制物理实体对象的真实行为，通过相关数学模型之间的相互学习以达到进化自身的目的，同时也改进了利益相关方在其物理实体对象生命周期内的决策[4]。

美国国防部最早提出利用数字孪生技术来维护和保障航空航天飞行器的健康。GE公司利用仿真技术建立了一套先进的航空发动机监视与诊断系统，基于仿真物联网技术实现了真实发动机运行情况的完整透视及航空发动机磨损情况和维修时间的正确预判，从而达到早期预警或故障监控的目的。数字孪生技术三维模型如图1所示。

图1 数字孪生技术三维模型展示图

智慧变电站数字孪生系统是数字孪生理念与技术在电力行业的落地实践。系统基于智能无人机、智能机器人以及先进的传感器等一系列监测手段汇集整合智慧变电站内一、二次电气设备的数据资源，以人工智能技术为核心，通过深度挖掘和行业化知识图谱，结合通信5G技术、边缘计算以及大数据分析等先进技术进行全方位智能诊断与预测性运维，实现设备的精益化检测、管理以及管控，加强了整站一、二次设备全状态量感知力与管控力，增强了变电站安全生产保障能力，提高了运检精益管理水平[5]。

变电站智慧化新技术的研发与应用是智能电网发展的必然趋势，它通过采用灵敏的传感器对整站一、二次设备的状态参数、安防与消防、环境参数以及动力参数等进行全面收集，充分采用通信数据网及人工AI智能和移动互联网等先进信息技术建设设备状态全面感知、变电站信息共享互联的智慧变电站。实现变电站设备自动巡检、操作一键顺控以及主辅设备的智能联动等智慧应用，全面推进变电站站内运维管理智能化与现代化，全面提升变电站安全运行水平，提高变电站的运维检修质量，大幅减少运维费用[6]。

2 解决方案

严格执行《电力二次安防防护规定》要求，实行安全分区、网络专用、横向隔离以及纵向认证的安全防护策略，充分保证数据和网络安全[7]。严格执行DL/T 1731—2017《电力信息系统非功能性需求规范》和DL/T 1403—2015《智能变电站监控系统技术规范》等电力标准，功能性上满足场景需求，非功能性上满足性能、可靠性、告警、稳定性、兼容性、可安装、可部署、可运维以及安全性要求[8]。

数字孪生技术利用物理数学模型和传感器采集数据，集成多领域、多物理参数、多维度以及多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，实现实体设备的全生命周期监测。变压器铁芯状态监测如图2所示。通过创建物理实体的孪生模型，并以孪生模型为基础模型进行仿真，实时反映物理实体的真实运行状况，通过孪生模型的反馈调节物理实体的运行参数，达到优化的作用[9]。变电站孪生应用系统构架如图3所示。

图2 变压器铁芯状态监测图

图3 变电站孪生应用系统构架图

3 数字孪生技术的应用场景

智慧变电站数字孪生系统可以满足变电站不同用户群体对电力生产安全、稳定、高效以及精准定位等多种场景的需求，实现设备的精细化管理和数据的精益分析，打造完备的变电站运维体系。

利用多源实时数据进行全方位学习，实现电气设备的瞬时参量监测、智能化运维以及资源调度的优化。变电站母线电压瞬时值对比如图4所示。构建各类运行检修场景的知识库模型，将平台功能进行整合，实现组件化和模块化及功能的最佳组合与应用。利用专家知识库多维度的数据进行综合比较和人工智能分析，基于大数据的设备感知和预测，实现资产全生命周期管理。

图4 变电站母线电压瞬时值对比图

辖区变电站概览基于GIS地图对辖区变电站的地理位置、基本属性信息、设备运行状态、关键指标以及告警事件进行3D全景展示，如图5所示[10]。

图5 数字孪生系统变电站管理界面图

4 结 论

智慧变电站数字孪生系统对设备全状态信息数据进行采集，并结合3D建模进行直观展示，通过实时大数据分析实现设备的状态分析、主动预警以及智能巡检等功能。充分应用了智慧变电站状态监测及传感系统，进一步完善了智慧变电站的应用场景，对于后续智慧变电站陕西应用方案设计提供了重要支撑作用，后续工程可参考本项目科研结论，其总体经济及社会效益十分显著。