基于数字孪生技术的变电设备管理评价系统设计

针对当前变电设备管控工作中的问题和不足,提出了基于数字孪生技术的变电设备管理评价系统,详细阐释了变电设备孪生模型的建模过程以及系统功能、商业模式和软硬件架构.系统能通过对变电设备各项数据进行采集分析,建立虚拟设备模型,进而评估并预测设备状态,辅助管理决策、提供咨询服务,具有广泛的应用前景.     

基于北斗与数字孪生技术的智能电网运维平台研究

针对电力系统日益复杂的运维问题,本文将北斗精准时空技术与数字孪生系统理论相结合,提出构建智能电网运维平台的方法。该方法通过将北斗与物联网传感器相结合,形成可以进行状态预测、故障诊断、自愈等功能的数字孪生运维平台。本文首先分析了北斗数字电力孪生系统总体架构,然后从数字孪生体建模理论、基于北斗的数据采集智能终端、数字孪生平台的运行模式等方面展开讨论电力系统的数字孪生体构建方法,最后进行了应用试验分析。研究结果表明,本文提出的方法对提升智能电网的运维能力具有参考价值。     

数字孪生在卫星星座系统中的应用探索

数字孪生是针对复杂产品多物理、多尺度、多领域集成的高保真度仿真,能够对物理世界进行忠实映射及交互融合。随着大数据、工业互联网以及数字化设计技术的融合与发展,数字孪生在复杂产品与系统中的应用潜力得到越来越多的关注。针对卫星星座系统规模庞大且技术多样,设计难度大等问题,探索数字孪生在卫星星座系统设计中的应用。首先对数字孪生的概念、应用及技术发展进行了总结分析,基于数字孪生理论,提出了基于数字孪生的卫星星座系统应用框架;然后分析了应用实施过程中的需突破的关键技术与问题;最后基于统一标准,展示了卫星星座系统数字孪生模型的多领域集成建模,为未来数字孪生在卫星星座系统中的进一步落地应用提供理论与方法参考。     

一种多模型融合的风电系统永磁同步发电机数字孪生建模方法

针对当前风电系统永磁同步发电机(PMSG)建模技术存在设备内部参数理想化和系统耦合单一化的不足，无法满足数字孪生技术对设备虚拟模型要求的问题，提出一种面向数字孪生的风电系统永磁同步发电机建模方法。首先，依据实体样机参数，构建2 MW PMSG本体及电磁模型。之后为实现系统对PMSG的控制，基于联合仿真技术利用数字孪生建模平台搭建风电系统PMSG控制电路，实现多系统耦合仿真建模；在此基础上，充分考虑电机传热散热特性等影响，对PMSG热模型进行了构建与计算，并针对温度场计算流程复杂，不具备实时性等问题，引入一种改进的粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)代理模型方法对热模型进行降阶处理并集成；最终完成了基于多模型融合的PMSG数字孪生虚拟模型建模，并采用实体风机运行数据进行验证与测试，结果表明该模型可以有效地反映PMSG真实运行特性。     

高压设备数字孪生体构建及状态分析技术研究

针对目前高压电力设备存在的设备感知可靠性差、评估准确性低的问题，提出高压设备数字孪生体系构建技术及基于数字孪生的高压设备状态评估方法。文中在数字孪生技术框架基础上提出了基于特征匹配的设备数字孪生几何体构建技术与基于语义匹配的数字孪生体数据嵌入方法，能够实现高压设备数字孪生体的快速构建。根据高压设备数字孪生体可融合多维度多时间尺度的数据的特点，提出了基于谱图的设备状态分析技术及设备风险评估矩阵构建技术方法，实现高压设备的故障诊断和风险评估。最后进行了数字孪生体构建及状态评估技术的验证，结果表明提出的方法能够快速构建高压设备的数字孪生体并能够很好地完成设备的状态分析评估，为设备智能运维提供支撑。     

基于数字孪生驱动的智慧微电网多智能体协调优化控制策略

随着电力系统运行中负荷、气象、设备、电/气/热多能流等全景信息的日益增多,传统的电力系统建模仿真技术已很难适应未来智慧能源系统运行控制的需要,而结合机器学习、通信网络、高性能分析计算、物联网的数字孪生技术可以有效解决这一技术难题。首先,针对国内外不同领域对于数字孪生技术的基本定义和应用场景,讨论了面向智慧能源系统的数字孪生构建方式和未来发展思路,设计了考虑多通信协议交互的智慧微电网数字孪生和多智能体控制架构。考虑到物理空间、数字空间及耦合关系,对智慧微电网的全生命周期管理过程进行任务分解,构建调控资源智能体、调控过程智能体和调控服务智能体;然后,构建系统的数字和物理孪生体,利用传感器采集的分布式元件和周围环境的各项孪生数据,对数据库管理模块进行更新,进行组合功率预测和多目标优化决策;最后,构建基于Opal-RT半实物仿真平台的智慧微电网测试模型,利用用户数据报协议(user datagram protocol,UDP)通信协议实时感知试验数据,在微电网并网和孤岛2种工作场景下验证所提控制策略,结果表明:智慧微电网能够按照数字孪生优化后的试验方案在实际系统中执行,同时将执行情况与数字孪生系统实时交互,为全生命周期管理提供运行指导。     

数字孪生技术在高压电缆领域的应用探索

高压电缆作为城市输电网络的大动脉，其安全稳定运行具有十分重要的工程意义和经济效益。随着电力物联网技术的持续发展，高压电缆的安全稳定运行将通过状态全息感知技术得到保障。文中在高压电缆领域中引入数字孪生技术对全息感知的海量数据进行有机融合与价值挖掘。文中基于数字孪生的技术内涵、技术体系以及模型要素，探索数字孪生技术在高压电缆领域的多种应用场景。文中阐明了数字孪生驱动的高压电缆设计制造技术架构以及数字孪生参与高压电缆运维的作用过程。此外，文中提出了基于现有条件实现高压电缆数字孪生的关键点。     

数字孪生虚拟电厂系统框架设计及其实践展望EI北大核心CSCD

随着国家“双碳”及“构建以新能源为主体的新型电力系统”等目标的提出,清洁化、数字化越来越成为电力系统面临的迫切需求。虚拟电厂基于先进的控制、计量、通信等技术聚合需求侧海量多元分布式资源,可以通过多样化的调节手段为电力系统提供必要的灵活性支撑,并同时助力可再生能源消纳。而数字孪生技术利用大数据、云计算、人工智能等数字技术对分布式资源物理实体的特征、行为、过程和性能等进行虚拟建模,是实现虚拟电厂运行优化的理想途径。该文展望虚拟电厂未来技术发展方向,基于数字孪生的概念、架构和特征,提出数字孪生虚拟电厂系统,深入阐述数字孪生虚拟电厂的内涵,构建基于物理实体、数字孪生体、孪生数据、连接以及智能应用等的数字孪生虚拟电厂总体架构,分析相关关键技术,并对其未来应用实践进行总结与展望。     

海南220 k V大英山数字孪生变电站设计与探讨

海南220 kV大英山数字孪生变电站为南方电网数字变电示范建设项目,在南方电网范围内探索了数字孪生技术在变电站中的应用。结合220 kV大英山数字孪生变电站,介绍了数字孪生变电站的基本概念、定义以及系统架构,简要介绍了220 kV大英山数字孪生变电站站端设计思路和数字孪生系统主要功能应用,并对相关问题进行了探讨。     

基于数字孪生的光伏发电功率超短期预测

光伏发电功率超短期预测对减小光伏并网对电网冲击及维持电网安全运行具有重要意义。提出一种基于数字孪生的光伏发电功率超短期预测机制,通过构建数字孪生体进行实时、高精度的光伏功率预测。首先根据GA-BP神经网络(geneticalgorithm-backpropagationneuralnetwork)构建光伏发电功率预测虚拟模型,并通过多维度的传感器采集光伏电池以及周围环境的各项孪生数据,同时更新历史数据库。然后以采集到的孪生数据为基础进行功率预测并得到初步预测结果。最后通过相似气象搜索,得到相似情况下的实际功率值和当时的预测功率,进而修正初步预测结果,得到最终预测功率。仿真算例结果表明,所提方法能有效提高光伏发电输出功率超短期预测精度。     

基于数字孪生的全钒液流电池储能运维系统

数字孪生是推动电力装备领域数字化、智能化、信息化的关键技术之一,液流电池是一种新型绿色的电化学储能电池。基于数字孪生思想,对全钒液流电池储能运维系统进行研究,提出构建多源异构数据统一融合模型的方法,对全钒液流电池储能运维系统进行建模,并建立实景物理世界和虚拟孪生世界的映射关系。应用基于数字孪生的全钒液流电池储能运维系统,能够监控、诊断、预测物理世界产品的可能状态,实现信息的高度融合。     

数字孪生技术在输变电设备状态评估中的应用现状与发展展望

对输变电设备的运行状态进行评估是保证电力系统安全稳定运行的重要手段。传统输变电设备状态评估存在状态感知不全面、数据质量低、评估模型构建困难等瓶颈问题。数字孪生技术打通了实体—感知—建模—应用的全链路流程,基于新型传感技术实现对输变电设备状态的全面感知,根据输变电设备的运行特征实现传感装置评估、数据深度治理,依靠大数据分析、数据挖掘等构建输变电设备数字孪生体,实现输变电设备的状态差异化评价、故障精准诊断和状态准确预测。数字孪生技术与状态评估技术的深度融合将推动输变电设备的运维管理迈向智慧时代。为此对数字孪生技术在输变电设备状态评估中的应用进行了分析,阐述了包括状态感知、数据治理、模型构建和应用在内的数字孪生技术的具体应用,总结探讨了数字孪生技术在输变电设备状态评估中的应用现状,并对其未来的发展趋势进行了展望。     

能源互联网数字孪生系统框架设计及应用展望

能源革命和数字革命共同推动我国智能电网向能源互联网转型升级。能源互联网具备多能流相互耦合、信息物理融合等复杂特性,传统基于机理物理模型的方法难以满足其监测分析及优化运行的要求。数字孪生技术利用传感器、物联网、虚拟现实、人工智能等数字技术对真实世界中物理实体和智能实体对象的特征、行为、形成过程和性能等进行描述和建模,是实现能源互联网实时感知、运行优化及自主进化的理想途径之一。该文主要从数字孪生及能源互联网两方面总结技术研究现状,提出了能源互联网数字孪生系统的总体框架及技术路线,分析了典型应用在具体实施过程中需突破的关键问题及技术,并进行了总结与展望。     

基于数字孪生的泛在电力物联网模型研究

随着泛在电力物联网系统装备的集成化和智能化程度不断提高,其在数据服务、运行监控、安全防护等全寿命周期管理中的成本越来越高,同时,电网发生故障、运行效率降低以及功能失效的概率则会随其规模的发展逐渐增加。针对这一问题,构建了数字孪生模型优化泛在电力物联网系统故障诊断、预测和健康管理系统模型,并对数字孪生泛在电力物联网模型组成(包括物理对象、虚拟对象、泛在电力物联网孪生数据、服务系统)和运行机制等进行详细阐述,该模型对改善泛在电力物联网全寿命周期管理技术具有重要意义。     

面向电力培训的三维交互仿真平台的设计与实现

针对电力三维交互仿真培训系统的运行和开发需求,设计和开发了基于XNA Framework的三维交互仿真平台PowerX.PowerX支持大规模三维虚拟场景实时渲染,能够很好地呈现具有仿真对象数量众多、虚拟设备三维模型精细以及操作状态实时动态变化等特点的电力仿真培训三维虚拟场景;同时PowerX设计并实现了支持操作者开放式操作行为的复杂操作交互过程逻辑控制,允许操作者根据自我认知进行自由的模拟操作,使电力仿真培训系统更加符合真实操作情境及满足培训要求.配电运行仿真培训系统的开发实例表明,PowerX能够简化系统三维视景仿真的开发复杂度,并且支持复杂操作过程控制逻辑的实现,使系统的仿真功能更符合现场实际状况、更贴近培训需求.     

基于数字孪生混合储能的风电功率波动平抑策略

针对风电出力的波动性和预测的不准确性,提出一种基于数字孪生混合储能(digital twin hybrid energy storage,DTHES)的控制策略,对储能设备的运行效率进行优化。该策略综合考虑了风电并网波动、预测模型误差和储能设备的使用效率。首先,将注意力机制(Attention)引入门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)中,建立Attention-GRU预测模型。然后,结合并网功率波动标准和不同储能设备的响应特性,对数字孪生预测数据进行虚拟变分模态分解(virtual variational mode decomposition,VVMD),得到初级分配功率。最后,考虑储能设备的运行效率和使用寿命问题,应用混合储能服务系统对虚拟混合储能的初级分配功率进行修正,得到最终分配功率。基于中国东北某地区风电厂数据进行实验,验证了该策略能够提高风电预测效率和精度、抑制风电并网波动的同时,增强储能设备的利用效率。     

数字孪生技术在坚强智能电网中的应用探讨

介绍了数字孪生技术的概念、核心技术及其在坚强智能电网的应用方向,以输变电工程为对象,基于数字孪生技术的核心技术,对数字孪生技术在输变电工程设计、施工和运维等阶段的应用方向进行了研究,并对数字孪生技术的应用前景进行了展望.     

基于三维构型与电热传感的特高压换流变压器出线装置区域数字孪生模型研究

特高压换流变压器出线装置区域绝缘结构复杂且体积巨大,承受大电流、高电压长时间作用,对其开展现场运维试验将耗费较大代价。目前数字孪生技术日益完善,逐渐从汽车、航空等制造业引入电力行业。基于此,文中将数字孪生技术引入特高压换流变压器高端电力设备,考虑到换流变压器本体结构复杂且其出线装置及换流变套管区域为其重要典型附件,因此重点研究该区域数字孪生3D模型构建,依据其孪生模型进行现场运维模拟试验和大电流、高电压载荷下的功能性响应分析。出线装置区域数字孪生模型依据电热耦合物理场仿真模型构建,应用电热传感器实时监测其承受在线电压、电流波形,并实现了现场运行参数与数字孪生模型加载数据之间的交互联动。另一方面,实现了数字孪生模型中材质区域智能提取辨识,并可依据物理场环境变换材料参数性能,以适应不同运行环境的结构设计与性能考核。进一步,为分析换流变套管内部暂态温度与其短时载流能力和长时老化性能间关系,提出了高压套管长时内绝缘性能评估流程方法。文中聚焦于换流变压器出线区域的数字孪生模型3D构建,其研究方法可推广延拓至换流变本体绕组结构、油纸绝缘区域与有载开关等关键部件。文中研究结果可为换流变压器本体绝缘结...     

电力系统计算机及实时数字仿真(下)——电力系统实时数字仿真

着重讨论实时数字仿真系统RTDS的特性及其工程应用。通过实时数字仿真系统在FACTS及HVDC实际工程中的应用,阐明了实时数字仿真技术对设计和校验电力系统控制及保护设备的重要性。     

发电过程孪生模型在线演化方法研究

随着机器学习和深度学习的成熟,数据驱动模型得到了快速发展,过程模型的精度也得到了显著提高。目前,模型性能评价已经不再局限于模型精度,模型的泛化、演化等能力也成为重要的衡量指标,尤其体现在数字孪生的建模研究中。数字孪生建模不仅要求模型能够逼真地再现物理实体,而且还要求模型随着物理实体的变化而演化。这就要求数字孪生模型能在保证精度的同时,还具备在线演化的特点。基于串联混合模型建立离线局部模型库,构建了马尔可夫模型,设计了马尔可夫模型与局部模型结合的两层演化模型。利用马尔可夫模型对运行状态进行预测,应用RBF神经网络实现串联混合模型中数据驱动子模型过渡参数的演变,从而达到孪生模型整体演化的目的。最后,建立了空预器换热过程的孪生模型,并进行仿真验证,证明了所提方法的有效性。