数字孪生变电站框架设计与关键技术研究

随着智能电网快速推进与新技术领域的出现，以变电站为代表的能源互联网系统拓扑结构趋于复杂，传统运维管理模式已经难以满足变电站规划设计、监测分析和运行优化的要求。数字孪生（Digital Twin, 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，相关研究与应用处于初期起步阶段，将数字孪生技术工程应用于能源电力各业务环节依然存在诸多挑战，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，以及三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，包括：高性能、低成本、高精度、低功耗、高集成度与智能化的变电站专用传感器研制；海量多源异构数据存储管理与计算资源优化分配；孪生模型精度亟待提升与可解释性缺乏论证；“数据安全”与“数据孤岛”给数据驱动的模型训练带来挑战；高精度实景三维重建与虚拟实体动态更新算法的研究。针对提出的问题与挑战，进而探讨了解决问题的关键技术研究，包括基于压缩感知理论的新工艺、新材料的智能传感器技术；海量多源异构数据分布式云存储技术与以安全私有云为核心的数据管理体系；云边协同计算技术；数据驱动与机理知识融合建模技术；满足隐私保护和数据安全前提下的模型训练技术——可信联邦学习；实景三维重建、点云语义分割、点云动态可视化、虚拟现实等计算机视觉相关技术。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。数字孪生技术与变电业务各环节的深度结合，有助于智慧变电站运维管理发展与效能提升、开辟数字化智能变电站运维管理新模式。进一步，数字孪生技术的发展成熟必将推动整个能源电力行业打破数据、技术壁垒，实现电力全产业链上下游企业的价值、技术协同，构建更大范围的数字孪生系统，具有显著社会效益和战略意义。