电网设备数字孪生系统的前端代码仓库
电网设备数字孪生系统的设计与实现
一、引言
随着信息化进程的演进，大数据、人工智能、5G、BIM、物联网、数字孪生等新一代信息化技术的日益成熟，电网设备的管理也逐步由传统粗放型向数字化、智能化转变。数字孪生技术作为一种跨学科、多维度、多尺度的仿真过程，通过物理模型、感知设备和各类数据信息，在虚拟空间中构建数字模型并交互映射，为电网设备的精准管理、高效运维和智能决策提供了有力支撑。
二、电网设备数字孪生系统概述
1. 数字孪生技术简介
数字孪生（Digital Twins）是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。在电网领域，数字孪生技术可以将整个电力系统及其设备数字化，建立起一个真实世界的虚拟模型，实现对物理电网的同步映射和智能管理。
2. 电网设备数字孪生系统的意义
- 提高运维效率
：通过实时监测设备状态，及时发现并处理潜在故障，减少人工巡检成本。 - 增强安全性
：模拟电网运行状态，预测电力负荷，优化电力调度，提高电网运行的稳定性和安全性。 - 促进智能化升级
：基于数字孪生模型，实现设备的远程操控、智能诊断和预测性维护。
三、电网设备数字孪生系统的设计与实现
1. 系统架构设计
电网设备数字孪生系统的架构设计通常包括物理设施层、数据管理层、平台功能层、模型构建层、仿真分析层和业务应用层五个部分。
- 物理设施层
：包括输电、变电、配电、用电等物理电网设施以及各类感知设备，如传感器、摄像头等，用于采集设备状态和环境信息。 - 数据管理层
：负责数据的清洗、去噪、整合和存储，为上层应用提供数据支持。数据包括结构化数据（如设备参数）、时序数据（如历史负荷数据）和非结构化数据（如图像、视频）。 - 平台功能层
：提供统一的功能服务组件，如孪生场景编排管理、模型数据融合、运行引擎、虚实互动、空间分析计算、数据分析等。 - 模型构建层
：实现数字孪生模型的构建及模型库的统一管理，提供模型注册、发布、分类管理、共享与集成机制。 - 仿真分析层
：基于数字孪生模型，结合物理学规律和机理，对物理对象的未来状态进行计算、分析和预测。 - 业务应用层
：开展典型业务应用场景构建，如精准投资规划仿真、建设运行全寿命周期管理、电网全景监控及诊断预测、客户服务能力提升等。
2. 关键技术实现
传感器部署与数据采集：在电网设备的关键节点部署传感器，实时采集设备状态参数、环境信息等数据。通过物联网技术将数据传输至数据管理层进行处理。
三维建模与可视化：利用3D建模技术，根据电力系统的实际布局和设备结构，构建三维数字模型。通过可视化平台展示设备运行状态、故障信息等数据，实现直观、实时的监控和管理。
数字孪生模型构建：基于物理模型、感知数据和运行历史，构建电网设备的数字孪生模型。模型包括几何模型、物理模型、行为模型和规则模型，能够全面描述物理实体的属性和行为。
仿真分析与智能决策：通过仿真分析层，对数字孪生模型进行实时计算和分析，预测设备状态变化趋势和潜在风险。基于智能算法，为电网设备的运维决策提供科学依据。
云边协同计算：由于数字孪生系统的计算和存储需求大，采用云端和边缘端协同工作的方式，合理分配算力资源，提高系统的响应速度和稳定性。
3. 应用场景
电网设备全景监控：通过数字孪生技术，实现对电网设备的全面感知和动态分析。结合传感器、无人机、机器人等前端物联感知设备采集的数据，打造全景电网数字孪生模型，直观展示设备运行状态和环境信息。
智能巡检与故障诊断：利用高清、红外摄像头和智能机器人等监控设备，结合数字孪生虚实互动的特性，实现远程智能巡检和故障诊断。通过平台系统逆向控制操作辅助监控设备，提高巡检效率和准确性。
状态评价与预测性维护：基于设备缺陷样本数据，通过机器学习、深度学习等算法建立设备状态分类评估模型。实时判断设备的运行状态，预测故障发生时间和概率，实现预测性维护。
辅助决策支持：构建电网设备运维检修专家知识库，基于设备缺陷报告、实验报告等数据，通过人工智能的检索应用，辅助用户制定运维检修决策，提高检修的效率和质量。
四、案例与成效
中国电力科学研究院有限公司研发的基于图计算的电网数字孪生基础服务平台，具备电气拓扑、设计模型等电力语义信息的智能化处理功能，可实现电网设备设施数字孪生体的快速构建。该平台在国网江苏、上海电力等单位试点应用，大幅提高了配电网业务工作效率。例如，在单个110千伏变电站的数字孪生建模工作中，建模时间从2天缩短至3小时，建模人员从4人缩减至1人。
五、结论与展望
电网设备数字孪生系统的设计与实现，为电网设备的精准管理、高效运维和智能决策提供了有力支撑。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，数字孪生技术将在电网领域发挥更加重要的作用。未来，电网设备数字孪生系统将朝着更加智能化、自动化、高效化的方向发展，助力构建以新能源为主体的新型电力系统，实现“碳达峰、碳中和”的宏伟目标。