数字孪生变电站框架设计与关键技术研究

摘要

数字孪生（DT）技术的发展给电力系统的智能化管理带来诸多便利，然而作为推动能源电力行业数字化、智能化的关键技术，相关研究与应用还处于初期起步阶段，亟需开展系统性研究，以突破适应能源电力行业特殊性的数字孪生关键技术。为此，本文以变电站作为应用场景，首先对变电站运维管理现状进行了分析，指出现阶段存在变电站巡检模式缺陷、模型精度不够、感知参量单一、缺乏对数据的深度挖掘等问题。以此设计了一套涵盖空间信息与设备建模、变电主设备机理建模、智能反馈控制、设备感知网络、基于数据驱动的数字孪生体模型的仿真，以及3维可视化渲染与应用的数字孪生变电站模型框架。然后讨论了变电站数字孪生技术面临的问题与挑战：专业智能研制方面，变电站数字孪生系统对传感器的感知精度、智慧功能集成度、抗干扰能力、功耗以及供能方式等提出更高要求；海量数据存储与计算方面，海量多源异构感知数据如何高效存储与利用，以及如何优化算力资源分配，满足系统实时计算需求；模型研究方面，现有数据驱动模型精度不足，模型不可解释且缺乏论证，影响整个系统的可靠运行；数据方面，如何解决“数据安全”与“数据孤岛”问题；3维虚拟实体构建与动态更新方面，如何低成本快速构建可用的高精度3维变电站模型，以及研究设计3维模型的动态更新算法，以保证孪生系统实时空一致性。进而探讨了解决问题的关键技术：通过感知理论研究与提升制作工艺、结合分布式云存储与云边协同计算、数据驱动与机理知识融合建模、可信联邦学习等先进技术，以及实景3维重建与点云动态可视化等相关技术，在满足隐私保护和数据安全前提下，建立“形”与“态”相融合的变电站数字孪生系统，实现变电站运行状态全感知、全生命周期数据智能管理与高效利用，变电站全业务场景智慧运行。结合数字孪生模型设计与关键技术问题的探讨，给出了一套面向工程应用的数字孪生变电站系统设计方案，重点阐述了包括变电站设备实时监测、设备故障诊断与故障预测、运维决策优化与智能反馈控制等典型的应用场景。

关键词

变电站 / 数字孪生 / 框架设计 / 智能巡检 / 压缩感知 / 融合建模 / 可信联邦学习 / 3维可视化