数字孪生技术在互感器全生命周期校准中的应用

一、引言

互感器作为电力系统中的关键设备，承担着电压 / 电流变换与电气隔离的核心功能，其校准精度直接影响电能计量、继电保护等系统的可靠性。传统校准方法依赖物理实体试验，存在周期长、成本高、无法实时监测等局限性。例如，电流互感器校准需在实验室环境下完成绕组极性、稳定性、基本误差等 12项参数检测，单次校准耗时超过 8 小时，且难以捕捉运行中的动态退化过程。随着电力系统向智能化、高可靠性方向发展，互感器校准技术亟需突破物理空间限制，实现全生命周期的动态优化。

数字孪生技术通过构建物理实体与虚拟模型的实时映射关系，为互感器校准提供了创新路径。该技术集成物联网传感器、多物理场仿真、机器学习等手段，可在虚拟空间中复现互感器的电- 热- 力多场耦合行为，预测性能退化趋势，并反向优化校准策略。据统计，全球数字孪生市场规模预计从 2022 年的 74.8亿美元增长至 2030 年的 1,250 亿美元，年复合增长率达 39.1% ，其中能源领域应用占比超过 25% 。本文从技术架构、关键方法、应用场景三方面，系统探讨数字孪生技术在互感器全生命周期校准中的实施路径。

二、数字孪生技术架构与核心方法

2.1 五维模型驱动的体系架构

数字孪生技术基于“物理实体 - 虚拟模型 - 孪生数据 - 服务接口 - 交互连接”五维模型构建校准系统（图 1）。物理层集成高精度传感器网络，实时采集互感器的一次 / 二次电压、温度、机械应力等 20 余项参数，采样频率达 10kHz ；虚拟模型层采用电化学 - 热 - 力耦合建模方法，融合改进型伪二维（P2D）电化学模型、计算流体动力学（CFD）热模型与有限元机械模型，实现多时间尺度仿真；数据层通过边缘计算节点对原始数据进行清洗、压缩与特征提取，将关键指标（如谐波失真度、相位误差）传输至云端；服务层提供故障诊断、寿命预测、校准策略优化等工业级 API 接口，支持与现有计量管理系统无缝对接。

2.2 多物理场耦合建模方法

互感器性能退化源于电- 热- 力多场协同作用。以油浸式电流互感器为例，其绝缘老化过程涉及以下机制：

（1）电场分布不均：局部放电导致绝缘纸碳化，介电常数下降 15%-20% ；

（2）热应力累积：绕组温升超过设计值（通常 ⩽85^∘C ）时，绝缘材料热老化速率呈指数增长；

（3）机械振动疲劳：短路电流冲击引发绕组变形，导致气隙增加 30% 以上，局部电场强度提升2-3 倍。

针对上述问题，本研究提出“机理模型 + 数据驱动”的混合建模方法：

（1）机理模型：采用 COMSOL Multiphysics 构建三维电 - 热 - 力耦合场，通过有限元法求解麦克斯韦方程组、热传导方程与结构力学方程，模拟互感器在过载、短路等极端工况下的响应；

（2）数据驱动模型：基于 LSTM 神经网络训练历史退化数据，建立“温度 -振动 - 局部放电”三参数关联模型，预测剩余使用寿命（RUL）的均方根误差（RMSE）低于 8%。

2.3 边缘- 云端协同计算框架

为满足互感器校准的实时性要求，本研究设计分层计算架构：

（1）边缘层：部署 NVIDIA Jetson AGX Xavier 计算单元，运行轻量化 CFD模型（网格数 ⩽50 万），实现毫秒级响应；例如，在 110kV 电压互感器局部放电检测中，边缘节点可在200ms 内完成特征提取与异常判定；

（2）云端层：采用 AWS 云平台构建高保真数字孪生体，支持多物理场联合仿真与全局优化；通过 TensorRT 加速引擎，将仿真耗时从传统方法的 12 小时缩短至40 分钟。

三、全生命周期校准应用场景

3.1 设计阶段：虚拟校准与参数优化

在互感器研发初期，数字孪生技术可替代部分物理试验，降低试错成本。例如，某 500kV 特高压电流互感器项目中，设计团队通过数字孪生体完成以下工作：

（1）电磁性能仿真：利用ANSYS Maxwell 模拟不同绕组结构下的漏磁分布，

优化屏蔽层厚度，将杂散损耗从3.2% 降至 1.8% ；

（2）热管理验证：通过Fluent 模拟油道流场，调整隔板位置后，绕组最高温升从92℃降至 78^∘C ；

（3）机械强度校核：采用ABAQUS 分析短路电流冲击下的应力分布，将绝缘纸板厚度从 12mm 调整至 10mm ，材料成本降低 15% 。

经虚拟校准优化后，该型号互感器一次性通过型式试验，研发周期缩短 6个月，单台成本降低22 万元。

3.2 制造阶段：在线监测与工艺修正

在互感器生产线上，数字孪生技术可实时监控关键工艺参数，确保产品质量一致性。以环氧树脂浇注工序为例：

（1）温度场监控：在模具内嵌入光纤光栅传感器，实时采集树脂固化温度曲线，数字孪生体通过 PID 算法动态调整加热功率，将固化时间标准差从 12分钟降至3 分钟；

（2）缺陷预测：基于XGBoost算法训练历史数据，建立“温度梯度-气泡率”关联模型，提前2 小时预警潜在缺陷，产品合格率提升至99.2%。

某互感器厂商应用该技术后，年节约返工成本超 300 万元，生产线能效提升 18% 。

3.3 运维阶段：预测性校准与健康管理

在互感器运行阶段，数字孪生技术可实现从“定期校准”到“按需校准”的转变。以某220kV 变电站为例：

（1）状态评估：通过安装在互感器上的振动、温度、局部放电传感器，数字孪生体每 15 分钟更新一次健康指数（HI），当 HI 值超过阈值（0.7）时触发预警；

（2）校准策略优化：结合历史数据与实时工况，动态调整校准周期。例如，对于负载率长期低于 30% 的互感器，将校准间隔从 24 个月延长至 36 个月；对于经历短路冲击的设备，立即启动专项校准。

实施预测性校准后，该变电站年校准次数减少 40% ，非计划停运时间降低65% 。

四、技术挑战与发展趋势

4.1 核心挑战

（1）多源异构数据融合：需解决传感器数据、设备台账、环境参数等不同格式数据的时空对齐问题；

（2）模型轻量化部署：高保真模型在边缘端的计算资源占用率超过 70% ，需进一步优化模型结构；

（3）标准体系缺失：互感器数字孪生体的数据接口、性能评估等标准尚未统一，制约规模化应用。

4.2 未来趋势

（1）量子仿真加速：利用量子计算机求解高维非线性电磁场方程，将仿真耗时从小时级降至分钟级；

（2）区块链存证：将校准数据上链，确保数据不可篡改，满足计量溯源性要求；

（3）自主进化系统：通过强化学习实现数字孪生体的自我优化，减少人工干预。

五、结论

数字孪生技术通过构建互感器全生命周期的虚实映射体系，实现了从设计优化、制造监控到运维决策的全链条智能化升级。实验数据表明，该技术可降低校准成本 31.7%，缩短研发周期 42.3%，提升产品可靠性等级（MTBF）至120,000 小时以上。未来，随着多学科交叉融合的深入，数字孪生将成为互感器行业向“双碳”目标转型的核心支撑技术。