基于數字孿生的變電站故障在線監測系統研究

孫 婷， 薛晴予

（國網河南省電力公司虞城縣供電公司， 河南 商丘 476300）

0 引言

隨著電力系統的不斷發展，變電站的規模與復雜程度也不斷提高，對變電站運行的安全性、可靠性要求也越來越高[1]。然而，在變電站的運行過程中，故障的發生是不可避免的。目前，變電站的監測主要依賴于人力巡檢，但人工在處理大量的數據時，可能會出現疏漏，不能及時發現并處理故障，從而給變電站的安全穩定運行帶來隱患[2]。另外，雖然變電站在建設的過程中已經采用了一些常用的監測手段，如跳線測溫、超聲波檢測等，但這些手段往往只能針對單一的故障情況進行監測，而無法全面覆蓋變電站所有可能的故障情況，變電站故障監測工作面臨著嚴峻挑戰[3]。

數字孿生技術是一種近年來迅速發展的技術，其基本原理是將現實世界中的物理對象、系統或進程進行數字化建模，并創建一個與之完全對應的“數字孿生”存儲在計算機系統中[4]。數字孿生技術可以通過建模和仿真的方式對復雜的系統進行分析和預測，在保證安全性的同時，提高變電站的生產效率，提供更快、更準確的檢測結果和決策支持。在變電站故障監測中，數字孿生技術可以通過對整個變電站的數據進行建模和仿真的方式來模擬變電站的運行環境，從而更好地識別和分析變電站中的故障情況[5]。數字孿生技術的一大優勢在于更加高效的數據處理能力，可以對大量數據進行高質量的預測和決策，確保變電站運行的穩定性和可靠性。

1 數字孿生技術概述

數字孿生技術通過將現實世界中的物理對象、系統或進程進行數字化建模，并在計算機系統中創建一個與之完全對應的“數字孿生”來實現。數字孿生技術的實現主要依賴于三個要素：物理世界、數字世界和人文世界，如圖1 所示。物理世界是實際存在的世界，包含著各種物理對象、系統或進程。在變電站內，包含著各種電氣、機械和電子等設備，而這些設備又構成了一個復雜的電力系統。數字世界是通過對物理世界進行建模和仿真，生成的與物理世界完全對應的數字化模型。將變電站以數字信息化的形式呈現，可以方便、快捷地對變電站進行數據處理，并可以在數字孿生系統中進行模擬和優化。人文世界是數字孿生技術的應用場景，即人類為了解決實際問題而利用數字孿生技術實現目標的過程。變電站故障在線監測系統就是數字孿生技術在電力行業中的一個重要應用場景。

圖1 數字孿生技術的三個要素

數字孿生技術在變電站故障在線監測中有著重要的應用價值。首先，數字孿生技術可以對變電站內的設備、系統進行全方位、細致化、精確定位建模，精確地反映出不同設備的性能狀態、工作參數以及相互關系等信息。其次，數字孿生技術可以通過智能分析算法實現故障預警和診斷。例如，數字孿生模型可以利用單個設備或系統的數據和歷史趨勢，推斷出整個系統的變化趨勢，對故障進行有效處理，減少損失。同時，數字孿生技術可以與云計算等技術相結合，共同構建大數據分析平臺，實現離線、實時的數據處理和運營管理，提升變電站的安全性和可靠性。

2 基于數字孿生的變電站故障在線監測系統

隨著能源需求的增長，變電站作為能源傳輸與配電的重要環節，已經成為電力系統的重要組成部分。然而，變電站在運行過程中難免會出現各種故障，如設備磨損、電氣接觸不良以及系統過載等，將導致設備故障、能源供應中斷甚至發生安全事故。通過變電站故障在線監測系統，可以及時發現和準確判斷變電站存在的故障。本文提出了一種基于數字孿生的變電站故障在線監測系統，由感知層、數據層、運算層、功能層和應用層組成，其架構如圖2 所示。其中，感知層通過物聯網對基礎設施進行測量感知；數據層對感知數據進行匯總和處理，產生歷史數據和實時數據；運算層通過數字孿生技術構建基于數字孿生模型的工程模型和物理模型；功能層針對工業控制、故障診斷、運維管理等需求，提供相應的功能服務；應用層對運算和功能層提供的結果進行可視化處理，提供實時監測和過程優化建議。

2.1 感知層

感知層是以物聯網技術為基礎，通過傳感器等設備收集變電站的運行數據。變電站是長期運行的設備，因其所處的環境復雜，需要在感知層大規模安裝和部署傳感器，監測變電站的溫度、電量和電流等指標，并將數據實時傳輸至數據層。

2.2 數據層

數據層是負責數據處理和分析的層。傳感器所采集的數據需要經過處理和篩選后，才能進行下一步的分析和應用。數據層采用大數據和人工智能技術對數據進行清洗、加工、融合和分析。此外，數據層還需對數據進行歸檔存儲和備份，以便后續進行挖掘分析。

2.3 運算層

運算層是數字孿生技術在變電站故障在線監測系統中的核心，將感知層采集到的數據，結合數據層的分析結果與設備的物理實體，形成一個真實的數字孿生體。運算層可以生成實時預測、仿真模型、維修指導和調度方案等視覺化圖形，并可以輔助工作人員進行決策和行動。

2.4 功能層

功能層是為運算層提供支持的層，主要有三個方面的功能：建立數字孿生體、實現數字孿生數據的持續同步更新以及對數字孿生數據的訪問和控制。功能層可以將數字孿生處理的結果和應用傳遞到應用層。

2.5 應用層

應用層是數字孿生技術在變電站故障在線監測系統中的最終呈現，實現數字孿生的信息可視化，提供設備狀態、異常預警和設備分析等多個應用場景。例如：變電站的維護和管理、調度拓撲、電網管理以及設備管理等。

2.6 變電站故障在線監測工作實際

2.6.1 基礎設施信息采集

變電站在線監測系統基礎設施信息采集需要建立寬帶數據接入媒介，實現數據的實時獲取和交換。采集平臺包括大量的自感互感器、雷擊感應器、氣象站、地感盤、接地樁和模擬電壓采樣器等設備，能夠同時監測每個變電站的各項指數。

2.6.2 基礎設施數據匯總與處理

變電站在線監測系統需要對采集到的數據進行采集和處理。數據處理方案通過眾多處理算法的方法，可以實現篩選、壓縮、缺失統計和校準等操作，并能將處理完成的數據上傳至云平臺，存檔備份、進行數據分析以及后期的深度挖掘。

2.6.3 預測診斷

預測診斷可以對一段時間內的設備運行監測數據進行統計分析，預測設備下一階段可能出現的故障類型。如：如果磁芯變壓器過渡電感值縮小了50%，渦流損耗就變得很大。如果溫度突然升高，則可能出現設備故障。此時，數字孿生技術就可以通過模擬實驗數據來進行精準預判，更好地指導維修決策。

2.6.4 設備運行監測

設備運行監測是變電站故障在線監測系統中非常重要的一個環節。數字孿生技術通過對傳感器數據進行分析，檢測設備是否正常運行。例如，變壓器主變油溫高，會導致繞組過熱等問題，繼而影響設備正常運轉。這時，數字孿生技術可以根據多個維度的數據進行精準診斷和預測，幫助工程人員及時采取對應措施以避免出現故障。

3 變電站故障處理流程

隨著電力系統規模不斷擴大和運行環境的復雜化，變電站故障的智能化處理顯得愈發重要。傳統的變電站故障監測方法存在檢測精度低、監測范圍窄以及手動巡檢效率低等問題，難以滿足變電站的實時處理需求。為此，本文提供了基于數據驅動和基于知識庫兩種變電站故障處理流程。

3.1 基于數據驅動的變電站故障處理流程

基于數據驅動的變電站故障處理流程通過構建監測數據分析模型，對歷史故障數據進行學習和挖掘，從而尋找數據中的規律性和特性，進而對未來可能出現的故障進行預測和預警，實現對變電站故障的智能化處理。相比傳統的故障監測方法，基于數據驅動的故障處理流程可以充分利用歷史故障數據，挖掘數據潛在的規律和特性，大大提高了故障檢測的精度和效率，降低了故障處理的成本，其具體流程如圖3 所示。

圖3 基于數據驅動的變電站故障處理流程

基于數據驅動的變電站故障處理流程能夠有效檢測設備的運行狀況，通過自動、智能化的分析技術，實現對前期預判、中期預警和后期分析等多個層次的故障處理。該流程具備準確性高、處理效率高和可靠性高等特點，能夠為電力行業的數字化轉型提供重要的技術支持。

3.2 基于知識庫的變電站故障處理流程

基于知識庫的變電站故障處理流程則通過數字孿生技術、專家經驗和領域知識相結合的方式，構建了一個多維度且動態更新的知識庫。針對不同的變電站故障，能夠快速提供可信、實用且具有可重用性的故障解決方案?；谥R庫的變電站故障處理流程，一方面可以提高故障處理的速度和準確度，另一方面，也為變電站運行管理者提供了在未經歷過類似故障的情況下，快速、準確解決故障的可能。其具體流程如圖4 所示。

圖4 基于知識庫的變電站故障處理流程

基于知識庫的變電站故障處理流程具有自動化、智能化、高效性和精準度高等特點。數據處理技術和知識庫技術的結合，能夠極大地提升故障處理的效率和準確性，同時也可為電力行業數字化轉型提供有力的支持。

4 結語

隨著電力工業的高速發展和電網規模的不斷擴大，變電站的安全穩定運行已成為電力系統的關鍵問題之一。如何能夠及時發現和預防變電站故障，成為了電網管理人員和研究者們關注的重點。本文圍繞變電站監測的問題，提出了一款基于數字孿生的變電站故障在線監測系統，其系統架構有五層，包括感知層、數據層、運算層、功能層和應用層，該系統具有實時監測、自動預警和自動處理等多種功能，可以準確地監測和診斷變電站的故障情況，并且能夠在最短時間內給出解決方案。在監測的基礎上，本文提出了基于數據驅動和基于知識庫的兩種故障處理流程，能夠更加可靠有效地處理各種故障。通過引入數據驅動的流程和知識庫的流程，系統治理效果更加卓越，操作效率更高。