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    試析變電站數(shù)字孿生框架構(gòu)建與關(guān)鍵技術(shù)

    2025-02-02 00:00:00湯益飛
    中國新技術(shù)新產(chǎn)品 2025年2期
    關(guān)鍵詞:數(shù)字孿生變電站

    摘 要:本文探討了數(shù)字孿生技術(shù)在變電站管理中的應用方法。研究通過數(shù)據(jù)預處理、特征提取和濾波算法等步驟,對傳感器采集的多設備數(shù)據(jù)進行處理,以提升數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可靠性。具體處理方法包括標定變換、缺失值填補和滑動平均濾波,這些方法能夠有效消除噪聲和干擾,使濾波后的電壓和電流數(shù)據(jù)呈現(xiàn)穩(wěn)定的曲線。分析結(jié)果表明,不同設備之間表現(xiàn)出明顯的電流、電壓波動特征,反映了設備自身的特性及其工作狀態(tài)的差異。建立數(shù)字孿生平臺可以實現(xiàn)對變電站設備運行狀態(tài)的實時監(jiān)測和預測,為系統(tǒng)的優(yōu)化和改進提供可靠的數(shù)據(jù)支持。

    關(guān)鍵詞:變電站;數(shù)字孿生;濾波算法

    中圖分類號:TM 73" " 文獻標志碼:A

    在能源領(lǐng)域,特別是變電站管理中,數(shù)字孿生技術(shù)的應用可以提高設備運行效率,降低維護成本,提升安全性和可靠性。孫瑞江等[1]結(jié)合變電檢修運維實際,提出數(shù)字孿生應具備快速掃描建模、物理引擎底座和虛實雙向交互的實用化能力。張惠仙等[2]采用數(shù)字化建模、全域狀態(tài)感知等技術(shù),構(gòu)建了面向變電站二次設備的數(shù)字孿生系統(tǒng)。張軍六等[3]利用數(shù)字孿生模型進行輸變電設備智能感知和在線診斷,提升了設備運行狀態(tài)的準確度和反映能力。張冀等[4]提出數(shù)字孿生變電站模型框架,探討數(shù)字孿生技術(shù)面臨的問題。涂潛等[5]提出面向數(shù)字孿生的變電站三維場景自動目標識別方法,以準確識別變電站中的全部目標。劉云鵬等[6]提出變壓器數(shù)字孿生體的構(gòu)想,該構(gòu)想包括虛擬體刻畫-感知互動-模型驅(qū)動的多場計算-數(shù)據(jù)驅(qū)動的狀態(tài)分析-智慧共享5個階段。陳晨等[7]提出一套完整的變電站數(shù)字化移交應用研究方案,為數(shù)字化電網(wǎng)發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。

    1 孿生平臺數(shù)據(jù)收集

    為構(gòu)建數(shù)字孿生平臺并實現(xiàn)實時監(jiān)控,需要對原始數(shù)據(jù)進行標定變換和缺失值填補。在數(shù)模轉(zhuǎn)換過程中,須根據(jù)分辨率和采樣幅值對數(shù)字量進行調(diào)整,同時進行單位量綱轉(zhuǎn)換,將不同傳感器的采樣值統(tǒng)一到同一量綱下。對于缺失值,可以采用均值插補、同類數(shù)據(jù)均值插補或手動插補等方法進行補充。傳感器數(shù)據(jù)會受溫度變化和環(huán)境因素等干擾,從而產(chǎn)生趨勢漂移,影響特征提取和預測結(jié)果的準確性。為了消除這種趨勢項,本文采用了基于多項式最小二乘法的曲線擬合方法。設采樣數(shù)據(jù)如公式(1)所示。

    A={y1,y2,…,yn} (1)

    式中:A為采樣樣本集合;{y1,y2,…,yn}為從初始點到終末點的采樣結(jié)果。

    采樣數(shù)據(jù)的擬合曲線如公式(2)所示。

    (2)

    式中:為期望的理想擬合結(jié)果;n為采樣時長;a1為第一項自變量參與的具體影響機制表現(xiàn)系數(shù);a2為第二項自變量參與的具體影響機制表現(xiàn)系數(shù);an為第n項自變量參與的具體影響機制表現(xiàn)系數(shù);x1為第一項自變量;x2為第二項自變量;xn為第n項自變量。

    本文收集、整理了某變電站一段時間內(nèi)的真實數(shù)據(jù),包括電流、電壓、有功功率和無功功率等數(shù)據(jù)集。這些數(shù)據(jù)集是變電站運行狀態(tài)的重要指標,反映了電力系統(tǒng)的實時運行情況。應用上述濾波算法,對這些數(shù)據(jù)集進行預處理,以消除噪聲和干擾,提高數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性。濾波后的電流、電壓和功率實時變化情況如圖1所示。

    多臺設備的采樣結(jié)果顯示,在經(jīng)過濾波處理后,電壓穩(wěn)定在220 V,電流為4 A~6 A,平均功率為1 106.377 9W。濾波后的數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出采樣頻率較低、總量較小的特點,并且形成了隨時間軸平滑波動的曲線,有效去除了背景噪聲,數(shù)據(jù)特征清晰。結(jié)果表明,濾波算法在處理多設備采集數(shù)據(jù)方面具有明顯優(yōu)勢,能夠有效提升數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性和可靠性,為后續(xù)的電力系統(tǒng)分析和管理提供更為可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

    比較多設備數(shù)據(jù)的電流、電壓和實時功率波動,并綜合分析其總體功率,結(jié)果如圖2所示。

    上述濾波結(jié)果表明不同設備的電流和電壓波動范圍更大,呈周期性振蕩趨勢。該現(xiàn)象可能與設備本身的特性、工作狀態(tài)以及電力網(wǎng)絡的復雜性有關(guān)。

    不同設備間濾波性能的差異性也十分顯著,該差異可能源自設備本身的特性、工作負荷以及濾波算法的適用性等因素。對不同設備的濾波結(jié)果進行深入分析,可以更好地了解設備間的異同,為系統(tǒng)的運行和維護提供更準確的數(shù)據(jù)支持,進而為系統(tǒng)優(yōu)化和改進提供有力支持。

    上述分析有助于識別系統(tǒng)中潛在的問題和優(yōu)化空間,為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運行和管理提供有力支持。

    2 孿生平臺仿真模擬

    立足于設備參數(shù)監(jiān)控,擬合曲線不僅能夠?qū)崟r反映變電站的運行情況,而且能夠評估、預測未來一段時間內(nèi)的參數(shù)波動,從而為異常狀態(tài)檢測和更多功能提供支持。

    考慮預測結(jié)果,最小二乘法要求誤差平方和最小,誤差平方和E如公式(3)所示。

    (3)

    式中:E為誤差平方和;為在任意時間t期望的理想擬合結(jié)果;yt為在任意時間t的采樣結(jié)果。

    誤差平方和最小集滿足最小二乘法的解,從而得到公式(2)的具體參數(shù),即擬合曲線的理想擬合方程。擬合數(shù)據(jù)曲線可以分離出趨勢項,從而得到更準確的原始信號,并能識別數(shù)據(jù)分析趨勢,進而強化數(shù)字孿生平臺的處理能力。綜上所述,本文區(qū)分了不同樣本數(shù)據(jù)的特征數(shù)量,考察了其不同特征數(shù)量在不同采樣周期下的預測準確率,其結(jié)果如圖3所示。

    不同特征值的預測準確率均隨著采樣周期的延長而提高,并且在特征數(shù)較多情況下的預測準確率明顯高于特征數(shù)較少的情況。對于僅有1項特征值的數(shù)據(jù),其預測準確率雖隨采樣周期的延長而提高,但當采樣時間超過1 h時,預測準確率仍在90%以下。而在其他特征數(shù)條件下,僅需40 min的采樣周期,預測準確率就接近100%。對于這4項特征來說,即使在采樣規(guī)模較小的情況下,也能達到上述高水平的預測準確率。

    考慮變電站采集的數(shù)據(jù)通常包括工頻信號和環(huán)境噪聲干擾,這些干擾會導致數(shù)據(jù)波動劇烈,難以分析。平滑處理和降噪技術(shù)可以有效減少上述干擾。本文采用平均法進行平滑處理,即對數(shù)據(jù)進行滑動平均,以降低高頻噪聲的影響,使數(shù)據(jù)更平滑,如公式(4)所示。

    (4)

    式中:h為加權(quán)系數(shù);xi為任意樣本i的自變量;x1為第一項自變量;x2為第二項自變量;xn為第n項自變量。

    h能夠衡量平滑處理的強度,h的指標設置如公式(5)所示。

    (5)

    不同類型的數(shù)據(jù)需要采用不同的編碼方式,以便機器學習模型能夠進行有效的訓練。此外,為了消除量綱的影響,還需要對數(shù)據(jù)進行標準化和歸一化處理。本文中的變電站數(shù)據(jù)波動具有相對穩(wěn)定性,僅存在少量顯著偏離的異常值。在標準化處理中,選擇將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為正態(tài)分布。而在歸一化處理中,本文保留數(shù)據(jù)的量級,僅利用基于95%數(shù)據(jù)的極值范圍進行縮放,并提供無量綱的版本,以便于不同數(shù)據(jù)間分布趨勢的平行對比。

    綜上所述,本文考慮了不同類型數(shù)據(jù)納入水平的差異性,比較了不同模型的完整度,分析其在不同采樣周期下的預測準確率,結(jié)果如圖4所示。

    不同模型完整度對預測能力的影響比較復雜。在數(shù)據(jù)來源有限的情況下,1%的模型完整度就能達到相對較高的預測水平。當模型完整度提高至15%時,預測準確率卻有所下降。但對于更高水平的模型完整度而言,通過引入豐富的數(shù)據(jù)來源并采用多源融合的數(shù)據(jù)整合分析方法,能夠顯著提升模型的預測準確率,使其接近100%的水平。經(jīng)上述算法優(yōu)化處理,數(shù)字孿生平臺能夠獲取更可靠、準確的變電站運行數(shù)據(jù),為智能分析、預測及優(yōu)化管理奠定基礎(chǔ)。

    3 結(jié)論

    本文探討了變電站的數(shù)字孿生平臺構(gòu)建,該平臺必須具備出色的場景感知能力以及高效的數(shù)據(jù)獲取和處理能力。因此,本文采用了數(shù)據(jù)預處理、特征提取和濾波算法等方法來處理來自傳感器的變電站數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)預處理階段,本文進行了標定變換和缺失值填補,以保證數(shù)據(jù)的完整性和準確性。在特征提取階段,本文利用機器學習算法從預處理后的數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵特征,該特征能夠反映變電站運行狀態(tài)的異常情況。濾波算法則用于消除噪聲、凸顯關(guān)鍵信號特征,并降低數(shù)據(jù)的復雜性。在對某變電站的真實數(shù)據(jù)進行濾波處理后,數(shù)據(jù)表現(xiàn)優(yōu)異,數(shù)據(jù)總量適中,且形成了隨時間軸平滑波動的曲線,有效去除了背景噪聲的影響。不同設備的濾波結(jié)果顯示,電流、電壓波動范圍較大,呈現(xiàn)出周期性振蕩趨勢。經(jīng)過濾波算法處理后的數(shù)據(jù),能夠準確地反映實際系統(tǒng)的特征和行為,為數(shù)字孿生模型的構(gòu)建提供了更可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),提高了平臺的數(shù)據(jù)質(zhì)量和可靠性,為后續(xù)的模型構(gòu)建、仿真和預測分析奠定了基礎(chǔ)。

    參考文獻

    [1]孫瑞江,池威威,李樹榮,等.雄安新區(qū)的數(shù)字孿生變電站應用及探索[J].現(xiàn)代電力,2024,41(1):29-35.

    [2]張惠仙,晉龍興,付威,等.面向變電站二次設備的數(shù)字孿生系統(tǒng)研究[J].供用電,2024,41(1):34-41.

    [3]張軍六,劉珊,李瑞.數(shù)字孿生技術(shù)下輸變電設備運行狀態(tài)智能感知[J].計算機仿真,2023,40(12):123-127,144.

    [4]張冀,馬也,張榮華,等.數(shù)字孿生變電站框架設計與關(guān)鍵技術(shù)研究[J].工程科學與技術(shù),2023,55(6):15-30.

    [5]涂潛,李俊,范東亮,等.面向數(shù)字孿生的變電站三維場景自動目標識別[J].系統(tǒng)仿真學報,2023,35(12):2594-2601.

    [6]劉云鵬,劉一瑾,劉剛,等.電力變壓器智能運維的數(shù)字孿生體構(gòu)想[J].中國電機工程學報,2023,43(22):8636-8652.

    [7]陳晨,宋曉帆,董平先,等.基于數(shù)字孿生的變電站邏輯模型移交深化應用[J].現(xiàn)代電力,2023,40(1):108-116.

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