数字孪生分布式物理化结构模型及其在变电站建设管理中的应用

孙 雷 戚绪安 刘云飞 曹 盛 张 洋 薛 岩

1(国网江苏省电力工程咨询有限公司 江苏 南京 210000) 2(华东电力设计院有限公司 上海 200000)

0 引 言

建筑信息模型(Building Information Modeling,BIM)技术，实质是数字孪生技术在基础建设阶段的应用，是“泛在电力物联网”[1]的重要组成部分。变电站的BIM施工管理平台作为其重要组成部分，必须满足变电站全寿命数字孪生模型的要求[2]。在建设变电站BIM施工管理平台时，需要先行构建变电站全寿命周期的数字孪生模型框架。

数字孪生技术最早由美国密歇根大学的Grieves等[3]于2003年提出，其最初定义为三维模型。由于其独特的优势，随着科技的发展，应用从最初的军工及航空航天领域迅速向其他各行各业扩展[4-16]。陶飞等[4]提出了数字孪生的五维模型，但是在实际工作中，五维结构模型理论仍过于抽象，距离实际应用尚缺乏物理化结构模型环节。

在江苏无锡绮北220 kV变电站BIM施工管理平台的建设中，研发团队通过分析五维模型中各元素在具体模型中的表现形式，特别是孪生数据的矛盾属性和分布、虚拟实体的工作应用、信息连接等情况，开创性地提出了“孪生数据分散式布置”的理念和“多重虚拟实体”的概念，归纳出具有普适性的数字孪生系统的分布式物理化结构模型，完成理论模型向物理化模型的转化，构建面向变电站全寿命周期的数字孪生模型框架，并在此框架下完成BIM施工管理平台。

1 相关概念

1.1 数字孪生的五维模型理论

数字孪生的“五维模型”理论，总结归纳出数字孪生模型的五要素，即物理实体、虚拟实体、服务、孪生数据和连接[4](如图1所示)。

图1 数字孪生五维概念模型[4]

在构建数字孪生系统的物理化结构模型时，将物理实体、虚拟实体和服务归为物理结构。作为数字孪生工作基础的孪生数据，由“服务”驱动，通过“连接”在物理结构之间流动，实现系统功能。

1.2 五要素在数字孪生物理化结构中的表现形式

为了构建数字孪生模型的物理化结构模型，对“五维模型”中的五要素进行衍生分析，进一步发掘其本质。

“五维模型”中的物理实体并不等同于现实存在的实体，而是人类希望通过数字孪生模型的活动而改造的对象，是人们预期的实体，其具体表现形式由“实体”和“愿景”两部分组成。在数字孪生模型的活动中，物理实体除了产生和输出孪生数据以外，同时还接收来源于服务平台的、处于动态变化的孪生数据，并根据其相关指令实时调整，以实现愿景向实体的转变。

在分析服务要素在物理化结构中的表现形式前，需先给予其一个广义的定义，服务要素是指为满足用户单一或多重需求而提供的各类支撑[17]，即在数字孪生模型系统运行中为达到预期目的而发生的一切人为活动，包括采用计算机驱动方式。服务的本质是人为活动在数字孪生模型系统运行中的干涉插入点，是人与系统的唯一接口。同时，服务平台定义了服务的规则。

虚拟实体和物理实体互为映射关系。无论对虚拟实体还是物理实体的操作都离不开人的驱动，即物理实体与虚拟实体的运行都必须依托于服务平台。在数字孪生的物理化结构中，服务元素和物理实体、虚拟实体按照规则以工作界面集合体的方式出现。

在实际的数字孪生系统中，孪生数据依附于物理实体、虚拟实体或服务平台而存在，基于其本身的矛盾属性，体现出分散性的布置，并且需要在各自实体模型间实现流通。

在物理化模型中，“连接”在物理结构间形成信息通道，其重点在于：连接的两端是什么，构成的通道是单向的还是双向的。通过连接，孪生数据进行流通，数字孪生模型才能完成各个工作界面的各项任务。

图2为从五维模型理论中抽象而来的变电站数字孪生模型。该理论模型虽然在一定程度上可以较为直观地反映变电站项目的管控流程，但仍然无法直接指导变电站数字孪生模型的构建。实际工程在其全寿命周期的各阶段，不同主体对模型的需求也不尽相同，所涉及的范围更广，细节也更多样化。为解决不同利益主体间存在的现实矛盾与冲突，将五维模型理论深化，将其所构建的模型细化、拆分，增加分散式布置与多重虚拟实体的概念，使其更加适用于变电站项目。

图2 由五维模型理论得出的数字孪生变电站的物理化结构

1.3 孪生数据的矛盾属性及其分散式布置

在数字孪生五维结构中，孪生数据是数字孪生运行的核心驱动，其定义是“包括物理实体、虚拟实体、服务系统的相关数据、领域知识及其融合数据，并随着实时数据的产生被不断更新和优化”[4]。孪生数据为物理实体数据、领域知识在虚拟实体和服务系统上的映射及其仿真运算结果。作为映射结果，孪生数据存在以下矛盾属性：

(1) 绝对的不完整性和相对的完整性。一方面，对任何物体的描述不可能是全方位无遗漏的，另一方面，对于任何人而言，也只能了解事物的一部分内容。同样，由人构建而成的孪生数据也不可能完整地描述物理实体。对于某个物理实体数字孪生模型，从事不同工作内容的不同群体只对自身工作方向的数据感兴趣，仅掌握自身工作范围的数据。当这些群体构建物理实体的孪生数字模型时，他们构建的孪生数据只着眼于自己相关的那部分数据，由此，孪生数据在绝对上是不完整的。但对于某个工作界面，其具备所有该项工作需要的数据，又是相对完整的。所以当某一界面的服务系统需要利用孪生数据时，也只需要搜集与其相关的数据。服务系统不需要所有的数据，数据也不需要被送往所有的服务系统，即数据的选择性接收与传送。

(2) 绝对的不同步性和相对的同步性。数据在物理实体、虚拟实体、服务系统之间传输，受各种条件制约与限制，必然存在传输时间差，同时，数字孪生模型的数据仿真运算处理也会产生运算时间差。根据服务平台的处理速度以及连接环节传输手段的不同，这种时间差可以是从可忽略不计的光速到人工传输的数天甚至更久。由于包括物理实体在内的整个数字孪生系统处于动态变化状态，不但孪生数据和物理实体数据之间存在不同步，同一孪生数字模型上的孪生数据所反映的也不一定是同一物理实体在同一时间发生的数据。孪生数据的不同步性，并不意味着数字孪生模型不能模拟物理实体。在实际应用时，根据数字孪生模型的应用目的，设定一个允许时间范围，只要在此时间范围内完成数据处理，即可认为孪生数据在该工作界面上同步。当服务系统需要利用孪生数据完成某项工作时，只需要将数据的同步性控制在设定时间内，就可以达到工作要求。当人工智能技术水平受到限制时，只要设定时间长度允许时，在数据流通和处理的某些步骤可人为干预来弥补替代，以保证整个孪生数据系统按时完成工作任务。

(3) 孪生数据在结构布置上的分散性和工作时的整体性。从数字孪生概念提出的初衷来看，人们希望在同一数字孪生模型上汇集所有的孪生数据，并在更多的层面运用数字孪生技术，但孪生数据的绝对不完整性和相对完整性，决定了孪生数据在数字孪生模型中必然是分散式分布的。当有多层面的需求加入时，就会引入不同工作界面知识领域的专业人员，也就需要在数字孪生模型中引入多种规则。大部分规则是依附于服务系统存在的，同时，使用该服务系统的专业人员不了解也不必了解其他界面领域的数据，因此，就形成了多服务系统终端的结构，而每个服务系统仅需接收本服务界面所需的数据，这样，孪生数据在服务系统自然形成分散式布置。孪生数据的分散布置体现于数据在服务系统与虚拟实体之间的分散，也体现于数据在不同工作界面服务系统之间的分散。在同一数字孪生模型中的孪生数据映射于同一物理实体，这些数据之间存在先天性的有机联系，在数字模拟系统中也需要在分散布置的孪生数据间建立连接，保证孪生数据在系统工作中可以整体投入工作，而不是以一个个孤立的封闭数据库形式存在。

1.4 多重虚拟实体的概念

在孪生数字模型的实际运用中，利用建模工具建立的虚拟实体并不能直接被服务系统所利用。为了说明和分析这一问题，先做如下定义：将利用建模工具，按一定规则组织的[18]，带有直接从物理实体映射数据的虚拟实体定义为原生虚拟实体。

建模平台按建模规则建立原生虚拟实体，工作平台除了需要按工作规则从虚拟实体中提取数据进行运算和操作外，还需要向虚拟实体输入工作服务平台产生的数据，由于工作服务平台和建模服务平台具有较强的专业性，需由不同的开发商完成，其规则不尽相同。因此，工作服务系统无法实现与原生虚拟实体之间的直接连接，而是需要形成适应自身规则的虚拟实体。通常，该虚拟实体需要的数据从原生虚拟实体映射取得，本文将其定义为“次生虚拟实体”(或“工作虚拟实体”)。次生虚拟实体与相应服务系统紧密绑定，由此，构成多重虚拟实体的概念。

多重虚拟实体的模型解决了一系列应用中的实际问题。原生虚拟实体中含有大量建模规则等数据，通过映射形成次生虚拟实体，过滤掉了大量不需要的信息，可减轻工作服务系统的运行负荷。同样，有些仅服务系统需要的信息，可直接输入到次生虚拟实体，避免了原生虚拟实体的体量过于庞大，降低了原生虚拟实体建模与传递的难度。由于在映射过程中过滤掉了建模规则信息，工作服务平台可以较容易地满足多种不同建模软件建立的原生虚拟实体，避免建模软件垄断。

但是，在多服务系统孪生数字系统内，原生虚拟实体同时与多个次生虚拟实体对接。这种情况下，服务系统软件开发者较容易开发接收原生虚拟实体数据的功能，而原生虚拟实体的建模软件开发者则难以开发出同时适应数目众多、规则各不相同的次生虚拟实体的数据接收功能。此种情况就造成了原生虚拟实体和次生虚拟实体之间数据仅能单向直接流通；原生虚拟实体和次生虚拟实体之间的孪生数据不同步情况较为严重，服务至原生虚拟实体的数据流闭环困难。目前很多数字孪生应用案例中，都摒弃了数据向原生虚拟模型反馈的环节，造成数字孪生未能在全寿命周期内有效运用。

2 模型架构及应用

2.1 数字孪生模型的分布式物理化结构模型

在数字孪生系统中，将物理实体、虚拟实体及服务平台定义为物理结构，基于以上对孪生数据的分散式布置及多重虚实体工作模式的论证，可建立分布式数字孪生模型物理化结构，如图3所示。

图3 分布式数字孪生模型物理化结构

模型中，原生虚拟实体是最重要的孪生数据中心，但是其不必集中整个模型中所有的数据。孪生数据以不同步状态分散布置于各原生虚拟实体、次生虚拟实体及服务系统中。孪生数据通过服务实现连接和传输，在每个服务界面实现相对的完整和同步。

服务不但是孪生数据模型工作的目的，也起着驱动数据联通的作用，所有的连接都至少有一端起始或终止于服务系统。服务是整个数字孪生模型运行的动力中心。

尽管在五维概念模型中，连接似乎无处不在、无所不能，但在实际的物理结构中，存在部分连接不能直接实现的情况。原则上，物理实体、虚拟实体和服务，这些物理结构间采取两两连接的模式，不存在三者及以上直接共联的模式。任意两个物理结构之间，连接必须经过服务的驱动才能实现。根据数字孪生的分布式物理化结构，得出以下结论：

(1) 孪生数据分散布置在物理实体、虚拟实体和服务系统中。

(2) 数字孪生系统内存在多个虚拟实体，其中原生虚拟实体处于核心地位。

(3) 物理实体和虚拟实体都必须与服务系统结合存在。

(4) 次生虚拟实体数据完成向原生虚拟实体数据的反馈是数字孪生技术应用于全寿命周期的必要条件。

2.2 变电站分布式数字孪生物理化结构模型

变电站的数字孪生分布式物理化结构模型是针对特定需求与面向虚拟现实开发的平台，是特定与适用领域较广的模型的综合产物[16-17,19]。根据数字孪生模型的分布式物理化结构模型，建立绮北220 kV变电站的数字孪生模型构架，如图4所示。

图4 绮北220 kV变电站的数字孪生模型构架

整个全寿命周期的变电站数字孪生模型由物理实体(变电站)、建模工作界面、施工管理工作界面、运维工作界面等组成。

在变电站建设阶段，模型中的“物理实体”为变电站的待建愿景部分和已建部分的联合体；“原生虚拟实体”为变电站的数字化三维设计模型；“次生虚拟实体”为BIM施工过程管理平台中的轻量化模型；“服务平台”为设计三维平台及BIM施工过程管理平台。其中，施工过程管理平台根据人员的角色，还可细分为项目管理终端、监理终端、设计终端、施工终端等。

设计愿景经设计服务平台形成原生虚拟实体，即变电站的数字化三维设计模型。经BIM施工管理服务平台的轻量化服务子终端映射转化为次生虚拟实体，即变电站的轻量化三维模型，轻量化模型保存了变电站施工所需信息。BIM施工管理服务平台中的设计、项目管理、施工、监理等服务子终端模块，基于相同的工作规则，读取利用次生虚拟实体轻量化模型上的数据；也可根据整个BIM施工管理服务平台的要求，将数据输入到轻量化模型中，供其他服务子模块读取和使用，从而逐步将物理实体中的愿景部分转换为建成部分。当全部物理实体都转变为建成部分时，项目即建成竣工。当需要对愿景进行修改调整时，子终端将相关信息输送到次生虚拟模型，设计服务子终端读取相关信息，反馈至设计人员，再通过设计工作界面修改原生虚拟实体，并完成“原生虚拟实体——次生虚拟实体——项目管理服务终端”的循环。由此，实现了BIM施工管理界面孪生数据的完整性和同步性，满足变电站建设要求，同时还实现了三维设计模型与变电站实物数据的同步性，当项目竣工后，原生虚拟实体可继续供运维平台使用。

同样，根据数字孪生模型的分布式物理化结构模型，变电站的运行和维护等平台，在利用数字化三维设计模型时，也应考虑到当需要对物理实体进行改动时，需将必要的孪生数据由服务平台反馈到原生虚拟实体模型，保证原生虚拟实体和物理实体的同步性，支持孪生数字系统服务于变电站的全寿命周期。

2.3 变电站分布式数字孪生物理化结构模型的实践应用情况

江苏无锡绮北220 kV变电站项目在数字孪生分布式物理化结构模型理论指导下构建BIM项目管理平台。平台作为一个顶层应用，采用数据与页面分离的设计，整体部署在一套先进的开发、运维及质量保证(Development & Operations，DevOps)系统内。在DevOps的支撑下让开发、运维和QA高效协作完成整个工作。平台使用集成开发环境(Integrated Development Environment,IDE)及分布式版本控制系统(GIT)等代码开发管理工具开发，部署在一个由容器编排引擎Kubernetes管理着的分布式集群上，使用应用容器引擎Docker等虚拟化技术部署应用，保证稳定高效运行的同时，可以快速部署上线。

平台使用模型轻量化引擎，单独处理模型，将解析的数据和参数存放至数据库中统一管理起来。平台后端使用Java语言编写，运行稳定。模型轻量化引擎使用JavaScript语言编写，异步加载及缓存的机制能够更好地展示模型，与平台前端页面保持一致，更好地兼容各种浏览器。平台采用云存储，保证多个备份，确保便捷、高效、安全。

平台针对使用地区专门采用内容分发网络(Content Delivery Network,CDN)的方式进行优化，让用户更加快速地访问到平台。同时在搜索引擎优化(Search Engine Optimization,SEO)方面对页面及站点进行优化，对外部人员的访问加以管控，同时提升网站的影响力。在安全方面采用多重加密的方式对数据库中的数据进行加密，保证足够的安全性。

江苏无锡绮北220 kV变电站项目在数字孪生分布式物理化结构模型理论指导下构建BIM项目管理平台。根据数字孪生的物理化结构模型，绮北变电站项目的开发遵循以下原则：

(1) 否定了设计阶段要将工程项目全寿命周期的所有信息建入模型的理想化理念，将应用于单一阶段的模型信息调整至相应的阶段，加强设计平台的主要功能，突出设计人员工作重点。

(2) 设计平台的建设重点集中在设计功能，在设计建模工作界面创建构件(或设备)的属性信息，而将诸如进度模拟、部件归类选择、进度工程量统计等非设计应用功能剥离。

(3) 通过权限设置，将项目施工管理平台服务功能终端细分为模型轻量化终端、项目管理终端、监理终端、设计终端及施工终端等，以此来提高各方工作效率。

(4) 在精细化模型的构建方面，改进信息标注模式，设计模型修改再经轻量化更迭后，其原先位于施工管理平台的信息可继续有效地保留，确保模型修改可实时、连续地进行，从而减少由于模型修改而可能造成的数据信息丢失的情况发生。

(5) 在施工管理工作阶段，根据实际的施工需求，对设计模型进行深化，使该模型更符合施工管理流程与最终的物理实体。这一阶段的模型深化，是将设计人员不掌握的施工信息，通过施工人员不断深化来完善模型，以此来确保相关信息的正确性。

(6) 施工管理增加了施工阶段信息收集工作。对于一些仅在施工阶段需要，且可以直接录入到施工管理平台的信息，将其整理形成电子档案，作为将来工程使用的备案。

(7) 运维管理平台应从设计模型(原生虚拟实体)映射生成运维模型(次生虚拟实体)，再通过此映射模型进行数据信息输入与输出。

以主变压器为例，其在全寿命周期所含信息分类如表1所示。

表1 不同阶段提供的主变压器相关信息

根据项目数字孪生系统中的分布式物理化结构，设计模型(原生虚拟实体)中仅需录入外形尺寸、安装尺寸、设备主要参数、项目信息等，而施工相关的进度安排、实际进度、安装工艺、施工安全等级、安全评估、价格、物资跟踪的信息在施工管理平台录入，故障记录、运行年限等信息在运维平台录入。这样可以有效地控制设计建模的工作量，并确保核心数据的顺利流通，方便各阶段获得相应数据。

3 结 语

在数字孪生五维模型基础上建立的数字化孪生分布式物理化结构模型正视了现实技术发展与人类愿景的差距，突出了服务驱动的意义，给予数字孪生系统中各组成部分清晰的功能定位，填补了应用指导理论的空白。

在建立数字孪生分布式物理化结构模型过程中提出的元素分析、孪生数据的矛盾属性、孪生数据的分散式分布、多重虚拟实体等概念，有助于深入理解和研究数字孪生技术。

数字孪生分布式物理化结构模型提出以下主要观点：孪生数据分散布置在物理实体、虚拟实体与服务系统中；数字孪生系统内存在多个虚拟实体，其中原生虚拟实体处于核心地位；物理实体、虚拟实体和服务系统结合存在；次生虚拟实体数据完成向原生虚拟实体数据的反馈是数字孪生技术应用于全寿命周期的必要条件。

在变电站建设管理的实践中，采用数字孪生分布式物理化结构模型指导构建变电站BIM施工管理平台，将其纳入数字孪生变电站全寿命周期应用的框架内，满足泛在电力物联网的建设要求。此外，还可通过对模型结构的分析，总结其中的关键环节和难点，并加以研究和优化。

数字孪生分布式物理化结构模型具有行业领域普适性，适用不同领域的多种对象，可为其他领域的数字孪生构建和研究提供理论参考。