基于數字孿生技術的110 kV電力設備運行狀態監測方法

作者簡介：邢佳源（2000-），女。研究方向為智能電網。

DOI：10.19981/j.CN23-1581/G3.2024.15.037

摘? 要：為提升110 kV電力設備的運行穩定性，需要對其運行狀態進行監測，該文根據數字孿生技術，以浙江金華110 kV亞體變為例，通過無線網絡、機器人等方式，對電力設備運行狀態數據信息進行收集，基于數字孿生技術，進行數字信號模擬，將物理實體轉化成數字虛擬體，構建電力設備運行狀態孿生模型，實現110 kV電力設備運行狀態的檢測。傳統的電力設備監測其監測效率、監測精度較低，通過數字孿生技術的支撐，構建新的監測模型，有效提升變電站電力設備的可靠性與安全性，以供參考。

關鍵詞：數字孿生技術；電力設備；運行狀態監測；監測方法；110 kV亞體變

中圖分類號：TM506? ? ? 文獻標志碼：A? ? ? ? ? 文章編號：2095-2945（2024）15-0163-04

Abstract： In order to improve the operation stability of 110 kV power equipment， it is necessary to monitor its running state. According to the digital twin technology， this paper takes the 110 kV subbody in Jinhua， Zhejiang Province as an example， collects the data and information of the running state of the power equipment by means of wireless network and robot， carries on the digital signal simulation based on the digital twin technology， and transforms the physical entity into digital virtual body. The twin model of running state of power equipment is constructed to realize the detection of running state of 110 kV power equipment. The traditional power equipment monitoring has low monitoring efficiency and accuracy. With the support of digital twin technology， a new monitoring model is constructed， which effectively improves the reliability and security of substation power equipment for reference.

Keywords： digital twin technology; power equipment; operation condition monitoring; monitoring method; 110 kV subtransformer

新時期下，我國經濟快速發展，社會對電力的需求逐漸增大，電力系統規?？焖贁U大， 對電力系統與設備的運行維護工作提出了新的要求。浙江金華110 kV亞體變是金華市亞運會主會場重要支撐變電站之一，對供電可靠性要求極高，保電任務極重。圍繞亞體變構建一套完整的數字孿生體系，對110 kV電力設備運檢工作進行全面提升，從多個角度為一線工作人員減負，已是現場迫在眉睫的需求。數字孿生技術作為近年來發展快速的技術，在變電站電力設備監測中可發揮重要作用，保證變電站各電力設備穩定運行。故而，本文依托于數字孿生技術，對110 kV電力設備進行監測，以提升變電站運行穩定性。

1? 數字孿生技術概述

數字孿生技術能夠對現實物理目標對象開展數字化建模，于計算機之中，創建一個與現實相同的“孿生體”。數字孿生技術中具備3個模塊，分別為人文、物理、數字，圖1能夠清晰地表明這3個模塊之間的關系[1]。

圖1? 數字孿生技術三模塊關系圖

圖1中，物理世界指的是現實世界，其中包括各類系統、物理對象等，變電站的物理模塊包含各類電氣、電子設備，通過各類機械電子電氣設備，共同構成了變電站電力系統。數字模塊是針對物理模塊的仿真，形成與物理模塊對應的模型。通過變電站的數字化呈現，能夠更快速、更方便地開展各項數據處理。人文模塊則是一個過程規范，能夠解決各類問題，針對110 kV的變電站電力設備運行狀態監測是數字孿生技術的重要顯現[2]。

變電站中電力設備監測中，數字孿生技術應用水平極為重要。高質量的數字孿生技術應用能夠實現110 kV電力設備多方位、細致化的數值建模，對電力設備運行狀態、運行參數進行精準反饋，并通過相關算法進行智能分析，及時診斷相應故障。通過數字孿生技術仿真模型構建，可對變電站各設備系統進行推算，預測電力系統未來變化趨勢，最大限度地減少電力系統消耗損失。通過云計算技術與數字孿生技術的融合應用，搭建大數據平臺，對數據進行分析，能夠實現高效的數據管理與優化，提升變電站可靠性與安全性。

2? 110 kV電力設備運行狀態監測架構

變電站作為重要的數據傳輸環節，在能源需求逐漸擴大的當下，其對電力系統的重要性越發凸顯。變電站運行中其電力設備難免出現各類故障，接觸不良、設備過載、磨損都是變電站電力系統中常見的問題，本文以浙江金華110 kV亞體變為例，針對變電站電力設備運行監測方法進行研究。

2.1? 系統架構與設備安排

浙江金華110 kV亞體變數字孿生系統中，其架構如圖2所示，主要由綜合防誤、二區輔控、遠程巡視三大系統模塊構成。綜合防誤系統下轄微機防誤系統、智能防誤系統、二次防誤、檢修防誤、實時地線管理系統、工器具管理系統、智能鎖控系統、緊急解鎖管理和電子模擬圖板九大防誤模塊。二區輔控系統接入鎖控終端、動環終端、無線匯聚三大終端，接入電子圍欄、風機、空調、燈光、溫濕度和水浸水位等信息。遠程智能巡視接入攝像機，申昊機器人等信息，并構建3D場景，將綜合防誤和輔控信息映射至該模型中，實現信息可視化，控制立體化[3]。

電力系統設備運行狀態監測中，各類監控終端完成電力設備在線監測、風機控制、燈光控制等輔助設備數據接入處理，采用DL/T860協議直接與綜合應用主機交互數據；智能巡視系統部署在Ⅳ區，與Ⅱ區通過正反向隔離裝置隔開；巡視主機實現Ⅳ區無線匯聚采集信息和攝像機等前端數據的一并接入；分析主機承擔視頻、圖片信息的計算解析服務；無線匯聚實現水浸、溫濕度、水位、無線地線信息上送；硬盤錄像機實現攝像機圖片、視頻信息上送[4]。

2.2? 系統架構各層級作用

數字孿生技術下的電站設備狀態監測系統一般由感知層、數據層、運算層、功能層和應用層所組成。顧名思義，感知層負責狀態監測系統對電力設備的感知與測量；數據層對感知層所獲取的數據信息進行分析，之后通過運算層對數據信息進行建模處理；功能層對故障進行診斷并按設備關系需求提供各類服務；最后的應用層是在可視化處理階段實現監控的實時性與優化處理。通過數字孿生技術對電力設備運行狀態進行數字化、虛擬化建模，實現電力設備運行場景的二次搭建，幫助工作人員更全面地監測電力設備運行。

3? 110 kV電力設備運行狀態信號獲取與處理

3.1? 110 kV電力設備運行狀態數據信息獲取

根據上述電力設備監測架構，通過相關技術對電力運行狀態數據信息進行獲取，包括設備所處環境、溫度、電壓等數據，采用機器人、攝相機、卡片機等方式聯合采集110 kV電力設備數據——包括可見光視頻及圖像、紅外圖譜、音頻等，根據實際情況設定數據采集要求和覆蓋面[5]。

在變電站電力設備運行狀態監測系統中，支持采集SF6壓力表、開關動作次數計數器、避雷器泄漏電流表（包括避雷器動作次數）、油溫表、繞組溫度表、液壓表、有載調壓檔位表、各類油位計和設備室內溫濕度表等表計示數。支持采集斷路器、隔離開關、接地刀閘（開關）等一次設備及切換把手、壓板、指示燈、空開等二次設備的位置狀態指示。支持采集環境、建筑、設備設施的外觀等狀況。支持人員聚集檢測并統計人員數量，當檢測區域內出現人員聚集時，輸出告警。支持采集設備本體、接頭、套管和引線等重點部位的紅外圖譜數據，紅外熱成像攝像機支持框測溫、點測溫和全局測溫，實時檢測分析，具備溫差報警功能，在同一預置位下通過前后抓圖對比判斷全屏溫度，智能分析在該預置位下任意一點是否發生溫度突變，發現突變則發出告警。

在設備運行監測中，需要對電子設備所處的環境進行信息數據獲取，基于數字孿生技術的設備監測支持通過微氣象設備采集大氣溫度、大氣濕度、風速、風向、雨量和氣壓等微氣象數據。如圖3所示。

采集視頻攝像機、硬盤錄像機的工況信息，包括設備在線狀態等；支持采集機器人的運行、任務執行、工作狀態和異常告警等信息，包括電池電量、位置、任務進度、故障和驅動異常信息等，如圖4所示。

3.2? 110 kV電力設備運行狀態數據信息處理

數據信息要在采集后進行預處理，以保證數據能夠正確解析。因此首先要保證數據完整性，通過DL/T860協議能夠有效保證數據的完整性，避免數據錯亂、丟失等情況發生，將數據構建成一個數據單元，并以數據單元的形式展開。通過各類模型，保證采集后數據的高水平傳輸。在數據存儲上，綜合應用主機實現Ⅱ區輔助設備數據接入、運行監視、存儲管理等功能。

經過設備運行狀態的數據采集，需對采集數據進行分析，本監測方法可實現對設備與相關環境進行智能分析，分析方式包括現場缺陷圖像識別、異常圖像判別、視頻識別（靜默監視）、紅外圖譜分析，以及變壓器、電抗器、電壓互感器、電流互感器和開關柜等設備聲紋分析。支持巡視數據對比分析、歷史曲線生成等功能，同時生成分析報告。支持按時間段、設備區域、設備類型、識別類型、表計類型選擇及設備樹模糊篩選等組合條件查詢功能，查詢條件可多選。異常越限告警：通過設置SF6壓力表、避雷器泄漏電流表、油溫表、液壓表、有載調壓檔位表和油位計等表計示數告警閾值，及時發現設備運行異常情況。數據趨勢分析：對SF6壓力表、避雷器泄漏電流表、油溫表、液壓表、有載調壓檔位表和油位計等表計示數具備趨勢分析能力，可設置分析1個月內監控數據的采集頻率、變化趨勢、波動范圍等信息，對表記示數波動較大、變化率明顯增大情況進行告警[6]。

根據系統與工作人員需要，對電力設備數據進行采集，將其組成數據殘垣，添加到數據庫之中，根據數據庫中的單元部分，上傳至云平臺，在需要數據期間，從數據庫中的數據單元中，將其提取至瀏覽器端口。在采集變電站電力設備狀態信息過程中，容易受到外界各類因素影響，設備狀態數據中一部分信息噪聲較大，這就需要根據實際情況與相關標準對其進行剔除，對原始采集的信號進行集合，并開展經驗模態分解，取得幾階基本模態分量信息，之后通過閾值分辨分量中的噪聲部分，對噪聲信息進行濾波剔除，公式（1）能夠進行這一過程的標示

y=■ei（n），? ? ?（1）

式中：y代表著噪聲信息數據剔除后的電力設備狀態信號；i為基本模式分量數；ei則為閾值區分后的基本模式分量；n為基本模式分量的長度。通過對信號的區分篩選，最終獲取無噪聲等因素干擾的電力設備運行狀態信號。

4? 基于數字孿生技術的110 kV電力設備數字孿生體構建

4.1? 物理實體與數字模擬體的映射

通過數字孿生技術，可將采集到的設備運行信息進行虛實映射，構建電力設備運行狀態的孿生模型。在孿生虛擬模型構建之前，需要對變電站電力設備實體模型進行集合模擬，明確設備規格（長、寬、高等數值），將屬性值添加至集合模型，建立數據接口，搭建數據信號孿生模型關聯，在模型之中體現電力設備運行，并構建“條件、狀態、事件”的電力設備運行數字模型。在模型構建中，需要進行場景創造，構建三維空間，保存模型對象等，在場景內進行元素添加，提升場景模型的真實感。

因電力系統中電力設備的零件之間存在相對運動，故需要在模型構建前，對電力設備零件運動關系進行分析，之后根據不同的運動關系，將其進行裝配分解，最后根據零件不同的位置進行場景模擬裝配，最終構成還原程度較高的模型。在模型數字化裝配的過程中，需明確子節點零件的位置，這一位置為其父節點零件的相對位置，從而實現裝配過程的初始化，從葉枝節點，按照順序進行零部件裝配，裝配至根部節點，完成整個裝配[7]。

4.2? 物理實體與數字模擬體運行狀態映射

針對電力設備物理實體進行數字化虛擬體構建的重點便是進行物理實體與數字虛擬體運行狀態的映射構建，本文所采用的算法，需要從采集上傳到云平臺的數據中進行獲取，這些數據是對電力設備運行狀態、工況、傳感器進行監測的數據集，之后通過相關算法，利用數據驅動模型，進行數據區別及分發，對組件內容進行更新，實現數字化虛擬體的映射，構建監測模型。本系統從云儲存平臺獲取相關數據，如將數據直接與視圖連接，將會導致整個系統復雜度提升，降低系統的可拓展性，針對此現象，需要在數據與顯示視圖之間構建中介層，以達到降低系統復雜性、提升系統拓展性的目的。

5? 結論

電力系統的平穩可靠是當下電力行業發展的重要基礎，電力設備作為電力系統中的基礎，傳統監測方式存在一定的不足，故而本文通過數字孿生技術，對110 kV電力設備運行狀態進行監測，將電力設備物理實體進行數字化虛擬體構建，提升了電力設備可靠性、安全性、運行效率與監測精度。

參考文獻：

[1] 王宇順.基于數字孿生的設備運行狀態遠程監測技術研究[D].武漢：華中科技大學，2022.

[2] 陳政同.數字孿生技術在電力設備智能化運行維護中的應用[J].長江信息通信，2023，36（9）：126-127，131.

[3] 王林，李云偉，任重，等.基于數字孿生技術的電力設備不間斷巡視系統設計[J].機械制造與自動化，2022，51（3）：220-224.

[4] 黃鑫，湯蕾，朱濤，等.數字孿生在變電設備運行維護中的應用探索[J].電力信息與通信技術，2021，19（12）：102-108.

[5] 孫婷，薛晴予.基于數字孿生的變電站故障在線監測系統研究[J].現代工業經濟和信息化，2023，13（9）：300-302，305.

[6] 呂凱.基于數字孿生技術的電廠安全生產遠程監測系統設計[J].自動化應用，2023，64（18）：216-218.

[7] 張盈新，馮曜明，藍逸.基于數字孿生技術的10 kV配網電力設備運行狀態監測方法[J].科學技術創新，2022（36）：163-166.