變電站數字孿生系統的設計與應用

劉海峰,池威威,賈志輝,李志雷,孫文凱

(國網河北省電力有限公司雄安新區供電公司,河北 雄安新區 071000)

0 引言

在數字經濟、能源革命、國家戰略多重浪潮的疊加之下,身處能源行業核心樞紐地位的電網企業實施數字化轉型已是大勢所趨。根據《河北雄安新區規劃綱要》,雄安新區堅持數字城市與現實城市同步規劃、同步建設,打造具有深度學習能力、全球領先的數字城市。當前,雄安新區正處在大規模集中建設階段,“十四五”期間電網設備規模快速增長,現狀電網、過渡電網、目標電網三張網將長期交織共存,傳統運檢管理模式下需要配置大量運檢人員,必須通過數字化轉型化解電網快速發展與運檢人員配置不足之間的矛盾。國網河北省電力有限公司雄安新區供電公司落實國家電網有限公司和國網河北省電力有限公司數字化轉型工作部署,順應能源革命和數字革命相融并進大趨勢,全力打造雄安數字化主動電網,利用大數據、云計算、物聯網、移動互聯、人工智能、區塊鏈(簡稱“大云物移智鏈”)等現代信息網絡技術對傳統電網進行全方位、全角度、全鏈條的改造[1]。

當前,雄安新區正處在大規模建設階段,電網將長期處于現狀電網、過渡電網、目標電網交織共存狀態,傳統運檢管理模式下需要配備大量運檢人員,必須采用新的技術手段化解電網大規模快速增長和運檢人員不足之間的矛盾。

1 數字孿生變電站的概念

數字孿生是以數字化方式為物理對象創建的虛擬模型,來模擬其現實環境中的行為,從而反映相對應的實體設備的全壽命周期過程。

數字孿生變電站是基于數字化標識、自動化感知、網絡化連接、普惠化計算、智能化控制、平臺化服務的信息技術體系和電網信息模型,在數字空間再造一個與物理電網匹配對應的數字變電站,全息模擬、動態監控、實時診斷、精準預測電網物理實體在現實環境中的狀態,推動電網全要素數字化和虛擬化、全狀態實時化和可視化、電網運行管理協同化和智能化,實現物理電網與數字電網協同交互、平行運轉[2-3]。其核心價值在于通過建立高度集成的數據閉環賦能體系,使電網運行、管理和服務由實入虛,并通過在虛擬空間建模、仿真、演繹、操控,以虛控實,促進物理空間中電網資源要素優化配置,開辟新型智能變電站的建設和管理模式。

2 技術方案

2.1 技術路線

變電站數字孿生系統以全息多維感知、遠程智能巡檢來轉變設備狀態獲取方式;以大數據分析、人工智能技術來轉變設備狀態管控方式;以三維數字孿生、移動互聯來轉變運檢業務管控模式。全面推進雄安數字電網建設,提升電網智能化水平,提高安全風險防控能力和精益運檢能力,實現數字化運維和智能化管控,保障大電網安全運行。

變電站數字孿生體系按場景應用分為設備層、電網層、業務層及管理層。其基礎是圍繞設備管理和評估開展的設備層,核心是圍繞電網安全運行管理和決策開展的電網層,關鍵支撐是圍繞設備及電網的安全運行開展的業務層,頂層框架是圍繞物(設備及電網)和人(作業人員、管理人員)開展的管理層。

數字孿生變電站通過三維圖形引擎、3D GIS、傳感器、視頻監測、視頻融合、大數據等技術,在數字孿生系統中構建與現實變電站孿生的虛擬變電站,實現對變電站設備狀態全感知、故障預測,進一步提升輸變電工程的可視化、精細化管理水平和智能決策能力。

雄安新區變電站數字孿生系統滿足公司統一數據模型(SG-CIM)要求和微應用微服務建設技術要求,遵從業務架構、應用架構、數據架構、技術架構、安全架構5大架構設計原則。

2.2 系統架構

2.2.1 總體架構

雄安變電站數字孿生系統分為感知層、網絡層、平臺層、應用層,見圖1。

感知層(變電站端)采用標準化傳感技術,對變電站主設備及環境量進行全面采集,實現變電站主設備狀態和環境全面感知。感知層由各類物聯網傳感器、網絡節點組成,分為傳感器層與數據匯聚層兩部分,實現傳感信息采集和匯聚。

網絡層由電力無線專網、電力APN通道、電力光纖網等通信通道及相關網絡設備組成,為電力設備物聯網提供高可靠、高安全、高帶寬的數據傳輸通道。

平臺層利用公司一體化“國網云”、全業務統一數據中心、物聯管理中心等平臺實現數據共享交互。物聯管理平臺實現物聯網各類傳感器及網絡節點裝備的管理、協調與監控,承擔數據獲取、狀態分析和實時預警等任務,對物聯網邊緣計算算法進行遠程配置,實現多源異構物聯網數據的開放式接入和海量數據存儲。

應用層實現實時監視、統計分析、三維視頻融合、作業管理、虛擬巡視、模擬演練功能,融合于全景監視、統計分析、環境監視、作業管理、缺陷管理、實時告警、設備管理、技術監督8個子模塊。

2.2.2 應用架構

變電站數字孿生系統支撐運檢人員進行變電站全壽命周期運維管理。系統應用架構,見圖2。

圖2 系統應用架構

a.全景監視:實現在三維場景中以全景視角查看環境狀態、設備分布、詳細信息、變電站大事記、天氣情況,并可以選擇不同時間對變電站場景進行回溯。

b.設備管理:實現按照不同方式查看設備信息,查看拆解的設備部件,對設備進行透視。

c.巡視作業:實現各類巡視過程及報告查看,包括機器人巡視、虛擬巡視、遠程巡視。

d.檢修作業:實現對檢修過程及報告進行查看,并支持檢修預演。

e.輔控系統:實現對傳感器及監控信息查看。

f.實時告警:實現對告警信息的查看。

g.設備一生畫像:實現對設備從規劃到退役的信息追溯。

h.應急管理:實現對在線監控數據查看,并在出現消防或安防問題時,自動尋優逃生路線。

i.技術監督:實現對監督指標的查看,并判斷設備對應階段的數據是否達標。

2.2.3 技術架構

雄安變電站數字孿生系統采用C/S架構,前端使用UE4圖形渲染引擎,采用藍圖、C++語言開發設計實現;后端基于SG-UAP 3.1.8平臺開發,遵循組件化開發模式,滿足“國網云”的部署和遷移要求。各功能模塊通過定義的接口實現數據互通和功能調用。關系型數據庫采用MySQL 5.7,文檔數據庫采用MongoDB 3.6.13。系統采用微服務架構以及前后端分離的方式進行開發,保證平臺的高可用性、高可靠性及灰度發布。系統技術架構,見圖3。

圖3 系統技術架構

2.2.4 安全架構

依據GB/T 22240—2008《信息系統安全等級保護定級指南》和國家電網有限公司《關于深化管理信息系統安全等級保護定級與備案相關工作的通知》,雄安變電站數字孿生系統的業務信息安全保護等級(S)定為二級,系統服務安全保護等級(A)定為二級,整體安全保護等級定為二級(S2A2G2)。系統安全架構,見圖4。

圖4 系統安全架構

3 技術創新性

3.1 數字建模

傳統三維建模方法制作繁復、計算復雜、耗時耗力、效果欠佳、信息易缺失[4]。針對變電站設備種類及數量多、環境復雜等情況,提出不同模式組合建模的策略,實現變電站可視信息快速高精度建模還原。

利用激光掃描技術對變電站整體進行全方位掃描,快速獲取變電站整體模型,將得到的粗略模型進行細節優化算法計算,達到高精度模型標準,適用于大場地外景和現成場地的情況,具有結構精確、建模迅速的特質,非常適合室外變電站1∶1無誤差高精度還原[5]。利用變電站建設時固有的GIM模型,包括設備、地臺基礎、建筑等高精細模型的內外部結構與多維度信息,對其進行模型簡化計算,得到高精度模型,適用于帶有GIM模型的所有情況,特別用于未完工變電站,具有結構細致、建模迅速的特質,非常適合室內變電站1∶1高精度建模。高精度變壓器設備數字建模示例,見圖5。

圖5 高精度變壓器設備數字建模

3.2 “虛-實”映射

基于設備傳感器、物聯網與云平臺技術的飛躍發展,通過廣泛布置先進的設備傳感器對全專業設備進行全面狀態信息感知,經物聯網匯集至云平臺進行數據智能分析處理,將結果反饋至孿生系統客戶端,實現虛擬計算機世界與現實變電站的高效交互映射,實時感知數據“虛-實”空間快速同步更新和數字孿生體的快速動態生長,解決復雜動態作業環境下,變電站設備的信息時空互聯不全面、更新集成效率低等問題。

3.3 互聯融合

基于數字孿生體“虛-實”映射與動態生長,將設備狀態信息數據與對應孿生設備在虛擬計算機世界進行1∶1匹配,客戶端中以“AR增強現實”技術可視化呈現,實現可視化數據與實景三維模型的信息互聯融合,提升“虛-實”信息時空互聯全面性和信息融合深度。可視化數據互聯示例,見圖6。

圖6 設備可視化數據互聯示例

3.4 虛擬仿真

基于變電站設備的高精度內外部結構建模與部件級拆解,將拆解技術運用于設備檢修作業、知識講解、模擬演練以及設備部件級可視化數據互聯融合,可在計算機世界對設備進行模擬檢修與拆解練習,實現變電專業人員對于設備知識與操作技能的快速學習與無成本模擬演練。

3.5 管控系統

基于變電站各管控系統的高度集成,采用數字孿生技術作為核心技術底層,通過引入數字孿生標準體系,建立智慧變電站信息化標準體系,打破各系統業務壁壘,使變電站各項業務有效關聯,實現變電站系統全面的高質量、高效率綜合管控。

4 應用實踐

4.1 三維建模

基于劇村變電站數字化移交的RVT模型或GIM模型進行模型處理和優化,包括減面、輕量化、增加材質和配色等,對變電站27類設備進行部件級拆分和設備臺賬圖屬關聯,重點對劇村變電站變壓器和開關柜三維模型進行深層分組和部件級顆粒度拆分,將變壓器三維模型拆分為本體箱體、鐵心、繞組、各套管、分接開關、儲油柜、各類非電量保護裝置、冷卻系統、接地裝置等,并對各個位置繼續細化。將開關柜拆分為真空斷路器、電流互感器、電壓互感器、熔斷器和避雷器等,使設備三維模型的動作狀態可以與現場設備的動作狀態實時同步,實現設備機械狀態實時仿真。

4.2 三維可視化

建立可視化平臺,用于集中展示所有三維模型信息、數據信息、環境信息以及人員信息,包括設備數模、建筑外形與室內、周邊地形、人員動態、天氣、時間等。

4.2.1 場景孿生

根據變電站模型在計算機世界1∶1還原變電站的GIS信息和全專業設備信息,實現對真實變電站場景的孿生。系統中可對變電站及周邊環境進行全方位觀察,對全專業設備進行三維信息和全專業數據信息觀察。

4.2.2 實時天氣

通過接入高精度氣象信息獲取變電站所在區域環境的實時天氣情況,例如雨、雪、晴、陰、風、雷等,并在孿生系統進行模擬,可以推演天氣變化趨勢,實現變電站氣象信息孿生。

4.2.3 自動定位

獲取場地內變電設備、作業人員、巡檢機器人、巡檢無人機的地理位置,實現對上述設備、設施和人員的快速定位。

4.2.4 路徑導航

對場地內全專業設備GIS地理信息存儲,可根據變電設備位置進行三維可視化路徑導航,方便尋找設備具體位置;根據設計的智能巡檢路線,對巡檢機器人和無人機進行三維可視化導航,實現快捷路徑設置便于高效作業。

a.將三維可視化與VR相結合,實現遠端控制中心指揮人員身臨其境監視并指揮現場人員操作目標設備。

b.應用AR技術可大大降低運維班組人員的專業門檻,有效避免操作失誤。

4.3 三維視頻融合

針對雄安所轄變電站開發運檢管控系統三維實時視頻融合和人員異動智能識別模塊,在三維場景中進行變電站內環境巡視,通過三維視頻融合技術,實現三維模型與環境、人員動態信息的無縫融合,實時查看變電站環境狀態,實現變電站重點安防區域監控視頻、重要儀表表計讀數、重要開關狀態等視頻可視化信息與真三維場景的無縫融合,實現站內人員異動實時偵測與告警、站內運行重點表計示數實時監控,進一步提高站所管理的智能化水平以及突發事件處理的效率。

4.4 人工智能應用

基于多種檢測/監控手段的綜合管控平臺,統籌融合了一次、二次設備數據資源,基于大數據和人工智能算法實現面向精益運維、精益檢修與精益管控的各類應用場景,有效增強了變電站設備全狀態量感知力與管控力,增強了變電站安全生產保障能力,進一步提高了運檢精益管理水平,賦能基于數據驅動的智能變電站運維管理發展與效能提升。變電站巡檢中的人工智能設備,見圖7。

圖7 變電站巡檢中的人工智能設備

4.4.1 智能聯合巡檢

平臺與機器人巡檢系統對接,實時調取巡檢任務,在孿生變電站內直觀展示機器人巡檢路線,對接機器人實時畫面和熱成像畫面。由于設備自身高度以及遮擋,站端的巡檢機器人難以做到全面檢測,結合虛擬巡檢,針對于室內高空進行巡檢,從空中各角度進行全方位檢測,完美解決了這一難題,通過虛擬巡檢與站端機器人“空地結合”的巡檢方式,可以真正實現對室內變電站設備的全面檢測。

4.4.2 智能監控

采用先進的AI攝像頭,通過對設備進行圖像識別,自動對圖像進行智能分析,可精確分析設備狀態、作業操作動態、周邊界控狀況等[6]。

4.4.3 智能門禁

通過與智能門禁系統對接,實時了解門禁狀態,對變電站人員考勤、人員進出等信息全面了解,并可通過孿生系統遠程對一鍵門禁開關控制,實現變電站門禁無人值守。

4.5 虛擬仿真應用

通過構建三維數字孿生場景和設備的高精度內外部結構模型,開發設備部件級拆解系統,實現設備檢修過程仿真、設備部件信息仿真、設備拆解演練仿真、仿真設備知識講解。變電設備虛擬仿真模型,見圖8。

圖8 變電設備虛擬仿真

4.5.1 設備檢修過程仿真

在虛擬場景中放置與設備同比例的人、物模型,并設置設備檢修規則與情景提示,通過觀察與系統計算模型間的空間距離識別風險,實現設備檢修過程仿真模擬,以幫助作業人員熟悉現場環境、掌握作業流程、提升作業質量、優化作業預案、降低作業風險。

4.5.2 設備部件信息仿真

通過對仿真設備的部件級拆解,將設備各部件全專業信息孿生化,采用部件級“數模一體”方式呈現,全面精確地表達設備信息,給檢修作業、知識講解提供更加精準的設備信息。

4.5.3 設備拆解演練仿真

通過將設備拆解虛擬仿真技術應用于變電專業學員的仿真演練,達到快速高效的模擬練習,節省演練時間與成本。

4.5.4 仿真設備知識講解

通過對設備部件級全專業信息的解讀講解,清晰直觀地了解變電設備的機組構成、安裝拆解步驟與詳細信息,幫助變電專業學員更高效、更全面的掌握設備知識。

4.5.5 沉浸式安全培訓

為滿足安全培訓需要,結合人身傷亡事故典型案例,搭建典型安全事故場景數字模型,建立沉浸式安全教育體驗模塊,打造機械傷害、高處墜落、人身觸電等虛擬培訓場景。培訓場景中模擬震動、墜落失重、觸電等違章后的物理效果,最大限度還原事故發生經過、體驗事故過程及嚴重后果,便于提升一線運檢作業人員自我安全意識。

4.6 全面感知

結合物聯網、智能終端與先進傳感器,實現感知信息多樣化協同采集,通過統一采集匯聚,實現動態數據整合與共享,形成全站覆蓋、三維立體的全面數據采集布局,對各子系統數據進行全專業采集,就地分析、就地處理,并優化結果、上傳交互,得到精確的設備狀態信息、環境狀態信息和周邊界控信息。

4.7 智能分析

大數據模型通過全專業數據與對應模型的提煉挖掘、比對分析,發現各系統、各終端的監測數據、業務流程和工單數據之間有效鏈接關系,不同業務的執行決策、沖突、反饋、修正過程中的關鍵元數據,多維度認識變電系統特征,實現設備監測、異常告警、壽命預測、遠程調度、維修規則、故障預警,以及人員和設備的健康評估功能。

4.7.1 設備監測

將設備各項實時狀態數據與對應的狀態檢測模型進行比對,及時捕捉發現設備異常狀態。

4.7.2 自動告警

當設備狀態檢查出現異常狀況時,系統依托提前植入邏輯判據,獲得狀態檢測模型反饋,及時發出告警,大幅減少人工監控工作量。

4.7.3 故障預警

設備運行數據與大數據故障預測模型進行比對,實現對全專業設備可能會發生的故障精準預測。

4.7.4 維修規則

遠程診斷模型不斷匯集各類設備問題及解決方案,形成一套行之有效的維修規則,當設備出現故障時,系統將自動推送維修方案,快速、高效處理設備故障。

4.7.5 設備壽命預測

將設備運行數據、使用時間、損耗、維護等信息與設備健康管理模型進行對比,對設備壽命做出大數據合理預測。

4.7.6 遠程調度

統計各變電站全專業設備信息,通過大數據模型分析,得知各變電站的理想設備型號,完成各電站設備調度利益最大化。

4.7.7 健康評估

通過與大數據設備健康管理模型進行比對,得出全專業設備目前的生命周期階段,實現對設備使用率的準確掌控。

4.8 室內變電站應用

針對室內變電站多樓層、多房間的特征,通過應用鷹眼地圖、透視模式、分層管理以及漫游操作改進等方式,更好地實現室內變電站孿生系統的合理性、易用性和可操作性。室內站設備模型,見圖9。

圖9 室內站設備模型

4.8.1 鷹眼地圖

應用鷹眼地圖完成對變電站各樓層的720°觀察,將變電站建筑整體按樓層進行平面解剖,得到各樓層模型,可單獨進行縮放與旋轉查看,并結合各樓層平面地圖,清晰直觀了解樓層房間與全專業設備分布。

4.8.2 設備透視模式

應用透視模式對變電站建筑體進行隱藏設置,只顯示本層設備孿生模型,方便查看各樓層全專業設備。

4.8.3 分層管理

應用分層管理對變電站設備進行樓層劃分,結合透視模式,能夠直觀有效地對各層全專業設備進行管理。

4.8.4 漫游操作改進

應用多模式漫游方式,解決室內漫游需求,設置行走漫游與飛行漫游結合方式,滿足不同情況的漫游需要,實現各個房間全專業設備與室內結構的全方位、無死角查看。行走漫游巡視模式,見圖10。

圖10 行走漫游巡視

4.9 技術監督

通過設置技術監督功能模塊,可以掃碼調閱變電站總體情況信息與全專業設備各項信息,包括監督指標、規劃可研、工程設計、設備采購、設備制造、設備驗收、設備安裝、設備調試、竣工驗收、運維檢修、退役報廢等,實現對變電站主輔設備的技術監督。

4.10 應急管理

對變電站內煙感、消防設施以及門禁數據進行三維動態渲染,基于三維孿生場景的仿真功能建立消防預案庫,并可通過視頻融合的方式對虛擬的數字孿生場景進行現實增強,還原真實場景,提高現場應急管控能力。通過集成站端消防系統、站端門禁系統以及物聯感知平臺,對站內消防設施、煙感、門禁數據進行統計,對這些數據進行三維化的呈現,并將達到告警的數值進行動態的三維渲染,讓監視人員更直觀地注意到這些緊急情況指標,提高應急情況下的處理效率。

支持在三維數字孿生場景中設定一個起火點,進行火災情況模擬,可對發生火災時站內消防設施的啟動和消防人員、車輛的進場路線和現場工作人員逃生路線等進行模擬規劃。根據火災應急流程,有序規劃遭遇火災的應急方案,提升現場人員火災應急掌控能力,優化火災應急流程,降低火災風險,提高變電站現場應急安全管控能力。

5 結束語

變電站數字孿生系統作為數字孿生電網的關鍵組成部分,能夠為提升變電站設備及環境全景實時感知能力、在線診斷設備健康狀態、推動提升設備隱患故障定位和檢修效率、實現設備全生命周期管理等提供有力支撐[8]。基于數字孿生系統的運維模式,可有效提升設備運維精益化管理水平,減少現場作業頻度,降低現場作業誤操作風險;通過對設備狀態的精準評估,延長設備壽命周期,實現資產增值。管理上,能為變電站的運行管理、作業管理、安全管理、施工管理帶來全新的業務決策模式變革;業務上,以數字孿生技術的應用落地,通過信息系統分析決策,數字孿生變電站實時運行狀態的反饋,支撐變電站內業務仿真與實時智能控制,真正由預防性檢修向預測性檢修轉變,使運維管理更高效、生產作業更精準、成本開支更精益、安全防御更主動、人員配置更集約。