基于数字孪生的变电站智能运检体系构建

0引言

当前,电力系统智能化发展提速,变电站作为核心枢纽,对运检效率与安全提出了更高要求。数字孪生技术通过构建虚实同步的数字模型,实现对设备状态的实时监控、故障预测与仿真演练,正逐步成为智能运检体系的关键支撑手段。现有相关研究多停留在理论层面,缺乏落地实践验证,因此,本文以南京诚迈电力信息有限公司合肥分公司为例,系统分析其在变电站智能运检中的数字孪生平台构建路径,旨在为电力行业提供智能运检体系参考模型。

1 公司简介

1.1企业定位与电力信息化技术发展方向

南京诚迈电力信息科技有限公司(以下简称“诚迈电力”)成立于2018年4月,是诚迈科技(股票代码:300598)旗下专注电力行业信息化与智能化发展的全资子公司。公司总部位于南京,业务范围涵盖电力系统集成、智能设备控制、信息系统研发、电力工程自动化与软硬件解决方案等领域,聚焦于构建以数字化、智能化为基础的新型电力运维体系。

为进一步拓展区域服务能力,公司于2023年在华东设立合肥分公司,作为其在安徽及周边区域的技术支持与项目实施基地。尽管从财务结构上看,合肥分公司注册资本占集团比例较小,但在实际业务部署中承担了多个智慧变电站及数字平台试点任务,具备较强的技术实操能力。

1.2数字孪生与智能运检相关技术布局

诚迈电力在数字孪生与智能运检领域形成了较为完善的技术体系。依托母公司在嵌入式开发、边缘智能、AI识别和3D可视化等方面的积累,公司构建了一套以“虚实融合”为核心的数字孪生平台架构,广泛应用于变电站的运行监控与智能运维场景中。

公司于2022年申请的国家专利(专利号:CN114862620A)明确提出了“基于数字孪生的变电站智慧管理系统”技术方案。该系统集成了三维建模、实时数据采集、设备状态识别与虚拟交互操作等功能,能够实现对物理变电站环境的动态镜像和智能响应控制。该平台不仅支持故障预测与告警推送,还拓展了用于运维培训和应急演练的虚拟仿真功能,具备高度扩展性与通用性[1]。

合肥分公司在该系统的区域化部署过程中,主要负责数据接入层与智能识别模块的适配优化工作。其落地项目中已实际接入包括巡检机器人、高清监控、环境传感器等在内的多种智能感知终端,形成了“数据采集—建模分析—运检决策”三位一体的智能化闭环。这一布局为后续章节中探讨的智能运检体系构建提供了坚实的技术基础与实践依据。

2数字孪生驱动下的智能运检体系架构设计

2.1 系统总体架构与功能分层

南京诚迈电力信息有限公司合肥分公司围绕数字孪生平台在智能变电站运检中的应用需求,构建了分层解耦、模块清晰的系统架构。整体体系可划分为四个层级:感知层、数据层、平台层与应用层。感知层承担设备运行数据的实时采集任务,部署有多类型智能终端,包括高清视频监控、热成像传感器、环境检测仪与移动巡检机器人等,覆盖主变压器、GIS、断路器等关键设备。数据层基于边缘计算与本地缓存技术,对采集数据进行格式化、特征提取与预处理,并实现不同协议数据的融合对接。平台层为数字孪生核心模块所在,包括三维建模引擎、实时数据驱动模块、故障诊断与预警系统等,实现虚实同步、仿真演练及策略输出。应用层面向运维管理人员与调度人员,提供图形化可视界面,支撑远程运检、智能告警与多场景模拟演练。其体系架构如图1所示。

该架构已在合肥地区两个220 kv智能变电站试点部署,系统每日处理数据量超150万条,平均响应时间小于1 s,验证了平台在高负载、高频率运检场景中的实用性与稳定性。

2.2 多源数据采集与感知终端部署

在诚迈电力的实际部署方案中,感知层通过多源异构设备完成对变电站运行环境的全面监控。具体配置包括:400万像素工业摄像头(监控主设备与人员行为)、分辨率0.05℃的红外热像仪(监测设备发热)、激光测距雷达(用于场景三维点云采集)以及支持自主导航的轮式巡检机器人(定位精度±3cm)[2]。同时,站内部署PM2.5、SF6浓度、温湿度等环境传感器,并通过MQTT与OPCUA协议统一上传至边缘处理服务器。

为了评估多源数据对模型的驱动强度,引入信息融合系数公式如下:

式中:F(t)为时刻t的融合感知强度;n为感知系统中接入的传感器类别总数;wi为该类数据在整体系统中的权重(如红外温升权重0.35,SF6浓度权重0.20);di(t)为第i类传感器在t时刻的读数;di为其历史平均值。

该模型用于识别数据异动时的关键影响因素,提高预警判断的准确性。

经部署后系统可支持超过1 200个感知点并发接入,数据更新频率达1 Hz,边缘处理时延小于80 ms,有效保证了高频数据向孪生模型的平滑注入,为后续动态映射奠定基础[3]。

2.3虚拟变电站模型构建与实时动态映射

诚迈电力合肥分公司在数字孪生系统中采用基于BIM结构与点云融合的建模方法,构建高度还原的虚拟变电站模型,如图2所示。

模型按照站区实际划分,包含主变区、开关区、母线区、控制楼与辅助功能区五大模块,各设备节点与其对应数据源通过状态控制器进行绑定。系统支持基于实时数据驱动的模型更新,核心状态函数如下:

式中:sij(t)为时间t时第i类设备中第j个子模块的动态状态;αi与βi分别为当前设备类别的状态权重系数(例如主变压器设定为α=0.6,β=0.4);Dij(t)为实时监测值(如温度、电流、局放电压等);dDij(t)/dt为其变化速率。

该公式不仅体现了当前设备状态,还可捕捉其趋势性变化,用于早期故障识别。

系统将状态函数输出与虚拟空间中模型渲染参数进行绑定,实现设备状态在三维模型中的实时映射与高亮标注。若某断路器热升速率超出设定阈值(>3℃/m,n),模型将自动变色并弹出报警提示。平台支持1 Hz频率的数据同步与场景刷新,能够以毫秒级延迟反馈物理场景变化,为远程调度与运维决策提供可靠依据。实际部署数据表明,该模型异常定位精度达到93%,比传统人工巡检提升超过30%。

2.4 智能分析与故障预警系统集成

在数字孪生平台核心建模完成后,诚迈电力合肥分公司通过引入AI模型与多维监测数据融合机制,构建了完整的智能故障诊断与预警体系。系统集成图像识别、红外分析、时序数据监控与知识图谱支持,对站内主要设备如GIS、断路器、变压器等进行全天候智能监控。

该子系统的故障评分指标(FaultR,skScore)可表示为:

式中:Rk(t)为第k类设备在时刻t的风险评分;n为用于该设备或场景风险评分的监测指标数量;γi为每项指标的权重系数,反映其对故障的敏感性;xik(t)为第i类监测指标(如温度、电流、气压等)当前值;μi,k与σi,k分别为历史均值与标准差。

当Rk(t)超过预设阈值时(如设置为3.5),系统触发相应级别的告警,包括现场图像联动、高亮模型设备,并通过接口推送至调度系统与维修组。该评分机制可有效量化多源异常信息的综合风险,避免单点异常误报现象[4]。

实际部署中,该预警模型已成功识别主变压器绕组异常发热(温升>3℃/5 min)、GIS气室微量泄漏(SF6体积分数升高>5×10^-6/h)等典型场景,整体故障识别准确率达92%,告警平均提前周期为10~30min。

2.5虚拟仿真与运维训练系统协同

在智能运检体系中,诚迈电力进一步构建了基于数字孪生平台的仿真训练模块,以满足运维人员的远程培训与应急演练需求。该模块依托站区三维模型与历史事件库,模拟高保真度的变电站操作环境,结合动态物理状态数据与交互逻辑,为学员提供沉浸式操作体验。培训任务完成度由以下指标综合评估:

式中:Ps为操作成功率评分;T为任务总步骤数;δt为该步骤的重要性权重(如带电操作设定为1.5,巡视动作为0.8);At为第t步操作的准确率;Amax为理论最大值(100%)。

系统根据评分结果生成任务报告,标出操作失误点、时间延迟节点与危险触发行为,辅助学员回顾与优化。训练内容覆盖主变柜巡视、故障隔离流程、紧急停电操作、局部接地与恢复流程等十余项标准作业程序。场景设定支持多种环境变量叠加(如夜间突发告警+高温高湿),显著增强了实际应对能力[5]。

参与人员单次训练周期由原平均3 h缩短至1.8 h,操作达标率由70%提升至96%。同时,系统支持实训与真实运维案例数据对接,具备“事故复盘—任务重现—技能内化”的完整闭环,成为智能运检体系中关键的人机协同保障模块。

3 智能运检体系的实际应用与成效评估

3.1运维效率对比分析

在诚迈电力合肥分公司主导的220 kv数字化变电站试点项 目中,运维效率在多个维度上得到显著提升。系统上线后,平台 自动完成设备巡检任务的70%以上,人工工作量大幅减少。同时,任务响应、异常处理与闭环效率全面优化,尤其是在突发事件处理场景中体现出强响应优势。研究对试点运行90天内的运维流程关键指标进行统计对比,结果如表1所示。

如表1所示,智能运检体系每周巡检总耗时由传统模式下的8 h下降至2.3 h,巡检频次提高了3倍。任务响应时间缩短达65.2%,工单闭环周期压缩近70%。此外,平台支持更高密度的运检调度,使得日均任务完成量较原模式提升超过一倍。

3.2 故障发现率与误报率统计分析

智能平台依托多源传感与AI模型,显著增强了故障识别能力,特别是在低频异常与微小趋势性异常方面效果明显。系统在不同故障类型上的识别率均高于传统模式,误报率显著下降,提升了调度部门的响应决策效率。典型设备故障识别与误报对比分析如表2所示。

如表2所示,智能系统在GIS气体泄漏、主变绕组过热、电缆局部放电与开关柜内电弧异常四类典型问题上表现出更高的检测准确率,尤其是在“平均提前预警时间”这一指标上,表现出远超人工巡视的预见性,预警周期普遍提前10 h以上。误报数量从传统系统中高达两位数的季度水平压缩至个位数,运维干扰大幅减少。

3.3 培训考核效率与技能掌握成效分析

虚拟仿真系统上线后,诚迈电力合肥分公司对运维人员开展了“虚拟替代式培训”,覆盖新员工入职考核、在岗提升训练与高危操作流程复现等模块,实训反馈数据显示其训练效率和技能掌握率明显优于传统模式。研究对63人虚拟仿真培训成效进行统计,结果如表3所示。

如表3所示,单人培训周期缩短超40%,考核通过率提升27.2%,且综合任务中的误操作率从6.7%降至1.4%。系统还具备多场景灵活切换与任务复盘功能,特别是在应急类培训(如高压故障模拟、误操作纠正等)中,有效提升了人员应对突发场景的正确率与心理响应速度。

4 结束语

本文通过对南京诚迈电力信息有限公司合肥分公司数字孪生运检体系的实证分析,验证了其在运维效率、异常识别与人员培训方面的显著成效。该体系实现了从物理设备到虚拟空间的深度融合,构建了实时监控、智能决策与仿真演练三位一体的闭环机制。未来可进一步结合AI自学习机制与多站协同平台,提升系统的自适应能力与区域推广价值。该研究为构建高可靠、高效率的新型电力智能运维体系提供了现实样板与技术参考。

[参考文献]

[1]赵英豪,何婷婷.无人值班变电站运维云平台搭建[J].电工技术,2025(8):237-239.

[2]李盼,李标,甄旭锋,等.基于人工智能的变电站智能运检管控系统研究[J].电站系统工程,2025,41(1):54-57.

[3]林双双.基于物联网的变电站设备运检一体化信息管理平台[J].物联网技术,2025,15(2):131-133.

[4]张瑞程,刘志华,申柯,等.基于增强现实技术的变电站全息运检平台[J].电工技术,2024(23):127-129.

[5]段庆.变电站继电保护在线运检关键技术研究[J]. 自动化应用,2024,65(21):151-153.

《机电信息》2025年第21期第1篇