基于数字孪生的变电设备运维系统及其构建

杨可军,张 可,黄文礼,陈博文

(安徽南瑞继远电网技术有限公司,安徽 合肥 230088)

0 引 言

变电站内变电设备的稳定运行关系到整个电网主干网及配电网的安全。为实现对变电设备状态的感知与管控[1]，变电站设备的运维巡检一直是国家电网的重点工作内容之一。现有变电站内设备的巡检工作主要是利用相关检测仪器在变电设备正常运行工作中，测定其设备的裂纹、变形、状态等物理量，量化分析设备的运行状态，定位设备缺陷异常。其中，作为设备状态感知的主要手段，运维工作从早期的人工巡检发展到现在依托于高清摄像头、传感器、机器人等智能化设备的联合运维[2]。

目前，巡检方式已经由人工巡检逐步转向为依托传感器、机器人、高清摄像头的自动巡检方式，可以实现定点自动运维和实时手动巡检，减少了现场对变电设备状态检测的作业量[3-4]。然而，现有变电站运维巡检方式存在一些问题：1)一些电力物联网或运维分析云平台及系统，主要涉及传感数据、换流变、调相机、GIS等历史数据的接入与展示，对其数据的分析、算法模型迭代等方面并无深入研究及应用；2)目前变电站联合巡检缺乏云边协调机制，仍多局限于站内终端，其计算能力不足，无法充分发挥云端数据及算法对边端算法的支撑和优化。

2003年，数字孪生的概念最早由Grieves教授提出[5]，Grieves将数字孪生定义成3个模型，分别是物理实体、虚拟实体模型及二者之间的连接模型。2010年，正式将数字孪生[8]概念应用到太空飞行器的规划设计中。次年，基于太空飞行器的数字孪生范例由美国空军实验室建立，通过数字孪生技术搭建飞行器生产、测试全过程的虚拟化，完成对飞行器的工作状态、故障等情况的预警[6-7]。随着技术的发展,数字孪生这一技术引起了越来越多研究人员的兴趣，也逐步应用到包括城市管理、工业制造等各个行业[9-16]。由此可见，数字孪生在实体空间和虚拟空间之间架起新的信息交互桥梁[16]，也为众多实际场景中数字孪生系统的构建提供高效、可行的解决方案。

为此，本文基于数字孪生技术，研究变电设备数字孪生模型，构建变电站设备数字孪生运维系统及框架，实现变电站设备健康状况和运行动态的实时感知，以及特高压设备感知的可视化或透明化。在提升安全性方面，通过构建变电站设备数字孪生系统，有效减少因设备缺陷导致的事故率，缩短非计划停电时间。通过数字孪生系统能真实刻画和映射设备使用状态，从因果驱动、数据驱动双维度加强物理设备的故障诊断、定位、分析、评估，实现对受损老化器件做到精密远程诊断，从而有利于系统运维，提高设备的使用寿命与可靠性，由被动定期巡检向主动按需巡检逐步过渡，提升人员工作效率，延长检修周期，最终实现变电站内多个系统融合协同，数据共享集成，减轻一线人员工作强度。

1 变电设备数字孪生体的内涵

充分利用数字孪生技术在物理空间与信息空间虚拟仿真优势，未来可为电网供配电系统的运维提供更加安全、可信的运维服务。本章从现有的数字孪生的定义及内涵、研究现状给出对变电设备数字孪生体的定义及特点分析。

1.1 数字孪生的定义及内涵

目前，数字孪生技术的主要应用依然集中在对各类产品和运行维护阶段的各类数字孪生体的系统设计方面。随着新一代信息技术的发展与应用，数字孪生已经逐步超出现有范畴。本文进一步给出数字孪生、数字孪生体的定义。

数字孪生是一种实现运行中的真实设备与系统向虚拟化模型映射的技术,它充分利用真实设备运行模型、实时传感器数据、运行地历史等数据，从不同方面实现真实世界到虚拟空间的模拟[17]，从而实现真实设备整个运行状态的全过程数字化。同时，借助安装在物理设备上的各类传感器,基于机器学习分析和相关虚拟仿真技术，几乎可以实时地真实模拟出实体的实际状态，并通过虚拟交互接口对物理实体进行控制[18]。

数字孪生体是指信息空间中与传感器、人、物、无线通信设备等现实中物体实体相对应的数字化虚拟仿真模型。通过对物理世界实体中多模态、多尺度、多属性等参数仿真模型，构建对应的应用领域的数字孪生体，包括孪生传感器、孪生工厂、孪生无线通信设备等，实现对应物理世界实体全生命周期和数据及模型虚拟化管理，如图1所示。

图1 数字孪生概念模型

1.2 数字孪生技术研究现状

我国较早将数字孪生技术应用到生产车间的模型中，并提出数字孪生车间模型[12,19]。该模型的核心部分主要包括车间的虚拟化、真实车间、车间运行系统以及车间中的孪生信息4个部分,通过车间内各种真实设备与孪生数据的交互，全面提升智能化车间的管理和生产水平。同样，对基于数字孪生技术的制造领域的应用[20-21]，数字孪生技术依旧可以实现对制造业中各类设备层、生产流程的数字孪生式全流程管控。基于数字孪生技术，文献[22]构建面向电力的虚拟化与数字化模型，实验结果进一步表明，数字孪生技术的运用显著提升了电力设备故障判别时效性，极大减少了人工人力。王安邦等人[23]通过将数字孪生实现虚拟映射，同时运用大数据结合深度学习技术提出了一种车间设备智能化管理方法，有效解决了传统车架设备管理与设备运行中数据“孤岛”问题。

数字孪生创立之初重点是用来解决飞机的故障预测，通过构建高同步、高仿真的虚拟模型来实现飞机设计的全生命周期管理[7,24]。由于大型设备整体结构复杂，内部各部分关联紧密，且设计过程的实时数据难以获取，因此对大型设备的故障预测是一项十分复杂的工作。基于设备动态实时数据建立设备数字孪生体，能够快速分析预测故障和准确定位故障原因,并对设备进行维护[25]。在现有设备故障类型和模型基础上,文献[26]基于数字孪生技术，将设备故障模式及原因通过数据孪生化后，构建出设备运行维护全过程的仿真模型，实现其数字孪生运行维护模型。赵亮等人[14]将数字孪生技术应用到航空产品寿命预测，通过航空产品传感器不断进行物体实体与虚拟空间信息数据交换,并基于数据修正虚拟模型,实现对航空设备故障、运行实时数据的更新，以此指导运维决策。根据变电站相关设备监测数据，利用数字孪生系统能够模拟变电站设备运行实时状态这一技术特点，文献[27]分析与初步研究了数字孪生技术在变电站智能巡检中的应用，方便了一线员工集中控制设备状态关键信息，实现远程操作维护、自动预警和辅助决策。

1.3 变电设备数字孪生体的定义及特点

综合考虑已有数字孪生体及系统相关解释，本文给出变电设备孪生体定义：变电设备孪生体是指变电站内相关变电物理设备的实际运行状况从真实物理设备空间到虚拟空间的一种实时数据映射，同时这种物理设备与虚拟的孪生体之间数据是相互流动的，具有双向性。从整个数字孪生过程来看，其综合了多种变电站物理设备状态、多种数据模态、多属性等参数虚拟仿真模型，可以用于模拟、预测、监测及诊断变电站正在运行的设备状况，且随着对历史数据模型的分析与模拟，可以通过不断与变电站内相关设备的数据交互，逐步提升对变电站内设备运维的效率。

通过对变电设备数字孪生体的定义可以得出以下结论：

1)全过程数字化：变电设备数字孪生体是对现实变电站内设备全过程的数字化仿真与模拟。

2)信息可交互。变电设备数字孪生体可以不断与现实变电站各类物理设备进行信息交互。

3)可操作。变电设备数字孪生体可用来模拟、预测、诊断及控制变电站内相关设备运行状态。

4)双向可流动：变电设备数字孪生体可以与变电站各类设备的物理信息实现双向反馈。

如图2所示，变电设备数字孪生体的基本特点包括：1)虚拟性，变电设备数字孪生体是指变电站内相关物理设备从物理空间到虚拟空间的数字化映射，变电设备孪生体具有虚拟性；2)唯一性，变电站内相关设备包括相关传感器等监测设备都对应一个变电设备数字孪生体；3)多模态，变电设备数字孪生体不仅仅接收与反馈一种模态数据，可以是数字、文本、视频等多种模态形式；4)多尺度，变电设备数字孪生体不仅仅描述的是变电站设备的外观特性，还包括内部结构参数等；5)动态性，变电站设备，数字孪生体是不断与现实物理世界相关设备交互信息，不断完善运维性能的过程；6)双向性，区别于仿真技术的变电设备数字孪生体具有双向性，即变电设备实体与孪生体之间的数据与信息流通是双向的，通过不断交互信息完成进化；7)可计算与分析，变电设备数字孪生体可以通过数据分析，仿真建模来建立和现实物理世界设备的状态联系。

图2 变电设备数字孪生体模型

2 变电设备数字孪生运维系统设计原理

本文从变电设备孪生体与运维物理实体映射、变电设备数字孪生运维系统的物理结构与变电设备协同运维3个方面阐述变电设备数字孪生运维系统的设计原理与内部构造。

2.1 系统基本原理

数字孪生系统主要有：1)真实世界中的各类实体；2)虚拟世界的数字化仿真实体；3)在真实世界与虚拟世界交互的数据与信息。数字孪生技术具有可视化程度高、故障诊断智能、预测能力全面、决策水平优等优势，对变电设备的实时状态获取、结构优化、主动预警过程仿真模拟具有重要作用。正是由于数字孪生技术有着众多的虚拟化仿真优势，能极大发挥现实世界空间与虚拟空间之间信息有效互通与高效模拟，因此，可以为变电站内设备的运维系统提供高效、安全、可信的服务。

本文设计一种用于变电站内各实体设备与虚拟空间一致性虚拟映射的数字孪生系统的具体建设方法，形成变电站设备运行维护设备监测、故障报警、故障预判以及故障节点可视化虚拟化系统。通过对变电站设备运行状态、状况的监测数据感知与孪生数据的分析，实现对变电设备监管和运维系统更新。充分利用变电站设备运行状态的物理模型、变电设备监测传感更新数据、历史数据等，集成变电设备运维系统、监测系统多物理量、多尺度、多模态的仿真过程，完成变电设备实体空间到数字孪生体虚拟空间的映射，实时反映变电设备实体的整个运行过程。

在本文所提的变电设备数字孪生运维系统中，首先对变电设备感知建模，然后对变电设备运行状态进行分析推理，最终实现变电设备运行体系的准确模型化描述。所构建的变电设备数字孪生运维系统能反映变电站内监测运行设备对象从微观到宏观的所有特性，展示变电设备运行周期的变化过程。本文以换流变、调相机、GIS这3类设备为重点研究对象，将接入的换流变在线监测数据、调相机在线监测数据、各类针对GIS设备的监测数据反馈回运维模型，形成对应的数字孪生模型。通过变电设备数字孪生运维模型的构建，变电站设备不仅可以在运行设备出现状况时被动预警，而且可以依据变电设备运行时规则库、知识库以及推理算法，实现变电设备的主动预警。通过数字孪生运维系统的建设，由之前各类变电设备运维系统的被动预警走向主动运维的更高效、更快捷过程。整个变电设备运维的数字孪生模型内容包括：变电设备数字孪生运维系统的物理结构、变电设备孪生体与远程运维物理实体映射、数字化反馈机制。

2.2 变电设备孪生体与远程运维实体映射

本文以变电站3类设备换流变、调相机、GIS为实验对象，建立基于3类设备的数字孪生模型运维系统。3类变电设备的孪生体与运维设备远程的数字映射关系如图3所示，通过3个关键步骤的实施，可以建立变电站3类设备换流变、调相机、GIS实体与数字孪生体的映射关系。主要步骤如下：

图3 变电设备数字孪生体与运维设备实体映射

1)构建变电设备数字孪生模型。通过对换流变、调相机、GIS这3类变电设备监测数据分析，建立运维仿真模型，再将变电设备运维系统定义为运维模型与分析模型，将变电设备实体的运维控制流程转换为变电设备孪生体流程，并在各信息流间建立通信模型。变电设备孪生模型配合变电设备运维系统、分析系统以及信息物理系统的结果，形成整个变电设备数字孪生模型。

2)通过变电设备实体运维系统与变电设备孪生模型的反馈机制，集成变电设备数字化运维与分析系统，变电设备孪生模型与实际的变电设备实体系统进行融合，实现变电设备虚拟与实体间仿真模拟的无缝集成和同步，从而在变电设备数字孪生运维系统中看到实际物理变电设备的实时运行状态。

3)通过贯穿整个变电设备运行周期的实体运维系统，与换流变、调相机、GIS这3类变电设备的监测、分析与运维高度集成统一，形成变电设备的数字孪生仿真，完成从仿真系统运维到实际运维系统的反馈。

2.3 变电设备数字孪生运维系统的物理结构

以换流变、调相机、GIS这3类变电设备的运维实施为例，通过变电设备孪生体与设备实体及虚拟映射的部署，可以建立变电设备实体与变电设备孪生体的信息关系映射，以此构建变电设备数字孪生运维系统的物理结构。

按照物理机房结构部署相关变电设备的运维系统服务器，其包括变电设备数据采集服务器、控制服务器以及仿真模拟服务器3个部分。步骤如下：1)将变电设备运维系统所采集的换流变、调相机、GIS这3类变电设备运行状态数据，经过传感器、物理网络传输到数据采集服务器中；2)针对获取的监测数据，搭建变电设备运维系统的仿真服务器；3)搭建变电设备远程控制服务器，根据仿真服务器输出结果，可远程控制相关变电设备运行状态；4)部署各类通信、存储网络设备，其中数据交换装置由存储空间设备和各类系统数据库组成，需保持变电设备孪生体数据和变电实体设备数据连接的高效、完整与同步性。

完成变电实体设备与其孪生运维系统的部署后，根据图4的技术路线搭建变电设备数字孪生体各类数据传感监测设备。换流变、调相机、GIS是变电站关键设备，运行相关传感器与控制器可实现远程监测运维。主要控制装置包括：换流变、调相机、GIS控制器。主要监测装置有：用于换流变的监测传感器，如压力、油流速度、铁心接地电流等。用于调相机的在线监测传感器：如振动信号、磁通量信号、三相定子电压、电流信号、励磁电压、电流信号、高频电流信号、特高频信号、温度信号等。用于GIS设备的在线监测、生产监造、出厂交接、运维检修、运行工况、环境气象等。

根据图4，换流变、调相机、GIS变电设备通过网关设备与变电设备数字孪生连接。这里网关设备包括各类变电设备运行监测传感器、控制器和转发器；变电设备运行监测传感器根据不同的运维系统和测量数据选择；通过标准的通信协议，控制器接入变电设备监测数据，转换为统一格式。建立换流变、调相机、GIS变电设备数字孪生体，实时监测数据采集器接收来自控制器的信号，同时传输至变电设备数字孪生体和运维模型库进行处理。变电设备数字孪生体具有处理变电设备运行状态、分析运行状态并最终完成运维决策的能力。运维状态模型库存储变电设备维护相关的模型数据，并与实际变电设备监测数据进行比对。变电设备孪生体输出运维决策信号至运维控制器，运维控制器形成运维操作步骤，通过运维总线反馈至变电设备的控制装置，对实际变电设备进行运维操作。

图4 变电设备数字孪生体设备

3 变电设备数字孪生的协同运维

在变电站设备传统的运维模式下，几乎很难实现位于同一变电站内不同变电设备之间的集成和协同维护机制，通常是通过单一变电设备的运行状态来实现不同变电设备之间的协同维护。基于数字孪生技术，本文进一步提出创建位于同一变电站不同设备的数字孪生体，可以通过与各个物理实体反馈，实现协同运维，如图5所示。数字孪生变电运维系统可管控位于远程变电站的不同变电设备，与操控本地化变电站设备一样，这种协同运维模型更加符合未来变电站内不同设备运维方式，也更适合不同变电站间不同设备的协同运维。

图5 变电设备数字孪生协同运维路线

4 变电设备数字孪生运维系统及架构

变电设备数字孪生运维系统架构应该满足可模拟、监控、计算、调节和控制设备状态和过程，并且要具有高效性、逼真性。如图6所示，本文提出的变电设备数字孪生运维系统技术架构包含3个主要过程：

图6 基于数字孪生变电设备运维系统框架

1)变电站设备实体物理空间以及动态数据实时采集。利用相关传感器采集换流变、调相机、GIS等变电设备在线监测数据，如压力、油流速度、油中溶解气体、振动信号、磁通量信号、电压、电流信号、温度、运行工况、环境气象等多维监测数据，实现对变电设备实体物理资源的实时感知。

2)虚拟空间的变电设备数字孪生体与运维服务的数据模型不断交互与更新。实现变电设备孪生体与物理空间的交互与数据更新，利用数字孪生系统中换流变、调相机、GIS的实时数据、历史数据等运行状态数据，将来自虚拟空间的变电设备孪生体与真实空间的变电设备实体间各种运行状况数据进行映射与关联，两者之间通过各种规则库、知识库以及相应的推理算法模型来实现变电设备运维系统控制信号及信息的交互。

3)变电设备数字孪生体的运维监控和过程优化反馈。实现变电设备运行监测过程的闭环反馈控制以及变电设备数字孪生体与物理实体之间的双向连接，虚拟环境子系统和应用程序之间互相交互。同时，变电设备数字孪生运维系统作为变电设备物理实体的真实映射，可以实现复杂变电设备运维系统的仿真。当变电设备物理空间发生冲突和干扰时，可以对数字孪生体进行实时测试，并将信息反馈给物理空间变电设备实体，完成变电设备运维系统的不断优化调整。

5 案例应用

本文以安徽南瑞继远电网技术有限公司数字孪生的变电设备运维系统为例。该变电设备站运维的设备包括换流变、调相机、GIS等变电设备，本文重点以GIS设备为应用案例，GIS为整体的物理空间和虚拟映射建模，如图7和图8所示。

图7 变电站现场

图8 变电站GIS设备数字孪生运维系统

在变电站的GIS设备管理中，应用相关传感器采集GIS设备运行状态信息，通过对采集的数据用计算机进行训练学习，可预测设备运行状态是否正常。同时，采用数字孪生运维系统对GIS运行状态进行控制，再与仿真模型对比，预测可能的故障及其状态位置，并产生对应的GIS的最优运维策略。

如表1所示，部分GIS设备状态数据可以分几种类型，主要包括机械状态(分合闸时间、分合闸速度、分合闸电流峰值及运行声纹等)、SF6气体状态(压力、温度、湿度及密度等)、触头状态(温度指标)。

表1 部分GIS设备状态信息

通过对GIS运行数据的采集，基于机器学习方法，可以将GIS运行过程中采集的历史数据输入计算机进行训练学习，得到运行故障模型，与实际GIS监测数据进行比较，找到故障原因，并分析所采取措施的有效性。

在变电站GIS数字孪生运维系统中，对构造的GIS孪生体应用基于支持向量机机的器学习算法对GIS运行故障进行分类，本例中将分合闸时间、分合闸速度、分合闸电流峰值、压力、温度、湿度、密度、触头温度8个指标作为特征数据输入到支持向量机进行学习建模，通过对这几种类型数据模拟学习建模，实现对实测数据的比较预测和控制。

从GIS孪生体的数据库中提取200个监测点作为模拟训练特征数据，50个点是计算出的模拟预测点。在实际GIS监测系统中提取200个监测点作为实测训练特征数据，并计算获得50个实际预测点。从图9可以发现，GIS模拟故障预测与实测预测在分类器中类别基本分布一致，具有同样的预测结果。

图9 GIS线性孪生支持向量预测结果分布

此外，如图10所示，在数字孪生运维系统中，针对GIS运行声纹状态的模拟，通过对比GIS声纹稳定图与不稳定图的预测值与实际值，进一步准确地分析预测出GIS设备声纹在何种音频下能够对应相应稳定状态，如图11所示。

(a) GIS声纹稳定图

图11 GIS声纹中频能量分量高于阈值的三频分量分析图

6 结束语

针对换流变、调相机、GIS这3类变电设备运维，本文构建了基于数字孪生理论的变电设备运维模型及系统架构。受现有数字孪生技术启发，初步给出变电设备孪生体定义。同时，从变电设备孪生体与运维物理实体映射、变电设备数字孪生运维系统的物理结构与变电设备协同运维3个方面阐述变电设备数字孪生运维系统的设计原理与内部构造。另外，针对传统变电站设备运维模式很难实现对位于同一变电站内的不同变电设备之间进行协同维护问题，建立了变电设备数字孪生协同运维建设思路。最后，结合上述内容，从可模拟、监控、计算、调节和控制角度出发，设计了变电设备数字孪生运维系统整体架构。本文设计了变电设备运维孪生系统的架构，未来工作一方面需要在扩大在大规模变电设备中应用实践；另一方面，扩展变电站多种设备协同运维，以及进行不同变电站设备协同运维框架的构建。这都是未来变电设备数字孪生运维系统研究的方向。