基于数字孪生变电站框架设计与关键技术探讨

基于数字孪生变电站框架设计与关键技术探讨

程志军

孝感科先电力工程咨询设计有限公司  432000

摘要：在我国现代化电力事业发展的过程中，电力建设和改造项目日渐增多，现行系统无法直观地展示内部的布局以及技术的应用成果。因此在新时期背景下，数字孪生变电站框架设计和关键技术已经成为各个企业广泛关注的问题了。因此在实际设计的过程中要贯彻落实因地制宜的工作原则，结合数字孪生变电站的特点，选择合适的设计方案和技术措施，促进变电站的稳定运行。

关键词：数字孪生变电站；框架设计；关键技术

前言：在进行数字孪生变电站框架设计和关键技术实施的过程中，要认真的剖析变电站的建设要求，有序的规划不同的建设环节，并且强化关键技术的科学利用，有效地满足数字孪生变电站的建设需求，促进电力行业的良好发展。

一、数字孪生变电站概念界定

数字孪生变电站作为智能电网的前沿技术，其目标是以数字化方式实现实体变电站全寿命周期管理。该系统融合了物联网、大数据、云计算和人工智能等前沿技术，创建了一个与实体变电站匹配的虚拟模型，被称为“数字孪生体的一种”。该虚拟模型可以实时地反映实体变电站运行状态，设备性能和环境参数，通过数据分析和模拟仿真，对变电站规划、设计、运行和维护提供决策支持[1]。数字孪生变电站最核心的价值是具有较强的数据整合与分析能力，通过从实体变电站采集各种数据，可以使数字孪生体建立起全面、精确、实时数据库，从而为之后的数据分析与应用奠定了坚实的基础。同时数字孪生体也可以借助大数据与人工智能技术深度挖掘数据，找出隐藏于其背后的规律与趋势，从而为变电站优化运行与故障预测等提供强大支撑。

二、框架设计总体思路

在数字孪生变电站的框架设计中，遵循“数据驱动，模型支持，服务导向”的总体思路。首先以数据为中心，建立全面精确实时的数据采集存储处理与分析体系，保证数字孪生体实时反映实体变电站运行情况[2]。其次，在模型支持下，构建了实体变电站对应的虚拟模型，通过各模型之间的互动与协同实现变电站全生命周期精细化管理。最后面向服务，针对用户需求及应用场景提供定制化服务支持，主要包括运行监控，故障预测和维护优化。在具体的框架设计实现中，使用了分层架构这一设计理念，底层为数据采集层负责从实体变电站采集各种数据并传送给数据处理层。数据处理层承担着数据的清洗、集成、存储与分析等功能，并向上层应用提供数据支持。上层为应用服务层针对用户需求及应用场景提供定制化服务支持。同时设计统一接口与协议以保证不同级别与模块间无缝衔接与高效协同。

三、基于数字孪生变电站框架设计与关键技术

（一）三维建模与数据映射

数字孪生变电站框架设计时，三维建模和数据映射为数字孪生体建设的核心技术之一，三维建模的目的在于通过高精度三维模型真实地恢复实体变电站物理结构及设备布局等信息，数据映射就是把实体变电站中的各种数据映射至三维模型中，使数据和模型能够深度地结合[3]。三维建模中，利用先进建模软件及工具并结合实体变电站实际对其进行准确三维建模，在建模时，着重对模型进行了精度及细节处理，以保证模型能真实地体现实体变电站物理结构及设备布局。同时参数化建模技术也得到了应用，使模型可以很容易的被修正与更新。在数据映射中，通过实体变电站数据的清洗、集成及分类，构建了三维模型对应的数据结构。利用数据映射技术可将实体变电站中各种数据实时映射至三维模型中，从而使模型能实时体现实体变电站运行状态及设备性能。另外，利用动态数据映射技术使模型能随实体变电站自动进行更新以维持其精度与实时性。利用三维建模和数据映射技术，在提升数字孪生变电站可视化程度的同时，也使用户对实体变电站运行状态有更直观的认识。通过三维模型及数据映射使用户能够很容易看到实体变电站中的各种数据，其中包括设备状态、运行参数、环境参数。同时用户也可通过三维模型实现虚拟巡检及故障模拟，从而提高巡检效率及故障处理速度。

（二）数据采集与处理技术

数字孪生变电站框架设计时，数据采集和处理技术是数字孪生体能否实时准确地反映实体变电站工作情况的关键所在。该技术涵盖了数据采集、传输、储存、清洗、集成、分析等诸多步骤。

数据采集利用各种传感器及监测设备，综合采集实体变电站内各种数据，这些传感器以及监测设备可以对变电站运行状态、设备性能以及环境参数进行实时监控，并且把数据传送给数据中心对其处理。在数据传输中，使用了高效稳定的数据传输协议与通信技术，保证数据实时性与准确性，同时建立完善数据安全保护机制，以避免传输数据时被盗用或者篡改。在数据存储上，利用大容量高可靠性存储设备实现了采集数据的保存与备份，同时建立数据索引与检索机制便于用户对数据的快速搜索与存取。在数据清洗与整合中，采用大数据处理技术，对原始数据清洗、去重、过滤与融合，剔除冗余与错误数据，保证数据准确一致。同时制定统一数据标准与格式，便于各系统、各模块间数据共享与交流。在数据分析中，利用机器学习、数据挖掘等高级分析技术，对被洗数据进行深度分析与挖掘。通过数据分析可找出数据背后潜藏的规律与趋势，从而对变电站优化运行及故障预测起到强有力的支撑作用。另外，重视数据采集与处理技术中实时性与动态性，通过对数据进行实时采集与处理，可保证数字孪生体，实时地反映实体变电站运行情况，同时建立动态更新机制使数字孪生体可以随实体变电站自动进行更新，以维持模型准确性与实时性。

（三）智能分析与优化方法

数字孪生变电站框架设计过程中，智能分析及优化方法对变电站高效运行及优化至关重要，这些方法都是以大数据与人工智能技术为依托，在对变电站运行数据进行深入分析的基础上，给运行人员决策支持并优化其运行策略。

在智能分析中，利用数据挖掘和机器学习的技术手段对变电站的运行资料进行深度分析。对历史数据进行挖掘并进行模式识别，能够发现变电站在运行过程中可能存在的问题与风险，从而给运行人员以警示与解决。同时也能评价与预测设备性能，并为维修与更换设备提供科学依据。在优化方法上采用了优化算法与仿真技术相结合的变电站运行策略，对各种运行策略进行仿真与对比，可寻求最佳运行策略，以提高变电站运行效率与安全性。同时也能够根据实时数据及运行需求，对运行策略进行动态的调整，以保证变电站时刻保持在最佳的运行状态。

（四）决策支持和应用服务

数字孪生变电站框架设计时，决策支持及应用服务是保障变电站智能化管理及高效运行至关重要的环节，通过融合尖端的数据处理技术和人工智能手段，成功地搭建了一个高效的决策辅助系统，为操作人员提供了全方位且精确的决策参考，系统可对变电站运行数据进行实时分析、对潜在风险进行预测、对优化方案自动推荐。同时提供大量应用服务，例如虚拟巡检、故障模拟、设备维护管理等等，可以显著提升变电站运行维护效率与管理水平。数字孪生变电站通过决策支持及应用服务，在实现实体变电站精准监控及管理的同时，也给用户带来更便捷更有效的服务体验。

结束语

为了满足电力需求进行数字孪生变电站框架设计和关键技术应用较为关键，因此相关工作人员要结合实际情况，有序的完善现有的设计体系，配合着关键技术，使数字孪生变电站运行模式能够变得更加成熟，提高技术的实施效果。

参考文献

[1]王林,晏锋,任重,等.基于数字孪生技术的变电站运维平台的研究[J].电工技术,2021,(21):167-168+171.

[2]田子昭.三维虚拟牵引变电站交互仿真系统设计与实现[D].兰州交通大学,2021.

[3]高赛.数字孪生的变电站巡检系统数字化模型[D].华北电力大学,2021.