基于数字孪生的变电站故障在线监测系统研究

孙 婷， 薛晴予

（国网河南省电力公司虞城县供电公司， 河南 商丘 476300）

0 引言

随着电力系统的不断发展，变电站的规模与复杂程度也不断提高，对变电站运行的安全性、可靠性要求也越来越高[1]。然而，在变电站的运行过程中，故障的发生是不可避免的。目前，变电站的监测主要依赖于人力巡检，但人工在处理大量的数据时，可能会出现疏漏，不能及时发现并处理故障，从而给变电站的安全稳定运行带来隐患[2]。另外，虽然变电站在建设的过程中已经采用了一些常用的监测手段，如跳线测温、超声波检测等，但这些手段往往只能针对单一的故障情况进行监测，而无法全面覆盖变电站所有可能的故障情况，变电站故障监测工作面临着严峻挑战[3]。

数字孪生技术是一种近年来迅速发展的技术，其基本原理是将现实世界中的物理对象、系统或进程进行数字化建模，并创建一个与之完全对应的“数字孪生”存储在计算机系统中[4]。数字孪生技术可以通过建模和仿真的方式对复杂的系统进行分析和预测，在保证安全性的同时，提高变电站的生产效率，提供更快、更准确的检测结果和决策支持。在变电站故障监测中，数字孪生技术可以通过对整个变电站的数据进行建模和仿真的方式来模拟变电站的运行环境，从而更好地识别和分析变电站中的故障情况[5]。数字孪生技术的一大优势在于更加高效的数据处理能力，可以对大量数据进行高质量的预测和决策，确保变电站运行的稳定性和可靠性。

1 数字孪生技术概述

数字孪生技术通过将现实世界中的物理对象、系统或进程进行数字化建模，并在计算机系统中创建一个与之完全对应的“数字孪生”来实现。数字孪生技术的实现主要依赖于三个要素：物理世界、数字世界和人文世界，如图1 所示。物理世界是实际存在的世界，包含着各种物理对象、系统或进程。在变电站内，包含着各种电气、机械和电子等设备，而这些设备又构成了一个复杂的电力系统。数字世界是通过对物理世界进行建模和仿真，生成的与物理世界完全对应的数字化模型。将变电站以数字信息化的形式呈现，可以方便、快捷地对变电站进行数据处理，并可以在数字孪生系统中进行模拟和优化。人文世界是数字孪生技术的应用场景，即人类为了解决实际问题而利用数字孪生技术实现目标的过程。变电站故障在线监测系统就是数字孪生技术在电力行业中的一个重要应用场景。

图1 数字孪生技术的三个要素

数字孪生技术在变电站故障在线监测中有着重要的应用价值。首先，数字孪生技术可以对变电站内的设备、系统进行全方位、细致化、精确定位建模，精确地反映出不同设备的性能状态、工作参数以及相互关系等信息。其次，数字孪生技术可以通过智能分析算法实现故障预警和诊断。例如，数字孪生模型可以利用单个设备或系统的数据和历史趋势，推断出整个系统的变化趋势，对故障进行有效处理，减少损失。同时，数字孪生技术可以与云计算等技术相结合，共同构建大数据分析平台，实现离线、实时的数据处理和运营管理，提升变电站的安全性和可靠性。

2 基于数字孪生的变电站故障在线监测系统

随着能源需求的增长，变电站作为能源传输与配电的重要环节，已经成为电力系统的重要组成部分。然而，变电站在运行过程中难免会出现各种故障，如设备磨损、电气接触不良以及系统过载等，将导致设备故障、能源供应中断甚至发生安全事故。通过变电站故障在线监测系统，可以及时发现和准确判断变电站存在的故障。本文提出了一种基于数字孪生的变电站故障在线监测系统，由感知层、数据层、运算层、功能层和应用层组成，其架构如图2 所示。其中，感知层通过物联网对基础设施进行测量感知；数据层对感知数据进行汇总和处理，产生历史数据和实时数据；运算层通过数字孪生技术构建基于数字孪生模型的工程模型和物理模型；功能层针对工业控制、故障诊断、运维管理等需求，提供相应的功能服务；应用层对运算和功能层提供的结果进行可视化处理，提供实时监测和过程优化建议。

2.1 感知层

感知层是以物联网技术为基础，通过传感器等设备收集变电站的运行数据。变电站是长期运行的设备，因其所处的环境复杂，需要在感知层大规模安装和部署传感器，监测变电站的温度、电量和电流等指标，并将数据实时传输至数据层。

2.2 数据层

数据层是负责数据处理和分析的层。传感器所采集的数据需要经过处理和筛选后，才能进行下一步的分析和应用。数据层采用大数据和人工智能技术对数据进行清洗、加工、融合和分析。此外，数据层还需对数据进行归档存储和备份，以便后续进行挖掘分析。

2.3 运算层

运算层是数字孪生技术在变电站故障在线监测系统中的核心，将感知层采集到的数据，结合数据层的分析结果与设备的物理实体，形成一个真实的数字孪生体。运算层可以生成实时预测、仿真模型、维修指导和调度方案等视觉化图形，并可以辅助工作人员进行决策和行动。

2.4 功能层

功能层是为运算层提供支持的层，主要有三个方面的功能：建立数字孪生体、实现数字孪生数据的持续同步更新以及对数字孪生数据的访问和控制。功能层可以将数字孪生处理的结果和应用传递到应用层。

2.5 应用层

应用层是数字孪生技术在变电站故障在线监测系统中的最终呈现，实现数字孪生的信息可视化，提供设备状态、异常预警和设备分析等多个应用场景。例如：变电站的维护和管理、调度拓扑、电网管理以及设备管理等。

2.6 变电站故障在线监测工作实际

2.6.1 基础设施信息采集

变电站在线监测系统基础设施信息采集需要建立宽带数据接入媒介，实现数据的实时获取和交换。采集平台包括大量的自感互感器、雷击感应器、气象站、地感盘、接地桩和模拟电压采样器等设备，能够同时监测每个变电站的各项指数。

2.6.2 基础设施数据汇总与处理

变电站在线监测系统需要对采集到的数据进行采集和处理。数据处理方案通过众多处理算法的方法，可以实现筛选、压缩、缺失统计和校准等操作，并能将处理完成的数据上传至云平台，存档备份、进行数据分析以及后期的深度挖掘。

2.6.3 预测诊断

预测诊断可以对一段时间内的设备运行监测数据进行统计分析，预测设备下一阶段可能出现的故障类型。如：如果磁芯变压器过渡电感值缩小了50%，涡流损耗就变得很大。如果温度突然升高，则可能出现设备故障。此时，数字孪生技术就可以通过模拟实验数据来进行精准预判，更好地指导维修决策。

2.6.4 设备运行监测

设备运行监测是变电站故障在线监测系统中非常重要的一个环节。数字孪生技术通过对传感器数据进行分析，检测设备是否正常运行。例如，变压器主变油温高，会导致绕组过热等问题，继而影响设备正常运转。这时，数字孪生技术可以根据多个维度的数据进行精准诊断和预测，帮助工程人员及时采取对应措施以避免出现故障。

3 变电站故障处理流程

随着电力系统规模不断扩大和运行环境的复杂化，变电站故障的智能化处理显得愈发重要。传统的变电站故障监测方法存在检测精度低、监测范围窄以及手动巡检效率低等问题，难以满足变电站的实时处理需求。为此，本文提供了基于数据驱动和基于知识库两种变电站故障处理流程。

3.1 基于数据驱动的变电站故障处理流程

基于数据驱动的变电站故障处理流程通过构建监测数据分析模型，对历史故障数据进行学习和挖掘，从而寻找数据中的规律性和特性，进而对未来可能出现的故障进行预测和预警，实现对变电站故障的智能化处理。相比传统的故障监测方法，基于数据驱动的故障处理流程可以充分利用历史故障数据，挖掘数据潜在的规律和特性，大大提高了故障检测的精度和效率，降低了故障处理的成本，其具体流程如图3 所示。

图3 基于数据驱动的变电站故障处理流程

基于数据驱动的变电站故障处理流程能够有效检测设备的运行状况，通过自动、智能化的分析技术，实现对前期预判、中期预警和后期分析等多个层次的故障处理。该流程具备准确性高、处理效率高和可靠性高等特点，能够为电力行业的数字化转型提供重要的技术支持。

3.2 基于知识库的变电站故障处理流程

基于知识库的变电站故障处理流程则通过数字孪生技术、专家经验和领域知识相结合的方式，构建了一个多维度且动态更新的知识库。针对不同的变电站故障，能够快速提供可信、实用且具有可重用性的故障解决方案。基于知识库的变电站故障处理流程，一方面可以提高故障处理的速度和准确度，另一方面，也为变电站运行管理者提供了在未经历过类似故障的情况下，快速、准确解决故障的可能。其具体流程如图4 所示。

图4 基于知识库的变电站故障处理流程

基于知识库的变电站故障处理流程具有自动化、智能化、高效性和精准度高等特点。数据处理技术和知识库技术的结合，能够极大地提升故障处理的效率和准确性，同时也可为电力行业数字化转型提供有力的支持。

4 结语

随着电力工业的高速发展和电网规模的不断扩大，变电站的安全稳定运行已成为电力系统的关键问题之一。如何能够及时发现和预防变电站故障，成为了电网管理人员和研究者们关注的重点。本文围绕变电站监测的问题，提出了一款基于数字孪生的变电站故障在线监测系统，其系统架构有五层，包括感知层、数据层、运算层、功能层和应用层，该系统具有实时监测、自动预警和自动处理等多种功能，可以准确地监测和诊断变电站的故障情况，并且能够在最短时间内给出解决方案。在监测的基础上，本文提出了基于数据驱动和基于知识库的两种故障处理流程，能够更加可靠有效地处理各种故障。通过引入数据驱动的流程和知识库的流程，系统治理效果更加卓越，操作效率更高。