智慧變電站孿生系統技術的應用研究

董 梁，宋 豪，嚴 薇，常彩霞，盧義兵，強若辰

（國網陜西省電力公司 經濟技術研究院，陜西 西安 710075）

0 引 言

智慧變電站原名第三代智能變電站，是在汲取前期智能變電站設計經驗基礎上的全面提升。涉及大數據、云計算、物聯網、移動互聯以及人工智能等現代信息技術，采用全面感知的先進傳感技術實現站端的智慧化服務功能。對于減輕檢修人員工作壓力、提升設備運維管理效率以及避免倒閘誤操作等方面具有重要意義[1]。

目前，智慧化新技術已在國內部分試點工程初步應用。山東濟南110 kV商西智慧變電站的主變均采用全光纖式的變壓器，110 kV配電裝置采用戶外的HGIS設備，35 kV高壓開關柜采用了充氣式（氮氣）開關柜。湖南衡陽110 kV獅子山變電站全面深化應用了移動式作業、實物ID、邊緣計算、表計示數智能遠傳以及一體化觸頭在線測溫等23項創新技術。該站實現了變電站設備狀態全息感知、倒閘操作遠方一鍵順控、機器代替人工巡檢、設備缺陷主動預警、故障異常智能聯動及設備資產全壽命周期管理等功能，大幅減少日常運維工作量，提升安全生產精益管控水平[2]。

總體來講，智慧化技術仍處于不斷研發的發展階段，且未能充分利用智能傳感器和智能終端所提供的大數據采樣及分析。本項目在已有智慧化傳感技術的基礎上進一步深化研究，充分挖掘利用變電站大數據信息，通過實時數據傳輸及處理實現智能化的變電站設備運行狀態監測及診斷，并進一步完善陜西電網智慧化應用場景[3]。

1 數字孿生技術簡介

數字孿生技術是現有或將有的物理實體對象的數字模型，通過一系列測量、仿真以及數據分析來如實地感知、診斷、預測所針對的物理實體對象的真實狀態，通過優化及指令來調節控制物理實體對象的真實行為，通過相關數學模型之間的相互學習以達到進化自身的目的，同時也改進了利益相關方在其物理實體對象生命周期內的決策[4]。

美國國防部最早提出利用數字孿生技術來維護和保障航空航天飛行器的健康。GE公司利用仿真技術建立了一套先進的航空發動機監視與診斷系統，基于仿真物聯網技術實現了真實發動機運行情況的完整透視及航空發動機磨損情況和維修時間的正確預判，從而達到早期預警或故障監控的目的。數字孿生技術三維模型如圖1所示。

圖1 數字孿生技術三維模型展示圖

智慧變電站數字孿生系統是數字孿生理念與技術在電力行業的落地實踐。系統基于智能無人機、智能機器人以及先進的傳感器等一系列監測手段匯集整合智慧變電站內一、二次電氣設備的數據資源，以人工智能技術為核心，通過深度挖掘和行業化知識圖譜，結合通信5G技術、邊緣計算以及大數據分析等先進技術進行全方位智能診斷與預測性運維，實現設備的精益化檢測、管理以及管控，加強了整站一、二次設備全狀態量感知力與管控力，增強了變電站安全生產保障能力，提高了運檢精益管理水平[5]。

變電站智慧化新技術的研發與應用是智能電網發展的必然趨勢，它通過采用靈敏的傳感器對整站一、二次設備的狀態參數、安防與消防、環境參數以及動力參數等進行全面收集，充分采用通信數據網及人工AI智能和移動互聯網等先進信息技術建設設備狀態全面感知、變電站信息共享互聯的智慧變電站。實現變電站設備自動巡檢、操作一鍵順控以及主輔設備的智能聯動等智慧應用，全面推進變電站站內運維管理智能化與現代化，全面提升變電站安全運行水平，提高變電站的運維檢修質量，大幅減少運維費用[6]。

2 解決方案

嚴格執行《電力二次安防防護規定》要求，實行安全分區、網絡專用、橫向隔離以及縱向認證的安全防護策略，充分保證數據和網絡安全[7]。嚴格執行DL/T 1731—2017《電力信息系統非功能性需求規范》和DL/T 1403—2015《智能變電站監控系統技術規范》等電力標準，功能性上滿足場景需求，非功能性上滿足性能、可靠性、告警、穩定性、兼容性、可安裝、可部署、可運維以及安全性要求[8]。

數字孿生技術利用物理數學模型和傳感器采集數據，集成多領域、多物理參數、多維度以及多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，實現實體設備的全生命周期監測。變壓器鐵芯狀態監測如圖2所示。通過創建物理實體的孿生模型，并以孿生模型為基礎模型進行仿真，實時反映物理實體的真實運行狀況，通過孿生模型的反饋調節物理實體的運行參數，達到優化的作用[9]。變電站孿生應用系統構架如圖3所示。

圖2 變壓器鐵芯狀態監測圖

圖3 變電站孿生應用系統構架圖

3 數字孿生技術的應用場景

智慧變電站數字孿生系統可以滿足變電站不同用戶群體對電力生產安全、穩定、高效以及精準定位等多種場景的需求，實現設備的精細化管理和數據的精益分析，打造完備的變電站運維體系。

利用多源實時數據進行全方位學習，實現電氣設備的瞬時參量監測、智能化運維以及資源調度的優化。變電站母線電壓瞬時值對比如圖4所示。構建各類運行檢修場景的知識庫模型，將平臺功能進行整合，實現組件化和模塊化及功能的最佳組合與應用。利用專家知識庫多維度的數據進行綜合比較和人工智能分析，基于大數據的設備感知和預測，實現資產全生命周期管理。

圖4 變電站母線電壓瞬時值對比圖

轄區變電站概覽基于GIS地圖對轄區變電站的地理位置、基本屬性信息、設備運行狀態、關鍵指標以及告警事件進行3D全景展示，如圖5所示[10]。

圖5 數字孿生系統變電站管理界面圖

4 結 論

智慧變電站數字孿生系統對設備全狀態信息數據進行采集，并結合3D建模進行直觀展示，通過實時大數據分析實現設備的狀態分析、主動預警以及智能巡檢等功能。充分應用了智慧變電站狀態監測及傳感系統，進一步完善了智慧變電站的應用場景，對于后續智慧變電站陜西應用方案設計提供了重要支撐作用，后續工程可參考本項目科研結論，其總體經濟及社會效益十分顯著。