CN113485156A - 一种变压器数字孪生云平台及其实现方法 - Google Patents
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Abstract
本发明请求保护一种变压器数字孪生云平台及其实现方法，平台为C/S模式，采用多模块架构，配备状态监测装置，具有TCP/IP、MQTT等通信协议转换及边缘计算能力。数据接入模块部分以主流IoT协议完成结构化和非结构化数据接入。建模仿真模块完成变压器三维几何建模。以可视化仿真模块调用仿真结果进行可视化展示与体验。状态监测装置实时记录设备运行情况，并将实时数据发送至云端以文件形式保存，通过与数据库中历史数据的对比分析，反馈当前变压器状态，指导本地模型更新和预测，实现全寿命周期管理。边缘计算设备可以显著提高孪生体数据计算和更新速度。此方法有效结合了数字孪生所需的多种功能，有利于实现多工况复杂设备的数字孪生。
Description
技术领域
本发明涉及数字孪生和电气工程领域，尤其是一种变压器数字孪生云平台的实现方法。
背景技术
变压器工作原理复杂，设备内部物理场众多，多种场间相互影响作用较大，且由于设备电压较高、尺寸巨大，使得变压器的检修运维工作缺乏全面性和时效性。数字孪生在电力行业应用主要有以下两个方面：一是装备管理。以降低运行风险，提高可靠性为目的；二是电网调度。以利用孪生体数据，降低资源调动成本，提高能源使用效率为目的。
数字孪生是一种通过平台连接物理实体和数字模型，借助历史、实时数据及算法等模拟物理实体全生命周期的技术，具备双向、持续、开放、互联的特点。它能够综合集成设备内外多种物理信息，在数字世界中建立一种对物理世界的全面映射，实时快速的反映出物理实体当下的运行状况，并根据记录的传感器数据和历史数据，实时分析修正数字模型，做到物理实体的全寿命周期管理。变压器的数字孪生技术就是运用数字孪生的超强时效性和设备健康管理及预测性维护功能，为变压器建立一对一的数字孪生体，其快速响应、实时分析的特点，充分保证了变压器在高电压下工作的安全性。
然而，在电力行业中，数字孪生技术仍处于初级阶段，主要存在的问题是：缺乏电力领域的数字孪生行业标准和云平台，现有物联网平台的数据采集、模型尺度标准不统一，导致多种模型间兼容性不强、数据传输失真率较高、准确性和时效性均无法保证的问题。
发明内容
为了克服现有技术的不足，本发明提供了一种变压器数字孪生云平台的实现方法，。本发明提出的变压器数字孪生云平台，能够解决在现有技术支持下的变压器健康状态管理及预测困难的问题，实现设备物理模型和实时数据的高度融合，并通过云端服务器对数据进行分析处理。
发明内容
本发明旨在解决以上现有技术的问题。本发明提供了一种变压器数字孪生云平台，其包括：数据接入模块、CAE及实景仿真模块、可视化模块、状态监测模块、协议转换模块及边缘计算模块；其中，数据接入模块和协议转换模块共同构成云平台的基础支撑层，CAE及实景仿真模块、边缘计算模块共同构成云平台的建模仿真层：状态监测模块、可视化模块共同构成云平台的功能层；基础支撑层用于完成装备性能分析所需数据及场景可视化建模数据的获取及处理；建模仿真层用于完成三维建模及多物理场实时仿真；功能层用于完成变压器多物理场数据监测和变压器运行场景可视化；其中数据接入模块以主流IoT协议完成结构化数据的接入，以SDK调用方式完成非结构化数据的接入；
CAE及实景仿真模块用于完成变压器三维几何建模、实景化建模和变压器多物理场的实时仿真计算；
可视化模块调用IoT平台的数字孪生建模语言转换孪生模型，调用仿真结果进行可视化展示与体验；
状态监测模块用于实时记录设备运行情况，并将实时数据发送至云端以文件形式保存，通过与数据库中历史数据的对比分析，反馈当前变压器状态，指导本地模型更新和预测，实现全寿命周期管理；
协议转换模块用于将不同协议的数据转换为云平台可读取的格式，使数据与模型间不存在因协议原因导致的失真问题。
边缘计算模块用于实时计算小规模数据变化，具有实时、快速、减少数据传输的特点，使孪生体状态更新速度与实际状况保持高度的一致性。
进一步的，所述协议转换模块的通信协议包括近场通信、域网、工业现场总线和无线网络，即NFC，RFID，局域网、以太网、wifi，数据传输协议包括TCP/IP协议、MQTT或其他私有协议。
进一步的，所述建模仿真通过打包完整的计算程序移植到云平台，包括变压器内外部二/三维结构、油流、电场、磁场、温度场和受力情况的实时计算。
进一步的，所述可视化展示模块包括外部整体情况、内部多物理场及部分关键部件的摄影，以及红外、可见光建模。
进一步的，所述状态监测包括本地监测和云端历史数据融合。
一种基于所述变压器数字孪生云平台的实现方法，其包括以下步骤：
步骤1：根据变压器的物理实体，构建数字三维整体模型，包含设备需要展示的全部细节和信息，通过数据转换协议接入进云平台；
步骤2：构建变压器各部件多媒质电-热-力多场耦合模型，并以设备运行分析的不同功能需求为目标，得到设备各部件简化模型，以多物理场降阶模型算法，完成对变压器模型的降阶；
步骤3：根据传感器分布，选取合适的通信协议，将传感数据接入到平台端口，作为仿真分析的初始条件，由边缘计算装置实时计算设备运行状态，监测装置将实时数据记录、分类并上传至云端数据库；
步骤4：本地系统通过广域网络和云端的远程系统相连，云端接收本地发送的信息，通过对变压器的机理模型、实时状况、运行趋势信息进行大数据处理分析，对本地系统做支撑；
步骤5：本地系统通过网络接收云端的分析数据，对本地模型参数进行更新处理，重点标识设备健康状况和预测性维护建议，做到全寿命周期管理。
进一步的，所述步骤1根据变压器的物理实体，构建数字三维整体几何模型，并包含设备需要展示的全部细节和信息(如变压器关键部件的温度、损耗，内部电场、磁场、油流情况等)，通过协议转换模块接入进云平台；
进一步的，所述步骤2构建变压器各部件多媒质电-热-力多场耦合模型：
并以设备运行分析的不同功能需求为目标，通过POD模型降阶算法，完成对变压器模型的降阶，得到设备各部件简化模型；
进一步的，所述步骤4通过对变压器的机理模型、实时状况、运行趋势的历史信息汇总融合，得到变压器正常工作状态的各参数规律，再通过云端大数据处理分析后，对本地系统做支撑。
本发明的优点及有益效果如下：
本发明的有益效果在于提出了一种变压器数字孪生云平台的实现方法，弥补了现有数字孪生平台的不足之处，充分考虑了变压器数字孪生所需的全部功能和条件，为实现数字孪生提供了新思路新方法。云平台分为两部分，一部分布置在本地，另一部分在云端，通过广域网络连接，并配备有边缘计算设备。一方面保证本地数据信息处理的实时性，另一方面兼顾云计算和大数据处理功能，为分析历史数据、同步更新模型提供了有利的支撑。本发明有利于在包含多场耦合、对数据时效性和准确性要求较高的变压器上实现数字孪生。
附图说明
图1是本发明提供优选实施例一种变压器数字孪生云平台实现方法实施案例构成框架示意图
图2本发明一种变压器数字孪生云平台实现方法实施案例方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、详细地描述。所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例。
本发明解决上述技术问题的技术方案是：
实施案例如图1所示，为本发明公开的变压器数字孪生云平台实施案例的构成结构框架示意图。
现有的数字孪生平台没有统一的建模标准和数据传输协议，无法高度融合多种不同尺寸的模型、不同类型的传感器数据，数据失真的问题较为严重；且由于计算速度无法满足实际要求，不具备时效性和高保真度。本发明结合多种仿真模型的特性，保证模型间的兼容性，具备多种传输协议的网关，充分的满足了模型与模型间，模型与数据间的高度融合，减少信号失真问题。本发明拥有本地端和云端两个服务器，配备边缘计算装置，解决了孪生体更新不及时的问题，满足时效性要求。
a)本发明的技术关键点之一在于提出了变压器数字孪生云平台的各组成部分和相互关系。
b)本发明的技术关键点之二在于提出融合多种建模尺度和通信协议的孪生平台。
c)本发明的技术关键点之三在于本地端和云端相互支持，实时更新模型和数据，并提供变压器预测性维护建议。
一种变压器数字孪生云平台实现方法，组件构成包括数据接入模块、CAE及实景仿真模块、可视化模块、状态监测模块、协议转换模块及边缘计算模块；
基础支撑层:包含数据接入模块、协议转换模块，完成装备性能分析所需数据及场景可视化建模数据的获取及处理；
建模仿真层：包含CAE及实景仿真模块、边缘计算模块，完成三维建模及多物理场实时仿真；
功能层：包含状态监测模块、可视化模块，完成变压器多物理场数据监测和变压器运行场景可视化。
在上述实施案例中，变压器指的是电力行业常用的真实设备，由多个单独设备组成的系统，不仅包括具有独立工作能力的传感装置、电网设备，还包括由单独装置组合而成的具备一定功能的系统合体。
数据接入模块部分以主流IoT协议完成结构化数据(如：变压器电、热、力等)的接入，以SDK调用方式完成非结构化数据(如：倾斜摄影图片、红外图谱、可见光图片)的接入。
建模仿真模块完成变压器几何方面的三维建模及实景化仿真、变压器多物理场的实时仿真，实现孪生模型的构建与仿真。
以IoT平台的数字孪生建模语言转换孪生模型供可视化模块调用，可视化仿真模块调用仿真结果进行可视化展示与体验。
状态监测装置实时记录设备运行情况，并将实时数据发送至云端以文件形式保存，通过与数据库中历史数据的对比分析，反馈当前变压器状态，指导本地模型更新和预测，实现全寿命周期管理。
边缘计算设备实时计算小规模数据变化，具有实时、快速、减少数据传输的特点，使孪生体状态更新速度与实际状况保持高度的一致性。
所述通信协议包括近场通信、域网、工业现场总线和无线网络，即NFC，RFID，局域网、以太网、wifi等。数据传输协议包括TCP/IP协议、MQTT或其他私有协议。
建模仿真包括设备内外部二/三维结构、油流、电场、磁场、温度场和受力情况的实时计算。
可视化展示包括外部整体情况、内部多物理场及部分关键部件的摄影、红外和可见光建模。
状态监测包括本地监测和云端历史数据融合。
本发明所述的变压器数字孪生云平台实现方法步骤如下：
步骤1：根据变压器的物理实体，构建数字三维整体模型，包含设备需要展示的全部细节和信息，通过数据转换协议接入进云平台；
步骤2：构建变压器各部件多媒质电-热-力多场耦合模型，并以设备运行分析的不同功能需求为目标，得到设备各部件简化模型，以多物理场降阶模型算法，完成对变压器模型的降阶；
步骤3：根据传感器分布，选取合适的通信协议，将传感数据接入到平台端口，作为仿真分析的初始条件，由边缘计算装置实时计算设备运行状态，监测装置将实时数据记录、分类并上传至云端数据库。
步骤4：本地系统通过广域网络和云端的远程系统相连，云端接收本地发送的信息，通过对变压器的机理模型、实时状况、运行趋势等信息进行大数据处理分析，对本地系统做支撑。
步骤5：本地系统通过网络接收云端的分析数据，对本地模型参数进行更新处理，重点标识设备健康状况和预测性维护建议，做到全寿命周期管理。
上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。
还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。
以上这些实施例应理解为仅用于说明本发明而不用于限制本发明的保护范围。在阅读了本发明的记载的内容之后，技术人员可以对本发明作各种改动或修改，这些等效变化和修饰同样落入本发明权利要求所限定的范围。
Claims (9)
1.一种变压器数字孪生云平台，其特征在于，包括：数据接入模块、CAE及实景仿真模块、可视化模块、状态监测模块、协议转换模块及边缘计算模块；其中，数据接入模块和协议转换模块共同构成云平台的基础支撑层，CAE及实景仿真模块、边缘计算模块共同构成云平台的建模仿真层：状态监测模块、可视化模块共同构成云平台的功能层；基础支撑层用于完成装备性能分析所需数据及场景可视化建模数据的获取及处理；建模仿真层用于完成三维建模及多物理场实时仿真；功能层用于完成变压器多物理场数据监测和变压器运行场景可视化；其中数据接入模块以主流IoT协议完成结构化数据的接入，以SDK调用方式完成非结构化数据的接入；
CAE及实景仿真模块用于完成变压器三维几何建模、实景化建模和变压器多物理场的实时仿真计算；
可视化模块调用IoT平台的数字孪生建模语言转换孪生模型，调用仿真结果进行可视化展示与体验；
状态监测模块用于实时记录设备运行情况，并将实时数据发送至云端以文件形式保存，通过与数据库中历史数据的对比分析，反馈当前变压器状态，指导本地模型更新和预测，实现全寿命周期管理；
协议转换模块用于将不同协议的数据转换为云平台可读取的格式，使数据与模型间不存在因协议原因导致的失真问题。
边缘计算模块用于实时计算小规模数据变化，具有实时、快速、减少数据传输的特点，使孪生体状态更新速度与实际状况保持高度的一致性。
2.根据权利要求1所述的一种变压器数字孪生云平台，其特征在于，所述协议转换模块的通信协议包括近场通信、域网、工业现场总线和无线网络，即NFC，RFID，局域网、以太网、wifi，数据传输协议包括TCP/IP协议、MQTT或其他私有协议。
3.根据权利要求1所述的一种变压器数字孪生云平台，其特征在于，所述建模仿真通过打包完整的计算程序移植到云平台，包括变压器内外部二/三维结构、油流、电场、磁场、温度场和受力情况的实时计算。
4.根据权利要求1所述的一种变压器数字孪生云平台，其特征在于，所述可视化展示模块包括外部整体情况、内部多物理场及部分关键部件的摄影，以及红外、可见光建模。
5.根据权利要求1所述的一种变压器数字孪生云平台，其特征在于，所述状态监测包括本地监测和云端历史数据融合。
6.一种基于权利要求1-5所述变压器数字孪生云平台的实现方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：根据变压器的物理实体，构建数字三维整体模型，包含设备需要展示的全部细节和信息，通过数据转换协议接入进云平台；
步骤2：构建变压器各部件多媒质电-热-力多场耦合模型，并以设备运行分析的不同功能需求为目标，得到设备各部件简化模型，以多物理场降阶模型算法，完成对变压器模型的降阶；
步骤3：根据传感器分布，选取合适的通信协议，将传感数据接入到平台端口，作为仿真分析的初始条件，由边缘计算装置实时计算设备运行状态，监测装置将实时数据记录、分类并上传至云端数据库；
步骤4：本地系统通过广域网络和云端的远程系统相连，云端接收本地发送的信息，通过对变压器的机理模型、实时状况、运行趋势信息进行大数据处理分析，对本地系统做支撑；
步骤5：本地系统通过网络接收云端的分析数据，对本地模型参数进行更新处理，重点标识设备健康状况和预测性维护建议，做到全寿命周期管理。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤1根据变压器的物理实体，构建数字三维整体几何模型，并包含设备需要展示的全部细节和信息(如变压器关键部件的温度、损耗，内部电场、磁场、油流情况等)，通过协议转换模块接入进云平台。
8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤2构建变压器各部件多媒质电-热-力多场耦合模型：
并以设备运行分析的不同功能需求为目标，通过POD模型降阶算法，完成对变压器模型的降阶，得到设备各部件简化模型。
9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤4通过对变压器的机理模型、实时状况、运行趋势的历史信息汇总融合，得到变压器正常工作状态的各参数规律，再通过云端大数据处理分析后，对本地系统做支撑。
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