CN114254557A - 一种基于数字孪生的变压器在线监测方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于数字孪生的变压器在线监测方法步骤1：获取变压器的实时运行数据；步骤2：构建变压器的第一数字孪生模型；步骤3：构建变压器的第二数字孪生模型；步骤4：创建服务系统，服务系统接收并预处理变压器的底层监测数据，对数据、模型、算法、仿真、结果进行服务化封装，以工具组件、中间件、模块引擎的方式支撑数字孪生内部功能运行与实现，并将数据进行可视化处理，显示变压器的实时状态、运行趋势；步骤5：更新第一数字孪生模型和第二数字孪生模型的状态参数，进行变压器实体、第一数字孪生模型、第二数字孪生模型的信息交互。本发明创建两个不同的数字孪生模型，在反映变压器物理实体的状态和特征方面各有侧重。

Description

一种基于数字孪生的变压器在线监测方法

技术领域

本发明涉及电力变压器技术领域，具体涉及一种基于数字孪生的变压器在 线监测方法。

背景技术

电力变压器是电网中的一种关键设备，变压器在电网系统中有着电压变换、 电能分配与输送等作用，保证变压器的运行可靠性是电力系统正常运转的基础。 目前电力变压器基于传统的三维模型存在着一些不足，根据物理实体建立的数 字化模型不充分、不完整，难以实现变压器信息数据的动态实时更新，由于滞 后性导致仿真结果、预测结果等不够精准。

数字孪生(Digital Twin，DT)技术是通过数字化手段构建一个数字虚拟实体， 以模拟其在现实环境中的行为，实时反映系统运行状况，从而对系统的情况进 行真实和全面的检测。当前数字孪生的模型修正有着以下问题：①针对数字孪 生三维模型的修正，目前几何尺寸、表面材质、异常问题的修正仍需要人工操 作，且缺乏功能集成，导致修正过程效率较低；②针对数字孪生动态模型的修 正，目前动态机构结构的调整、运动信号的映射关系仍以人工调整为主，修正 过程繁复且效率较低；③目前关于物理实体与数字孪生体的交互、同步方面并 没有特别的技术描述，在已知技术方案中通常使用物联网通讯技术进行数据的 远程采集，进行有限的同步。

发明内容

本发明提供了一种同步电机的励磁控制装置及使用方法，以解决现有技术 中功能集成度低，修正过程效率低、复杂度高的问题。

本发明提供了一种基于数字孪生的变压器在线监测方法，包括以下步骤：

步骤1：获取变压器的实时运行数据；

步骤2：构建变压器的第一数字孪生模型，第一数字孪生模型包括：变压器 几何模型、物理模型、行为模型的组装、继承模型以及融合模型，通过通信接 口接收变压器的运行数据，基于虚拟现实及增强现实方法对物理模型进行虚拟 化的高度真实映射，对变压器进行实时仿真和监测；

步骤3：构建变压器的第二数字孪生模型，第二数字孪生模型包括：规则模 型、数据模型、机理模型、算法模型，实现数字孪生系统的优化；

步骤4：创建服务系统，服务系统接收并预处理变压器的底层监测数据，对 数据、模型、算法、仿真、结果进行服务化封装，以工具组件、中间件、模块 引擎的方式支撑数字孪生内部功能运行与实现，并将数据进行可视化处理，显 示变压器的实时状态、运行趋势；

步骤5：更新第一数字孪生模型和第二数字孪生模型的状态参数，进行变压 器实体、第一数字孪生模型、第二数字孪生模型的信息交互；通过第一数字孪 生模型、第二数字孪生模型对变压器进行监测。

进一步地，所述步骤1的具体方法为：将传感器布置在变压器实体的各个 节点，实时采集变压器的运行数据，并将其传输至数据库中进行储存。

进一步地，所述运行数据包括变压器的温度、湿度、电流值、电压值、频 率、振动信息。

进一步地，所述步骤2的具体方法为：

所述第变压器几何模型包括变压器各部件和外壳的尺寸、形状以及相互之 间的位置关系、绕组绕线绕制方式、引线和铁芯装配插接关系以及箱盖及套管 组装结构参数；所述物理模型包括真实环境中变压器结构参数、在冲击电压、 电场力作用下对变压器线圈绕组及绝缘进行应变力分析的测试数据，以及在外 力作用下对变压器箱体和各部件进行抗压、抗损伤性能测试的数据；所述行为 模型包括利用电磁感应原理工作以及线圈匝数比实现升压降压功能，模拟运行 状态，使数字孪生体能够高保真得反应真实运行状况。

进一步地，所述步骤3的具体方法为：

所述规则模型包括变压器领域相关行业标准与准则、变压器使用手册、专 家知识以及算法规则；所述机理模型包括根据电路定律、电磁定律、能量守恒 定律原理建立的数学模型；所述数据模型包括变压器的实时数据、历史数据、 第一孪生模型的仿真数据和机理模型运行所产生的仿真数据的融合；所述算法 模型包括通过机器学习算法训练第一孪生模型，实现变压器的故障诊断、趋势 预测功能。

进一步地，所述步骤5包括如下步骤：

步骤51：建立模型修正模块：获取第一数字孪生模型中变压器的实时数据 和第二数字孪生模型的响应参数和对应的更新参数，根据精度要求选择修正参 数，构造响应面函数，根据响应参数和更新参数构造目标函数，经过多项式拟 合，计算各更新参数对应的精度；

步骤52：训练数字孪生模型B：通过机器学习算法来训练孪生模型B中的 数字模型，将训练数据传输到数字孪生模型A中；同时，基于变压器物理实体 的实时数据变化，利用大数据的分析、挖掘，数字孪生模型B中的规则和约束 条件也会做出动态调整。

步骤53：更新数字孪生模型：模型迭代更新需要根据变压器的实时数据， 将实测数据代入模型得到计算结果，然后把计算结果与实测数据不断进行比较， 若计算值与实测值精度满足要求，则把此时的参数作为模型的参数，第一数字 孪生模型与第二数字孪生模型正常运行；若计算值与实测值误差大，则调整参 数代入模型，重复步骤52重新计算再继续比较，直到系统满足误差要求。

本发明的有益效果：

本发明创建了两个不同的变压器的数字孪生模型，在反映变压器物理实体 的状态和特征方面各有侧重。第一数字孪生模型对变压器进行部分映射，反映 变压器的实时状态和参数，并通过通信接口与第二数字孪生模型进行交互，系 统可以基于第一数字孪生模型与边缘其实体进行同步运行和交互反馈；第二数 字孪生模型对接收的变压器实体数据和第一数字孪生模型的信息进行加工，通 过机器学习训练数据，基于第二数字孪生模型对变压器实体的变化进行数字孪 生系统的动态更新。因此，一方面能在系统运行时保证数字孪生模型的稳定性， 另一方面又能在进行变压器模型动态更新时不中断数字孪生系统的运行，有效 提高数字孪生系统的交互效率。创建的服务系统将数据可视化，反映变压器的历史运行状态、参数和趋势，实现对变压器的可视化管理、透视化监测、故障 远程诊断、健康度预测等需求，提高了系统的精确度和智能化水平。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明 实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述 的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施 例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例， 都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提供一种基于数字孪生的变压器在线监测方法，包括以下步 骤：

步骤1：获取变压器的实时运行数据。将传感器布置在变压器实体的各个节 点，实时采集变压器的运行数据，并将其传输至数据库中进行储存。

具体地，所述运行数据包括变压器的温度、湿度、电流值、电压值、频率、 振动信息。

步骤2：构建变压器的第一数字孪生模型，第一数字孪生模型是变压器几何 模型、物理模型、行为模型的组装、继承和融合，通过通信接口接收变压器的 运行数据，基于虚拟现实及增强现实技术对物理模型进行虚拟化的高度真实映 射，对变压器进行实时仿真和监测。

具体地，所述第一数字孪生模型的几何模型包含变压器各部件和外壳的尺 寸、形状以及相互之间的位置关系，绕组绕线绕制方式、引线和铁芯装配插接 关系，以及箱盖及套管组装结构等参数；所述物理模型存放真实环境中变压器结 构参数，在冲击电压、电场力作用下对变压器线圈绕组及绝缘进行应变力分析 的测试数据，以及在外力作用下对变压器箱体和各部件进行抗压、抗损伤等性 能测试的数据；所述行为模型为利用电磁感应原理工作以及线圈匝数比实现升压 降压功能，模拟运行状态，使数字孪生体能够高保真得反应真实运行状况；

步骤3：构建变压器的第二数字孪生模型，第二数字孪生模型包括规则模型、 数据模型、机理模型、算法模型，实现数字孪生系统的优化。

具体地，所述规则模型是存放变压器领域相关行业标准与准则、变压器使 用手册、专家知识以及算法规则；所述机理模型是根据电路定律、电磁定律、 能量守恒定律等原理建立的数学模型；所述数据模型包括变压器的实时数据、 历史数据、第一孪生模型的仿真数据和机理模型运行所产生的仿真数据的融合； 所述算法模型是通过机器学习算法训练第一孪生模型，实现变压器的故障诊断、 趋势预测等功能。

步骤4：创建服务系统，服务系统接收并预处理变压器的底层监测数据，对 数据、模型、算法、仿真、结果进行服务化封装，以工具组件、中间件、模块 引擎等方式支撑数字孪生内部功能运行与实现，以及以上位机和应用软件等形 式满足用户需求。将数据进行可视化处理，显示变压器的实时状态、运行趋势， 可实现用户登录、信息管理、状态监控、查询历史数据、故障诊断、健康度预 测等功能。

步骤5：更新第一数字孪生模型和第二数字孪生模型的状态参数，进行变压 器实体、第一数字孪生模型、第二数字孪生模型的信息交互，实现系统的共智。

具体地，数字孪生模型的参数更新步骤如下：

①建立模型修正模块。获取第一数字孪生模型中变压器的实时数据和第二 数字孪生模型的响应参数和对应的更新参数，根据精度要求选择修正参数，构 造响应面函数，根据响应参数和更新参数构造目标函数，经过多项式拟合，计 算各更新参数对应的精度。

②训练数字孪生模型B。通过机器学习算法来训练孪生模型B中的数字模 型，以更新不同的控制参数，将训练数据传输到数字孪生模型A中。同时，基 于变压器物理实体的实时数据变化，利用大数据的分析、挖掘，数字孪生模型B 中的规则和约束条件也会做出动态调整。

③更新数字孪生模型。模型迭代更新需要根据变压器的实时数据，将实测 数据代入模型得到计算结果，然后把计算结果与实测数据不断进行比较，若计 算值与实测值精度满足要求，则把此时的参数作为模型的参数，第一数字孪生 模型与第二数字孪生模型正常运行；若计算值与实测值误差较大，则调整参数 代入模型，重复步骤②重新计算再继续比较，直到系统满足误差要求。

虽然描述了本发明的实施例，但是本领域技术人员可以在不脱离本发明的 精神和范围的情况下作出各种修改和变型，这样的修改和变型均落入由所附权 利要求所限定的范围之内。

Claims (6)

1.一种基于数字孪生的变压器在线监测方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：获取变压器的实时运行数据；

步骤2：构建变压器的第一数字孪生模型，第一数字孪生模型包括：变压器几何模型、物理模型、行为模型的组装、继承模型以及融合模型，通过通信接口接收变压器的运行数据，基于虚拟现实及增强现实方法对物理模型进行虚拟化的高度真实映射，对变压器进行实时仿真和监测；

步骤3：构建变压器的第二数字孪生模型，第二数字孪生模型包括：规则模型、数据模型、机理模型、算法模型，实现数字孪生系统的优化；

步骤4：创建服务系统，服务系统接收并预处理变压器的底层监测数据，对数据、模型、算法、仿真、结果进行服务化封装，以工具组件、中间件、模块引擎的方式支撑数字孪生内部功能运行与实现，并将数据进行可视化处理，显示变压器的实时状态、运行趋势；

步骤5：更新第一数字孪生模型和第二数字孪生模型的状态参数，进行变压器实体、第一数字孪生模型、第二数字孪生模型的信息交互；通过第一数字孪生模型、第二数字孪生模型对变压器进行监测。

2.如权利要求1所述的基于数字孪生的变压器在线监测方法，其特征在于，所述步骤1的具体方法为：将传感器布置在变压器实体的各个节点，实时采集变压器的运行数据，并将其传输至数据库中进行储存。

3.如权利要求2所述的基于数字孪生的变压器在线监测方法，其特征在于，所述运行数据包括变压器的温度、湿度、电流值、电压值、频率、振动信息。

4.如权利要求1所述的基于数字孪生的变压器在线监测方法，其特征在于，所述步骤2的具体方法为：

所述第变压器几何模型包括变压器各部件和外壳的尺寸、形状以及相互之间的位置关系、绕组绕线绕制方式、引线和铁芯装配插接关系以及箱盖及套管组装结构参数；所述物理模型包括真实环境中变压器结构参数、在冲击电压、电场力作用下对变压器线圈绕组及绝缘进行应变力分析的测试数据，以及在外力作用下对变压器箱体和各部件进行抗压、抗损伤性能测试的数据；所述行为模型包括利用电磁感应原理工作以及线圈匝数比实现升压降压功能，模拟运行状态，使数字孪生体能够高保真得反应真实运行状况。

5.如权利要求1所述的基于数字孪生的变压器在线监测方法，其特征在于，所述步骤3的具体方法为：

所述规则模型包括变压器领域相关行业标准与准则、变压器使用手册、专家知识以及算法规则；所述机理模型包括根据电路定律、电磁定律、能量守恒定律原理建立的数学模型；所述数据模型包括变压器的实时数据、历史数据、第一孪生模型的仿真数据和机理模型运行所产生的仿真数据的融合；所述算法模型包括通过机器学习算法训练第一孪生模型，实现变压器的故障诊断、趋势预测功能。

6.如权利要求1所述的基于数字孪生的变压器在线监测方法，其特征在于，所述步骤5包括如下步骤：

步骤51：建立模型修正模块：获取第一数字孪生模型中变压器的实时数据和第二数字孪生模型的响应参数和对应的更新参数，根据精度要求选择修正参数，构造响应面函数，根据响应参数和更新参数构造目标函数，经过多项式拟合，计算各更新参数对应的精度；

步骤52：训练数字孪生模型B：通过机器学习算法来训练孪生模型B中的数字模型，将训练数据传输到数字孪生模型A中；同时，基于变压器物理实体的实时数据变化，利用大数据的分析、挖掘，数字孪生模型B中的规则和约束条件也会做出动态调整。

步骤53：更新数字孪生模型：模型迭代更新需要根据变压器的实时数据，将实测数据代入模型得到计算结果，然后把计算结果与实测数据不断进行比较，若计算值与实测值精度满足要求，则把此时的参数作为模型的参数，第一数字孪生模型与第二数字孪生模型正常运行；若计算值与实测值误差大，则调整参数代入模型，重复步骤52重新计算再继续比较，直到系统满足误差要求。