数字孪生技术在电力系统应用分析

1、数字孪生技术在电力系统应用分析摘要：现阶段电力系统应用程度的不断加深，其复杂性，庞杂性也变得越来越明显。其中集合了大量的技术应用、资金投入以及人力成本，可以说它是目前工业化发展历程中的一项重要的成就。数字孪生技术是存在于数字空间设计的虚拟模型以及与物理实体之间的“镜像”映射，结合数字孪生在电力领域的应用进行分析和讨论。关键词：数字孪生；电力系统；应用引言：技术的革新和发展推动者各行各业的快速发展，现代化的技术趋势包括大数据、云计算、物联网已经不再是一个概念化的名词，而是存在于我们的生活中的方方面面。这也是数字工业革命发展的一项重要产物。数字孪生技术作为新兴的技术应用也将成为全新的一种模式为电力

2、系统的应用发展，业务的升级换代提供方向。一、关于数字孪生数字孪生技术是一个集合了多种类科学、多物理量、多尺度以及多概率的仿真数据计算系统。它有效地利用了物理建模系统、传感装置以及对历史信息的分析等，从而在虚拟化的空间内形成了数字化的映射，能够真实演示实体在运行过程中的经理。它融合了目前较为前沿的技术包括了5G通信、云计算、数字平台、大数据、人工智能等技术，通过技术的优势来获取数字资源的红利。这项技术最初起源于美国的航天技术应用领域，随着技术应用的普及和研究的深化，其开始在各类行业中进行交互应用。二、关于数字孪生在电力系统中的应用（一）远程巡视为了保障电力网络运行的安全，传统的巡视工作需要投入大

3、量的时间和精力，任何一个纰漏都会引起安全事故给电力使用者带来巨大的损失。数字孪生技术能够帮助实现智能化远程巡视，它能够快速采集巡查点的图像信息，并形成虚拟模型，巡检这能够借助模型进行比对进而了解设备的变化情况，从而确保巡视任务的精度和效率，降低人力成本的投入。（二）故障诊断和辅助决策传统的巡检工作多以人工巡检为主，低效且对问题的把控不足。而利用数字孪生建模技术，则可以通过无人机获取现场信息并及时将采集数据回传至平台，系统能够生产现场的实际模拟模型，从而帮助工作人员快速锁定异常1。（三）电网状态可视化监控在数字孪生技术的应用辅助下，能够实现对电力网络设备、电厂场站以及现场环境的三维立体全景方正，

4、并能够进行数据之间的实时交互，结合现场数据建立仿真模型，并动态化演示设备和关键数据的信息。通过在厂站内的所设置的视频设备的传感设备借助网络实时反馈厂站的环境变化。利用这些数据能够建立有效的数字化模型，并对其进行3D数据分析2。尤其是在后台的维护过程中，能够通过这一模型对电力网络的输变电项目开展全面的监控，继而帮助管理人员全面掌握不同区域设备、装置的工作状态，不仅可以调用资料而且也能看到整体发展趋势。借助虚拟空间，能够显示出变电站的对应位置、相关装置的具体参数以及对应的设计资料等信息。这种集成化的管理方式不仅能够提高管控的效果和管控程度，同时也能够规避电力网络存在的异常问题，为可能发生的安全事故

5、提供了更多的应急应对时间。（四）仿真培训利用3D网络的模拟系统能够直观地了解电力网络的输出运行状态，进而为后续的员工培训提供更加直观、全面的影像资料，也能够帮助检修工作人员提供他们的技术应用能力。通过这套系统还能够全方位了解电网设备的运行状态，便于对整个电网应用提出准确的预测和预估。通过不同的感应设备包括声频、振幅以及温度等各类检测数据参数的反馈得到设备的运行状况分析，并对电气及机械设备的异常进行识别和预测。（五）预警和检修在常规的电力管控中，管控工作者通常会结合自身的实际经验对设备装置的状态进行分析并判断其问题的类型。然而这种判断方式更多地依赖于个人的能力和经验而且也会受到相应的干扰，对于一

6、些存在的微小变化无法及时发现。而结合现代化的检测系统白能够不断地对相关设备进行检测，并对设备的运行数据进行分析，一旦发现设备出现异常就会发出预警做出相应的处理，进而避免其出现更加严重的问题。（六）数字运营 人工智能以虚拟化模拟作为主要方式加入人工智能的方式，配合各类设备进行算法学习。了解电力网络中所蕴含的隐性秩序和模型，继而帮助系统进行数据分析和推理，从而分析出电力网络的运行规律以及运行关系，为后续的决策提供更加科学的依据3。实现人工智能化的管理是数字孪生技术的深度融合也是对决策、优化以及虚拟迭代的一种全新的技术升级的体现。（七）安全生产管控借助数字孪生技术的应用与3D坐标数据的配合，能够充分

7、了解相关装置、设备的移动状态或是工作状态，继而实现全面性的管控。比如电力发展产物，电动汽车的运行轨迹以及运行状态的监控。通过全程化的管控能够更好地对其实现安装状态的评估继而预先判断出风险。结合对应的传感系统，能够有效地采集对应的数据信息，对目前所实施的工作方案以及运行过程中隐含地风险进行识别和分析。在数字化的应用中终端的模式变得更加多样化，也为管控工作者提供了更加便捷的管控平台。（八）PSDT1.健康评价电力系统涉及内容非常广泛而且各自差异性较高，对于设备状态的评估工作可以通过数字孪生技术的深度学习方式，分析电力装置在历史工作中的资料数据并得出表征量。数字孪生与电力系统融合具体可见图1.图1.数字孪生电力系统2.系统分析通过深度融合的方式将电力系统的运行转化成为数字信息，建立较高适配度的模型，结合一定的开发应用，对其时间序列进行分析，继而对运行状态进行量化，评估电力系统中的干扰因素和干扰程度。3.预测符合和用户行为电力网络终端的用户数字非常庞大，借助LSTM的网络技术能够形成数据模型，以满足预测需求。而NILM则可以结合客户端的用电情况，对客户的用电行为进行推演和分析，得出用户行为。4.微网系统微网工作阶段，电源功率的变化较大，同时还存在较大的不确定性因素。而为了保障电力供应的稳定性，结合深