基于数字孪生的智能变电站自动化运维系统设计与应用

引言

智能变电站是电力系统中实现电能转换、分配与控制的关键设施，其运行状态的稳定性直接关系到电力供应的安全性和可靠性。随着电网规模的不断扩大和电力电子化程度的提高，智能变电站的设备数量日益增多、结构愈发复杂，传统的 “人工巡检 + 定期维护” 运维模式已逐渐暴露出诸多弊端。

一、数字孪生技术在智能变电站运维中的优势

1.1 虚实映射与实时交互

数字孪生技术能够构建与物理变电站完全一致的虚拟数字模型，通过传感器网络实时采集物理设备的运行数据，并将数据同步至虚拟模型中，实现物理实体与虚拟孪生体的动态映射。运维人员可通过虚拟模型直观掌握变电站的整体运行状态、设备参数变化及拓扑结构关系，无需现场巡检即可实现对设备的远程监控。这种虚实交互模式不仅突破了时间和空间的限制，还能通过虚拟模型对设备状态进行可视化展示，提升运维的直观性和便捷性。

1.2 全生命周期数据整合

智能变电站设备的运维涉及设计、制造、安装、运行、维护、报废等全生命周期阶段，各阶段数据分散存储于不同系统中，形成 “信息孤岛”。数字孪生系统可整合设备的设计参数、出厂测试数据、安装调试记录、实时运行数据、历史故障信息等全生命周期数据，构建完整的设备数据档案。

1.3 智能决策与协同优化

数字化运营系统通过联合应用各种人工智能算法对大数据运维信息分析，可以辅助进行决策。同时虚拟数字模型可作为云平台支持系统，方便将现场运行人员与后台专家实现实时沟通，后台专家对现场故障进行实时指导。

二、基于数字孪生的智能变电站自动化运维系统架构设计

2.1 系统总体架构

基于数字孪生的智能变电站自动化运维系统以“物理层- 数据层- 模型层-应用层”四层架构协同工作，实现自动化运维功能：物理层：包括智能变电站的物理设备、传感器网络。传感器采集设备的运行参数、环境信息和状态信息，利用工业以太网、5G 等通信技术将信息传输到数据层。数据层：包括数据的接收、存储、处理与融合功能。边缘计算节点预处理实时数据降低数据传输压力；分布式数据库将全生命周期数据存储起来，如实时监测数据、历史运维数据、模型参数数据；采用数据融合技术对异构数据进行融合，满足模型层和应用层统一的供数服务。模型层：智能变电站的自动化运维系统的核心层，包括数字孪生模型构建及虚实交互模型。数字孪生模型包括几何模型、物理模型、行为模型及规则模型；虚实交互模型通过数据同步引擎实现物理设备与虚拟模型之间的实时数据交换，保持虚拟模型与物理实体的一致性。

2.2 关键技术实现

2.2.1 高精度数字孪生建模技术

以多元建模技术构建数字孪生变电站模型：几何建模使用三维激光扫描、BIM（BuildingInformationModeling）获取设备三维点云，构建和设备外观、尺度一致的几何模型；物理建模使用电磁、流体力学等原理构建设备的数学物理模型，模拟设备的运行原理；行为建模使用机器学习技术分析设备历史运行数据，挖掘变化规律，构建设备行为预测模型；规则建模使用运维规程、专家经验等知识构建规范的运维规则，辅助决策。

2.2.2 实时数据采集与传输技术

实现虚实实时映射需要构建高可靠、低延迟的数据采集与传输网络，应用边缘计算网关部署于变电站现场，对传感器数据进行当地化，对关键数据进行筛选和压缩传输，减缓云端计算压力；借助5G 切片技术为数据传输提供专信道，保证实时数据传输带宽和时延要求（时延 ⩽10ms ）。

2.2.3 智能分析与决策技术

面向人工智能算法与数字孪生仿真的智能运维：面向卷积神经网络CNN(ConvolutionalNeuralNetwork) 的深度学习诊断方法，运用虚拟模型生成的故障数据与物理设备数据共同训练故障识别模型，以优化设备故障识别的准确率；运用长短期记忆模型 (LSTM)(LongShortTermMemory) 时序分析设备状态数据，并预测设备寿命；使用强化学习(ReinforcedLearning) 算法优化维运工作派工计划，根据设备故障类型、优先级、维运人员位置和技能状态，智能派工。

三、系统应用场景与实践效果

3.1 设备状态全景监测

依据虚拟现实中的虚实映射功能，运维人员可对变电站的设备进行全景式监测，如通过虚拟模型点击其中一台变压器，系统将显示该台变压器的当前运行数据、历史数据曲线以及三维模型内部结构；通过温度场模拟，可直观了解该台变压器绕组与铁芯的温度场分布，提前发现温度异常、局部过热等情况。某 220kV 智能站采用虚拟现实与工业大数据融合系统应用后，设备状态监测覆盖率从常规模式下的 70% 提高到 100% ，异常状态平均发现时间相比传统模式缩短 2h

3.2 故障精准诊断与定位

数字孪生平台结合实时数据、虚拟仿真快速定位故障位置。某变电站内设备断路器拒动，系统通过提取合闸机构的电流曲线、机械振动数据，通过在虚拟平台模拟合闸过程，诊断出合闸线圈老化，驱动合力不足以将动触头闭合的故障；调取历史故障案例库，形成解决方案，包括备件型号，维修步骤等。实践证明，该系统能够对断路器、变压器等重要设备故障诊断准确率达到 95% 以上，缩短了故障处理时长 50% ，大大节省了停电时间。

3.3 条具备数字孪生模型的仿真预测功能

可对设备实现预测性维护。以 GIS 为例，通过 SF6 气体压力、湿度及局部放电数据，系统在虚拟模型中仿真出 SF6 气体泄漏过程，预测设备的剩余绝缘寿命，并根据预测结果提出设备维护计划。某变电站应用该功能后，GIS 设备非计划停运次数由 3 次 /a 减少到 0 次 /a，减少了维护成本的 30% ，避免了突发故障电网事故的发生。

3.4 智能运维协同调度

汇总变电站运维资源信息，并基于智能调度算法完成运维人员任务分配；设备异常发生时，系统自动将该间隔的设备异常推送给最近的具有相关技能的运维人员，并自动规划巡检路径；在虚拟模型预先标出异常设备的位置及待带的工具信息，加快现场作业步伐；某地区电网公司应用后，运维人员工作效率提升 40% ，资源调度的响应时间由原先的 30 分钟缩小到10 分钟。

结论

基于数字孪生的智能变电站自动化运维系统通过构建虚实映射的数字孪生模型，整合全生命周期数据，实现了设备状态的实时监测、故障的精准诊断、预测性维护及智能调度，显著提升了运维效率和可靠性。系统在设备状态全景监测、故障诊断、预测性维护等场景的应用效果表明，数字孪生技术能够有效解决传统运维模式的痛点，为智能变电站运维提供了智能化解决方案。未来，随着数字孪生技术与人工智能、5G、边缘计算等技术的深度融合，智能变电站自动化运维系统将朝着更高精度、更强实时性、更优协同性的方向发展，进一步推动电力系统运维的数字化、智能化转型，为构建安全、高效、绿色的智能电网提供有力支撑。

参考文献

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