基于數字孿生技術的新能源輸變電設備狀態預警與故障診斷方法研究

摘要：隨著全球能源結構的轉型和“碳達峰、碳中和”目標的提出，新能源發電系統的發展迅速推進。然而，新能源發電系統的復雜性和不確定性使其運行和維護面臨諸多挑戰。傳統的監控和故障診斷方法難以實時反映設備的運行狀態，導致電力系統的安全性和可靠性降低。為此，提出了一種基于數字孿生技術的智能狀態預警與故障診斷方法，旨在提升新能源發電系統的穩定性和安全性。

關鍵詞：數字孿生"新能源"輸變電設備"狀態預警"故障診斷

Research"on"the"Status"Warning"and"Fault"Diagnosis"Technology"for"New"Energy"Transmission"and"Transformation"Equipment"Based"on"Digital"Twins

WANG"Du1""WU"Xingzhong2

1.Hunan"Urban"Construction"College，"Xiangtan，"Hu’nan"Province，"411101"China;"2.Training"Center"of"Xiangtan"Iron"and"Steel"Group"Co.，"Ltd.，"Xiangtan，"Hu’nannbsp;Province，"411101"China

Abstract："With"the"transformation"of"the"global"energy"structure"and"the"proposal"of"the"goals"of"\"carbon"peak"and"carbon"neutrality\"，"the"development"of"new"energy"generation"systems"has"been"rapidly"promoted."However，"the"complexity"and"uncertainty"of"new"energy"generation"systems"pose"many"challenges"to"their"operation"and"maintenance."Traditional"monitoring"and"fault"diagnosis"methods"are"difficult"to"reflect"the"real-time"operating"status"of"equipment，"leading"to"a"decrease"in"the"safety"and"reliability"of"the"power"system."Therefore，"this"article"proposes"an"intelligent"status"warning"and"fault"diagnosis"method"based"on"Digital"Twin"technology，"aiming"to"improve"the"stability"and"safety"of"new"energy"generation"systems.

Key"Words："Digital"Twin;"New"energy;"Power"transmission"and"transformation"equipment;"Status"warning;"Fault"diagnosis

新能源發電系統包括風力發電、光伏發電等，這些系統具有隨機性強、波動性大的特點。傳統的監控和故障診斷方法依賴于離線檢測和歷史數據，難以實時反映設備的運行狀態，導致故障難以及時發現和處理。數字孿生技術通過創建物理實體的虛擬副本，能夠實現對設備狀態的實時監測和預測，從而提升電力系統的智能化水平。

1"數字孿生技術概述

數字孿生技術是一種新興的數字技術，能夠對物理世界進行高精度的感知、仿真和預測。它集成了多物理量、多尺度、多學科屬性，具有實時交互、閉環反饋的特點，能夠實現物理世界與信息世界的交互融合。數字孿生結合物聯網、大數據、人工智能、云計算等技術，對解決電力系統中日趨復雜的監測和預測問題具有重要意義[1]。

2"數字孿生技術在新能源發電中的應用

2.1"輸變電設備的狀態監測

實時監測和評估輸變電設備的運行狀態，實現對設備的故障預警和精確診斷，對保證電網安全運行極為重要。傳統狀態評估方法面臨數據不足、評估模型效果有限、故障診斷不精確等問題。發展智能化的狀態評估與預測技術是電力行業面臨的重要課題。數字孿生技術為此提供了新的思路，將其應用于輸變電設備狀態評估方面，能使電網規劃、運行、控制實現精確化，大幅度提升電力系統安全穩定水平。

2.1.1"數據采集與預處理

在輸變電設備上設置傳感器，采集設備運行狀態數據（如溫度、振動、油質參數等），收集設備的靜態信息、歷史維護數據等，構建設備數據集。利用高性能計算機和仿真軟件，根據狀態數據樣本建立數字孿生模型。

2.1.2"數字孿生模型的構建

對采集的數據進行預處理，構建設備數字孿生的物理模型和數據驅動模型。訓練和驗證模型，使其能夠符合設備的實際運行規律。設計數字孿生處理流程，開發狀態評估和故障預測分析模塊。構建數字孿生平臺，實現模型的部署和應用服務[2]。

2.1.3"狀態預警與故障診斷算法

開發狀態預警與故障診斷算法，以提前識別和預測輸變電設備的異常和故障。運用時間序列分析、機器學習和深度學習技術來分析從設備中收集的大量數據，使用應用程序接口或軟件開發工具包來實現模型和平臺之間的數據交換和命令執行[3]。這些算法能夠準確地識別出潛在的故障跡象，如異常溫度上升或電流波動，并自動觸發預警機制[4]。

2.1.4"在線部署與實時監測

在線部署和實時監測的實現使狀態預警與故障診斷算法能夠在實際運行環境中即時工作。通過使用云計算和邊緣計算技術，通過應用程序接口或MQTT協議（IBM開發的一個即時通信協議）等方式，與數據采集平臺進行連接，以便進行實時的數據輸入和輸出。

2.2"斷路器的狀態預警與故障診斷

斷路器作為電力系統中開斷電路極其重要的設備，其運行狀態和安全性能值得關注。針對斷路器的狀態評估、在線監測、決策優化、運營管理離線低效等問題，基于數字孿生的高壓斷路器多物理場建模與仿真，通過建立斷路器數字孿生模型，分析數字孿生模型在不同開距情況下的多物理場參數變化情況，掌握斷路器的運行狀態等情況。

2.2.1多物理場耦合仿真

利用先進的仿真軟件，進行斷路器內部的電磁場、流體場和熱場的耦合仿真分析。通過建立詳細的三維數字孿生模型，模擬斷路器在不同負載條件下的工作狀態。

2.2.2"故障預測與診斷

結合機器學習和深度學習算法，對斷路器的運行數據進行分析和建模，從而實現對其潛在故障的早期預測和精確診斷。例如：通過分析斷路器在短路電流下的溫升特性，可以預測其絕緣材料的老化情況[5]。

2.2.3"智能控制系統的開發

基于數字孿生模型的結果，開發智能控制系統，以提高斷路器的操作效率和可靠性。通過實時調整斷路器的操作參數，確保其在各種極端條件下都能正常運行。

2.3"變壓器的狀態預警與故障診斷

變壓器是電力系統中的關鍵設備之一，其繞組的振動特性和熱特性對電力系統的穩定性和可靠性至關重要。通過建立數字孿生模型分析不同開距情況下的多物理場參數變化，掌握變壓器的運行狀態，并對其進行故障診斷和壽命預測[6]。

2.3.1"振動特性分析

利用加速度傳感器和聲學傳感器，采集變壓器繞組的振動信號。通過頻譜分析和時域分析方法，識別變壓器繞組中的異常振動模式。利用數字孿生模型，對這些振動信號進行仿真分析，找出可能的故障原因。

2.3.2"熱特性監測

通過布置溫度傳感器在變壓器的關鍵部位（如鐵芯、繞組等），實時監測其溫度變化情況。結合熱力學原理和傳熱學理論，建立變壓器的熱特性數字孿生模型，分析其在各種負載條件下的溫度分布情況。

2.3.3"綜合故障診斷

結合振動特性分析和熱特性監測結果，利用綜合故障診斷算法，對變壓器的整體健康狀況進行全面評估。通過對比歷史數據和實時數據的變化趨勢，判斷變壓器是否存在潛在的故障隱患。

3"關鍵技術與實現方法

3.1"數據采集與預處理

3.1.1"傳感器布置與數據采集

為了全面監測輸變電設備的運行狀態，需要在關鍵部位安裝多種類型的傳感器，包括溫度傳感器、振動傳感器、壓力傳感器和油質分析傳感器。這些傳感器能夠實時采集設備運行過程中的各種物理量數據。例如：溫度傳感器可以監測變壓器的鐵芯和繞組溫度，振動傳感器可以檢測變壓器和斷路器的機械振動特性，壓力傳感器可以測量開關柜內的氣壓變化，油質分析傳感器可以監測變壓器油中的溶解氣體成分。

3.1.2"數據預處理技術

采集到的原始數據通常包含大量的噪聲和異常值，因此需要進行預處理以提高數據質量[7]。常用的數據預處理方法包括濾波、去噪、歸一化和標準化等。通過這些方法，可以去除數據的隨機噪聲、平滑時間序列數據，以及將不同量綱的數據轉換為統一的尺度。例如：對于溫度傳感器采集的數據，可以使用滑動平均法進行濾波處理；對于振動信號，可以應用傅里葉變換和小波變換提取主要的頻率成分；對于油質分析數據，可以通過主成分分析減少特征維度，提高數據處理效率。

3.2"數字孿生模型的構建

對采集的數據進行預處理后，需要構建設備的數字孿生模型。該模型分為物理模型和數據驅動模型兩部分，分別用于反映設備的物理結構和運行規律。

3.2.1"物理模型的構建

物理模型是基于設備的物理結構建立的數學模型。通過對設備的結構進行詳細解析，建立其幾何形狀、材料屬性、邊界條件等參數的數學描述。例如：對于變壓器而言，需要建立其磁路方程、熱傳導方程和電磁場方程等物理方程組，并結合實驗數據進行校準。物理模型的準確性直接影響到數字孿生系統的可靠性和預測精度[8]。

3.2.2"數據驅動模型的構建

數據驅動模型是基于大量歷史運行數據建立的統計模型。通過機器學習或深度學習算法訓練模型，使其能夠自動識別出設備在不同工況下的運行模式和故障特征。常用的機器學習算法包括支持向量機、隨機森林和神經網絡等。例如：可以利用深度神經網絡對變壓器的溫度和振動數據進行分析，預測其繞組熱點溫度的變化趨勢。

3.3"狀態預警與故障診斷算法

開發狀態預警與故障診斷算法是確保電力系統穩定運行的關鍵步驟。這些算法旨在提前識別和預測輸變電設備的異常和故障，從而采取有效的預防措施。

3.3.1"時間序列分析

時間序列分析是用于處理和分析時間序列數據的一種統計方法。通過構建時間序列模型，如自回歸移動平均模型（Autoregressive"Moving"Average"Model，ARMA），可以對設備的歷史運行數據進行擬合，從而預測未來的運行趨勢。例如：通過分析斷路器的電流和溫度時間序列數據，可以發現其潛在的過熱問題。

3.3.2"機器學習與深度學習

機器學習和深度學習算法在輸變電設備的狀態評估中具有重要應用。利用這些算法，可以從海量數據中挖掘出有用的特征信息，從而實現對設備健康狀況的準確評估。常見的機器學習算法包括決策樹[9]、K近鄰算法[10]和支持向量機等；深度學習算法則包括卷積神經網絡（Convolutional"Neural"Networks，CNN）、循環神經網絡（Recurrent"Neural"Network，RNN）[11]和長短期記憶網絡（Long"Short-Term"Memory，LSTM）等。例如：利用CNN對變電站內的視頻監控圖像進行分析，可以實時識別設備周圍的異常情況；利用LSTM對變壓器的油色譜數據進行分析，可以預測其絕緣老化程度。

3.4"在線部署與實時監測

通過使用云計算和邊緣計算技術，通過APIs或MQTT協議等方式與數據采集平臺進行連接，以便進行實時數據輸入和輸出。

3.4.1"云計算與邊緣計算的結合

云計算提供了強大的計算資源和存儲能力，適合處理大規模的數據分析任務；邊緣計算則靠近設備現場，能夠實現低延遲的實時數據處理。結合二者的優勢，可以實現高效的數據處理架構。例如：將部分復雜的數據處理任務放在云端執行，將實時數據處理任務放在邊緣設備上完成[13]，這樣既能保證數據處理的效率，又能降低數據傳輸的延遲。

3.4.2"實時數據傳輸與處理

通過APIs或MQTT協議等方式實現數據采集平臺與狀態預警系統的實時數據傳輸和交換。采用先進的通信協議（如TCP/IP、UDP等），確保數據傳輸的穩定性和可靠性；同時，利用消息隊列（如RabbitMQ、Kafka等）進行緩沖和解耦處理，以提高系統的抗沖擊能力和靈活性。例如：當變壓器出現異常時，通過MQTT協議快速通知預警系統進行處理；當斷路器發生短路時，通過API接口觸發保護裝置進行緊急操作。

4"應用分析

通過在某新能源集團實際系統的測試和應用，可知數字孿生技術在輸變電設備狀態評估中具備有效性。數字孿生技術能夠準確反映設備的運行狀態，提前預警潛在故障，提高故障診斷的準確性和效率。具體表現如下。

4.1"提高了故障檢測的準確性

與傳統方法相比，基于數字孿生技術的故障檢測更加精準、可靠。例如：在變壓器的狀態監測中，通過數字孿生模型，可以準確預測繞組熱點溫度的變化趨勢，提前發現絕緣老化等問題。

4.2"提升了故障診斷的效率

通過深度學習算法和數據驅動模型的結合，實現了對復雜故障機理的快速識別。例如：在斷路器的狀態監測中，通過多物理場耦合計算，可以詳細分析滅弧室內介質的特性變化。

4.3"增強了系統的魯棒性

數字孿生技術能夠在惡劣的工作條件下穩定運行，確保長時間監測不會因環境變化而失效。例如：在光伏發電系統中應用數字孿生技術后，系統能夠適應光照強度的變化并持續提供可靠的數據支持。

5"結語

綜上所述，基于數字孿生技術的智能狀態預警與故障診斷方法能有效提升新能源發電系統的智能化水平和安全性。未來研究應進一步探索其在更廣泛場景中的應用潛力，突破技術難點，降低成本，發揮數字孿生技術在新能源系統輸變電設備中的監控、預判和診斷作用。

參考文獻

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