CN114595875A - 基于变压器传感信息和数字孪生的状态评估方法及系统 - Google Patents

基于变压器传感信息和数字孪生的状态评估方法及系统 Download PDF

Info

Publication number
CN114595875A
CN114595875A CN202210178089.5A CN202210178089A CN114595875A CN 114595875 A CN114595875 A CN 114595875A CN 202210178089 A CN202210178089 A CN 202210178089A CN 114595875 A CN114595875 A CN 114595875A
Authority
CN
China
Prior art keywords
transformer
model
state
data
real
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210178089.5A
Other languages
English (en)
Inventor
王远东
杨帆
张海龙
高三策
孟辉
池骋
梁伟
赵国太
穆欢乐
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
State Grid East Inner Mongolia Electric Power Co ltd Maintenance Branch
Chongqing University
State Grid Corp of China SGCC
Original Assignee
State Grid East Inner Mongolia Electric Power Co ltd Maintenance Branch
Chongqing University
State Grid Corp of China SGCC
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by State Grid East Inner Mongolia Electric Power Co ltd Maintenance Branch, Chongqing University, State Grid Corp of China SGCC filed Critical State Grid East Inner Mongolia Electric Power Co ltd Maintenance Branch
Priority to CN202210178089.5A priority Critical patent/CN114595875A/zh
Publication of CN114595875A publication Critical patent/CN114595875A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q10/00—Administration; Management
    • G06Q10/20—Administration of product repair or maintenance
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G06Q50/00—Systems or methods specially adapted for specific business sectors, e.g. utilities or tourism
    • G06Q50/06—Electricity, gas or water supply
    • G—PHYSICS
    • G08—SIGNALLING
    • G08B—SIGNALLING OR CALLING SYSTEMS; ORDER TELEGRAPHS; ALARM SYSTEMS
    • G08B31/00—Predictive alarm systems characterised by extrapolation or other computation using updated historic data
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y10/00—Economic sectors
    • G16Y10/35—Utilities, e.g. electricity, gas or water
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y20/00—Information sensed or collected by the things
    • G16Y20/20—Information sensed or collected by the things relating to the thing itself
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y30/00—IoT infrastructure
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
    • G16Y40/10—Detection; Monitoring
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
    • G16Y40/20—Analytics; Diagnosis
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16Y—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY SPECIALLY ADAPTED FOR THE INTERNET OF THINGS [IoT]
    • G16Y40/00—IoT characterised by the purpose of the information processing
    • G16Y40/40—Maintenance of things
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H04L67/1095—Replication or mirroring of data, e.g. scheduling or transport for data synchronisation between network nodes
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04Q—SELECTING
    • H04Q9/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems for selectively calling a substation from a main station, in which substation desired apparatus is selected for applying a control signal thereto or for obtaining measured values therefrom
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/38—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for collecting sensor information
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W84/00—Network topologies
    • H04W84/18—Self-organising networks, e.g. ad-hoc networks or sensor networks
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04Q—SELECTING
    • H04Q2209/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems
    • H04Q2209/40—Arrangements in telecontrol or telemetry systems using a wireless architecture
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04Q—SELECTING
    • H04Q2209/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems
    • H04Q2209/70—Arrangements in the main station, i.e. central controller
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04Q—SELECTING
    • H04Q2209/00—Arrangements in telecontrol or telemetry systems
    • H04Q2209/80—Arrangements in the sub-station, i.e. sensing device
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02E—REDUCTION OF GREENHOUSE GAS [GHG] EMISSIONS, RELATED TO ENERGY GENERATION, TRANSMISSION OR DISTRIBUTION
    • Y02E60/00—Enabling technologies; Technologies with a potential or indirect contribution to GHG emissions mitigation

Abstract

本发明请求保护一种基于变压器传感信息和数字孪生的状态评估方法及系统，基于变压器传感信息和数字孪生技术实现对变压器运行状态的可视化、实时、高精度评估。数字孪生体可以精确镜像物理实体，那么孪生体必将产生海量的运行数据，因此需要提取关键特征参量，既保证评估精度又提高计算速度，实现避免“维数灾难”的同时提高计算效率。不仅如此，基于建立的传感网络和变压器的数字孪生体，还可以对变压器进行预测性维护，并实现基于数字孪生模型判断变压器异常状态的目标。

Description

基于变压器传感信息和数字孪生的状态评估方法及系统
技术领域
本发明涉及数字孪生和电气工程领域，尤其是一种基于变压器传感信息和数字孪生的状态评估方法及系统。
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：缺少变压器实时状态评估技术和状态预测性维护技术。
经过检索，申请公开号CN214585932U，一种基于数字孪生的电力变压器故障在线监测系统，实时数据采集模块在预设监测点设置多个传感器，包括但不限于油位传感器、声音传感器、振动传感器、绕组温度传感器、红外测温传感器和形变传感器，能够实现多监测点不同参数的实时监测，对实际运行中不同类型的故障问题的监测，并实现多终端显示；整个故障在线监测系统组网灵活、可靠性高，更加具有实时性、安全性，且效率更高，能够使检修人员能够快速及时发现电力变压器的故障问题。普通的在线监测系统只能监测到放置传感器位置的单一状态量，由于传感器放置数量和价格等因素，无法在变压器内部大量应用，固无法全面表征变压器内部的状态。本发明无需大量、繁多的传感器，仅通过几个关键位置的传感数据，结合多物理场有限元分析，可以“举一反三”的实时计算出变压器内部多个场域及耦合状态下的参量变化，配合具备实时可视化功能的云平台，可以直观彻底的的反应变压器运行状态。且可以根据状态评估的结果和历史运行数据对变压器状态进行预测，提前预警可能发生的故障。
发明内容
本发明旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种基于变压器传感信息和数字孪生技术的状态评估方法及系统。本发明的技术方案如下：
一种一种基于变压器传感信息和数字孪生技术的状态评估方法，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及内部运行多物理场耦合模型，包含设备完整的细节和信息，通过数据转换协议接入数字孪生平台；设备完整的细节和信息即变压器关键部件的温度、振动，内部电场、磁场、油流情况；
步骤2：以变压器运行分析的不同功能需求为导向，构建变压器各部件简化模型，以POD本征正交分解模型降阶算法，完成对完整变压器模型的降阶处理；
步骤3：搭建完备的传感通信网络，选取合适的通信协议，将传感数据接入数字孪生平台端口，作为仿真分析的初始条件，由高性能计算装置实时计算设备运行状态；
步骤4：通过实时数据结合变压器降阶模型的实时计算，得到反映变压器实时状态的评估结果；
步骤5：结合本地和云端的历史数据，对变压器实时状态评估进行状态预测，提前预警可能出现的问题；
步骤6：跟以后续实时数据和状态评估结果，指导修正状态预测结果的自我更新。
进一步的，所述步骤1：根据变压器的物理实体，构建数字化三维整体模型及内部运行多物理场耦合机理模型数字化三维模型含设备完整的细节和信息，多物理场耦合机理模型为磁-热-流耦合模型，通过数据转换协议接入数字孪生平台，具体包括：
Figure BDA0003521165300000031
ρ表示密度，u表示径向流速，r表示轴向，λ表示导热系数，η表示粘度系数，v表示轴向流速，cp表示定压比热容，、T表示温度，sT表示热源，fz表示外力；
并以设备运行分析的不同功能需求为目标，通过POD本征正交分解模型降阶算法，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2，以POD模型降阶算法，完成对完整变压器三维模型的降阶处理，具体包括：
①通过数值模拟等获得所研究问题在若干个时刻点上的温度场T分布，称其为快照，进一步排列成快照矩阵：
Figure BDA0003521165300000032
②对快照矩阵A进行特征正交分解,获得一组正交基矢量,通常称其为POD模态,截取前r阶能够捕捉绝大部分能量的模态构成模态矩阵：
Figure BDA0003521165300000033
③利用模态矩阵Φ将任意时刻的场分布表示为：
Figure BDA0003521165300000041
Figure BDA0003521165300000042
为第i个POD模态的系数；
④进一步将前式带入有限元离散方程式
Figure BDA0003521165300000043
其中：
Figure BDA0003521165300000044
nnode为求解域内节点总量
⑤得到降阶模型：
Figure BDA0003521165300000045
设备各部件简化模型分别指的变压器油箱本体、油枕、套管、铁芯、绕组、支架和分接开关，简化模型分别包含换流变全部特征量的降阶模型。
进一步的，所述步骤3：搭建完备的传感通信网络，选取合适的通信协议，将传感数据接入数字孪生平台端口，作为仿真分析的初始条件，由高性能计算装置实时计算设备运行状态；
采用MQTT协议；完备的传感通信网络包括传感器-光电转换器-AD转换器-网关协议-孪生平台。
进一步的，所述步骤4：通过实时数据和变压器降阶模型的实时计算，得到反映变压器实时状态的评估结果；
通过仿真程序和设定好的状态变量，某一状态量发生变化时，其余状态量根据程序设定计算，由降阶模型快速计算出结果。
一种采用任一项方法的状态评估系统，其包括：数据传感网络、完整的数字孪生体、降阶孪生体及历史数据存储模块；
其中，数据传感网络用于采集、转换和传输变压器关键的运行数据；
完整的数字孪生体将采集到的数据作为输入量代入到设置好的仿真程序内进行分析计算，表征出变压器的运行状态；
采用POD模型降阶算法得到降阶孪生体，通过数据驱动封装好的状态变量进行快速更新和状态展示，实现变压器运行状态的实时可视化；
历史数据库用于对比实时数据和历史数据、实时状态和历史状态，寻找一般规律，对未来的状态进行可靠的预测；状态预测结果将根据实时数据作为指导验证，并进行自我修正。
进一步的，所述数据传感网络包括电场传感器、磁场传感器、温度传感器、振动传感器采集到的变压器关键状态量，通过近场通信、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在内的其私有协议数据传输方式汇集到孪生平台上。
进一步的，所述完整的数字孪生体包括变压器内外部二/三维结构、油流、电场、磁场、温度场和振动情况在内的完全表征变压器状态的完整数字化模型。
进一步的，所述降阶孪生体是由从完整孪生模型中采用POD降阶算法提取的关键特征量组成的，关键特征量指的是油温、绕温、电场强度、磁场强度和降低自由度后的物理模型。
本发明的优点及有益效果如下：
本发明提出的变压器状态评估方法，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。
本发明弥补了现有变压器状态评估预测的不足之处，充分考虑了变压器依托数字孪生技术进行状态评估所需的全部功能和条件，为实现状态预测提供了新思路新方法。数据储存分为两部分，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基于传感数据和数字孪生技术的状态评估。
普通的在线监测系统只能监测到放置传感器位置的单一状态量，由于传感器放置数量和价格等因素，无法在变压器内部大量应用，固无法全面表征变压器内部的状态。本发明无需大量、繁多的传感器，仅通过几个关键位置的传感数据，结合多物理场有限元分析，可以“举一反三”的实时计算出变压器内部多个场域及耦合状态下的参量变化，配合具备实时可视化功能的云平台，可以直观彻底的的反应变压器运行状态。且可以根据状态评估的结果和历史运行数据对变压器状态进行预测，提前预警可能发生的故障。
附图说明
图1是本发明提供优选实施例一种基于变压器传感信息和数字孪生技术的状态评估方法实施案例构成框架示意图。
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：
如图1所示，本发明提供了一种基于变压器传感信息和数字孪生技术的状态评估方法，其特征在于，包含：数据传感网络、完整的数字孪生体、降阶孪生体、历史数据存储模块；其中，数据传感网络是实现状态评估的前提基础；完整的数字孪生体是实现状态评估的关键技术；降阶孪生体是实现状态评估的重要手段；历史数据库是实现状态预测的有力依据。
数据传感网络用于采集、转换和传输变压器关键的运行数据；
完整的数字孪生体将采集到的数据进行分析计算，表征出变压器的运行状态；
降阶孪生体通过数据驱动和降阶的手段，实现变压器运行状态的快速更新；
历史数据库对比实时数据和历史数据、实时状态和历史状态，寻找一般规律，对未来的状态进行可靠的预测。
状态预测结果将根据实时数据作为指导验证，并进行自我修正。
进一步的，所述数据传感网络包括电场、磁场、温度、振动传感器等采集到的变压器关键状态量，通过近场通信、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或其他私有协议等数据传输方式汇集到孪生平台上。
进一步的，，所述完整的数字孪生体包括变压器内外部二/三维结构、油流、电场、磁场、温度场和振动情况等可以完全表征变压器状态的的完整数字化模型。
进一步的，所述降阶孪生体是由从完整孪生模型中提取的关键特征量组成的，与完整孪生体相比，其计算准确度在95％以上，但可以避免由于海量数据造成的“维数灾难”，极大的提高计算速度，实现实时孪生。
进一步的，所述历史数据库包含本地储存和云端储存，根据数据重要程度，分为三个月覆盖和永久保存。
进一步的，预测结果将与实时数据和是是状态评估进行对比验证分析，指导自我修正和更新，形成闭环。
进一步的，一种基于变压器传感信息和数字孪生的状态评估方法，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及内部运行多物理场耦合模型，包含设备完整的细节和信息，通过数据转换协议接入数字孪生平台；
步骤2：以变压器运行分析的不同功能需求为导向，构建变压器各部件简化模型，以多物理场降阶模型算法，完成对完整变压器模型的降阶处理；
步骤3：搭建完备的传感通信网络，选取合适的通信协议，将传感数据接入数字孪生平台端口，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；
步骤4：通过实时数据和变压器降阶模型的实时计算，得到反映变压器实时状态的评估结果；
步骤5：结合本地和云端的历史数据，对变压器实时状态评估进行状态预测，提前预警可能出现的问题。
步骤6：跟以后续实时数据和状态评估结果，指导修正状态预测结果的自我更新。
进一步的，根据所述的方法，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、振动，内部电场、磁场、油流情况等)，通过协议转换模块接入数字孪生平台；
进一步的，根据所述的方法，所述步骤1构建变压器多场耦合模型：
Figure BDA0003521165300000081
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。
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 (7)

1.一种基于变压器传感信息和数字孪生技术的状态评估方法，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及内部运行多物理场耦合模型，包含设备完整的细节和信息，通过数据转换协议接入数字孪生平台；设备完整的细节和信息即变压器关键部件的温度、振动，内部电场、磁场、油流情况；
步骤2：以变压器运行分析的不同功能需求为导向，构建变压器各部件简化模型，以POD本征正交分解模型降阶算法，完成对完整变压器模型的降阶处理；
步骤3：搭建完备的传感通信网络，选取合适的通信协议，将传感数据接入数字孪生平台端口，作为仿真分析的初始条件，由高性能计算装置实时计算设备运行状态；
步骤4：通过实时数据结合变压器降阶模型的实时计算，得到反映变压器实时状态的评估结果；
步骤5：结合本地和云端的历史数据，对变压器实时状态评估进行状态预测，提前预警可能出现的问题；
步骤6：跟以后续实时数据和状态评估结果，指导修正状态预测结果的自我更新。
2.根据权利要求1所述的一种基于变压器传感信息和数字孪生技术的状态评估方法，其特征在于，所述步骤1：根据变压器的物理实体，构建数字化三维整体模型及内部运行多物理场耦合机理模型数字化三维模型含设备完整的细节和信息，多物理场耦合机理模型为磁-热-流耦合模型，通过数据转换协议接入数字孪生平台，具体包括：
温度场-流场方程
Figure FDA0003521165290000011
ρ表示密度，u表示径向流速，r表示轴向，λ表示导热系数，η表示粘度系数，v表示轴向流速，cp表示定压比热容，、T表示温度，sT表示热源，fz表示外力；
并以设备运行分析的不同功能需求为目标，通过POD本征正交分解模型降阶算法，完成对变压器模型的降阶，得到设备各部件简化模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于变压器传感信息和数字孪生技术的状态评估方法，其特征在于，所述步骤2，以POD模型降阶算法，完成对完整变压器三维模型的降阶处理，具体包括：
①通过数值模拟等获得所研究问题在若干个时刻点上的温度场T分布，称其为快照，进一步排列成快照矩阵：
Figure FDA0003521165290000021
②对快照矩阵A进行特征正交分解，获得一组正交基矢量，通常称其为POD模态，截取前r阶能够捕捉绝大部分能量的模态构成模态矩阵：
Figure FDA0003521165290000022
③利用模态矩阵Φ将任意时刻的场分布表示为：
Figure FDA0003521165290000023
Figure FDA0003521165290000024
为第i个POD模态的系数；
④进一步将前式带入有限元离散方程式
Figure FDA0003521165290000025
其中：
Figure FDA0003521165290000026
nnode为求解域内节点总量
⑤得到降阶模型：
Figure FDA0003521165290000027
4.一种采用权利要求1-3任一项方法的状态评估系统，其特征在于，包括：数据传感网络、完整的数字孪生体、降阶孪生体及历史数据存储模块；
其中，数据传感网络用于采集、转换和传输变压器关键的运行数据；
完整的数字孪生体将采集到的数据作为输入量代入到设置好的仿真程序内进行分析计算，表征出变压器的运行状态；
采用POD模型降阶算法得到降阶孪生体，通过数据驱动封装好的状态变量进行快速更新和状态展示，实现变压器运行状态的实时可视化；
历史数据库用于对比实时数据和历史数据、实时状态和历史状态，寻找一般规律，对未来的状态进行可靠的预测；状态预测结果将根据实时数据作为指导验证，并进行自我修正。
5.根据权利要求4所述的状态评估系统，其特征在于，所述数据传感网络包括电场传感器、磁场传感器、温度传感器、振动传感器采集到的变压器关键状态量，通过近场通信、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在内的其私有协议数据传输方式汇集到孪生平台上。
6.根据权利要求5所述的状态评估系统，其特征在于，所述完整的数字孪生体包括变压器内外部二/三维结构、油流、电场、磁场、温度场和振动情况在内的完全表征变压器状态的完整数字化模型。
7.根据权利要求5所述的状态评估系统，其特征在于，所述降阶孪生体是由从完整孪生模型中采用POD降阶算法提取的关键特征量组成的，关键特征量指的是油温、绕温、电场强度、磁场强度和降低自由度后的物理模型。
CN202210178089.5A 2022-02-25 2022-02-25 基于变压器传感信息和数字孪生的状态评估方法及系统 Pending CN114595875A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210178089.5A CN114595875A (zh) 2022-02-25 2022-02-25 基于变压器传感信息和数字孪生的状态评估方法及系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210178089.5A CN114595875A (zh) 2022-02-25 2022-02-25 基于变压器传感信息和数字孪生的状态评估方法及系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114595875A true CN114595875A (zh) 2022-06-07

Family

ID=81806019

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210178089.5A Pending CN114595875A (zh) 2022-02-25 2022-02-25 基于变压器传感信息和数字孪生的状态评估方法及系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114595875A (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116413541A (zh) * 2023-03-28 2023-07-11 国网山东省电力公司德州供电公司 一种基于数字孪生和闭环寻优的变压器状态感知方法
CN116663317A (zh) * 2023-06-25 2023-08-29 正泰电气股份有限公司 基于数字孪生模型的变压器状态评估方法、装置及设备
CN117629313A (zh) * 2024-01-26 2024-03-01 南京中鑫智电科技有限公司 一种换流变阀侧套管油膨胀在线监测方法及系统
CN117788721A (zh) * 2024-02-26 2024-03-29 彩讯科技股份有限公司 基于人工智能的数字孪生内容显示方法、系统和介质

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN116413541A (zh) * 2023-03-28 2023-07-11 国网山东省电力公司德州供电公司 一种基于数字孪生和闭环寻优的变压器状态感知方法
CN116663317A (zh) * 2023-06-25 2023-08-29 正泰电气股份有限公司 基于数字孪生模型的变压器状态评估方法、装置及设备
CN117629313A (zh) * 2024-01-26 2024-03-01 南京中鑫智电科技有限公司 一种换流变阀侧套管油膨胀在线监测方法及系统
CN117629313B (zh) * 2024-01-26 2024-04-05 南京中鑫智电科技有限公司 一种换流变阀侧套管油膨胀在线监测方法及系统
CN117788721A (zh) * 2024-02-26 2024-03-29 彩讯科技股份有限公司 基于人工智能的数字孪生内容显示方法、系统和介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114595875A (zh) 基于变压器传感信息和数字孪生的状态评估方法及系统
CN109978052B (zh) 一种用户侧能源设备智慧检修方法
Mourtzis et al. Cloud-based augmented reality remote maintenance through shop-floor monitoring: a product-service system approach
CN113485156B (zh) 一种变压器数字孪生云平台及其实现方法
CN108873830A (zh) 一种生产现场数据在线采集分析及故障预测系统
CN109146093A (zh) 一种基于学习的电力设备现场勘查方法
Mourtzis et al. Design and development of an IoT enabled platform for remote monitoring and predictive maintenance of industrial equipment
RU2649542C1 (ru) Способ и система удаленного мониторинга объектов
CN113902242A (zh) 一种基于数字孪生的电网设备的综合状态评价方法及系统
CN115640915B (zh) 一种智慧燃气管网压缩机安全管理方法和物联网系统
Wang et al. Research on assembly quality adaptive control system for complex mechanical products assembly process under uncertainty
CN110544247B (zh) 人工智能云计算多途径设备系统运行缺陷检查监控方法
EP3696693A1 (en) Method and apparatus for monitoring state of device in process industry and medium
CN115859700B (zh) 一种基于数字孪生技术的电网建模方法
Guo et al. Real-time prediction of remaining useful life and preventive maintenance strategy based on digital twin
CN108225439A (zh) 一种电子通信环境监控系统
CN113537415A (zh) 基于多信息融合的换流站巡检方法、装置和计算机设备
CN116070802A (zh) 一种基于数据孪生的智能监控运维方法和系统
CN114812833A (zh) 一种配网开关温度在线监测与预测系统及方法
Žarković et al. Artificial intelligence based thermographic approach for high voltage substations risk assessment
Wang et al. Power equipment fault information acquisition system based on Internet of things
Zhang et al. Research on condition monitoring and fault diagnosis of intelligent copper ball production lines based on big data
KR20210003271A (ko) 구동계의 값
CN114971024A (zh) 风机状态预测方法及装置
Feng et al. Implementation of a power transformer temperature monitoring system

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination