基于数字孪生和卷积神经网络的变压器故障诊断

为了满足电力系统中变压器对故障诊断的实时性、高精度、误差小等要求,提出了一种基于数字孪生的CNN变压器故障诊断方法。论文根据变压器的机理模型和数据模型建立基于数字孪生的故障诊断模型,将特征气体作为1D-CNN网络中的输入,经过卷积层和池化层训练、优化模型,进行故障诊断。实验结果表明,论文提出的故障诊断模型的正确率和效率表现更优,结合数字孪生技术,能够保障电力系统的安全可靠运转。     

数字孪生机场总体架构研究

目前,机场信息资源的集约化程度和业务流程的数字化程度普遍较低,传统的机场运行管理模式进入瓶颈期。基于数字孪生的基础理论,开展了数字孪生机场运维的理论模型和总体架构研究。首先,分析了数字孪生机场五维结构化本体模型,在此基础上提出了符合机场运维需求的技术体系架构和孪生机场建设的三个层级。然后,阐述了数字孪生机场感知模型构建的三种常用方法,对数字孪生机场的应用服务功能进行了划分。最后,总结了数字孪生机场的应用方案和价值。该研究可为数字孪生机场建设提供理论基础和技术支撑。     

一种基于数字孪生的管控平台

针对我国光伏发电项目迅速扩容面临的可靠性问题,提出一种基于数字孪生的发电功率预测软件,解决缺少简单易用、精度好的预测方法的问题。研发数字孪生管控平台,将孪生模型与气象数字模型结合构建数字孪生体,包括数据采集、模拟仿真、算法预测、分析优化等功能模块,实现信息可视化管理。创新发电功率预测方法,提升系统稳定性,提高施工效率与质量水平。经天津市重点工程,武清区150MW和西青区120MW智能光伏项目实际应用,预测准确,具有很高实用性和推广价值。     

数字孪生分布式物理化结构模型及其在变电站建设管理中的应用

新近提出的数字孪生五维模型理论归纳描述了数字孪生的要素结构和运行原理,但在构建具体数字孪生系统实例时,仍缺少可用于直接指导的物理化结构模型.通过对五维模型中各元素表现的分析,归纳总结数字孪生的分布式物理化结构模型,进而构建面向项目全寿命周期管理的变电站数字孪生体系模型,指导构建基于信息化三维模型的变电站施工管理平台.数字孪生分布式物理化结构模型具有普适性,可适用于不同领域.     

基于数字孪生技术的大型煤矿远程智能监控研究

为了保证大型煤矿开采工作的安全性与质量,利用数字孪生技术优化设计大型煤矿远程智能监控方法。利用数字孪生技术构建大型煤矿虚拟模型,在该模型下确定测点位置,远程采集大型煤矿实时运行数据。通过对数据特征的提取与匹配,从煤矿开挖设备和施工环境两个方面,监测大型煤矿运行状态。改装大型煤矿远程智能控制器,以运行状态的监测结果作为控制程序的启动条件,实现对大型煤矿的远程智能监控任务。通过与传统监控方法的对比得出结论:优化设计方法对煤矿开挖设备的监控性能明显升高,对环境中瓦斯浓度和温度的监测误差分别降低了0.34%和0.19℃,控制误差分别降低0.09%和0.145℃,同时监控范围扩大27.4%。     

基于多智能体的数字孪生及其在工业中应用的综述

数字孪生是一种将物理实体数字化的技术,通过建立虚拟的数字孪生模型模拟实际的物理过程,以便进行模拟仿真、数据分析和优化设计等操作.鉴于此,分析数字孪生技术在复杂工业生产中的发展历程和研究现状,并重点讨论其概念、国家相关重点研究的政策,以及数字孪生使能技术在各行业的应用.主要途径是分析和综述基于多智能体的数字孪生、基于数字孪生的设计、制造和运维、数字孪生的集成在智能制造中的应用相关的研究成果.此外,提出高炉连续生产数字孪生方案和大飞机多智能体离散制造方案,高炉模型包括成分场大模型和增量学习小模型,该模型可以为数字孪生在复杂流程工业中的应用提供带有增量补偿的机理与计算机视觉相结合的解决方案.在复杂工业制造中,数字孪生和多智能体技术可以提高生产效率和质量,减少能源消耗和废品产生,同时也能够降低复杂度、安全风险和成本.     

变压器不同负载下的电磁损耗分析

变压器是电力系统的重要部件,在使用过程中,电磁损耗会导致变压器升温,影响变压器的稳定性及使用寿命。在不同的负载条件下,变压器产生的不同损耗会影响变压器的使用。针对不同负载条件下的电磁损耗,采用有限元仿真的形式进行模拟分析。结果表明,与空载状态相比,在满载运行条件下,变压器的电磁损耗明显增加,电磁损耗产生的体积热增加,其中,拉板最大体积热值增加近8倍,箱体最大体积热值增加1.64倍。     

基于信息融合技术实现变电站智能降耗与监测的方法

针对常规技术中变电站离线监测效率低的问题,研究了新型的在线监测方法.建立了电能损耗数值计算模型,反映出有功、无功、空载、负载损耗之间的关系,设计了单向树搜索法,能够优选功率损耗最小的变压器并列运行方式,最大程度地减少了损耗.设计出新型数据采集器,利用信息融合技术对采集到的信息进行综合处理和协调优化,最终实现变压器的在线监测流程.实验表明,所提方法的监测方法误差在10％ 以内,可靠性好.     

面向智能矿山与新工科的数字孪生技术研究

将数字孪生与人工智能(AI)技术相结合,提出了基于数字孪生+AI的智能矿山建设新思路。探索了智能矿山技术发展路径,研究了数字孪生技术的特征、应用领域及发展趋势,指出数字孪生是数字化矿山发展的必然趋势。提出了基于数字孪生+AI的智能矿山理论架构,构建了矿山数字孪生模型,模型自下而上分别为矿山全要素物理实体、矿山信息物理融合层、矿山数字孪生模型、矿山孪生数据交互层、矿山应用智能服务层,据此实现智能矿山的泛在感知、协同控制和智能决策与优化。从应用实际需求出发,探讨了智能矿山模型构建技术、智能开采数字孪生体技术、矿山智能控制技术、矿山设备故障预测、基于数字孪生的人机交互等关键技术。通过研究数字孪生在智能矿山中的应用,为AI技术在智能矿山应用落地提供思路,为未来智能矿山新工科建设提供理论借鉴。     

基于同期线损系统线路空载、轻载损耗的研究

传统方法在分析同期线损系统线路空载、轻载损耗时,计算量过大,抗干扰能力很差。针对上述问题,分别对同期线损系统线路空载、轻载损耗进行研究,当线路两侧的断路器处于停处热备用状态、停处冷备用状态、停处检修状态时,线损系统线路会出现空载,通过计算线损耗电量AP,计算出线损率,以数据采集层、数据处理层和数据应用层建立管理模型,解决同期线损系统线路空载损耗量过大这一问题。变换器的一些主要元器件或部分磁性元件出现问题会造成轻载损耗,轻载损耗量计算过程分为参数输入、线路负载电流计算、线损率计算三步。与传统研究方法进行对比实验,结果证明,给出的同期线损系统线路空载、轻载损耗研究方法计算过程简单,抗干扰能力强,具有很大的发展空间。     

基于数字孪生技术的惯导大数据分析与应用

从惯导大数据特征及应用问题出发,将数字孪生技术与惯导大数据分析、应用相结合,提出了基于数字孪生技术的惯导大数据分析与应用总体技术方案,详细介绍了惯导数字孪生五维模型及惯导数字孪生平台工具建设方案,给出了惯导多源异构模型集成方法,并对惯导大数据全生命周期赋能应用进行了系统总结。该方案为数字孪生、大数据赋能惯性技术的研究和应用提供一定的参考。     

大功率高频开关电源变压器设计与损耗分析

对高频开关电源的变压器建立了实际等效电路,建立了变压器功率损耗模型.重点对高频开关电源变压器的损耗进行了分析与计算并提出了解决办法,对25kW高频开关电源进行了设计与计算.对设计的开关电源进行数据测试,结果显示该开关电源大大提高了功率因数和效率.     

基于数字孪生的PLC教学实训系统开发与应用

实训教学是智能制造类专业人才培养质量的重要步骤，而可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller,PLC）课程的传统教学实训的高投入和高损耗问题制约了实训设备的更新步伐，影响了人才培养质量。因此，开发基于NXMCD数字孪生技术的PLC教学实训系统，详细阐述了五子棋数字孪生系统的总体结构、模型的机电一体化概念设计（Mechatronics Concept Designer,MCD）设计、触摸屏人机界面（Human Machine Interface,HMI）设计、PLC程序设计流程和方法、系统软硬件测试全过程以及推广方案等，可以解决PLC课程中缺少实训控制对象的问题。     

应变式传感器的信号隔离及数据重构

采用较高频率的周期性方波信号作为载波及解调信号,通过调制与同步解调技术对应变式传感器的输出模拟信号进行变压器式隔离.将隔离后的模拟信号及传感器使用环境温度对应的数字量作为输入变量,传感器的实际负载作为输出变量,利用移动最小二乘回归(MLSR)重构传感器所受负载与使用温度及隔离信号之间的数据模型.试验结果表明,采用调制及同步解调技术的模拟信号变压器式隔离电路具有良好的温度稳定性,利用MLSR建立的传感器数据重构模型拥有比传统最小二乘回归(LSR)更高的精度,在试验条件下的温度变化范围内,采用变压器式隔离电路得到的模拟信号隔离相对误差低于±0.2%,基于MLSR的传感器数据重构模型的负载检测相对误差低于±0.07%.     

工业互联网支持下的数字孪生车间

随着信息时代的发展,数字孪生技术已成为实现智能制造的方法之一。首先说明了数字孪生的产生背景,数字孪生技术是实现信息空间和物理空间信息数据融合的重要方法、手段。接着从模型、数据、应用等不同方面,对智能车间数字孪生技术进行了探讨,同时比对了不同公司对数字孪生技术在车间应用的侧重点。通过比较智能车间相关概念,得出了数字孪生车间是一种新的车间运行模式,其关键问题是实时数据传输。工业互联网是一种将人、数据和设备等连接起来的网络技术,通过物联网等技术可以实现实时数据传输。分析了工业互联网技术的发展及工业互联网技术对实现数字孪生车间的技术支持,最后对数字孪生技术的发展进行了展望。随着数字孪生技术在车间中的运用,数字孪生车间必将成为未来智能车间的一种重要的实现方式。     

基于2D与3D匹配模型的变压器全损耗特征计算

变压器损耗分布和绕组形变、变压器热传递等因素有着密切联系,损耗计算是变压器绕组结构和绝缘配合设计的关键问题.随着变压器等级容量的不断提升,使用传统的经验公式或简单的数值计算方法进行损耗分析往往具有较大的偏差.依据有限元理论构建了一种基于2D与3D模型匹配的变压器损耗混合模型计算方法,在降低计算量的同时兼有计算的准确性.并以一台400 kVA的三相电力变压器为例,得到了变压器损耗分布规律:变压器内部固定夹件的杂散损耗主要分布于夹件的内侧面,并集中于靠近线圈的边缘,在油箱壁侧面、背面和底面损耗分布呈现抛物面形、"驼峰"形和"三峰值"形;高低压绕组损耗分布趋势与电流密度的分布基本吻合,整体绕组和导体内部损耗分布趋近于高压绕组之间的夹缝和绕组两端方向.     

数字孪生支持下的设备故障预测与健康管理方法综述

故障预测与健康管理(PHM)是设备运行维护管理的有效方法,早期主要应用于航天、军用装备等领域。随着故障诊断和数据采集与分析等相关技术的不断发展,PHM方法逐渐在民用航空、装备制造等领域得到应用,并进一步在多行业得到推广和普及。传统PHM方法有基于经验模型的方法、基于数据驱动的方法和基于物理模型的方法。但这些方法存在着不少的局限性。随着数字孪生技术的兴起,其模型和数据相融合的问题处理方法,可有效地解决传统PHM方法的不足,是PHM技术发展的一个方向。在对PHM相关技术和方法进行了研究之后,综述了数字孪生技术及其在PHM中的应用方法,并对应用中的关键问题进行了总结和分析,指出数字孪生支持下的PHM方法未来发展方向。     

基于一致性度量的数字孪生模型实时自修正

数字孪生技术解决了信息物理世界的融合难题,在工业互联网领域里获得了十分广泛的应用。为解决数字孪生与物理实体的动态修正问题,本文提出一种基于一致性度量的数字孪生模型实时自修正方法。利用数据变化快慢将模型分为渐变模型和快速模型2个部分,构建参数快速搜索方法,结合拉丁超立方全局搜索和贪婪局部搜索,并引入迭代更新机制,实现物理实体和数字孪生体的一致性度量。实验结果表明,数字孪生模型通过优化模型可调参数的选取过程,改善可调参数选取随机性的问题,实现模型与物理实体高度一致性,达到了模型实时自修正要求。     

基于数字孪生技术的自动物料检测输送线设计与仿真

以自动物料检测输送线为例,阐述数字孪生技术在自动化生产线设备设计与控制仿真中的应用,着重讲解数字孪生系统体系架构、输送线设计的关键技术、输送线功能、数字孪生模型构建、设备控制程序设计以及控制程序与数字孪生模型的仿真调试,为实现数字孪生提供了技术参考方案。     

数字孪生在煤矿电网中的应用研究

立足于数字孪生的基本概念和内涵,分析了数字孪生技术在煤矿电网中的应用优势：以同步实体运行状态、数字化模拟运行2种手段来辅助煤矿电网的运行管理,具有数据驱动、实时更新、同步反馈的特点。提出了由煤矿电网物理实体层、煤矿电网数字孪生模型层、用户管理服务层、数据交流层组成的煤矿电网数字孪生体系基本架构,从物理实体、数字孪生模型2个方面探索了煤矿电网数字孪生体系运行模式。介绍了建立煤矿电网数字孪生体系的关键技术：煤矿电网数字孪生模型构建、智能数据采集、基于5G的智能通信、数字孪生智能数据库、数字孪生设备智能管理平台。给出了数字孪生技术在煤矿电网中的具体应用场景,包括煤矿井下电气设备状态评估、煤矿电网故障定位和保护、煤矿电网智能监控、煤矿井下线路智能巡检。将数字孪生技术应用在煤矿电网中,对煤矿电网的状态和运行进行动态仿真建模,一方面可以满足当今规模庞大的煤矿电网相对地面电网更高的运行要求,保障煤矿生产安全性,另一方面可推进煤矿电网的智能化进程,实现数据资源高效合理利用。