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智能变电站丨数字孪生电网概念

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ucomxu 发表于 2021-5-23 20:54:53 | 显示全部楼层 |阅读模式 打印 上一主题 下一主题
  智能变电站的概念是随着数字孪生电网概念的相并提出的,智能变电站与数字孪生电网密切相关,是作为智能电网的变电一环出现的,可以讲是智能电网的一个最重要、最关键的“终端”,承担为智能电Ⅸ提供数据和控制对象的功能。商迪3D采用先进、可靠、集成、高科技的智能管控平台,以全站信息数字化、通信平台网络化、信息共享标准化为基本要求,自完成信息采集测量、控制、保护、计量和盗测等基本功能,并可根据需要支持电网实时自动控制、智能调节、在线分析決策、协同互动等高级功能的変电站。
一:智能变电站和普通变电站的区别
1:智能变电站使用了数字孪生电网和智能管控平台与普通变电站设备的结合场景,他覆盖普通变电站的所有功能加上数字孪生技术与智能管控平台可以实现远程操控,数据传送,智能诊断故障,可以根据智能管控平台实现部分故障的诊断和自动故障处理。

2:数字孪生电网侧重的技术层面的表述,最主要的特点是使用电子式互感器、智能设备、网络设备、IEC 61850。智能变电站除了技术层面之外,还侧重于运行与管理,除了上述技术特征外。还要考虑顺序控制、协同互动、状态监测等方面的内容,但对于电子式互感器则不作硬性要求,可以根据不同电压等级的变电站灵活配置,等等。

3:在信息采集方面,数字孪生电网对变电站数据的全面数据可视化采集、传输和共享,而智能变电站全面覆盖的智能传感器根据分析要求进行采集;在通信方面,数字化变电站采用高速可靠的数字化通信,而智能变电站采用多种通讯介质实现的集成的、双向的通信;在决策方面,数字化变电站根据系统实时状态给出准确的处置方案,而商迪3D通过智能变电站实时评估,快速判断,并自动生成控制策略;在控制方面,数字化变电站根据辅助决策结果进行人工控制,而智能变电站,智能控制系统对人工的代替,实现电网自愈。

二:智能变电站的关键技术

(1)通过数字孪生电网建立起以设备为对象的分布式智能节点。实现与电站内所有信息共享机制。

(2)通过智能数字孪生装置整合有价值的能量流、信息流。突出标准化规范化。强调功能性和互操作性。提供模型统一、规约统一、时标统一、来源唯一的高品质基础信息。

(3)智能变电站将统筹和简便变电站的信息源,以简单快捷的标准方式实现变电站内外的信息流通和信息共享,形成纵向贯通、横向互通的电网信息支撑平台,并提供以此为基础的多种业务应用。

(4)智能变电站内管理系统接收站内网络数据的同时还可以根据实际要求,以更高的效率来储存信息。实现基于实时信息数据仓库的数字孪生挖掘,完成智能电网所要求的高级分析和优化功能。

(5)智能变电站制造需要使用前沿的设计理念和三维仿真技术新建一个三维变电站,还要使用超前的设计改造现有变电站,能远程监控临界和非临界动态信息分析和处理大量实时数据。将断路器、变压器、变电站的环境因素等数据进行综合分析。并与相临变电站互通信息。

三:智能化变电站的架构
智能变电站,数字孪生电网,智能管控平台的形成是变电站智能化技术的发展方向和趋势。从常规变电站,到智能变电站,再到智能管控平台的发展过程,是智能变电站内的设备和系统数据信息集成化程度越来越高的过程。智能变电站用数字孪生电网和光纤数据可视化优化变电站层和间隔层的功能装置,监控、保护和运行支持系统通过局域网彼此互相连接,共享数据信息,单个系统的结构,同时保持各个系统的相对独立性。在此基础上更进一步,数字化变电站内的自动化系统可以进行集成,分为三个层次,过程层集成、间隔层集成和变电站层集成。
  现如今,数字孪生被广泛的运用在电力、交通、医疗、城市管理等各个行业领域当中,正呈现出非同一般的璀璨光辉。其做为实现数字电网比特和瓦特深度融合目标的重要实现手段,正在不断演进。需要深层次认识和理解数字孪生的本质与机理,明确其对数字电网的价值与作用,推动数字比特革命与能源瓦特革命的有机结合,实现清洁低碳、安全高效的电力系统支持下的数字经济迅速发展。
一、对数字孪生的认知
伴随着企业界和学术界对数字孪生的不断解析,其定义、内涵和其他一些有关概念的界限也变得越来越模糊。如NASA从与系统工程能力结合的角度,提出了MBSE(基于模型的系统工程);国外公司用数字孪生来支持其工业4.0、智慧制造和数字工厂。我们还看到了智慧城市语境下的数字孪生,建筑BIM语境下的数字孪生,机器人语境下的数字孪生,等等等等。从现如今公开的科研资料来看,绝大部分还是把数字孪生视为某种技术集成体系,少有人意识到,放大到社会学的角度上,数字孪生具备一般科技难以具备的思想价值。
我们不应简单地从技术或技术集成的角度来理解数字孪生,而应认识到数字孪生将是在未来信息化社会形态下构建“数字世界”重要基础方法之一,需要从思想和理论角度对数字孪生进行深层次认知与科研。
数字孪生的本质是对物理世界进行数字化解构,并在虚拟世界进行数字化重构的过程。虚拟世界包含三大类个体:一为数字原生体,其是完全在虚拟世界中产生,以数字形态出现于虚拟世界,如网络小说、微博等网络创作与社交等;二为数字孪生体,其为物理世界在虚拟世界中的孪生镜像;三为数字混合体,是前两种的融合,其产生、出现、消费乃至于消亡过程中的某些部分只出现于虚拟世界,而其他的部分则伴随物理世界出现。
在可预料的未来,人类生产生活的大部分信息化交互、决策都将在虚拟世界当中完成,并通过虚拟世界向物理世界传出指令,控制物理世界的运转。做为连通物理世界与虚拟世界的数字孪生,起着超越技术的重要作用。电力领域由于其产品与服务的特殊性,在这一方面累积深厚,如调度员培训仿真系统(DTS)做为电网调度的数字孪生,其在二三十年前就已得到应用,早已成为电网培训调度人员的强有力工具。
二、数字孪生的建立
从物理世界通过信息技术形成数字孪生体可分成三个过程,即映射、再现和校准。
映射是对物理世界实体的外观、构造、材质和理化指标等表征数据进行采集,灵活运用相关软件在虚拟世界建立数字孪生体,即物理实体的表征孪生。这是对物理世界实体静态、节点式的数字描述,比较常见的是三维建模。数字电网在主设备级已经或具备条件完成映射工作,有些已实现辅助设备的映射,如国网上海电力公司的数字孪生变电站已实现二十多个孪生子站。
再现是通过分析、理解和掌握物理世界实体的运转规律,建立相对应的数学模型,并通过信息技术在虚拟世界建立数字孪生体,即物理实体的机理孪生。对于单体而言,主要是生命周期模型的建立;对于系统而言,重点是系统运转的规则体系。电网的调度、运检等业务信息系统已将科学家、工程师近百年来研究探索出来的电力系统稳态、暂态等设备和系统机理有机地融合,然而数字电网面临的是新数据、新设备、新技术、新用户、新模式带来的挑战,要通过校准过程来解决未知与创新。
校准是通过观测→修正→运转→再观测的重复循环,使得数字孪生体无限趋近于物理实体,在尽可能的尺度下实现两者的同步运转地过程。校准过程有利于我们认知察觉物理实体本质规律、识别物理实体的表征数据需求,进而建立更加精确的机理孪生和表征孪生。
三、数字孪生的运用
数字孪生在各领域具体运用中体现在状态洞察、实时操控、趋势预测和模拟实验等方面。与此同时,通过三维模型和可视化手段,数字孪生还可以把每个方面的专业数据汇聚在同一个平台之上并直观地呈现出来,既可以促进在内部不同部门之间贯通数字主线,也可以更进一步与客户、供应商乃至于 政 府 、公众进行相应联接,成为通用平台,甚至更进一步扩展企业的竞争边界。现如今数字孪生在电网中主要运用于以下方面:运转监测、预测预警、监管审查、模拟实验、研发创新。伴随着数字电网的发展,数字孪生将在各类新技术、新模式、新业态下大显身手。
如为支持可再生能源迅速发展,充分运用和发展海量分布式储能将是关键手段。但现如今大规模分布式储能仍面临着小容量单体差异性成网引起的“短板效应”等技术难题。通过储能虚拟化与数字孪生技术把储能系统转换为软件定义型资源,通过互联网实现柔性组合、即连即用,则是解决之道。如今再现过程已建立了基于智能电力电子开关的规模化超级电容器、电池储能串并联网络模型等,建立了分布式储能及其接入配电网的数字孪生技术架构;校准过程已提出了数字孪生仿真与储能监测等多业务系统的信息实时交互校准技术与方法。
四、当下的工作
数字孪生的实现需要“表里如一”,这里的“一”是指物理世界,表征孪生为基础,机理孪生为目标。没有表征孪生,一切无从说起,其实现需要传感、建模的支持。没有机理孪生,数字孪生就是花瓶,中看不中用,其实现需要大数据、人工智能的支持。现如今国内对数字孪生展开的研究仍然是以概念性研究和应用性研究居多,而对于实现数字孪生所需要的传感、建模等通用技术平台、基础装备方面,却欠缺企业进行大力度的深层次开发投入。数字孪生对于建设数字电网意义重大,我国电力企业拥有着充足优质的人才团队和科研资源,完全有能力也有责任发挥出引领作用,打造数字孪生的技术底座与生态。华为等致力于电力行业数字化转型的ICT企业应该充分发挥人才和技术优势,深入、持续地开发投入于电力数字孪生领域。
在“十四五”期间,一是应大力进行数字孪生通用软件和公共技术平台的研发建设,尽快建立我国数字孪生技术标准体系,确立我国数字孪生的技术路线,夺取数字孪生科技制高点;二是牵头开发传感器、物联网终端等数字孪生所必需的通用硬件设备设施,推动我国数字孪生实践应用水平,建设壮大我国数字孪生产业集群;三是大力开展数字孪生试点,进行数字孪生在多领域不同场景下的应用测试,加快拓展数字孪生影响力和市场边界,提升我们在数字孪生产业的市场份额和话语权,如着重展开大规模储能及其接入电网所需要的传感器研发、数字建模、自主分析决策等关键设备和技术平台等。
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版权声明:本文为CSDN博主「ztmap2020」的原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接:https://blog.csdn.net/ztmap2020/article/details/114287991





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