基于数字孪生的配电房状态监测与故障预警系统的设计

摘要：传统配电房依赖人工巡检，存在响应滞后、难以实时感知设备状态等问题。本文提出基于数字孪生技术的配电房状态监测和故障预警，构建了一个三层的基于数字孪生配电房管理的系统架构，利用灰色系统理论（GM（1，1）模型）和模糊综合评价法构建数字孪生模型；实现了对配电房电气设备状态的实时监测、故障预警及运维决策支持。

关键词：人工巡检；数字孪生；灰色理论；故障预警；配电房

1.引言

配电房是城市配电网系统的重要组成部分。传统配电房的运维依赖人工巡检与经验判断，故障响应滞后，难以满足设备实时感知、自愈及预测性维护需求，制约城市应急能力。随着智能技术的不断发展，数字孪生技术作为支撑新型电力系统的重要技术之一受到了学术界和工业界的广泛关注。

数字孪生技术充分利用传感技术和大数据技术，基于多种模型驱动的建模方式，可以构建数字世界与物理实体的全生命周期，实现模拟和预测物理实体的特性和变化规律。将数字孪生技术应用于配电房管理，可以实现对配电房的设备和环境的实时监控和管理，同时能够结合智能技术对配电房的突发事件和设备故障进行提前预警，对人工巡检人员的工作安排、设备更新和维护等配电房的日常管理和维护决策提供科学的决策建议。

2.基于数字孪生的配电房管理系统架构设计

由于侧重点不同，各行业对数字孪生的理解与研究存在差异。目前数字孪生的主要研究框架可以划分为：通用类框架、性能分析类框架、生产制造类框架、场景可视类框架四类[1]。场景可视化类框架的应用在数字孪生城市管理中已趋于成熟，为配电房可视化管理领域提供了借鉴。本文参考中国信息通信研究院提出的用于场景可视的数字孪生框架[2]的研究思路，设计了适用于配电房可视化管理系统的数字孪生框架。整个系统架构分为：数据源采集、模型平台构建、数据呈现与渲染三层。

其中，数据采集层收集的数据类型包括：配电房电气设备的原始参数、传感器实时监测数据、电气设备实时运行数据、电气行业标准、规则等专家知识数据、配电房服务对象以及相关统计分析等其他相关数据。平台层将基础层获取的各类数据进行融合预处理，构建三维实景模型并进行单体化和语义化处理，最后以最终的应用为目标构建配电房电器设备故障、数据监测、配电房环境状态监测等相关的数字孪生模型。应用层包括各类静态、动态数据在模型上的快速加载，以及三维场景的渲染和可视化。

3.基于数据驱动的配电房数字孪生模型构建

3.1 数据采集

配电房数据采集设备主要涉及电气和环境两个方面。电气方面通过分别采集高压设备（高压柜、开关柜等）、变压器、低压设备（低压柜等）、直流设备（直流屏、电池屏等）等设备的基本电能质量数据、设备仪器的常规数据和电气设备日常管理参数，实现对基本电能质量和电气设备参数的采集。环境方面则依赖于各类传感器，例如温湿度传感器、水浸传感器、烟雾传感器等，以实现对环境参数的采集，除此之外需要同时采集配电室所在区域的气象数据等。总体来说，这些设备共同保证了配电房数据采集的全面性和准确性。

3.2 数据的存储与处理

配电房设备众多，由于生产厂商不同，数据采集过来的数据会呈现出多种不同的形态。要保证数据正确性和后期大数据模型的高效性，需要对不同的设备数据进行格式统一化处理，并依据不同数据的使用频率和途径分别使用关系数据库（MySQL）和非关系型数据库（MongoDB、Neo4j）进行存储。

根据配电房的实际运行情况，在数据处理过程中将配电房的数据分为静态数据和动态数据。根据不同的数据形态，使用不同的数据模型进行存储。静态数据主要包含配电房设备的基础数据信息，电器行业标准，该类数据的特点是不会频繁变动，如设备名称、型号和规格参数等，采用静态数据模型进行储存。动态数据主要是指配电房电气设备和环境传感器产生的实时生产数据和数据处理过程中产生的实时数据，该类数据的特点是会时刻更新，是实现配电房设备监测和预警的关键信息，数据量与电气设备运行时间呈现出正相关的增长关系。因此，相对而言动态数据需要采取更为严格的动态数据模型进行存储。

3.3 配电房数字孪生模型构建

灰色系统理论的核心思想是通过建立灰色模型，将不确定性和不完整性的信息转化为可靠的信息，以便进行分析和预测。灰色模型通常由一些灰色微分方程组成，GM（1，1）模型是常见的一阶一维灰色模型，具有简单、高效的特点，被广泛应用于各个领域的时间序列预测问题。基于配电房电气设备参数，对配电房的高压设备和低压设备分别建立了模型，以实现对下一时刻电气设备参数值的预测。

配电房环境监测是预防人为和自然因素导致配电房运行故障的重要途径。环境监测主要关注配电房的设备和仪器本身的温度、湿度；配电房室内的温度、湿度、烟雾、积水位等常见环境因素；以及配电房所在区域的温度、湿度等。关注配电房室内环境和设备的环境相关数据，可以实现对配电房状态的实时监控，综合利用历史数据和配电房所在区域的环境因素可以实现对突发危险事件的有效预警。模糊综合评价法是一种多指标决策方法，通过模糊运算对各指标的影响进行加权综合，得到综合评价结果[3]。该方法能够综合考虑各指标之间的相互影响和依赖关系，具有较高的灵活性。本文采用模糊综合评价算法实现环境参数融合建模，该模型通过输入多种环境参数，给出相应的配电房环境状态评估结果，为配电房管理和维护提供支持。

4.小结

将数字孪生技术应用与配电房的日常管理，将极大地提高配电房的管理效率，降低城市配电房出现突发故障和事故的概率，对促进城市的应急能力和智慧城市的建设具有重大的意义。

（基金支持说明：本文系湖南财经工业职业技术学院2024年校级科学研究课题：“基于数字孪生的智能配电房状态监测与故障预警研究”最终研究成果）

参考文献

[1]杨帆，吴涛，廖瑞金，等.数字孪生在电力装备领域中的应用与实现方法[J]. 高电压技术， 2021， 47（05）： 1505-1521.

[2]中国信息通信研究院.数字孪生城市研究报告[R/OL]. [2020-06-01].

[3]邓雪，李家铭，曾浩健等.层次分析法权重计算方法分析及其应用研究[J].数学的实践与认识， 2012， 42（07）： 93-100.