智慧變電站孿生系統技術的應用研究

摘要：智慧變電站孿生系統是電力行業備受關注的新興技術，其應用不僅是技術革新，更是傳統變電站運營和管理模式的深刻變革。隨著全球能源需求的增長，特別是可再生能源（如風能和太陽能）的快速發展，傳統電力系統面臨著更大的變革壓力。為此，圍繞數字孿生系統技術與智慧變電站孿生系統進行研究，從多方面闡述了智慧變電站孿生系統技術的具體應用，旨在借助智慧變電站孿生系統提供更高效、更靈活的能源管理方案，以支持可再生能源的大規模集成和優化利用。

關鍵詞：智慧變電站"孿生系統技術"通用智能算法庫"數據驅動"建模與仿真技術

Research"on"the"Application"of"Twin"System"Technology"in"Smart"Substation

JI"Meng

Guodian"Nanrui"Nanjing"Control"Systems"Co.，"Ltd.，"Nanjing，"Jiangsu"Province，"211100"China

Abstract："The"twin"system"of"smart"substations"is"an"emerging"technology"that"has"attracted"much"attention"in"the"power"industry."Its"application"is"not"only"a"technological"innovation，"but"also"a"profound"change"in"the"operation"and"management"mode"of"traditional"substations."With"the"growth"of"global"energy"demand，"especially"the"rapid"development"of"renewable"energy"sources"such"as"wind"and"solar"energy，"traditional"power"systems"are"facing"greater"pressure"for"transformation."Therefore，"around"research"on"digital"twin"system"technology"and"smart"substation"twin"system，"the"specific"applications"of"smart"substation"twin"system"technology"are"elaborated"from"multiple"aspects."It"aims"to"provide"more"efficient"and"flexible"energy"management"solutions"through"the"twin"system"of"smart"substations，"to"support"the"large-scale"integration"and"optimized"utilization"of"renewable"energy.

Key"Words："Smart"substation;"Twin"system"technology;"General"intelligent"algorithm"library;"Data"driven;"Modeling"and"Simulation"Technology

在我國城市化進程中，電力需求的穩定供應成為城市發展的關鍵基礎設施之一。智慧變電站孿生系統通過提升電網的智能化和自適應能力，可以有效提升電力系統的安全性、可靠性和響應速度，從而應對城市化帶來的電力挑戰。隨著信息技術和工業互聯網的迅猛發展，智能傳感器、大數據分析、人工智能等技術的應用不斷深化，為智慧變電站孿生系統的實施奠定了堅實的技術基礎。

1"相關理論概述

1.1"數字孿生系統技術

數字孿生系統是一種基于數字化模型的技術，是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。數字化模型的建立是利用計算機輔助設計（Computer-Aided"Design，CAD）、計算機輔助制造（Computer-Aided"Manufacturing，CAM）、計算機輔助工程（Computer-Aided"Engineering，CAE）、計算流體動力學（Computational"Fluid"Dynamics，CFD）等工具，將實體物理系統轉換為數字化模型[1]。然后，通過對數字模型的仿真，預測物理系統的行為、性能和響應，優化設計和工藝參數，以減少實際試驗次數和成本。建模所需要的支撐數據是來自通過各種傳感器實時采集現實世界物理系統的數據，并將采集的數據與數字模型進行集成，實現實時的數據更新和反饋，保持數字孿生系統與實際系統的同步性。利用數據科學和機器學習技術分析大量數據，提取關鍵信息和模式。基于分析結果和模型預測，為決策者提供優化方案和決策支持，改善生產效率和質量。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

1.2"智慧變電站孿生系統

數字孿生變電站是基于數字識別、自動化感知、網絡連接、云計算、智能控制、平臺化服務的信息技術系統和電網信息模型。其重建了一個與數字空間中的物理電網相匹配的數字變電站，全息仿真、動態監控、實時診斷與準確預測電網物理實體在真實環境中的狀態，推動電網各要素的數字化和虛擬化，實時化和可視化電網運行管理的全態、協調性和智能化，數字網格交互且并行運行。

智慧變電站孿生系統通過將實際變電站的物理組件和設備建模為數字化的虛擬模型，實現了實時的數據集成和物理過程仿真。這些模型不僅包括設備的幾何和物理特性，還考慮到其工作狀態、性能指標及其與周圍環境的互動。通過傳感器和監控設備，實時采集變電站的電壓、電流、溫度、濕度等各種數據，這些數據經過處理和分析后，用于更新和優化孿生系統的模型，反映真實運行狀態。利用孿生系統的模型和數據分析技術，可以進行運行狀態的預測和優化，例如：通過模擬不同負載條件下的電網響應，可以優化發電和傳輸策略，以提高電網的穩定性和效率[2]。在此基礎上，孿生系統能夠幫助實時監測設備的健康狀況，并通過比對實際數據和模型預測結果，診斷潛在的故障或異常情況。

2"智慧變電站孿生系統技術的應用

2.1"物理實體孿生模型的建立

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、多維度和多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，實現實體設備的全生命周期監測。

建立物理實體孿生模型的第一步是采集數據。變電站中的各類設備（如變壓器、開關、斷路器等）都配備了傳感器，這些傳感器能夠實時監測設備的運行狀態、溫度、壓力、電流、電壓等多項物理參數，通過數據采集系統傳輸到云端或本地服務器，為后續模型的建立提供基礎。在采集到足夠的實時數據后，可以借助物理數學模型對此進行分析。數學模型能夠反映設備的動態性能和響應特性，通過對歷史數據與現有模型的對比，能夠對設備的健康狀態進行評估。例如：通過建立變壓器的熱-電模型，可以分析其在不同工作條件下的溫升行為；或者使用電磁仿真模型來研究開關設備在不同頻率電流下的電磁兼容性[3]。

智慧變電站中的設備相互獨立又緊密關聯，各設備的數據與信息交互構成了一個復雜的系統。數字孿生技術不僅是單一設備模型之間的相互關聯，更需要在多個領域（如電力系統、通信系統、監測系統等）之間的融合。通過這些領域之間信息的共享與集成，能夠形成更為全面的系統模型，從而提升整個變電站的運營效率。

2.2"云端-邊緣端協同數字孿生服務平臺

隨著智能電網和智慧變電站的發展，數字孿生技術成為提升電力系統的智能化和自動化程度的重要手段。云端-邊緣端協同數字孿生服務平臺，旨在通過多層次的數據處理和分析能力，實現對變電站設備的實時監控、故障預測、決策支持等功能，提高電力系統的運行效率和可靠性。

2.2.1"智慧能源系統數據鏈設計

智慧能源系統的數據鏈設計是云端-邊緣端協同數字孿生服務平臺的核心部分，其主要目標是實現從數據采集到數據分析再到決策支持的無縫連接。通過在變電站部署各種傳感器和設備，實時獲取設備的運行狀態、電流電壓、溫度等數據，為后續的分析和決策提供了基礎。將采集到的數據通過邊緣計算平臺進行初步處理和過濾，然后傳輸至云端，邊緣計算可以降低延遲，提高數據處理效率，同時減少云端的負擔。在云端建設高效的數據倉庫和數據庫，對大量的數據進行存儲、整理和管理，確保數據的安全性和可用性。在此期間，利用大數據分析和機器學習等技術對歷史數據進行深度挖掘與分析，提取有價值的信息，以支持動態決策[4]。結合實時數據分析結果與歷史數據模式，為電網管理人員提供智能決策支持，提升故障響應速度和運行優化策略的制定。

2.2.2"通用智能算法庫

在云端-邊緣端協同數字孿生服務平臺中，智能算法庫為實現智能分析和決策提供了多種算法支持。例如，時間序列預測算法（如差分自回歸移動平均模型、長短期記憶網絡等）可以用于對設備狀態進行故障預測和剩余使用壽命評估；支持向量機、決策樹等分類算法用于對設備狀態進行分類，以及時識別出潛在故障；K-Means聚類算法、具有噪聲的基于密度的聚類方法用于對相似的數據進行聚類分析，從中發現數據之間的潛在關系；遺傳算法、模擬退火等優化算法用于優化電力調度和資源配置，提高系統的整體效率[5]。

2.2.3"通用精細化模型庫

通用精細化模型庫是實現數字孿生效果的基礎，包括多種針對電力系統與變電站設備的數學模型和仿真模型。在模型庫中包含的模型有以下幾種：（1）物理模型：包括變壓器、開關設備等的物理特性模型，利用電力系統理論與工程原理，準確模擬設備運行狀態與行為；（2）行為模型：基于歷史數據和設備性能分析，構建設備運行的行為模型，用于預測設備在不同條件下的表現；（3）系統模型：包括電力系統的整體模型，如電網拓撲模型、負荷模型，幫助理解系統在不同操作條件下的運行情況；（4）實時仿真模型：結合實時數據和動態仿真技術，實現對運行中電力系統的實時監測與仿真，支持最優調度與故障預警。

2.3"智慧變電站的高效仿真與混合建模技術

2.3.1"建模與仿真技術

建模與仿真技術是將系統轉化為數學模型，通過計算機模擬這些模型的行為，通過建模將復雜的電力變電站操作過程簡化，以便于分析和優化。首先，分析變電站的變壓器、開關設備、通信系統等各個組成部分與操作流程，并將其轉化為數學模型，這些模型通常涉及電氣性能、熱性能、機械應力等指標；然后選擇適合的仿真工具和平臺，如MATLAB/Simulink、PSS/E等，這些平臺支持大型電力系統的動態模擬和分析。其次，通過與實際運行數據進行對比，驗證模型的準確性，并對模型進行校正，以確保其在各種操作條件下的可靠性。最后，在模型建立后的基礎上，進行多種操作情景的仿真，可以模擬不同負荷條件、故障情況及其對系統性能的影響，為決策提供依據。

2.3.2"基于模型驅動與數據驅動的建模技術

隨著大數據和人工智能技術的發展，數據驅動的建模技術逐漸成為現代電力系統建模的重要手段，將模型驅動與數據驅動的技術結合，可以大幅提升智慧變電站的治理能力和響應速度。傳統的模型驅動方法依賴于物理原理和系統行為的數學描述，適合于系統結構清晰、物理屬性已知的場景，建立的模型可以為系統的長期規劃、設計與優化提供基礎。數據驅動方法則側重于利用歷史運行數據和實時監測信息，通過機器學習算法進行模型訓練和優化，可以處理復雜、不確定和動態變化的系統非常有效。在智慧變電站中，通過融合模型驅動與數據驅動的方法，可以實現更高效的建模。例如：先運用物理模型獲取初步結果，再利用實時數據進行校正和優化，從而達到提高預判準確性、增強智能決策能力的目的。

3"結語

綜上所述，傳統電力系統面臨效率低、運行成本高、響應速度慢等問題。智慧變電站孿生系統各項技術的有效應用可以通過實時數據監測、預測分析和智能優化，顯著提升系統的效率和可靠性，降低運營成本和維護成本。智慧變電站孿生系統代表了電力行業向數字化、智能化轉型的重要進展，推動了傳統電力系統向智能電網的演進，這不僅促進了電力行業的現代化，還提升了整個能源體系的效率和可持續性。

參考文獻

[1]"李建偉，李喻蒙.基于數字孿生技術的變電站智慧系統平臺建設[J].光源與照明，2021（11）：75-76.

[2]"張恬波，姜雄偉，陳孝信，等.變電站數字孿生框架構建與關鍵技術研究[J].機械設計，2024，41（S1）：171-176.

[3]"侯永全，王艷，苗林，等.新技術下的電力智慧運維綜合建設及應用研究[J].中國設備工程，2023（S2）：127-128.

[4]"張冀，馬也，張榮華，等.數字孿生變電站框架設計與關鍵技術研究[J].工程科學與技術，2023，55（6）：15-30.

[5]"范子愷，王菲，任佳依，等.基于數字孿生技術的變電站快速建模點云分割方法[J].微型電腦應用，2024，40（3）：117-120.