数字孪生技术在电网工程中的应用研究.pdf

电子乐园2023.01028电子技术 Electronic Technology1 数字孪生概念和内涵数字孪生是在信息世界中建立一个与物理世界中实物相对应的可视化模型的技术，并且该模型可通过传感器实时更新其物理状态的信息。本文从电力系统的角度出发，认为数字孪生的内涵是利用数据对物理对象的状态和运行进行动态仿真建模的方法。构建完成的数字孪生模型可以与现实世界中的物理实物相对应，模拟真实物体在干扰和环境影响下的内部过程、技术特性和行为。将数字孪生技术应用在电网中，建立可以更加精准地对电网物理实体全生命周期的状态、过程及变化进行建模、仿真、分析和预测的数字孪生模型，实现对电网 1:1 的映射和复制。2 数字孪生技术优势2.1 互动性数字虚拟电网与物理实体电网之间的实时互动，DT 技术的主要目标是通过在数字虚拟世界构建物理实体电网的孪生体，并在数字虚拟电网中利用边缘计算技术对物理实体电网的运行状态进行演变推导、预测和优化，并将优化结果反馈给物理实体电网，指导其执行正确的决策，而不断从物理实体电网采集和实时更新运行状态信息，并将数据和信息实时反馈给 DT 虚拟电网，对其进行迭代更新和修正的过程，这样便可实现电网的虚实融合和协同。2.2 集成管理在智能电网的运行过程中，电力数据信息来源十分广泛，数据量增长较大，信息更新速度较快，例如环境湿度、温度、设备运行状态、参数等。为保障数据管理的有效性、高效性，避免不同系统之间出现数据信息壁垒，影响智能电网的正常运行，需要对数据信息进行集成管理。一方面，应结合供电站的实际运行情况，合理布设传感器，在保障数据信息收集的准确性以及可靠性的基础上，合理进行数据信息的利用，提高数据分析和处理能效；另一方面，通过数据集成管理技术，有效打破系统间的数据壁垒，提升电力数据信息的分析功能，提高智能电网的运行质量、效率以及可靠性。2.3 虚实迭代.利用物联感知技术和网络动态跟踪物理实体电网中的重要因素、趋势和问题，不断实时修正虚拟数字电网模型，使其与物理实体电网始终保持一致，此时，利用仿真手段来模拟物理实体电网中所有可能发生的风险进行分析和预测，并对其做出反馈和决策来解决该风险，并虚拟电网中的优化决策结果反馈给物理实体电网，以此来指导和规避物理实体电网中的风险，经过不断虚实迭代和更新，能够不断优化物理实体电网和虚拟数字电网。2.4 分析计算数据分析技术是智能电网运行过程中的关键技术，也是大数据运用的核心技术。在智能电网运行过程中，所产生的数据信息种类较多，来源广泛，而且数据量庞大，这就会导致数据价值密度不足。为深挖数据价值，强化提升电力数据信息的参考作用，需要应用机器学习、神经网络等数据分析数字孪生技术在电网工程中的应用研究文/魏 灿摘 要：一般来说，智能电网又称为电网智能化，指的是依托通信网络，通过传感技术、信息控制技术等的有效应用，使电网运行稳定安全，进一步满足用户需求的发展方向。在智能电网背景下，电力营销信息化是完善电力企业发展，提升供电效能的重要手段。相关企业应强化重视程度，保障信息化建设水平进一步提升。关键词：数字孪生技术；电网工程；应用2023.01电子乐园029Electronic Technology 电子技术技术，根据使用者的实际需求，对结构化以及非结构化数据进行分析、聚类，从中提取出有价值的信息，以此为后续电网的运行管理、生产决策以及营销等工作的开展提供可靠支持，为用户提供优质的电网服务，同时提升电网运行决策的合理性，推动企业稳定、持续发展。常用的数据分析技术包括文件属性分析技术、文件数字分析技术、日志分析技术、数据解密技术以及密码破译技术等。3 智能电网配电自动化建设的发展过程智能电网配电自动化发展历程包括三个时期。电网配电系统发展的初期，智能电网概念在这一时期刚刚被提出。为此，如何实现电网配电系统自动化还是个探索阶段，且当时的自动化建设是为了配电系统中开关设备做协助的，并不是主要的组成部分。自动化发挥的作用非常局限，一般是在进行电网维护时辅助开关设备进行故障电网与正常电网之间的分隔。由于该时期我国计算机网络技术发展还处于探索阶段，为此，自动化技术应用于配电系统上比较少见，这就阻碍了配电自动化建设进程。智能电网配电自动化的中期，该时期配电系统的通信网络开始兴起，通信网络逐渐应用于配电系统自动化中，处于自动化与非自动化的切换时期，且此时的配电系统稳定性高于配电系统自动化的初期，且系统大部分设备实现了自动化控制功能。智能电网配电自动化的后期，随着社会经济的快速发展以及计算机网络的迅猛发展，配电系统自动化发展进程得到极大程度提升。此时的配电系统自动化可以称得上是比较完善且稳定的自动化系统设备，电力配电运行的状态可以通过自动化系统进行自动化控制以及维护，极大减少人们的工作量以及降低故障率。配电系统自动化的发展历程是随着我国技术的变革而发展的，配电系统自动化多样功能的实现得益于先进通信网络的发展。我国智能电网新型配电系统自动化进程已经进入后期，更多的自动化功能升级空间还有待提升。4 数字孪生技术在电网工程中的应用4.1 智能运维作业建立基于电网工程的数字孪生平台，可以极大地满足提升电网在日常运维、巡视的工作效率的需求。智能巡检根据设置的巡检任务点，以漫游的形式在站内三维模型中巡视，但同时系统自动推送每个巡视点的现实感知信息，包括摄像头或巡检机器人获得的实时视频跟踪、红外热成像信息、外观分析；在线监测设备的实时数据、异常设备信息等。检修模拟由于孪生三维模型在建模过程中可以精确到部件级。因此基于正向的数据获取，可以实现三维模型状态与实时运行状态的映射，即根据获取例如刀闸开关等设备的实时位置状态更新三维模型状态。并且，基于前期的精细化建模，可进一步对设备的检修过程步骤进行模拟展示，做到对检修工作内容的提前评估与步骤确认，形成对现实操作的反向指导。空间分析利用三维模型对照实际工程 1:1 建模的特性，可实现远程的工程勘测和测量。即对三维场景下的设备，可以进行视角旋转、缩放，对所运维的站内各处空间距离、面积、角度提供精确的测量结果。4.2 电网智能监控对电网物理实体全域的所有元素进行数字化标志，在此基础上建立的电网数字孪生模型具有较高的精确性，将智能化传感设备采集到的数据和信息通过通信纽带加载到数字孪生模型中，能够实现物理实体和数字模型的 1:1 精准映射，实现设备状态和运行进程的可视化智能监控。工作人员操作电网设备时，可借由操作电网数字孪生体系实现远程控制，提高效率，并且减少人员下井等不确定因素引起的不稳定性风险。同时，通过应用人工智能算法，使得采集到的数据在数字孪生模型中不断优化迭代和仿真，进而驱动设备实现自主决策、自主管理、故障预警和自我优化，实现在无人操控时完全自主管理与决策的电网数字孪生体系。4.3 设备评估设备评估主要是通过对电力系统中的设备进行实时监测和数据收集，对电力设备运行状态进行评估。在大数据技术的支持下，智能电网不仅能够保障设备监测的实时性，还可以结合设备自身参数信息、运行状态数据，以及外部环境条件等进行综合分析，明确不同工况下设备的运行状态，以及可靠性指标，实现对风险、故障的有效预测，为电网运行管理提供可靠指导和有效参考，降低故障、问题等发生概率，保障系统运行的可靠性和稳定性。电力系统设备数据信息包括实时数据和离线数据，其中前者主要指设备在线监测数据、故障记录数据、操作模式信息等；后者包括数据运行状态记录信息、故障诊断数据等。设备的实时数据监测、收集和管理是以云平台为基础的，在计算机服务器、分布式存储系统和数据管理系统的共同作用和支持下，借助调度算法、任务管理等相应功能模块，实现对于设备数据信息的并行处理。4.4 创建智能电网信息和通信技术体系电子乐园2023.01030电子技术 Electronic Technology电力系统在运行期间，是能够被当作能量之间的互相传递，并且还在这个传递当中，发电用电都是起到了关键性作用，从目前我国技术水平可以看出，通信网络已经渗透到了发电和用电的每一个环节。随着小数据量传输技术的成熟，目前，通信网络已经在广泛地被使用，但是使用期间也具有一定的限制，那就是用户必须要通过载波的方式才可以进行有效使用。对于智能电网来说，与传统的电网运行模式存在很大的差异，智能电网能够与电网系统终端操作的用户建立起一个良好的交互。并且随着自动抄表和自动测量的出现，这也代表着用户端信息网，对于智能电网的运用，系统技术已经成熟起来。技术成熟的背景之下，要对信息进行合理运用期间，也需要对智能电网进行重构，并且在智能电网系统化，需要在集成化的发展推动之下，要确保相关的智能电网监控模式已经从从局部信息监控方式转变到了全局信息监控方式。简单来说，就是传统信息监控的作用之下，对于所产生出来的信息，是需要对其进行一个保存，随后形成一个系统集成，便于给不同业务的用户端来提供相应的信息数据。4.5 本体数据融合获得的三维模型有效地映射了真实电网的设备外观，但是对于孪生虚拟空间而言，缺少了数据映射，因此需要将设备本体的数据信息与模型进行融合，形成包含设计属性、工程属性和模型属性的三维模型。设计属性即设备的本体信息，表示在设计阶段获得的设备的物理属性，主要包括型号规格、额定容量、额定电流/电压等出厂信息。工程属性主要为设备所属工程获得的建设信息，包括工程名称、参建单位、电压等级等。模型属性则是将虚拟空间与现实空间所绑定的映射链接，包括模型参数、设备编码等。设备编码即为其测点完整标识，包括设备标识、部件标识和测点标识：设备标识 ID 由数据库定义，其与投运前由集成商固化的实物 ID 所关联，全平台唯一；部件标识为设备的细化部件在站内设备的唯一标识，主要由设备的层级编码以及后缀构成；测点标识编码主要包括测点类型与其实例编号。4.6 电网故障定位和保护电网具有多段电缆供电、较短的传输距离和低压大电流等特点，使得其故障特征与判断非常困难，尤其是谐波谐振引起的保护系统误动作及小电流接地故障的诊断等，难以设计单一有效的指标对其进行精准的故障诊断。对数字孪生模型模拟的大量且丰富的各种故障电气数据进行预处理，进而进行数据融合，构建电网故障的高维统计指标，将常规电气特征、融合数据特征等作为输入，将故障所在位置作为输出，利用卷积神经网络、深度学习和线性判别分析等机器学习算法建立机器学习模型；所建模型可从实时数据集中提取出故障的深层特征，作为故障的精确判据，并利用 Adam（Adaptive Moment Estimation）、RMS Prop（Root Mean Square Propagation）等优化算法提高模型的精度，防止陷入局部最优的情况，实现电网故障的智能定位。5 结束语本文提出一种基于数字孪生技术，服务于外部高级应用的配电系统电力设备数字孪生底座系统设计方案。系统由元数据管理平台、标准化数据接入管理平台、智能算法统一调度平台、分布式数据存储平台四大部分组成，有助于解决当前新型配电系统广泛存在的多源异构数据接入问题以及信息孤岛问题，为实现现代电网的数字化、智能化提供有力支撑。当前，数字孪生技术在智能电网建设上的应用仍处于探索阶段，尤其是在高级应用方面缺乏切实有效的解决方案，本文提出的系统设计仍可进行持续改进。此外，本文的成果可进一步推广应用到虚拟电厂、输电、变电等领域，进一步推动能源电网领域的数字化转型。参考文献：1 石辉,张思远,刘永刚,周二专,陈浩奇.基于数字孪生的电网安全监视与校核技术J.湖南电力,2021,41(05):101-104+108.2 符华,陈荭.基于数字孪生技术在电力设备的应用J.电子技术与软件工程,2021,(20):229-231.3 刘光宇,朱凌,俞玮捷,吕强,俞武嘉.数字孪生虚拟仿真实验平台在实践教学中的应用J.中国现代教育装备,2021,(15):52-54+58.作者单位：国网浙江省电力有限公司桐乡市供电公司