基于数字孪生的电力设备故障预测与健康管理研究

引言

电力设备的可靠性关系到电网安全与供电质量，但长期运行会因磨损、老化和环境影响而性能下降甚至故障。传统定期检修易浪费资源，状态检修数据有限，应急抢修则滞后。传感器、物联网、大数据和人工智能的发展推动运维由被动响应向主动预测转变。数字孪生通过虚实结合与实时交互，构建与设备一致的虚拟模型，并与实时数据映射，实现状态重构与趋势预测。融合物理机理与数据驱动模型，可建立预测与运行闭环，提高精度与决策科学性。研究该技术对提升电力系统安全性与经济性具有重要意义。

一、数字孪生技术在电力设备领域的应用基础

数字孪生的核心思想是通过建立与物理设备结构、功能和运行状态高度一致的虚拟模型，并与物理设备保持实时数据交互和状态同步，从而实现设备运行状态的可视化、可预测与可优化。在电力设备领域，数字孪生的应用基础主要体现在三个方面：首先，传感器和物联网技术的发展为数字孪生提供了高精度、多维度的实时数据支持，包括温度、振动、电流、电压、局放等多种运行参数，实现了设备全方位感知；其次，高性能计算和云计算平台的普及为大规模数据处理与复杂模型运算提供了硬件保障，使得数字孪生能够在接近实时的条件下进行动态仿真与预测；再次，人工智能和机器学习技术为数据分析和模型优化提供了算法基础，通过特征提取、模式识别和深度学习，能够不断提高故障预测的准确性和健康管理的精细化水平。这一技术基础的成熟，使得数字孪生能够在电力设备领域实现从单一部件到整机系统的多层级应用，并支持跨设备、跨系统的协同运行分析。

二、数字孪生驱动的故障预测机制

在电力设备的故障预测过程中，数字孪生技术能够实现运行状态的全周期监控与动态预测，确保信息在时间和空间上的高度一致。该过程通常包括模型构建、数据采集与融合、状态评估与故障模式识别以及寿命预测四个主要环节。模型构建阶段，需要综合利用CAD/CAE等设计数据、历史运维记录及运行监测数据，建立反映设备几何结构、材料特性及运行机理的高精度虚拟模型，并结合物理场仿真进一步完善结构细节。数据采集与融合环节，通过多源传感器网络、边缘计算节点及云平台实现数据的实时采集、预处理和融合，确保输入数据的完整性、准确性和时效性。状态评估与故障模式识别阶段，数字孪生模型可结合信号处理、模式识别与机器学习算法，识别出设备的异常运行特征，提取潜在故障的关键特征量，并与历史故障样本进行比对分析，实现多维度的异常确认。寿命预测阶段，基于物理失效机理与统计学预测模型，结合实时运行数据和历史劣化规律，计算设备剩余使用寿命（RUL），并给出预测区间和置信度评估，为决策提供可量化、可验证的依据。这一机制不仅能够实现对潜在故障的提前预警，还能为制定有针对性的维护计划和检修资源分配提供科学的量化参考。

三、健康管理体系的构建与优化

健康管理的核心在于对设备全生命周期状态进行监测、评估、预测和优化控制，以延长使用寿命并降低全寿期成本。基于数字孪生的健康管理体系包括健康指标体系构建、状态监测、劣化评估、运维策略优化四个关键环节。在健康指标体系构建方面，需要结合设备结构特性、运行环境与失效机理，确定反映设备健康水平的关键参数，并建立多维度、多层级的健康评价模型，确保评估结果的科学性与可比性。在状态监测方面，利用分布式传感器网络和高频采样技术实现运行数据的实时获取，并通过数据清洗、异常检测与特征提取，确保监测数据的高质量和可追溯性。在劣化评估方面，数字孪生模型能够将运行数据与物理机理结合，推演设备劣化过程并量化劣化速率，从而识别出设备处于不同健康阶段的特征与转变节点。在运维策略优化方面，可基于预测结果和运维成本模型，动态调整检修计划和备品备件策略，实现按需维护，避免过度维修或维护滞后，同时综合考虑设备关键性与运行风险，最终提升设备运行的可靠性、经济性与安全裕度。

四、典型应用案例分析

在变压器故障预测中，数字孪生模型可结合油色谱数据、温度分布、绕组振动信号等信息，构建反映内部绝缘状态与热力学特性的多物理场模型，实现对局部放电、绝缘老化及过热等故障的提前诊断与趋势跟踪。在断路器健康管理中，通过实时监测分合闸时间、电流波形、触头磨损程度等参数，并与数字孪生模型进行对比分析，可有效预测操作机构失效和绝缘系统劣化，提前制定检修计划以避免意外停运。在发电机运行中，结合定子绕组温度、转子偏心、振动频谱等监测数据，数字孪生能够准确模拟运行状态，预测关键部件的劣化趋势，并优化运行工况以延长使用寿命并降低能耗。这些应用案例表明，数字孪生不仅能够针对单一设备提供精准预测，还可在系统层面实现多设备的协同分析与健康管理，提升电力系统整体的安全性、稳定性和经济性，为智慧电网的高质量运行提供有力支撑。

五、结论

基于数字孪生的电力设备故障预测与健康管理技术，通过虚实结合和数据驱动，实现了设备运行状态的实时监测、潜在故障的提前识别以及运维策略的科学优化。与传统运维模式相比，该方法能够显著提升预测准确性、降低停机风险、延长设备寿命并减少运维成本。未来，随着人工智能、边缘计算、5G通信及工业互联网的进一步发展，数字孪生将在电力设备运维领域实现更加智能化、自适应和协同化的应用，并有望与分布式能源管理、智能调度等环节深度融合，推动电力系统向更加安全、高效、绿色和可持续的方向发展。

参考文献

[1]郑卫力,李明,王婷婷.基于数字孪生的三峡升船机智能运维平台研究[J].人民长江,2025,56(05):201-209.DOI:10.16232/j.cnki.1001-4179.2025.05.028.

[2]景晓冬,郭景昌,严家福.数字孪生在核电设备领域中的关键技术应用研究综述[J].自动化技术与应用,2025,44(03):1-6.DOI:10.20033/j.1003-7241.(2025)03-0001-06.

[3]李达,麻全周,李洋,等.城轨行业数字孪生研究现状分析和综述[C]//中国国际科技促进会智慧城市轨道交通专业委员会.智慧城市与轨道交通 2024.天津一号线轨道交通运营有限公司;天津智能轨道交通研究院有限公司;中国铁道科学研究院集团有限公司城市轨道交通中心;,2024:350-356.DOI:10.26914/c.cnkihy.2024.029098