基于數字孿生技術的電力設備RFID傳感器數據可靠性研究

摘"要：基于環境干擾、傳感器故障、數據傳輸錯誤等原因，電力設備RFID傳感器數據可能存在噪聲、漂移或失真，無法確保傳感器數據的可靠性。為此，提出了基于數字孿生技術的電力設備RFID傳感器數據可靠性分析方法。通過分析RFID傳感器的熱傳導路徑以及接觸電阻，構建傳感器孿生模型，實現對傳感器內部溫度場的分析。在此基礎上，從時間和空間兩個維度選取傳感器數據可靠性分析指標，結合數字孿生模型輸出數據的置信度，對數據可靠度進行計算。實驗結果表明，本方法對傳感器數據的可靠性評估期望誤差值較低，能夠有效提高電力設備RFID傳感器數據可靠性分析精度。

關鍵詞：數字孿生技術；電力設備；RFID傳感器；數據可靠性

中圖分類號：TP85""""""文獻標識碼：A

Research"on"the"Reliability"of"RFID"Sensor"Data"for"Power"

Equipment"Based"on"Digital"Twin"Technology

CHEN"Xi，SU"Bing，LI"Shenshan

（Supply"Chain"Management"Department，"Beijing"Guodentsu"Network"Technology"Co.，"Ltd.，"Beijing"100070，"China）

Abstract：Due"to"environmental"interference，"sensor"failures，"data"transmission"errors，"and"other"reasons，"the"RFID"sensor"data"of"power"equipment"may"have"noise，"drift，"or"distortion，"which"cannot"ensure"the"reliabilitynbsp;of"the"sensor"data."Therefore，"a"reliability"analysis"method"for"RFID"sensor"data"of"power"equipment"based"on"digital"twin"technology"is"proposed."By"analyzing"the"thermal"conduction"path"and"contact"resistance"of"RFID"sensors，"a"sensor"twin"model"is"constructed"to"analyze"the"internal"temperature"field"of"the"sensor."On"this"basis，"the"reliability"analysis"indicators"of"sensor"data"are"selected"from"both"temporal"and"spatial"dimensions，"and"combined"with"the"confidence"level"of"the"digital"twin"model"output"data，"the"data"reliability"is"calculated."The"experimental"results"show"that"the"expected"error"value"of"the"reliability"evaluation"of"sensor"data"using"this"method"is"low，"and"it"can"effectively"improve"the"reliability"analysis"accuracy"of"RFID"sensor"data"for"power"equipment.

Key"words：digital""twin"technology;"electrical"equipment;"RFID"sensor;"data"reliability

電力設備RFID傳感器受到數據采集環境以及數據傳輸路徑的影響，其測量得到的傳感數據通常存在不穩定的情況。且傳感器在進行數據采集的過程中，通常會受到噪聲影響，導致數據中包含大量的噪聲數據和冗余數據，冗余程度過高的數據無法作為后續研究的基礎數據集。除此之外，傳感器設備在進行數據傳輸的過程中，也會因傳輸路徑的不同而受到不同程度的第三方干擾，從而出現數據丟失以及數據泄露的情況，更嚴重的還有可能被第三方惡意篡改。因此，為保證傳感器所采集到的數據具有一定的精度，能夠為電力設備通信研究提供依據，需要對傳感器數據的可靠性進行研究。

文獻[1]結合數據分解算法以及因果推理手段，對電力設備的可靠性進行預測。文獻[2]采用FTA技術，對電力調度過程中的通信可靠性進行分析，從而明確影響數據可靠性的不同因素。文獻[3]通過結合多源信息融合技術，提出了一種針對數據中心可靠度的評估方法。文獻[4]采用貝葉斯網絡模型，對多源異構數據的可靠度進行合理預估。上述方法均可以在一定程度上實現對數據可靠性的分析，但由于分析的維度過于單一，分析結果缺乏全面性，從而影響了數據可靠度的分析效果。

為此，基于數字孿生技術，提出了一種針對電力設備RFID傳感器數據的可靠性分析方法，旨在優化分析效果，提高可靠性分析精度。

1"電力設備RFID傳感器數據可靠性研究

1.1"電力設備RFID傳感器孿生模型搭建

電力設備RFID傳感器數據的可靠性研究主要針對傳感器的溫度分布代表性進行分析，通過分析傳感器的溫度分布情況，改變傳感器的熱傳導和對熱流，從而提升傳感器數據的可靠性[5-7]。由于目前傳感器布控方式容易降低傳感器的測量精度，從而影響數據可靠性分析，因此，本文基于數字孿生技術，對電力設備RFID傳感器的孿生模型進行搭建，從而實現對模型的溫度場分析。本文所提出的電力設備RFID傳感器孿生模型主要是基于電力設備數字孿生系統構建的。為此，本文首先對電力設備數字孿生系統原理進行分析，并在此基礎上對RFID傳感器的溫度場進行仿真建模，從而構建RFID傳感器孿生模型。電力設備的數字孿生系統結構如圖1所示。

通過上述電力設備數字孿生系統結構可以看出，在數字孿生系統中，虛擬層中存儲的數據信息與電力設備的實體信息是存在虛擬映射關系的[8]。在數字孿生系統的虛擬層中，可以通過構建虛擬模型，對電力設備的信息進行仿真計算與分析，從而實現對電力設備的數字化管理。通過對虛擬層中的映射信息進行調用，可以得到關于RFID傳感器數據的虛擬映射信息，從而搭建傳感器孿生模型，實現對傳感器溫度場的仿真分析。其中，RFID傳感器的溫度場分布情況主要與兩個因素相關，分別為熱傳導路徑以及傳感器內部的接觸電阻。對此，本文分別針對這兩個因素進行分析，從而搭建傳感器孿生模型。

首先是對RFID傳感器接觸電阻的仿真計算，根據對傳感器工作原理的分析，可知傳感器接觸電阻屬于附加電阻，具體附加形式可以體現在電流收縮以及接觸表面上。常規的接觸電阻計算方法一般通過對接觸點數以及電流傳輸半徑進行計算，但電流傳輸情況較不穩定，導致傳輸半徑難以測量。為此，本文利用經驗公式計算等效接觸電阻，其計算公式如下所示。

R=kjFm"（1）

其中，R代表RFID傳感器的接觸電阻，F代表傳感器的接觸壓力，m代表接觸點數，kj代表電流阻礙系數。對于熱傳導情況，可以結合導熱面積以及導熱系數對換熱速率進行求解，具體計算公式如下所示。

Q=－A·ΔTλR（2）

其中，Q代表RFID傳感器的換熱速率，λ代表導熱系數，ΔT代表相鄰導熱面溫差，A代表與熱流方向互相垂直的導熱接觸面積[9]。通過上述步驟即可實現對傳感器接觸電阻與熱傳導路徑的分析，由此構建的RFID溫度傳感器數字孿生模型以及溫度分布情況如圖2所示。

通過上述步驟，即可構建RFID傳感器的數字孿生模型，從而完成對傳感器內部溫度場的分析，為后續的數據可靠性研究提供幫助。

1.2"RFID傳感器可靠性分析指標構建

基于上述構建的傳感器數字孿生模型以及溫度場分析情況，可以看出傳感器數據的可靠性主要受到溫度場分布影響。而溫度場分布差異又在時間和空間角度呈現出規律性變化[10]。因此為實現對傳感器數據的可靠性分析研究，本文以時間相關性和空間相關性作為分析指標，對RFID傳感器可靠性分析體系進行構建，為后續的可靠度計算提供可靠標準。

在傳感器的時間相關性方面，使用了與不同的傳感器節點的環境數據相對應的相關系數，來對時間相關性進行表征，具體表達式如下所示。

Zmi（t）=Q［zmi（t－n+1），…，

zmi（t－1），zmi（t）］（3）

其中，zmit代表在采樣時刻為t時傳感器節點m在指標xi下的數據，Zmi（t）為傳感器數據集合，其方差計算公式為：

Var"（m）=∑ni=0zmit－1－Zmi（t）2p－1（4）

其中，Zmi（t）代表數據節點為m時，數據集合在n維數據下的平均值，p代表數據的評估等級，Var"（m）代表傳感器數據集合的方差[11]。設定傳感器網絡中有兩個相鄰的節點，其中一個節點是m，另一個節點是l，其對應的傳感器數據協方差為Cov"（l，m），由此可以得出相鄰兩個節點在采樣時刻為t時的時間性相關系數，具體計算公式如下所示。

Xl，m（t）=Cov"（l，m）Var"（l）Var"（m）"（5）

其中，Xl，m（t）代表時間相關性系數，該值的波動范圍在-1和1之間。當時間相關性系數Xl，m（t）的值越接近0，則代表兩個傳感器數據在時間上完全不相關，當時間相關性系數越趨近于1或者-1，則代表兩個傳感器數據在時間維度上呈現正相關或負相關。對于空間相關性，本文采用相鄰傳感器節點的絕對誤差對其進行表征，具體計算公式如下所示。

ψm（t）=Xl，m（t）Zmi（t）－Zli（t）"（6）

其中，ψm（t）代表傳感器節點m在滑動時間窗口為時的鄰域絕對誤差[12-13]。通過上述公式即可計算出相鄰傳感器節點數據的絕對誤差，該值可以作為空間相關系數對傳感器的數據可靠性進行研究與分析。

通過上述步驟，即可構建傳感器數據可靠性分析指標體系，基于時間和空間相關性，分析了傳感器數據可靠性。

1.3"數據可靠性分析

基于上述所構建的數字孿生模型以及數據可靠性分析指標，本文通過對分析指標的權重進行計算，實現對傳感器數據可靠性的評估，具體可靠性評估流程如圖3所示。

通過上述傳感器數據可靠性分析流程圖可以看出，本文所提出的分析方法主要通過分析指標的置信分布形式以及指標權重，實現對傳感器數據的可靠性分析。對此，首先針對上述構建的數字孿生模型，對輸入值的置信度進行計算，具體計算公式如下所示[14]。

pi，j=ψm（t）I－Jzi，j·hi，j（7）

其中，pi，j為對應第j個參考等級分析指標的置信度，hi，j為對應該分析指標的參考值，I和J分別代表指標和參考值的總個數，zi，j代表傳感器數字孿生模型的輸入值。基于上述指標置信度的計算結果，對指標權重進行分配，具體權重計算公式如下所示。

wi=pi，j∑ni=1vi－sipi+pj（8）

其中，wi代表可靠性分析權重，vi代表可靠性分析指標在采樣時刻為t時的樣本均方差，si代表指標變化幅度，pi和pj分別代表兩種分析指標對應的置信度。指標變化幅度可以對指標的穩定情況進行表征，一般來說，變化幅度越小的指標，其分析出來的結果也就越穩定，因此本文選擇指標變化幅度為0.1的指標對數據可靠性進行分析。傳感器數據可靠度可以根據測試數據的平均距離進行表征，具體計算公式如下所示。

di，j=zi（t）－zj（t）"（9）

ri=Di，jwi（10）

其中，di，j代表傳感器數據i和j之間的平均距離，ri代表傳感器數據可靠度，Di，j代表傳感器數據集合的平均距離。從上述計算公式可以看出，傳感器數據的可靠性越大，代表數據波動情況越低，從而證明傳感器的測試精度更為準確[15]。

通過上述步驟即可完成對于傳感器數據的可靠性分析。通過對分析指標的權重進行計算，并結合指標置信度的計算結果，對傳感器數據可靠度進行計算。將本節內容與上述構建的RFID傳感器數字孿生模型以及可靠性分析指標進行結合，至此，基于數字孿生技術的電力設備RFID傳感器數據可靠性分析方法設計完成。

2"實驗分析

為了驗證本文提出的基于數字孿生技術的電力設備RFID傳感器數據可靠性分析方法的有效性，在理論部分的設計完成后，構建實驗環節，對本文方法的分析效果進行驗證。

2.1"實驗說明

本次實驗選取文獻[2]方法和文獻[3]方法作為對比方法，分別記為常規方法1和常規方法2。通過構建實驗平臺，采用三種方法對同一組數據可靠性進行分析，對比不同方法的實際分析效果。

2.2"實驗準備

本次實驗選取的實驗對象為熱電式RFID傳感器，通過對該傳感器的參數進行調取，并使用MATLAB仿真軟件對傳感器進行仿真建模，從而模擬傳感器正常運行。并結合實測傳感數據對實驗數據集進行構建，實現對三種方法的有效測試。對此，本文通過構建分布式傳感器網絡，獲取實驗數據，對分布式傳感器網絡中的節點數據進行隨機采樣，并進行統一歸一化處理，得到測試用例數據。本文所構建的電力設備RFID傳感器分布如圖4所示。

為保證構建的仿真電力設備RFID傳感器性能較為真實，本文通過對電力設備RFID傳感器的參數進行調用，實現仿真建模，電力設備RFID傳感器仿真參數如表1所示。

為對電力設備RFID傳感器數據可靠性進行分析，本文首先針對測試數據的置信度分布情況進行獲取。結合本文方法，對分析指標權重進行賦值。時間和空間相關性指標的可靠性置信分布分別如圖5和圖6所示。

由圖5和圖6可知，在本文方法中，可靠性指標權重wi的值設為0.21，時間和空間相關性的權重值分別為0.15和0.16。

2.3"可靠性分析精度對比結果

根據上述可靠性置信分布情況，對不同測試用例數據的可靠性進行評估。為了對比不同方法的實際分析精度，本文模擬了兩種實驗環境，分別為單節點傳輸路徑以及多節點傳輸路徑。其中，多節點傳輸路徑中的電力設備RFID傳感器節點設為10，通過對電力設備RFID傳感器網絡中的節點數據進行隨機采集，構建多節點傳輸路徑的測試用例數據。本次對比實驗選取的對比指標為不同可靠性分析方法的分析精度，具體衡量指標為可靠性評估期望誤差值，該值越低，代表方法的分析精度越高，單節點和多節點傳輸下的可靠性評估期望誤差分別如圖7和圖8所示。

從圖7和圖8中的實驗結果可以看出，在不同節點傳輸環境下，不同方法得到的可靠性評估期望誤差值有所不同。通過觀察實驗結果可以明確，多節點傳輸條件下的期望誤差要明顯高于單節點傳輸。將三種不同分析方法得出的可靠性評估期望誤差進行對比可以看出，本文提出的基于數字孿生技術的可靠性分析方法所得到的期望誤差值更低，由此可以證明本文方法的可靠性分析精度更高。

3"結"論

為提高電力設備RFID傳感器數據可靠性分析精度，基于數字孿生技術提出了一種新型的數據可靠性分析方法。通過構建傳感器孿生數字模型，對傳感器溫度場進行分析，在此基礎上，構建可靠性分析指標體系，能夠有效提高方法的分析精度。在今后的研究工作中，還需對可靠性分析體系進行優化，從而提高分析效果。

參考文獻

［１］"孫淑嫻，田昕怡，何澤昊，等.基于數據分解及因果推理的設備可靠性預測模型[J].中國安全生產科學技術，2023，19（5）：44-50.

[2]"姚映帆，張旭，彭浩，等.基于FTA的電廠電力調度數據網通信系統可靠性分析[J].工業控制計算機，2023，36（2）：4-6+8.

[3]"張青春.基于多源信息融合的數據中心配電可靠性評估技術研究[J].大眾用電，2023，38（2）：44-45.

[4]"唐莉，程世娟，張曉潔，等.多源異構數據貝葉斯變權融合可靠性評估模型[J].重慶理工大學學報（自然科學），2023，37（2）：272-277.

[5]"陳瑞.提高電力調度中心和省級集控中心數據可靠性研究[J].云南電力技術，2023，51（1）：55-59.

[6]"韓良文，趙鵬，鄧云李，等.HFETR設備可靠性數據庫的研究與設計[J].核安全，2022，21（6）：67-74.

[7]"李燕華，林文鵬，范富波，等.引入失效信息的無失效數據可靠性評估[J].環境技術，2022，40（4）：192-198.

[8]"王珂琦，張耀.關于跨域虛擬網絡的優化狼群映射研究仿真[J].計算機仿真，2021，38（2）：291-295.

[9]"董建華，唐家銀.基于主特征映射的多權重數據統計融合可靠性評估模型[J].統計與決策，2022，38（7）：26-30.

[10]"王鑫，周澤寶，余蕓，等.一種面向電能量數據的聯邦學習可靠性激勵機制[J].計算機科學，2022，49（3）：31-38.

[11]"楊洋.基于大數據技術的配電網運行可靠性分析[J].無線互聯科技，2022，19（5）：22-23.

[12]"唐莉，唐家銀，程世娟.多源異構數據貝葉斯統計融合可靠性評估模型[J].機械強度，2022，44（1）：126-132.

[13]"陳秀海，祁宏，陳默，等.基于LabVIEW的大規模電力設備可靠性評價系統[J].自動化與儀器儀表，2021（12）：147-150.

[14]"王瑞果，丁健，王穎舒，等.基于數字孿生的配電開關柜溫度傳感器數據可靠性研究[J].電力大數據，2021，24（6）：27-35.

[15]"賈俊青，段瑋頔.基于互聯網的電力設備可靠性監測分析[J].集成電路應用，2021，38（3）：134-135.