智慧变电站数字孪生系统

来源：电网智囊团

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。

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。

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

生产流程的数字化双胞胎

生产执行阶段的数字化双胞胎

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

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

在生产的实际执行阶段或者产品的运行阶段，原材料、设备、流程、人员或者环境参数、运行状态等系统信息随时会出现调整与变动，而性能的数字化双胞胎需要将这些变动实时的在数字空间内进行更新。为此，结合物理传感器输入的数据进行快速、实时的仿真与预测是性能的数字化双胞胎的重要技术。举例而言，在产品投入运行后，基于数据输入与快速仿真技术可以对重要但难以测量的性能参数进行实时的仿真计算，实现对产品的预测性维护等功能。视频内就是电机运行过程中，对电机内部温度应用性能的数字化双胞胎进行分析的例子。

• 大数据分析，数据闭环

生产线或产品的各个物理传感器会产生大量的数据，对这些实际数据应用机器学习等方法进行分析是实现主动响应，事故溯源，预测性维护等数字化双胞胎信息反馈功能的重要技术。例如，生产性能的数字化双胞胎可以对生产过程中出现的事故等实际情况进行数据提取，通过机器学习与数值模拟验证等方式实现原因分析，并针对事故原因提出产品设计、生产流程设计中针对性的改进方案。

总结而言，数字化双胞胎背后的关键技术涉及数值建模与仿真、机器学习以及将信息连接起来的物联网、云平台等领域，对这些领域内的数据和应用的集成能力同样是数字化双胞胎的关键技术。当前，数字化双胞胎的应用领域与范畴还在不断发展，电力领域数字孪生的探索已经开始，2021年科技攻关方面涉及较多数字孪生方面的研究，各个领域的突破都可能会提高数字化双胞胎的实际能力，成为未来数字化双胞胎概念的关键技术。