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数字孪生电网基本内涵及关键技术

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vguangxian 发表于 2022-6-12 05:56:10 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
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将数字孪生技术引入到电网,可以实现物理电网的同步映射。随着物联网、大数据、人工智能等技术的日臻成熟,数字孪生将会在电网领域得到普遍应用,并在电网规划、建设、运营等环节发挥强有力的支撑作用。本栏目阐述数字孪生和数字孪生电网的基本内涵,介绍数字孪生电网关键技术及技术应用场景,可为相关技术研究和应用实践提供参考。

数字孪生简介

>>数字孪生的起源

“孪生”的概念起源于美国国家航空航天局(NASA)的“阿波罗计划”,即构建两个相同的航天飞行器,其中一个发射到太空执行任务,另一个留在地球上用于反映太空中航天器在任务期间的工作状态,从而辅助工程师分析处理太空中出现的紧急事件。当然,这里的两个航天器都是真实存在的物理实体。

2003年前后,关于数字孪生(Digital Twin)的设想首次出现于Grieves教授在美国密歇根大学的产品全生命周期管理课程上。在该设想中数字孪生的基本思想已经有所体现,即在虚拟空间构建的数字模型与物理实体交互映射,忠实地描述物理实体全生命周期的运行轨迹。

直到2010年,“Digital Twin”一词在NASA 的技术报告中被正式提出,并被定义为“集成了多物理量、多尺度、多概率的系统或飞行器仿真过程”。2011年,美国空军探索了数字孪生在飞行器健康管理中的应用,并详细探讨了实施数字孪生的技术挑战。2012年,NASA与美国空军联合发表了关于数字孪生的论文,指出数字孪生是驱动未来飞行器发展的关键技术之一。在接下来的几年中,越来越多的研究将数字孪生应用于航空航天领域,包括机身设计与维修、飞行器能力评估、飞行器故障预测等。

近年来,数字孪生得到越来越广泛的传播。同时,得益于物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的发展,数字孪生的实施已逐渐成为可能。现阶段,除了航空航天领域,数字孪生还被应用于电力、船舶、城市管理、农业、建筑、制造、石油天然气、健康医疗、环境保护等行业。特别是在智能制造领域,数字孪生被认为是一种实现制造信息世界与物理世界交互融合的有效手段。

>>数字孪生的基本概念

(1)标准化组织的定义
数字孪生是具有数据连接的特定物理实体或过程的数字化表达,该数据连接可以保证物理状态和虚拟状态之间的同速率收敛,并提供物理实体或流程过程的整个生命周期的集成视图,有助于优化整体性能。

(2)学术界的定义
数字孪生是以数字化方式创建物理实体的虚拟实体,借助历史数据、实时数据以及算法模型等,模拟、验证、预测、控制物理实体全生命周期过程的技术手段。

(3)企业的定义
数字孪生是资产和流程的软件表示,用于理解、预测和优化绩效以实现改善的业务成果。数字孪生由三部分组成:数据模型,一组分析或算法,以及知识。

>>数字孪生的典型特征

从数字孪生的定义可以看出,数字孪生具有以下几个典型特点:

(1)互操作性
数字孪生中的物理对象和数字空间能够双向映射、动态交互和实时连接,因此数字孪生具备以多样的数字模型映射物理实体的能力,具有能够在不同数字模型之间转换、合并和建立“表达”的等同性。

(2)可扩展性
数字孪生技术具备集成、添加和替换数字模型的能力,能够针对多尺度、多物理、多层级的模型内容进行扩展。

(3)实时性
数字孪生技术要求数字化,即以一种计算机可识别和处理的方式管理数据以对随时间轴变化的物理实体进行表征。表征的对象包括外观、状态、属性、内在机理,形成物理实体实时状态的数字虚体映射。

(4)保真性
数字孪生的保真性指描述数字虚体模型和物理实体的接近性。要求虚体和实体不仅要保持几何结构的高度仿真,在状态、相态和时态上也要仿真。值得一提的是在不同的数字孪生场景下,同一数字虚体的仿真程度可能不同。

(5)闭环性
数字孪生中的数字虚体,用于描述物理实体的可视化模型和内在机理,以便于对物理实体的状态数据进行监视、分析推理、优化工艺参数和运行参数,实现决策功能,即赋予数字虚体和物理实体一个大脑。因此数字孪生具有闭环性。

>>数字孪生与其他技术的区别

从表面上看,数字孪生技术与其他数字技术有许多相似之处,但实际上,数字孪生技术是一种新技术,与包括仿真、信息物理系统、数字主线和资产管理壳在内的传统技术存在明显区别。

(1)数字孪生与仿真(Simulation)的区别
仿真技术是应用仿真硬件和仿真软件通过仿真实验,借助某些数值计算和问题求解,反映系统行为或过程的模型技术,目的是依靠正确的模型和完整的信息、环境数据,反映物理世界的特性和参数。仿真技术仅仅能以离线的方式模拟物理世界,不具备分析优化功能,因此不具备数字孪生的实时性、闭环性等特征。

数字孪生需要依靠包括仿真、实测、数据分析在内的手段对物理实体状态进行感知、诊断和预测,进而优化物理实体,同时进化自身的数字模型。仿真技术作为创建和运行数字孪生的核心技术,是数字孪生实现数据交互与融合的基础。

(2)数字孪生与信息物理系统(CPS)的区别
数字孪生与CPS都是利用数字化手段构建系统为现实服务。其中,CPS属于系统实现,而数字孪生侧重于模型的构建等技术实现。相比于综合了计算、网络、物理环境的多维复杂系统CPS,数字孪生的构建作为建设CPS系统的使能技术基础,是CPS具体的物化体现。数字孪生的应用既有产品、也有产线、工厂和车间,直接对应CPS所面对的产品、装备和系统等对象。

(3)数字孪生与数字主线(Digital Thread)的区别
数字主线被认为是产品模型在各阶段演化利用的沟通渠道,是依托于产品全生命周期的业务系统,涵盖产品构思、设计、供应链、制造、售后服务等各个环节。在整个产品的生命周期中,通过提供访问、整合以及将不同/分散数据转换为可操作性信息的能力来通知决策制定者。数字主线有能力为产品数字孪生提供访问、整合和转换能力,其目标是贯通产品生命周期和价值链,实现全面追溯、信息交互和价值链协同。由此可见,产品的数字孪生是对象、模型和数据,而数字主线是方法、通道、链接和接口。

(4)数字孪生与资产管理壳(Asset administration Shell)的区别
出自工业4.0的资产管理壳,是德国自工业4.0组件开始,发展起来的一套描述语言和建模工具,从而使得设备、部件等企业的每一项资产之间可以完成互联互通与互操作。
自数字孪生和资产管理壳的问世以来,更多的观点是视二者为美国和德国的工业文化不同的体现。实际上,相较于资产管理壳这样一个起到管控和支撑作用的“管家”,数字孪生如同一个“执行者”,从设计、模型和数据入手,感知并优化物理实体,同时推动传感器、设计软件、物联网、新技术的更新迭代。但是,基于这两者在技术实现层次上比较相近,德国目前也正努力在把资产管理壳转变为支撑数字孪生的基础技术。

数字孪生电网基本内涵

>>数字孪生电网的定义

工业4.0研究院所提出的“数字孪生电网”(DTG, Digital Twin Grid)概念,广义上指电力行业的数字孪生体应用,狭义上指在发电、输电、配电和用电全生命周期场景下的数字孪生体应用。

数字孪生电网定义如下:数字孪生电网是基于数字孪生基础设施的电网数字化转型方法,通过在数字空间建设电网、环境、人员和业务四要素,实现数据驱动的全局、全生命周期的数字孪生体,从而达到不断改善的应用目的。

数字孪生电网定义,引入了数字孪生基础设施,以解决平台烟囱的弊端。跟现有的电力企业高度集成的数字孪生体实践不同,数字孪生电网更强调模块化和开放架构,这有助于形成可持续改进的技术体系,实现“前向兼容”的目标。

另外,数字孪生电网采用了实体化的方法,能够固化各种数字孪生化成果,有助于技术专业化分工形成,最终各个模块可以独立进行优化改进,避免了技术体系的复杂性所导致的管理成本过高和过于复杂而无法实现预定的可持续改进要求的情况。

数字孪生电网概念和体系还在建设初期,在实际应用中既要不断改进,以适配应用场景需要,又要不断修正调整。

>>数字孪生电网的必要性

在技术层面,随着“碳达峰、碳中和”、“构建以新能源为主体的新型电力系统”等战略目标的提出,电网将会接入大量具有随机性、间歇性、波动性特征的分布式能源,以及储能装置、V2G等交互式能源设施,使其呈现出结构更加复杂、设备更加繁多、技术更加庞杂的趋势。传统机理模型和优化控制方法已经难以满足电网规划设计、监测分析和运行优化的要求。

在管理层面,受产业结构调整、能源领域改革、电价下调等政策影响,依靠电量增长拉动收入的传统经营发展模式难以为继,电网企业迫切需要优化经营策略,实现企业的精益化管理。由于对电网缺乏精准刻画,无法准确掌握电网的状态信息,导致电网的运维效率难以得到有效提升,另外,对电网运营策略的优化调整,严重依赖于人工经验,难以达到最佳效果。数字孪生电网为解决上述问题提供了新的技术途径,可以有效保证电网经济、优质、安全的运行。

>>数字孪生电网主要功能

通过数字孪生电网可以监测电网实时状态、诊断电网异常原因、预测电网发展趋势、优化电网运营策陷。

(1)监测电网实时状态
通过数字孪生电网可以实时反映开关通断、设备负载、用户负荷、新能源出力等电网运行状态,还可以实时反映电网的异常信息、故障信息,以便工作人员全面实时地监测电网状态。

(2)诊断电网异常原因
通过数字孪生电网可以实现电网电压异常、电能质量异常、电费异常等各类异常的溯因分析,准确研判出导致异常的原因,以便工作人员制定相应的改进措施。

(3)预测电网发展趋势
通过数字孪生电网可以准确预测新能源出力、电力用户用电负荷、电气设备负载情况,还可以预测设备故障、客户投诉等,以便工作人员制定相应的应对措施。

(4)优化电网运营策略
通过数字孪生电网还可以优化设备检修频率、电力设施配置、联络开关投切、相间负荷调整等运营策略,进而为工作人员提供科学的决策支撑。

数字孪生电网可以大幅提升电网的数字化、智能化水平。

>>数字孪生电网体系架构

数字孪生电网体系架构由设备级数字孪生、单元级数字孪生、系统级数字孪生三个层级所构成。

设备级数字孪生指电网中单个设备的数字孪生,如数字孪生变压器、数字孪生断路器、数字孪生隔离开关等。

单元级数字孪生是指电网中由多个设备所组成的功能单元的数字孪生,如数字孪生变电站、数字孪生微电网、数字孪生输电线路等。

系统级数字孪生是指电网中由多个功能单元所组成的系统的数字孪生,如数字孪生区域电网、数字孪生省级电网、数字孪生市级电网等。

系统级数字孪生并不是单元级数字孪生的简单叠加,同样,单元级数字孪生也不是设备级数字孪生的简单叠加。不同层级数字孪生之间的功能关系如图1所示。

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图1 数字孪生的层级间关系

>>数字孪生电网演进

数字孪生电网的发展阶段

工业4.0研究院把数字孪生电网分为三个发展阶段,其基础设施、平台和应用在不同阶段具有不同的要求,分别称之为1.0、2.0和3.0阶段,体现了数字孪生电网可持续改进的核心价值。

表 数字孪生电网发展阶段
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数字孪生电网的自动演进

数字孪生电网的自动演进主要包括两方面内容:一是数字孪生电网功能的自动迭代,二是数字孪生电网结构图谱的自动更新。

为实现数字孪生电网功能的自动迭代,相应功能所对应数据驱动模型应采用增量学习的方式,不断从新的数据样本中获取知识,用以对自身进行优化迭代,从而支持该部分功能完成自动迭代。数字孪生电网功能自动迭代流程如图2所示。

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图2 数字孪生电网功能自动迭代流程

数字孪生电网的结构图谱应具备自动更新的能力,以保证物理电网或数字孪生电网本身发生变化后,数字孪生与数据、模型、功能之间,以及数字孪生与数字孪生之间关系的准确性。数字孪生电网结构图谱自动更新流程如图3所示。

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图3 数字孪生电网结构图谱自动更新流程

数字孪生电网关键技术及应用场景

>>数字孪生电网关键技术

数字孪生电网是面向新型数字化智能电网的一套复杂技术和应用体系。多门类技术的集成、多源数据的整合和各类平台功能的贯通是数字孪生电网建设的关键要素。建设数字孪生电网的关键技术和技术难点包括:

(1)数字化标识技术
对设备进行全域全量数字化标识,开展规范的编码设计和建立规范的数字化标识体系是在数字空间中区分实体身份的基础,同时是实现数字电网与物理电网的一一映射的基础。目前电网公司大力推进增量存量设备实物“ID”赋码贴签,但尚未实现全域全量设备的数字化标识。

(2)智能化传感技术
智能化感知体系是数字孪生电网感知互联的入口和通道。电力设备数量多、自身参数复杂、静态参数与动态参数并存,但设备类型清晰、关联性强、易于分类管理。在全域布设传感装置,需要大量资金和人力投入,用于购置、安装、管理和维护传感装置。因此,针对已有设备,选择代表性设备布设微型化、物联化、高精度传感装置,融合低功耗通信技术,实现感传一体化,再基于建模技术构建同类型设备一体化模型,通过仿真验证及模型不断迭代后可达到全域布设传感装置的效果。

(3)设备物联管理技术
设备物联管理平台是提供设备连接和后续服务等能力的平台。设备层、电网层、业务层、运营管理层各类智能化传感设备接入电网存在语言不通、操作系统不同、通信协议不同等问题。因此,数字孪生电网下的设备物联管理技术需适应多语言、多操作系统不同终端设备的接入和数据通信需求,并保证通信安全性、实时性和稳定性,还需具备多种开发工具,可以接受任何安装有协议驱动程序的设备发送的数据。

(4)数据资源汇集技术
设备、子系统和电网数字孪生模型的构建和迭代优化需要依赖全域智能化传感设备采集数据的汇集。基于目前正在构建的数据中台可以实现各种来源、各种结构数据资源的汇集、管理和共享。通过元数据规范和统一转换格式,以及统一的数据服务接口,可打破异构数据和跨专业数据不能协同利用的壁垒,实现横向跨专业、纵向不同层级间的数据共享、分析挖掘和融通需求。

(5)数字孪生模型构建技术
数字孪生电网的核心是高精度、多耦合的数字孪生电网模型。数字孪生电网模型构建技术采取模型驱动建模和数据驱动建模相结合的方式。初始化建模综合采用实际感知测量、设备三维建模、数字建模等手段获取原始数据,通过数据融合处理,叠加系统建模及动态建模,生成数字孪生模型。建模策略以设备建模为基础,然后连接构成子系统数字孪生模型和整个电网数字孪生模型。

>>数字孪生电网技术应用场景

数字孪生电网需要物理实体电网与其数字镜像融合来实现其各种功能和应用。根据数字孪生电网总体框架中描述的在设备层、电网层、业务层和运营管理层的潜在应用场景,可实现以下技术应用。

设备层

在设备层的典型应用主要是基于精细化数字建模及一体化数字建模技术构建设备的数字孪生模型,并将采集的运行监测数据、设备全寿命周期数据及环境数据输入模型,能够使物理实体设备实时状态信息精准映射到数字孪生模型上,实现设备状态可视化,作业人员可通过访问操作数字孪生模型,实现设备现场及远程友好互动;通过应用机器学习等人工智能算法,使感知数据在模型中不断迭代和验证,进而驱动设备实现自主状态管理、缺陷诊断、故障预警及全寿命周期管理;基于已有典型设备精细化数字孪生模型,对同类型、同地区、同场景下的设备构建一体化数字孪生模型,并根据已建立的机器学习算法,指导全域设备进行集群化管理与自主决策。

目前数字孪生技术在设备层的落地应用主要集中在设备自主状态管理与故障诊断两方面。数字孪生在设备层的应用能够解决目前基于计划检修开展的运维检修浪费人力、财力的问题,以及设备状态评估指标有效性差、评估结果不准确的问题,由预防性运维转向预测性运维,有效减少不必要的现场作业,提高设备状态评估、故障诊断的准确率和安全管控水平,实现设备管理智能化和精益化。

电网层

在电网层的典型应用主要是基于设备和子系统建立的数字孪生模型形成整个电网的数字孪生模型。将系统在线监测数据、运行状态数据、设备全寿命周期数据及环境数据实时传输到电网数字孪生模型中,应用机器学习等人工智能算法,对模型进行迭代优化和滚动预测,使电网自主预测未来运行状态,并实时反馈给物理实体电网,实现电网运行风险自主评估和电网全寿命周期监控与管理;将电网实时运行状态预测结果结合潮流控制等运行数据在电网数字孪生模型进行仿真分析,驱动电网实现考虑设备运行状态的自动化调度和预测性调度,从而为电网在线分析与决策提供指导,同时指导电网进行自主规划。

目前数字孪生技术在电网层的落地应用主要集中在电网在线分析与决策方面。数字孪生在电网层的应用能够在不对现场进行排查的情况下,根据电网设备数字孪生模型的全寿命周期数据,提前预知电网设备运行风险、对检修计划进行安排,提升调度运行的监控效率及检修计划安排的合理性;考虑电网设备运行状态的电网自动化和预测调度能够使调度部门更精确地掌握电网真实状态,调度决策更具准确性;此外,通过电网数字孪生模型能够加速仿真和评估速度,更快速实现电网在线分析与决策。

业务层

在业务层面,数字孪生体系的构建过程也是实现全网域设备数据综合管理的过程,依托数据中台的同步建设,数据格式统一且可编辑。数据能够实现互通共享,且具有可视化交互性的能力,整个区域内的数字模型从发策部门、基建部门、设备管理部门、安监部门、调度部门到营销部门可以有效应用,实现各业务部门数据互通和业务协同。

数字孪生在业务层的应用,依托数据中台的同步构建,能够解决当前电网跨专业跨部门数据格式不一致无法融合应用、业务无法协同开展的问题,可实现业务数据和数字孪生模型跨专业跨部门共享利用;此外,在业务层应用设备和电网数字孪生模型开展的派生应用(如运检支撑、全息培训等)能够辅助现场运维人员模拟作业环境,提高作业效率,保障作业安全。

运营管理层

基于数字孪生技术,可将数字化和智能化建设的功能扩展到整个公司运营管理层面,在减少管控人力的同时,提高管控效率,实现资产数字化、知识数字化、业务数字化。
数字孪生在运营管理层的应用,依托于设备侧和电网侧数字孪生模型的综合应用,连接企业后端的业务应用,指导企业运营级策略制定;此外,通过企业内外部信息和数据的共享和融合分析,能够提高企业的经济效益和市场竞争力,促进企业全价值链协同。





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