基于数字孪生的变电站运行状态评估模型设计

买合布拜·肖开提，李新涛，贾俊强，马占军，薛高倩

（1.国网新疆电力有限公司信息通信公司，新疆 乌鲁木齐 830000；2.国网新疆电力有限公司，新疆乌鲁木齐 830000）

当前，在变电站运行管理信息的监测中，存在着信息处理速度慢、过分依赖硬件配置、无法以较小代价维护多个容器以及无法以毫秒级成批创建容器等问题。目前的评估方法不能在一定情况下自行调节生成时间和精细策略，也不能解决以前业务被强行捆绑到某个主机上问题，无法避免由于过度负载而导致主站故障，更不能确保系统稳定性和可靠性。同时，由于工作人员的阅览不便，不能实现智能评估。为此，目前提出了一种智能化变电站状态维护系统总体框架，并将3D 可视化技术引入到自动控制系统中，建立了变电站三维模拟系统，从而为操作人员提供直观信息[1]；使用基于随机矩阵理论的评估方法，利用高维时序随机矩阵，从单环定律半径出发，统计分析评估和异常检测结果。通过对数据对比，对系统关键状态进行评价，并对异常进行检测[2]。由于配电网规模大、动态特性复杂、建模仿真困难，传统的规划、设计和运行控制方法难以适应配电网多时间、多业务协同需要。在此基础上，提出了基于数字孪生的变电站运行状态评估模型设计。

1 运行状态评估与数字孪生程度分析

1.1 变电站运行数据预处理

由于大数据挖掘所获得的数据中存在着许多不同维数，其数值差异较大。因此，将变电站工作的数据看作是一种平滑随机序列，其数据由以下公式表达：

使用滑动平均法，计算变电站参数真实的平滑值，公式为：

变电站运行数据预处理过程如图1 所示。

图1 变电站运行数据预处理过程

由图1 可知，针对出现的风险情况，需及时采取相应策略，由此完成数据预处理。

1.2 变电站运行状态评分

充分考虑变电站运行过程中各个方面因素，计算各类设备评分[5-7]，公式为：

式中，wk,i表示变压器设备k的综合评估结果；表示变压器设备k的第i个指标评分结果；表示变压器设备k的家族缺陷所对应的评分结果；wk,i表示变压器设备k的第i个指标归一化权重[8]。

在变电站运行状态评估层，按照百分评分制计算变电站运行状态评估得分，并根据四个等级的划分进行预警：如果计算结果小于或等于60 分，则说明变电站出现了严重故障情况；如果计算结果在60～80 分之间，则说明变电站出现了异常情况；如果计算结果在80～90 分之间，则说明变电站出现了需要注意的情况；如果计算结果在90～100 分之间，则说明变电站正常[9-10]。

1.3 变电站设备数字孪生程度分析

根据变电站运行状态评分结果，判断变电站各个设备运行情况，进而确定各个设备孪生程度。

1.3.1 主变压器

对于主变压器孪生程度的确定，主要从分接头潮流、温度、空载以及回路巡视关键点出发，保证基于数字孪生的变电站在实际操作中，能准确地反映出分接头对潮流的影响；无其他系统投入情况下，变压器温度与外部环境温度变化一致[11]。在冷却系统投入情况下，变压器温度升高；变压器空载下产生励磁涌流，主要用于检验变压器回路是否正常[12]。

1.3.2 配电装置

对于配电装置孪生程度的确定，主要从如下方面入手：正确分析正常和事故情况下电气设备运行的潮流，当工作人员发出相关操作指令后，配电装置发出正确响应。反之，如果指令错误，那么配电装置将会遵守“五防”规则闭锁，产生错误提示音，并正确演示出错误操作后出现的各种问题[13]。

1.3.3 直流系统柜

对于直流系统柜的孪生程度的确定，主要从运行特性、表计显示关键点出发。其中直流系统柜的高频开关电源的运行特性，应与可控硅实际设备运行特性一致，在该情况下进行的模拟行为，能够及时调整蓄电池组的充放电[14]；调节直流系统柜调整蓄电池组充放电，通过绝缘监察装置表显示系统故障情况。

根据变电站设备孪生程度分析结果，建立变电站运行状态评估模型。

2 模型构建

2.1 数字孪生技术变电站三维场景展示

利用三维模型软件3D MAX，对现场设备进行实时模拟，将材料贴图导入到已建好的模型。首先将模型通过拓扑软件由高模转换成低模形式，然后使用烘焙软件在低模上恢复高模细节，最后转换成OBJ 格式导入三维模型软件3D MAX 中进行贴图处理，由此制作三维场景[15]。基于此，设计的数字孪生技术变电站三维场景自动生成步骤如下所示：

步骤1：构建一、二次三维数字化组件库；

步骤2：在控制集成模拟系统中，建立一、二次设备的模型参数；

步骤3：根据变电站一次场景布置和二次场景屏幕位置，编辑并产生布局概要；

步骤4：通过组件库的设备匹配查询，生成变电站一、二次场景；

步骤5：通过对变电站一、二次场景控制件组的初始状态进行调节，得到最终的变电站三维场景[16]。

2.2 模型设计

根据专家打分获取判断矩阵，公式为：

式中，λmn表示m目标对n目标的相对重要程度取值参考。

根据判断矩阵分析特征向量，对其进行归一化处理，所获取的结果为同一层次不同排序权重结果，并进行一致性检验：

步骤1：一致性指标计算公式为：

式中，c表示判断矩阵的阶数；εmax表示最大特征值。

步骤2：一致性比例计算公式为：

式中，R表示平均随机一致性指标，与判断矩阵阶数有关。当计算结果满足P＜0.2 时，则说明判断矩阵一致性具有实际意义，也由此说明权重分配是合理的。

3 实 验

3.1 实验对象及数据整理

以国网新疆电力公司220 kV 变电站中的变压器为例，由此验证基于数字孪生的变电站运行状态评估模型构建的合理性。

变压器设备参数展示效果如图2 所示。

图2 变压器设备参数展示效果

根据变电站变压器设备运行参数，总结运行特点，设定变压器各个指标权重，如表1 所示。

表1 变压器各个指标权重

所有数据能够直接从变压器中得到大部分信息，小部分数据由传感器统计获得。

3.2 实验过程

对变压器进行停电实验，发现变压器铁心对地的绝缘电阻为0。变压器绕组变形是故障原因之一，不同频率下变压器高压、低压绕组响应结果如图3所示。

图3 变压器高压、低压绕组响应结果

由图3 可知，变压器高压绕组响应最大值为5 dB，最小值为-70 dB；变压器低压绕组响应最大值为-2 dB，最小值为-46 dB。

3.3 实验结果与分析

对于变压器高压、低压绕组异常情况，分别使用变电站辅助设备监控系统三维建模、基于随机矩阵理论的评估方法和数字孪生评估模型，对比分析变电站高压、低压绕组响应情况，以此作为评估指标，分析结果如图4 所示。

图4 三种方法变压器运行状态评估分析

由图4 可知，使用变电站辅助设备监控系统三维建模，变压器高压绕组响应最大值为4 dB，最小值为-61 dB；变压器低压绕组响应最大值为-19 dB，最小值为-44 dB；使用基于随机矩阵理论的评估方法，变压器高压绕组响应最大值为3 dB，最小值为-67 dB；变压器低压绕组响应最大值为-30 dB，最小值为-57 dB；使用数字孪生评估模型，变压器高压绕组响应最大值为5 dB，最小值为-69 dB；变压器低压绕组响应最大值为-2 dB，最小值为-45 dB。

通过上述分析结果可知，使用数字孪生评估模型评估的变压器绕组响应结果与真实值存在最大为1 dB 的误差，说明使用该模型评估结果精准。

4 结束语

该文设计的基于数字孪生的变电站运行状态评估模型，以数字孪生为基础，主要是对变电站生产状况、故障情况进行实时监测，并将实时数据与数字孪生技术相结合，使现场实际情况得到真实再现。该模型能够实现数字仿真和实际实体模型之间实时数据交互，并对故障进行数字化、智能化预警，将有关数据可视化地显示在数字孪生系统中。