智慧变电站数字孪生系统及应用案例汇编
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ID:BianDianJiShu
智慧变电站
采用先进传感技术对变电站环境量、物理量、状态量、电气量进行全面采集；充分应用现代信息技术，体现本质安全、先进实用、面向一线、运检高效,建设状态全面感知、信息互联共享、人机友好交互、设备诊断高度智能、运检效率大幅提升的智慧变电站。
一次设备：
按照“防火耐爆、本质安全、一键顺控、智能巡检、状态感知、智能表计、免（少）维护、标准设备、绿色环保”等要求进行选型设计，全面提升一次设备质量和智能化水平。
二次系统：
按照“就近转化、就地保护、硬件标准、软件可控、信息共享、智能计量、方便一线”等要求进行设计，实现运维便利化和智能化。
数字孪生
数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生是一种超越现实的概念，可以被视为一个或多个重要的、彼此依赖的装备系统的数字映射系统。
整个产品生命周期
这里产品的生命周期特指设计阶段，生产装配阶段和使用维护阶段三个部分。这三个阶段分别面对设计人员、制造人员与用户等不同的对象，涉及和产生的数据类型也各有不同，同时这些数据信息又存在着以产品为核心的紧密关系。西门子公司将数字化双胞胎在这三个阶段的应用分别称为：产品的数字化双胞胎、生产的数字化双胞胎和性能的数字化双胞胎，这三种数字化双胞胎涵盖了产品和生产生命周期的所有阶段产生的信息与数据。
结合多物理场仿真、数据分析和机器学习
数字化双胞胎并不局限于单纯的数值仿真或者机器学习技术。相对于传统的数值仿真方法，数字化双胞胎可以应用物理实体反馈的数据进行自我学习和完善；另一方面，相对于机器学习，数字化双胞胎可以通过对物理过程的仿真和领域知识提供更加准确的理解与预测。
作为一个正在不断发展的进化的概念，实现数字化双胞胎需要数值仿真、机器学习等多个领域内的多种技术。本回答内将针对数字化双胞胎在产品生命周期内三个阶段的应用，简要叙述它们背后的一部分主要技术，并在最后放飞自我，做一个简要的总结和展望。
1. 产品的数字化双胞胎
产品的数字化双胞胎内包含有产品所有设计元素的信息，如产品的三维几何模型，系统工程模型，BOM表，一维至三维、多学科的仿真模型，电气系统设计，软件与控制系统设计等。它可以在产品的设计阶段预测产品的各项物理性能及整体性能，并在虚拟环境中对产品进行调整或优化。
产品的数字化双胞胎背后的关键技术涉及以下几个方面：
数字建模
一体化的仿真验证
其他技术
2. 生产的数字化双胞胎
生产的数字化双胞胎背后包括以下几个方面的关键技术：
生产规划建模与仿真
虚拟的生产调试
3. 性能的数字化双胞胎
总体而言，性能的数字化双胞胎将从物理实体中获得数据输入，并通过数据分析将实际结果反馈到整个数字化双胞胎体系中，产生封闭的决策循环。
实现性能的数字化双胞胎需要以下几类关键技术：
快速仿真，实时预测
大数据分析，数据闭环
在科幻的世界中，人类终有一天会将自己的意识上传到数字世界，实现“永恒”。而在更实际的未来世界中，我们可以应用数字化双胞胎的概念，将各个物理产品实体内包含的全部信息进行数字化、关联化，从它的设计方案、加工过程、运行状态等信息内，发掘信息内深藏着的价值。在作者看来，这些物理实体的数字化双胞胎，将是未来物联网的重要基础之一，也将对工业制造业的发展产生革命性的影响。
案例一：
上海110kV数字孪生变电站博艺站
充分应用云计算、大数据、人工智能、工业互联网等“新基建”领域关键技术的智慧变电站，为临港新片区打造“智慧互联、协同共享的数字孪生城市”提供了典型经验。“数智能源”的未来，离我们并不遥远。
在110千伏博艺站设计阶段，建设团队将变电站本体和设备的BIM模型（建筑信息模型）与数字孪生技术跨前融合，集成变电站设备参数、实验报告、运行状态等信息，打造与实体完全一致的数字化模型，更好地实现变电站全寿命周期的管控。
得益于BIM技术，变电站内的设备模型都可以清晰显示，工作人员能够随时查看设备状态、关键状态量、遥信遥测数据以及环境数据等重要信息，甚至是试验报告也可以随时读取。随着系统投运，变电站不仅能在设备出现异常情况时主动缩短传感器的采样周期，实现“双向互动”“循环复诊”，还能利用环形验证、专家知识、人工智能分析等核心技术，对传感器采集的动态数据以及历史数据进行研判分析，实时诊断、分析和告知设备的健康状态以及异常发展趋势，更能综合考虑设备状态、规程要求、电网检修“三同步”原则等多种因素，输出差异化、精细化的检修策略，由预防性检修转向预测性检修。
案例二：上海35kV蔡伦变电站数字孪生系统
电网设备数字孪生系统的首个试点站——35千伏蔡伦智慧变电站，地处国家级技术高地——张江科学城，为区域内“三大三新”产业提供电力保障。
蔡伦站内运用25类传感技术搭建全维度前端感知网络，实现更为全面、准确、及时的状态感知，形成了以“机器为主、人工为辅”的巡视模式，大幅提高巡视效率和质量，降低运维人工成本的同时，也让运维工作更安全。
数字孪生系统将专家知识与人工智能相结合，对传感器采集的动态数据和海量历史数据进行研判分析，实时诊断设备健康状态。当感知到设备出现异常情况时，系统还会对巡检机器人发出指令进行复测，同时缩短传感器的采样周期，实现“双向互动”、“循环复诊”。
通过设备不同“健康指标”之间的“环形验证”，数字孪生系统不仅能够及时发现缺陷，还能够快速定位缺陷，给出相应的“治疗方案”，做到“提早发现，精准治疗”。同时，系统还可以根据设备健康状态，“对症下药”输出差异化、精细化的检修策略，由预防性检修转向预测性检修，推动“检修模式”从“粗放经营”向“提质增效”转变。
案例三：海南220kV大英山数字孪生变电站
该变电站依据统一电网数据模型，实现了变电站设备、环境等可视化管理，初步完成了220千伏大英山数字孪生变电站阶段性建设，验证了公司数字孪生技术路线可行、有效，打造了南方电网统一数字孪生技术路线落地的海南样板工程，具有较强的全网示范性效应。
在模型设计、模型实例化、模型拓扑贯通、模型可视化、共享服务、智能应用支撑等方面，全过程遵循公司数字化转型和数字电网建设的统一技术路线，基于南网云、公司数据中心等数字化基础平台，结合变电站生产运行实际，开展了大量的数据清洗及数模拼接工作。
目前已完成4个配电区域、93个配电间隔、23个气室间隔的模型实例化建设，完成主变区域54个、220千伏区域233个、110千伏区域321个、10千伏区域299个设备及部件的设备孪生，接入了电流、电压等535项实时数据，形成可拆解、可组装、可复制的变电站数字镜像。
同时，融合物联网、大数据、人工智能等技术，通过智能传感设备采集，实现了生产运行状态实时在线测量，物理设备、控制系统和信息系统的互联互通，为电网数字化转型提供实践案例与应用示范。
未来，数字孪生将成为每一座变电站的标配，借助数字孪生平台的开放性和扩展性，电缆、架空线等设备也将纳入其中，与变电站共同串联起一张强大的数字电网，实现浦东全电网的数字孪生，为该公司“一二六六”数智化战略转型、为数字孪生城市建设提供浦电智慧和浦东样板。