输电线路中的数字孪生技术应用研究

摘要：基于对数字孪生概念的界定，提出应用于输电线路中的数字孪生基本框架，并在此基础之上分析数字孪生技术在输电线路具体场景中的应用实现，希望能够在一定程度上为电力企业提供借鉴，助其更好地对数字孪生技术加以运用，加快数字化转型进程。
关键词：输电线路，数字孪生，应用架构，应用场景
近年来，数字技术如云计算技术、大数据技术、区块链技术以及人工智能技术等得到了突飞猛进式的发展，它们共同引领着第四层工业革命的发展及演进，在此宏观背景下，数据信息的采集、存储、分析以及共享得到了极大的强化，从生产方式与经济形态上来看，数字蝶变实现了显著的发展。现如今，数字经济已经越来越发展为我国实现高质量发展及不断进步不可或缺的推动力。进入数字经济时代以后，能源以及电力等传统行业迫切需要对生产资料以及知识信息等相关内容进行转化，由数字化要素对其加以替代，打造业务数字化的大局面，对数字资源所具有的各种隐形价值进行挖掘，从整体层面提高电力系统的智能化以及数字化水平。
在电力系统中，输电线路是其非常重要的基础设施之一，为了达到对其运行状态进行全面感知以及智能分析的重要目标，在执行输电线路运检作业的过程中，更好地提高其实效性以及智能化程度，为作业效率提供切实保证，本文特针对数字孪生技术在输电线路中的应用展开研究，以期将电力系统输电领域的数字化转型进程加快。
1数字孪生概念界定
从字面的意思上来看，数字孪生似乎可以被简单地解释为以数字化的形式进行的复制，而对其本质含义进行把握，指的则是在信息化平台这一重要载体的运行支撑下，进行一个以物理实体、流程或是系统为具体对象的数字化模型的建立，也可以称作对上述要素进行模拟。在数字孪生的支持下，物理实体所表现出来的实际状态能够在信息化平台上得到清晰的展现。更具针对性地来说，数字孪生通过对各项物理反馈数据进行集成，与人工智能、机器学习以及软件分析等相关技术及其应用相结合，完成在信息化平台中数字化模拟的建立，它能够结合具体的反馈信息，展开自我学习，基本上能够在数字世界中实现对物理实体真实情况的实时呈现。对于数字孪生而言，其学习不仅能够以传感器反馈到的各项相关信息为支撑，还能借助于历史数据或是集成网络数据来实现。
2应用于输电线路中的数字孪生基本框架
数字孪生自身本有通用型的架构，结合数字孪生的这一通用架构，此处以输电线路为面向对象，提出一种特殊的架构，即应用于输电线路之中的数字孪生基本架构。
输电线路物理实体目标可以提供重要的数据来源，由此而形成海量数据。各种类型的采集设备都布设在感知层，在它们的有效运行支撑下，物理实体目标的数据可以被实时与精准地采集下来。而在完成这些数据的采集之后，边缘计算层会执行对它们的汇聚以及分析等相关处理任务。借助于边缘计算设备，边缘计算层能够经由光纤或者是无线网络的通信支持将事先处理好的数据进一步向物联层
传递，并最终由数字孪生层接收，由数字孪生层结合数据执行建模管理等操作，由此一来，数据可以得到相应的整合，并进一步接受模拟运算。对虚拟以及显示的方式加以采用，交互层能够将很好的人机交互功能发挥出来，具体的交互指令能够向物理层发送，由其作出响应，执行对具体物理设备的控制任务，最终以一种“沉浸式”的效果实现向用户的虚拟化展示。
3数字孪生技术在输电线路中的应用场景实现
3.1线路全景感知实现
在地图运行的支持下，利用一张图从宏观层面上对输电线路中的各项设施资源以及重要的城市景观加以展示，以全景的方式显示出电力系统输电线路链路之间的复杂关系，同时，以摄像头以及传感器等各类数据信息采集设备为依托将输电线路、设施以及现场的真实情况实时反映出来，对线路的具体运行情况以及运行的检测情况甚至是会对线路及其设施产生影响的温度、风速、外破等各种重要因素有一个详细而又准确的把握，基于大数据、云计算、缺陷识别等先进数字化技术的联合支持，最终实现对整个输电线路的状态监测与风险识别，与此同时，感知线路全景。
3.2外力破坏识别实现
以各种不同的外力破坏监测场景以及实际的运行环境为依据，在输电线路涉及到的各个节点（如建筑工地节点、道路维修节点以及市政工程节点等）做好外力破坏关联分析检测工作，以此达到实时监测并预警输电线路外力破坏情况的目的。通过对深度学习算法的运用，以大数据技术为支持，采用叠进式方法执行对图像中特定目标的数据建模任务，由此实现基于较小运算资源的精确化分类以及检测。进一步地，通过对图像智能分析方法的采用执行对输电线路周围大型机械设备以及现场施工等实际情形的检测任务，以图像识别技术为支持有效地提高外力破坏识别的精准性。自动关联相关软硬件，包括智能化外力破坏感知终端以及高位全景视频监测数据等，完成智能化的巡检工作，并判断出外力破坏的具体类型，为相关应对措施的采取提供指导，有效地提高防外力破坏巡检作业的效率。
3.3导线温度监测预警实现
对满足高精度要求的温度传感器加以利用，将它们以贴附的方式放于导线、耐张线夹、连续管以及引流板等位置处，执行对导线温度的采集任务，以此达到实时、准确监测导线温度的目的。这一过程中，还要有针对性地进行环境温湿度、风速、雨量以及日照强度等不同类型传感器的合理部署，保证采集数据的多参量性，对导线以及连接金具的温度、附近的气象情况等进行智能化与24小时感知，为运营部门提供详实的数据参考，帮助其做到对导线发热情况以及今后走向的及时掌握，进而在规定的时间内作出科学部署，进行输电线路的在线增容，最大限度地提高经济效益，与此同时，达到保证线路运行安全性的重要目的。
3.4塔基鸟巢监测预警实现
在杆塔上进行摄像机的加装，执行对杆塔本体的实时监督任务，在得到监测影像之后，在电力专网的支持下向数字孪生系统回传，系统内进行人工智能图像识别算法的设计及运行，在其支撑下对杆塔上鸟巢的存在情况进行判断，如果确实有鸟巢存在于杆塔之上，则第一时间将预警信息发出，并在对应的杆塔数字孪生模型上标识出来，让用户及时采取有效措施进行处理。
4结语
对于电力企业而言，将数字孪生技术应用于输电线路之中是其实现数字化转型目标所应做的一项重要探索，有利于输电线路数据价值的有效挖掘及发挥，能够为其智能化运维及检修的实现提供重要技术支撑。文本研究能够在一定程度上为电力企业提供借鉴，帮助其更好地将数字孪生技术应用于输电领域。
参考文献：
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