面向电力变压器PHM的数字孪生技术

罗兵 ，王婷婷 ，石鑫 ，房方 ，朱永利

（1.南方电网科学研究院， 广州 510663；2.特高压工程技术（昆明、广州）国家工程实验室， 广州 510663；3.华北电力大学控制与计算机工程学院， 北京 102206；4.华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室， 河北 保定 071003）

0 引言

电力变压器作为电力系统的重要枢纽设备，其运行状况直接关系到整个系统的运行安全，一旦发生故障极易导致局部甚至整个系统瘫痪，严重影响日常生活生产供电从而造成巨大损失［1］。随着传感、通信、计算控制等新一代技术的迅速发展，电力变压器集成化和智能化程度得以大幅提升，伴随其复杂性随之大大增加，导致设备故障发生及功能失效概率增加。传统定期维修方式虽然一定程度上降低了故障发生的概率，但在应对设备运行过程中快速变化的新情况时显得不足；相比之下，视情维修和预测维修通过精准的状态监测、故障诊断、故障预测等技术将设备故障消灭在萌芽状态，成为未来变压器运维保障的发展方向。因此，开展电力变压器故障预测和健康管理技术研究，对于实现设备从传统的定期维修转向预测维修进而保障设备的健康运行具有重要意义。

由于传感、通信及计算控制等新技术的发展，变压器在线监测技术如油中溶解气体分析（dissolved gas analysis， DGA）［2］、局部放电监测［3］、红外热像监测［4］、油中糖醛监测［5］等迅速发展，监测数据量大并呈现高速、多源异构、低价值密度等工业大数据典型特点，为变压器故障预测和健康管理（prognostics and health management， PHM）提供了重要数据支撑。然而，目前变压器PHM技术尚处于理论研究阶段［6-8］：一方面状态监测、故障诊断、故障预测等变压器PHM各阶段研究成果比较分散，缺乏有效的技术体系和平台对其进行集成和性能提升，导致PHM技术难以落地实施；另一方面相比于PHM技术高目标、高标准的要求，目前各阶段研究成果尚存在一定差距，难以满足实际运维需求，如变压器故障预测和剩余使用寿命（remaining useful life， RUL）预测方面研究较少，导致预测精度远未达到实际运维要求标准等。

数字孪生（digital twin， DT）技术为推动电力变压器PHM技术进一步发展和落地实施提供了新的思路和途径。DT的概念最早是由美国密歇根大学教授Michael Grieves提出［9］，是针对物理实体，通过数字化手段（如激光点云等）构建一个与其完全等价的数字体，借此来实现对物理实体的了解、分析和优化。早期主要被美国航空航天局和美国空军研究实验室应用于飞行系统的故障诊断和健康管理方面［10-13］，近几年逐渐被推广开来，开始应用于电力系统等工业领域［14-28］。电力变压器的数字孪生技术研究尚处于起步阶段：文献［29］对面向输变电设备状态评估的数字孪生技术应用现状进行了分析，阐述了包括状态感知、数据治理、模型构建和应用在内的数字孪生技术具体应用，并对其未来发展趋势进行了展望；文献［30］构建了换流变压器阀侧套管数字孪生模型，并基于该模型确定了换流变阀侧套管内部缺陷下的热分布特性；文献［31］聚焦数字孪生在变电设备运维领域的应用，通过案例介绍数字孪生在变电设备运维工作中的实际应用，并对其面临的主要问题和应用前景进行了探讨等。

虽然DT技术在电力系统及电力设备方面的应用取得了初步性成果，但总体尚处于起步阶段，实例化应用研究相对薄弱。鉴于此，本文聚焦数字孪生技术在变压器PHM方面的应用，阐明了变压器PHM采用数字孪生技术的必要性，在原有变压器PHM技术体系基础上，系统分析其与DT技术的关联和不同，进而构建面向电力变压器PHM的数字孪生技术框架，对其中涉及的各项关键技术进行阐述，重点围绕面向电力变压器PHM的DT技术内涵、框架、关键技术及面临的挑战等进行分析，并对其未来发展趋势进行展望。

1 电力变压器PHM

面向工业系统/设备的PHM可定义为一种预防系统/设备故障发生并对其运行可靠性和RUL进行预测的工业过程［32］，包含故障预测和健康管理两方面内容。故障预测又包含对系统/设备未来运行健康状态的预测和RUL的预测，健康管理则是指基于预测信息，结合可利用资源等对系统/设备维修活动进行有效决策。PHM从某种意义上实现了一种维护方式的转变，即从传统的基于传感器的诊断转向基于智能系统的预测，为在准确的时间对准确的部位进行准确的维修（简称“3R”维修）提供技术支撑［33］。

相比于普适的工业PHM，电力变压器PHM包含了更多层次内容：数据采集、数据质量管理、数据分析及特征提取、状态检测、故障诊断、故障预测和维修决策，基本流程如图1所示。利用多种传感装置对电力变压器运行数据进行采集，然后对数据进行质量管理和分析，提取数据特征，并在此基础上对变压器进行故障检测、诊断和预测，给出变压器运行状态、故障类别位置、故障演化预测等信息，最后基于故障信息进行维修决策、制定维修计划等。各层次内容具体描述如下。

图1 电力变压器PHM流程图Fig.1 Power transformer PHM flow chart

1）数据采集，指利用传感装置等手段获取能够反映电力变压器运行状况的监测数据，如通过温度传感器采集的绕组温度变化数据［34-35］、利用声纹传感器采集的变压器振动信号［36-37］、利用超声传感器采集的局放超声波信号［38］等，为变压器PHM提供数据支持。

2）数据质量管理，包括数据质量评估和数据清洗两方面内容。数据质量评估主要是对数据合规、缺失、坏数据占比、一致性等情况进行评估并设计相应的量化指标；数据清洗则主要解决缺失数据填充、坏数据替换、不合规及不一致数据修正的问题，为后续数据分析提供保障。

3）数据分析及特征提取，指利用统计分析、机器学习等理论工具对数据进行信息挖掘的过程，提取数据的抽象特征，为后续故障分析提供支持。目前，常用的数据分析及特征提取方法大致可以划分为传统方法和智能方法两类。传统方法如统计分析［34，39］、小波分析［40］、经验模态分解（empirical mode decomposition，EMD）［41］等，通常适用于某类或某几类故障特征的提取，但不足以挖掘出所有故障类型的特征；智能方法通过构建学习器对变压器多传感融合数据特征进行自动学习，智能方法是近年来研究的热点，如文献［42-44］将随机矩阵理论（random matric theory，RMT）、深度神经网络（deep neural network，DNN）等智能算法应用于变压器多传感数据分析及特征提取，取得了不错的效果。

4）状态检测，对电力变压器运行状态进行评估，并对评估结果进行分类（如正常、注意、异常、严重等状态），为运维人员是否决定对变压器进行故障诊断提供依据。早期的电力变压器状态监测方法通常在状态量选取方面较为单一，如仅选取DGA数据作为评估信息，导致状态评估结果的准确性难以满足变压器实际运维需求，随着监测手段的增多和研究的不断深入，基于更加完备监测信息的状态评估体系逐渐形成［7］。目前，常见的变压器状态检测方法包括模糊理论、支持向量机（support vector machine，SVM）、人工神经网络（artificial neural network，ANN）、贝叶斯网络（bayesian network，BN）、相关性分析等［44-49］。

5）故障诊断，指根据故障前的征兆信息，确定故障的性质、程度和部位。电力变压器按故障性质可划分为机械、电和热3种类型，而机械故障发生时通常又会以电或热的形式表现出来，因此整体可以划分为电性和热性故障两类。长期以来，行业内采用《变压器油中溶解气体分析和判断导则》［50］中的特征气体判别法和基于特征气体浓度的三比值法对变压器进行故障诊断［51-53］，但在多类型故障诊断时易出现比值边界过于绝对、缺编码等情况［54-55］。随着人工智能等技术的发展，近年来越来越多的智能故障诊断方法被研究，如 ANN［56-57］、BN［58-59］、SVM［60-65］、相关向量机（RVM）［66-67］、极限学习机（ELM）［68-69］、DNN［70-73］等。

6）故障预测，包含对变压器未来健康状态预测及RUL预测，并将预测结果与置信区间关联，为变压器预测性维护提供支持。未来健康状态预测方面主要采用统计学和人工智能方法，通过建立状态监测数据与未来时刻状态数据或指标隶属度的函数映射关系实现故障预测，如灰色模型、SVM、长短期记忆（long short-term memory，LSTM）网络等［74-82］；RUL预测方面，行业内多是依据电力设备老化程度的公式计算得到［83-85］，存在取值过于绝对、与实际值偏差大等缺点，近年来部分学者开始尝试将神经网络（如广义回归神经网络，generalized recurrent neural network，GRNN）引入变压器RUL预测，但研究成果还远未达到RUL预测标准［86-88］。

7）维修决策，指根据变压器状态监测、故障诊断和故障预测阶段的结果。制定变压器维修计划，如基于状态监测阶段对变压器运行状态的评估结果，选择是否对变压器作进一步故障诊断；同时优化关键部件的修程修制维修策略，实现“3R”维修目标，提高设备运行的可靠性。

电力变压器PHM为变压器日常运维提供了相对完整的健康管理体系，旨在通过对变压器各阶段研究成果的有效集成提升其运维管理水平，减少设备维修维护费用的同时提升其运行可靠性。但当前电力变压器PHM的研究仍处于起步阶段，尤其在体系的建设实施方面面临诸多挑战，如状态监测、故障诊断、故障预测等研究相对独立分散，所利用的传感数据类型、数据质量管理方法及数据分析方法等不同，各阶段研究成果孤立，难以进行有效集成；各阶段虽取得了一定的研究成果，但相比于PHM的高目标、高精准标准仍有较大差距，尤其是故障预测方面远未达到标准；变压器PHM管理落地实施方面缺少有效的技术体系和平台支持。

2 面向电力变压器PHM的DT技术体系

电力变压器的数字孪生可以理解为基于对变压器多传感数据集成，通过构建物理机理和数据驱动模型，在信息化平台实现对变压器物理实体的数字化模拟（数字孪生体），且该模拟体基于实时传输的传感数据能够随着物理实体的变化而作出相应的改变。典型的电力变压器DT模型主要包括3部分：真实空间的变压器物理实体、虚拟空间的数字孪生体及二者之间通过数据/信息建立的连接，如图2所示。在物理侧，变压器实体通过部署多传感装置等实现运行监测数据的采集，并将数据实时传输至数字等价体；在虚拟侧，数字孪生体借助物理机理和数据驱动模型通过数据分析实现对实体的多层次实时态势感知和超实时虚拟推演等，并将可靠的信息/操作反馈至物理实体，为变压器的运维管理提供决策支持。

图2 电力变压器DT模型Fig.2 Power transformer DT model

从电力变压器数字孪生的概念可以看出，它涵盖了变压器设计、制造、运维等全寿命周期的各个阶段，通过在信息化平台构建物理实体的数字孪生体，使得各阶段的管理变得更加智能高效。运维阶段，数字孪生技术加强了对变压器各物理部件运行参数的监测和集成，通过将物理机理模型和数据驱动模型相融合，可以更全面地对变压器运行状态进行监测、对变压器早期故障性质和部位进行判别以及对变压器未来运行健康状况和部件退化程度进行预测，使得变压器运维管理功能更加完备、分析更为准确、计算更加高效，在降低变压器运维成本的同时提升其运行可靠性，是变压器PHM演变的重要方向。

图3给出了面向电力变压器PHM的数字孪生技术体系，它包含了数据管理层、建模计算层、孪生功能层和运维决策层。数据管理层是整个框架的基础和保障，为上层建模计算提供数据支持；建模计算层是整个框架的核心，在获取下层数据后利用机理模型和数据驱动的方法对变压器进行多物理、多尺度建模；孪生功能层则是面向变压器PHM需求提供相应的功能，如状态检测、故障诊断、故障预测等；运维决策层主要是基于孪生功能层反馈的设备运行信息进行决策支持和应用的过程。各层之间紧密关联，每一层的实现均建立在前面各层的基础上，同时又是前面各层的进一步拓展，最终实现基于数字孪生技术的电力变压器PHM。

图3 电力变压器PHM数字孪生技术体系Fig.3 Digital twin technology system of power transformer PHM

2.1 数据管理层

数据管理层主要包括变压器状态数据采集、数据实时传输及数据存储和质量管理，涵盖了电力变压器PHM体系中的1、2层次内容，更加注重对变压器多源异构数据的感知及融合。分布式光纤温度传感、分布式光纤应变传感、近声场声纹监测等先进传感技术提供了更为全面、准确的变压器实时运行状态感知数据。同时结合变压器工艺制造数据、历史检修数据、离线实验数据、孪生体模拟数据等，这些来自变压器多物理部件的在线和离线数据包含了时间序列、图像、文本等不同格式，呈现出典型的多源异构特性，构成了变压器PHM数字孪生技术体系的数据基础。数据传输方面，运行光纤、5G等高速通信技术确保了海量多源异构数据传输的实时性，为变压器物理实体与孪生体之间数据及信息交互提供了保障。分布式存储和流数据处理技术为数据存储及质量管理（预处理）提供了技术支持，数据质量管理主要包括数据质量评估和数据清洗，其中数据质量评估重点从数据完整性、有效性、准确性和一致性4个方面进行评估，数据清洗则重点解决变压器缺失数据填充、坏数据替换、不合规数据及不一致数据修正的问题，如利用矩阵恢复技术实现缺失数据填充，数据质量管理方法如图4所示。

图4 变压器数据质量管理方法Fig.4 Transformer data quality management method

2.2 建模计算层

建模计算层主要分为建模和计算两部分，涵盖了电力变压器PHM体系中的第3层次内容，更加注重数理模型与数据驱动模型的融合，是整个数字孪生技术体系的核心。数理模型主要是基于变压器多物理部件运行机理，通过数字化建模构建相应数学方程模型，如变压器绕组多导体传输线模型、变压器端部绝缘电场仿真模型、变压器绕组温升数学模型等；数据驱动模型则主要是基于变压器运行监测数据等，利用高维统计、新一代人工智能、大数据分析等技术，构建相应数据分析模型，如基于DGA的气体预测神经网络模型、局部放电脉冲信号生成对抗网络模型、多物理场深度学习模型等。建模部分主要基于数理模型和数据驱动模型相融合的方法在虚拟空间对变压器进行多物理、多尺度建模，从不同层次解析传感器数据实现对变压器实体状态的表征和建模。具体实现时，一方面基于数理模型构建变压器物理模型本体，并基于状态感知数据建立知识推演规则，将感知数据与动态属性建立映射关系；另一方面则是构建变压器物理实体的三维数字模型，利用SolidWorks等软件建立其几何模型，实现对变压器真实的刻画和描述，为孪生功能层提供可视化平台支撑。

计算部分包括边缘计算和云计算，协同完成建模过程中的计算任务，其中边缘计算是在终端上完成简单的建模计算任务，如变压器运行异常数据剔除规则模型，减少了网络链路中传输的数据量，云计算则是为复杂的建模计算任务提供平台支持，如故障诊断深度神经网络模型的训练任务等。

2.3 孪生功能层

孪生功能层主要包括状态监测、故障诊断、状态预测和寿命预测等功能，涵盖了电力变压器PHM体系中的4、5、6层次内容，通过建模计算层提供的强大模型/算法接口，孪生功能层根据电力变压器PHM功能需求进行定制，一方面更为全面、精准地实现某一功能，另一方面实现多种功能的有序集成，提升变压器PHM水平。例如，变压器状态监测数字孪生的目的是基于设备实时感知状态量判断其运行状态是否正常，通过对设备多个状态量融合建立随机矩阵模型获得表征其运行稳定性的线性特征值统计量，并结合聚类等方法实现设备实时运行状态监测；变压器故障诊断数字孪生的目的是针对运行状态判别为异常的设备作进一步故障判别，通过利用孪生体模拟产生的设备不同类型故障样本数据支撑故障诊断神经网络模型训练，并基于实时状态量实现故障判别；变压器状态预测数字孪生的目的是基于设备实时感知状态量对其未来运行状态进行评估，通过构建状态预测神经网络模型对设备运行状态量进行预测，并在此基础上结合孪生体实现设备运行状态不同尺度模拟推演等。

在对单台变压器实现PHM的基础上，进一步实现基于多台变压器的群体协同运维，如图5所示，通过协调多台变压器的运行情况降低群体维护成本的同时提升其运行可靠性。例如，基于多台变压器数字孪生模型获得油中溶解气体体积分数及产气率的阈值，通过将实时获取的变压器监测数据与该阈值进行交互对比，便可得到变压器的差异化评估结果。

图5 多台变压器协同运维DT技术Fig.5 Cooperative operation and maintenance DT technology of multiple transformers

2.4 运维决策层

运维决策层主要包括运行优化和维修指导两部分内容，将虚拟空间孪生体上经反复推演得到的可靠决策信息反馈至物理实体，形成闭环反馈，涵盖了电力变压器PHM体系中的第7层次内容，更加强调决策信息的可靠性，基于数字孪生的变压器运维决策路线如图6所示。运行优化方面，基于孪生功能层变压器单体及群体的运行状态评估和预测结果，对变压器运行方式、负载率等运行参数进行优化，在保证供电可靠性的同时降低变压器的损耗；维修指导方面，基于孪生功能层变压器故障诊断及预测结果，一方面制定合理的维修计划，另一方面制定并优化关键部件的维修策略，保证检修的及时性、可靠性和经济性等。

图6 基于数字孪生的变压器运维决策路线Fig.6 Transformer operation and maintenance decision-making route based on digital twin

综上所述，面向电力变压器PHM的数字孪生技术加强了对变压器运行数据的监测和采集，并对数据进行有效存储和质量管理，通过构建机理模型和数据驱动模型对数据进行不同层次解析，实现对变压器的多物理、多尺度建模和计算，进而更为全面、准确地对变压器进行状态监测、故障诊断、故障预测等，同时通过构建虚拟空间对各孪生功能进行有序集成和多变压器协同运维，有效提升变压器PHM水平。

3 面向电力变压器PHM的DT关键技术及挑战

3.1 关键技术

3.1.1 变压器物理实体数字化

变压器物理实体数字化是指利用数字化手段（如激光点云［88］、CAD、SolidWorks［89］等）对变压器进行精细化3D建模，作为数字孪生体的基础，利用SolidWorks构建的变压器3D模型如图7所示。通过构建变压器的3D数字化模型，一方面可以为运维人员提供良好的视觉体验，直观地获取孪生功能层提供的变压器运行状态、故障类别、位置等信息，获得运维决策方面的信息支持；另一方面能够实现对变压器物理实体的完全复现，借助数理模型、数据分析等技术实现现实物理实体由于环境复杂等因素导致不可测物理量的软测量，加深运维人员对物理实体属性和特征的理解进而优化和改进各孪生功能及运维决策等。

图7 基于SolidWorks构建的变压器3D模型Fig.7 Transformer 3D model based on SolidWorks

3.1.2 变压器状态监测数据采集和管理

变压器状态监测数据采集是指利用先进的传感装置对能够反映变压器运行状态的数据进行采集。分布式光纤温度传感器、应变传感器、氢气传感器、局放超声传感器、近声场声纹传感器等多种类型传感器在变压器的合理部署和传感网络的安全构建极为重要，采集的温度、压力、氢气浓度等状态量应以精准复现变压器运行状态为最优，同时利用光纤、5G等通信技术将状态量安全、实时传输至数字孪生体也至关重要，以实现孪生体对物理实体的实时和超现实映射。实时映射主要指孪生体与物理实体实时运行的一致性，基于孪生体可以获取物理实体实时运行信息，如物理监测点实时量测数据；超现实映射则是指基于孪生体可以获取超出物理本体的对其更深刻认知，如变压器现实难以测量点的软测量、变压器实时运行状况、未来发展趋势等。目前，数据采集方面的挑战主要在于传感装置的精度和可靠性受当前技术发展水平的限制，数据传输的实时性和安全性在实际应用时也应予以重视。

状态监测数据管理主要指数据的存储管理和质量管理。HDFS、Ceph、Swift等开源分布式存储技术为海量异构状态监测数据的安全、实时存储和访问提供了技术支持，使变压器数据分析和展示具备更充分的信息。数据质量管理的目的在于通过统计分析、规则评判、矩阵恢复等方法对数据合规、缺失、一致性等进行评估及修正来提升数据质量，确保后续数据处理和信息挖掘的可靠性，进而获取更多潜在有价值的信息，加深对变压器机理和数据特性的认知，最终实现数字孪生的实时和超实时属性。目前，状态监测数据存储和质量管理依托于服务器的分布式存储，在进行分布式存储系统集成时，需考虑底层硬件的兼容性，同时优化分布式存储架构和检索方法确保数据访问的安全、实时性也至关重要。

3.1.3 机理模型与数据驱动模型相融合

变压器机理模型是指基于对变压器运行机理分析和仿真实验构建的数理模型来实现对其认知，如变压器绕组多导体传输线模型、变压器端部绝缘电场仿真模型、变压器绕组温升模型等。考虑到变压器机理结构及运行工况的复杂性，通常难以建立精确的机理模型，单纯基于机理模型的分析结果往往不够精确，因此基于海量异构历史及实时状态监测数据构建数据驱动模型对机理模型进行修正和补充十分必要。变压器数据驱动模型是指通过直接挖掘变压器状态监测数据而非将数据作为预设模型的输入来实现对其认知，其建模分析独立于变压器物理过程，利用数据和数据挖掘工具即可实现，如利用人工智能方法构建的变压器油中溶解气体预测模型、利用深度学习建立的变压器电磁、流体、温度和应力的多物理场模型等。

通过将变压器机理模型和数据驱动模型进行融合，结合变压器的实时运行状态监测数据，通常能够得到更精确的分析结果。在机理模型与数据驱动模型融合方面，目前主要有两种思路：一种是以物理机理模型为基础，基于实时状态测量数据，利用数据驱动方法对模型参数进行辨识和不断修正，反复循环，使得孪生体无限逼近于物理实体，如图8（a）所示；另一种是机理模型和数据驱动模型并行使用，通过对两者的分析结果进行融合得到最终结果，提升模型的精准度，如图8（b）所示。以上两种融合思路相对简单，缺少对变压器复杂机理和状态监测数据特性的更深刻认识，如何实现二者在原理层面更深刻的融合是迫切需要解决的问题。

图8 机理模型与数据驱动模型典型融合方式Fig.8 Typical fusion method of mechanism model and datadriven model

以变压器放电故障类型诊断和变压器绕组温升预测模型为例，如图9所示。本文尝试给出机理和数据驱动模型融合的两种新模式：1）基于数字孪生机理模型模拟产生足量不同类型放电样本数据，彻底解决数据样本不平衡（小样本）的问题，以支撑数据驱动模型的训练，进而利用训练好的数据驱动模型实现不同类型故障诊断，如图10（a）所示；2）基于变压器绕组温度实时光纤传感数据对所构建的温度预测数据驱动模型进行训练，并将数据驱动模型输出接入到孪生机理模型进行数值仿真，实现设备运行趋势预测及推演，如图10（b）所示。

图9 变压器放电及绕组温升模型Fig.9 Discharge and winding temperature rising model of transformer

图10 机理模型与数据驱动模型新融合模式Fig.10 New fusion mode of mechanism model and data-driven model

3.1.4 高性能计算

变压器实体与数字孪生体之间的实时交互及功能实现很大程度上依赖于虚拟空间的高性能计算平台、云边协同计算框架和分布式云服务器等为高性能计算提供基础保障，并在此基础上主要从硬件和软件两个方面进行优化。硬件方面，利用GPU、FPGA等高性能计算芯片构建加速计算体系可以进一步提高任务的执行速度；软件方面，通过优化数据结构、数据分析算法、数据计算框架等提升数据计算效率，进而满足系统的实时性分析和计算需求。除此之外，减小数据网络传输的时间延迟也十分重要。目前，将高维统计理论、深度学习等大数据分析算法与高性能计算芯片进行集成为满足变压器数字孪生实时性计算需求可以考虑的一个方向。

3.1.5 多物理多尺度建模

针对电力变压器PHM的状态监测、故障诊断、故障预测等孪生功能需求，基于某一个或几个方面因素的单一分析模型通常难以达到实际运维需求标准，因此需要对变压器进行多物理层级建模并将各模型深度融合为综合的模型，确保分析结果的可靠性和可用性。多物理建模是指对变压器本体、套管、分接开关、冷却系统等多物理部件进行不同层级建模，如针对变压器本体及套管开展性能、缺陷和指标层级的建模，以帮助运维人员结合分析结果制定更为详尽的维修策略。多物理建模的难点在于不同特性模型的深度融合能力不够且可解释性较弱，同时对传感装置的精度有较高要求，以保证模型实时更新。

多尺度建模是指针对变压器PHM功能构建不同时间尺度的模型并进行连接，以满足数字孪生系统回放、超实时推演等功能需求，如针对变压器运行状态预测，构建基于LSTM的不同时间尺度的预测模型，通过将各模型连接可以更好地掌握变压器未来运行状况。多尺度建模的难点在于模型的精准度难以控制，通常需要依赖大量数据对模型参数进行不断更新，使得构建的数字孪生体更加精准。

3.2 面临挑战

3.2.1 多物理部件数字化水平低

电力变压器设计制造领域从整体上看仍处于传统行业模式，其底层的物理部件数字化水平偏低，尤其是投运时间比较久的变压器这种现象更为严重，导致构建变压器数字孪生体数理模型难以精准建立，成为制约数字孪生技术实现的重要因素。要打破这一约束，一方面对于已投运变压器通过利用激光点云、计算机辅助设计软件（CAD）等数字化手段提升其数化水平，另一方面应加强数字孪生技术在变压器设计制造领域的应用，在设计制造物理实体的同时构建其数字孪生模型，并制定相应的行业统一规范标准。

3.2.2 数据质量差、价值密度低

多源异构监测数据可以更全面地反映变压器的运行特性，如油中溶解气体浓度、绕组温度、箱体振动等，但受监测装置质量差、监测环境复杂、数据存储形式多样等因素影响，数据质量参差不齐，表现在数据可靠性差（如不能精确反映变压器运行状况）、坏数据占比高、数据以人工记录文档形式存储等方面，加之监测数据海量且价值密度偏低（如故障样本少），为后续数据分析带来极大挑战，成为制约面向电力变压器PHM数字孪生技术发展的一项重要因素。要解决这一问题，一方面应加强微型化、低功耗、高可靠性智能传感装置的研发和应用，提升监测数据的质量和可靠性；另一方面则应加强海量低价值密度数据分析方法研究，尤其是不平衡样本和小样本数据学习算法的研究，提升算法模型的可解释性和可用性。

3.2.3 模型深度融合水平不足

机理模型与数据驱动模型相融合是面向电力变压器PHM数字孪生技术的重要特征，通过二者之间优势互补可以有效提升分析结果的精确性。然而，目前两者在融合方面普遍采用利用数据驱动模型对机理模型进行参数辨识或并行使用进行决策融合的研究思路，融合深度不够，缺少对变压器运行机理和监测数据统计特性的认知。为提升数字孪生系统分析决策的精确性，应加深机理模型与数据驱动模型二者在原理层面的进一步融合与互补研究，如3.1节中提出的机理模型与数据驱动模型融合的两种新模式研究，此外通过研究新的理论和方法（如概率图）实现二者在知识网络层面的融合也变得十分重要。

3.2.4 软件专业化水平低

目前针对电力变压器PHM中的状态监测、故障诊断、故障预测等研究相对分散，它们采用的数据类型、分析方法、建模层次等各不相同，研究成果相对孤立且软件专业化水平较低，软件功能通常比较单一且可扩展性差，使得短期内构建面向电力变压器PHM各阶段的数字孪生技术体系和信息化平台面临着一定的挑战。为解决这一问题，须进一步探索数字孪生系统的实用化研究，加强融合多源异构数据的数字孪生数据库建设，构建以PC端、移动端为载体的数字孪生软件体系架构，通过提供图表分析、算法模型在线训练、数化模型管理等功能实现对系统状态监测、故障诊断、故障预测等应用支撑。

4 结语

随着高精度传感、大数据分析、高性能计算等技术的迅速发展，数字孪生技术由复杂设备设计制造阶段逐渐推广到运维阶段，在降低设备运维成本、提升设备运行可靠性、提高设备管理水平等方面展现出了较好的前景，成为电力变压器PHM演变的重要方向。本文聚焦于电力变压器PHM数字孪生技术，构建了面向变压器PHM的数字孪生技术框架并对其中涉及的关键技术进行了详细阐述，重点围绕面向变压器PHM的数字孪生技术内涵、关键技术及面临的挑战等进行了探讨分析，并对其未来发展趋势进行了展望。