面向“共智”的配电网数字孪生评价系统

国网上海市电力公司浦东供电公司 汤蕾 云智慧（北京）科技有限公司 陆兴海

安世亚太科技股份有限公司高级副总裁 田锋 上海友颐信息技术有限公司总经理 党志涛

数字孪生在最近几年内被业界重新谈起。各领域都基于数字孪生的技术理念来构建相应的体系、方案及生态，在工业互联网领域已经有不少企业在积极尝试落地。数字孪生有5 个成熟度等级，从“数化”“互动”“先知”“先觉”，到最高等级的“共智”，代表数字孪生体的不同成长阶段。面向新一代配电网规划、建设、维护和管理需要的配电网数字孪生体（DNDT：Distribute Network Digital Twin），已经逐步实施到“先觉”阶段，在某些场景中已开始探索“共智”。建设配电网数字孪生评价系 统（DNDT-ES：Distribute Network Digital Twin Evaluate System），能够支撑加快建立安全、经济、精准、智能的配电网建设、运维与运营模式，打造智慧可靠、节本增效的下一代配电网建设新标杆，探索可复制可推广的物联网高质量发展路径。

配电网数字孪生体

DNDT的概念定义

配电网数字孪生体，是真实世界的配电网在虚拟数字空间的完整映射，通过全覆盖度的高密度动态数据，完全反映实体及其之间关系在全生命周期时间尺度内的动态变化，实现基于数字孪生体全模型数据智能分析、动态决策、互感协作。

DNDT的典型特点

面向全生命周期。

面向全生命周期的配电网数字孪生体需要能够细化粒度到全网、厂站端、设备、部件和原子零件等不同层级，将所有过程性数据按时间线进行建模与存储，当有设备发生故障并触发告警事件后，运检人员能够清晰得到当前设备的所有生命演进进程数据。通过对设备全生命周期的记录与推演，帮助运维人员快速分析设备隐患与故障，高效进行风险防范与故障维修。

全数据与全感知。

数化是配电网数字孪生体构建的核心基础支撑工作，是构建在数据全覆盖度、体系化细粒度与高实时性特点基础之上的。

所谓全覆盖，是将构成配电网的所有设备、流程、组织和人员进行有效的数据建模，对设备运行状态以及环境运维情况开展全面、准确、及时的状态感知；

所谓“体系化细粒度”，是指一切数化的指标必须能构建面向建设、应用、评估与考核的配电网指标体系，同时指标体系是能够穿透到最底层单一技术的指标；

高实时性与数据的采集密度以及灵敏感知关系密切，只有在更小的时间间隔下传感与采集数据，数字孪生体才能更及时感知物理对象的变化，才能更快地作出决定与反馈。

阶梯构建与螺旋进化。

DNDT 的成熟度是按照一定的阶梯性规律来实现的。每个阶段都是在上一个阶段的基础上不断优化与成长，而下一个阶段的更高要求又反向促进上一阶段的不断优化与完善。而且，很难出现跨越阶段发展的情况出现，因为每一个成熟度阶段都是下一个阶段开始的基础和出发点。

配电网数字孪生评价系统

DNDT-ES定义

配电网数字孪生评价系统是数字孪生理念与技术在电力行业的落地实践，系统基于多种监测手段，汇聚变电站一次、二次设备以及电缆、线路等数据资源构建配电网数字孪生体，以人工智能、大数据为核心，进行智能诊断、预测性维护，实现全对象的精益管理、精益检测和精益管控，加强配电网全状态量感知力与协作力，增强安全生产保障能力，提高运检精益管理水平。建设配电网数字孪生系统，以全寿命周期精益管理为链条，能够支撑加快建立安全、经济、精准、智能的运维检修模式，探索可复制可推广的物联网高质量发展方向，全方位打造智慧可靠、节本增效的下一代配电网新标杆。

DNDT-ES系统架构

配电网数字孪生评价系统包括物理世界感知、数据接口、通信网络、数据与智能服务以及应用系统层。系统架构如右页图所示。

物理世界感知：面向传感器、智能终端单元，对设备运行、设备安全等基础数据进行采集、感知。通过标准化服务接口、通信统一传输协议，将应用感知层的数据进行接入；

通信网络：利用先进的信息通信技术实现数据互通、网络互联以及资源互操作的功能。在不同的业务场景下，通过灵活的网络资源调度满足不同场景下通信的差异性需求；

数据智能服务：对海量电力接入数据的采集与处理，建立统一数学模型与配电网指标体系，集中统一、实时高效地对数据进行分析、形成配电网数据治理体系；通过智能算法对多源实时数据进行深度学习，使其具有高吞吐量、高容错的特点；

应用系统：针对各类用户构建面向配电网全生命周期的变电、配电、架空、电缆四大类下的一系列运营、监控与运维分析应用系统，满足支撑用户在日常以及应急等各种场景下的工作需求；在不同电网公司和配电网建设的不同阶段和成熟度等级，应用系统没有唯一、固定的界定范围。

面向运维的典型场景

面向配电网全生命周期运行、监控与运维分析下的一系列变电、配电、架空、电缆四大类下的细化场景有很多，这里选取一些典型的在不同的数字孪生体成熟度阶段的不同领域进行举例说明。

配电网可视化管控。

该场景属于“数化”成熟度面向设备运维检修阶段的应用。利用数字孪生技术，汇聚辖区内变电站、杆塔、架空线路以及线缆的环境和设备监测数据，通过3D 可视化、VR 巡视可视化的方式进行实时动态展示，利用大数据分析、人工智能等技术手段对数据挖掘分析，实现变电站设备的全状态量感知与管理。该场景可充分展现智慧变电站运维建设、调度和设备管理水平，帮助电网公司管理层进行高效智能的综合指挥决策。

1）配电网整体运行态势感知：基于GIS地图工具，标记变电站地理位置，展示电力走线形式，3D可视的视觉效果。

2）变电站内/外景：3D实体、透明展示，直观具像，空间立体感强烈，设备综合运行指标实时动态展示。

3）设备三维展示：变电站设备3D实体、透明展示，设备虚拟模型数学仿真映射，全局信息实时动态刷新。

4）专题展示分析：对整个电网网架（发、输、配、变、用）不同维度的三维展示方式，反映真实电网网架、架空线路、电缆线路等各类专题的三维场景。如可设置电缆管道透明度，并对不同透明度的电缆管道及管道内电缆进行展示等。

变电站设备故障告警。

该场景属于“先知”成熟度面向配电网中变电站设备运维检修的应用。通过对变电站动力设备、室内外环境数据、电力隧道气体、安防报警、设备控制、电缆温度等数据指标进行梳理，将各种经验变为监控系统中的告警模板，实现在线实时监测，将事故后报警转变为事故前预警、事故时控制；将人工式的故障判断转变为技术以及规则性的自动化判断。

基于知识图谱的多种应用。

该场景属于“先觉”成熟度面向配电网中设备运维检修的应用。知识图谱在智能电网领域的典型应用包括如电力设备缺陷记录检索、智能变电站二次安全措施自动生成、设备故障诊断与管理等。比如借助知识图谱技术，利用基于神经网络的方法，基于智能推理对变电站与配电站设备、线缆和架空线等状态评价和故障诊断提供智能推理诊断和相似缺陷案例报告推荐。

智能决策大脑。

该场景属于“共智”成熟度面向配电网运营管理以及设备运维检修的应用。该场景也是智能配电网建设的高级阶段，通过智能决策大脑，能够达到“统一管控”与变电站数字孪生体之间以及与输电线路数字孪生体之间“自由互助”的平衡。以此实现配电网与电力系统各个环节的协调和优化运行以及故障情况下的问题定位、隔离、恢复和负荷转移等；以在“国家电网公司智能配电网顶层设计技术路线”规划中提到的配电网智能化运维管控平台为例，基于配电网大数据、利用人工智能技术，为配电网运维检修管理提供智能决策和协同指挥，纵向实现“国网—网省—地市—县—班所”逐级管控，横向实现配电网配变设备的“站线变”逐级管控。

总结与展望

数字孪生体模型及其评价系统最终的目标，需要围绕用户的核心需求，通过针对建立数字孪生的全数据模型实现基于数据驱动、算法融合工程化的场景化赋能。本文给出了面向“共智”的配电网数字孪生评价系统的典型场景，但是“共智”是建立在前面一系列的“数化”“互动”“先知”“先觉”的成熟度基础之上的，在企业构建数字孪生体及其评价系统的过程中，要按照科学和迭代的思路不断螺旋式地完善与优化。而且随着数字孪生技术理念在配电网的不断落地与成熟，相信有更多、更高阶的“共智”场景会被大家探索与实践，为构建安全、可靠、高效、节本的配电网贡献智慧力量。■