20260211-中国电科院双创示范中心-智能配电网数字孪生构建和应用关键技术研究_73页_8mb

智能配电网数字孪生构建和应用关键技术研究总结

核心内容概述

本研究围绕智能配电网数字孪生的构建与应用，探讨了其在智能配电网中的背景、关键技术及典型应用场景，旨在提升配电网运行效率、故障诊断能力及供电恢复效果，推动电力行业的数字化转型，助力实现“碳达峰、碳中和”战略目标。

主要观点

• 数字孪生定义：数字孪生是物理实体或过程的数字化表达，能够实现物理状态与虚拟状态的同速率收敛，并提供全生命周期的集成视图。
• 数字孪生特征：区别于传统仿真，数字孪生融合了仿真、实测和数据分析，能够对物理实体进行感知、诊断、预测和优化，同时进化自身的数字模型。
• 数字孪生技术优势：
  • 实现数据驱动和知识驱动的融合，进行复杂配电网的随机动态模拟。
  • 实现复杂动态过程与数字模型的映射及仿真，支持多场景、多目标的平行规划。
  • 通过虚拟与现实的互动，实现模型的持续优化迭代。
  • 支持多场景、多边界、多目标的平行规划，实现方案优选。

关键技术体系

1. 智能配电网络数字孪生建模方法

• 多维多尺度构建方案：

  • 物理空间建模：基于物理参数和材料属性建立机理模型，实现对配电网全网物理运行维度的全息认知。
  • 数据空间建模：通过多源数据的采集、清洗、融合与处理，建立典型业务应用的数据支撑，构建行为及响应模型。
  • 知识空间建模：利用专家经验与精细规则总结电网运行知识，实现存储与辅助决策。
  • 虚拟空间建模：集成多领域、多尺度、高保真的孪生模型，实现虚实交互与多主体协同决策。

• 数据适配与即插即用：

  • 基于CIM标准建立统一数据模型，实现复杂配电网的能量流、信息流、业务流的数字化刻画。
  • 推进数据标准化与模块化，支持给定范围内的数据即插即用。

• 闭环反馈方法：

  • 构建数字孪生体，通过运维人员的意图解码为网络自治需求。
  • 数字孪生体持续自我迭代优化和仿真验证，生成“数字规划体”并同步给物理网络实体。
  • 通过反馈机制不断优化，实现数字孪生体与物理网络的协同。

2. 基于数字孪生与人工智能的故障诊断方法

• 故障原因相关性分析模型：

  • 利用“云-边-端”协同和多源数据分析方法，挖掘配电物联网数据模型中的关联特征。
  • 构建面向供电可靠性的配电网物联信息关联模型，实现故障溯源。

• 停电事故原因分析：

  • 基于多源信息融合，分析自然、气候、社会、设备、网架、用户等多维度因素对停电风险的影响。
  • 使用BP神经网络、SVM、Adaboost改进决策树等方法，建立停电态势模型，实现风险评估与预警。

• 智能配电网故障在线诊断方法：

  • 采用特征搜索算法（前向序贯搜索、后向序贯搜索）筛选最优故障特征。
  • 基于多分类SVM构建故障诊断模型，实现故障状态和类型的识别，以及疑似故障区域的定位。
  • 使用贝叶斯网络实现故障的精准定位，分类准确率可达98%。

3. 提升配网故障复电效果的负荷转供鲁棒优化策略生成方法

• 配电网区间潮流孪生仿真模型：

  • 利用层次聚类技术对配电网络自动分区，实现多线程分布式仿真。
  • 提取节点间等效电气距离，构建潮流计算模型，支持复电效果预测。

• 不同拓扑方案下负荷供电可靠性评估：

  • 基于不同负荷类型和增长情况，分析可靠性预期目标。
  • 采用最小路法、最小割集法、序贯蒙特卡洛模拟等方法，评估配电网可靠性。

• 负荷转供鲁棒优化辅助决策：

  • 构建以供电可靠性、负载率、电压合格率、三相不平衡、线损等为导向的评估体系。
  • 采用模糊隶属度评价函数，建立多时间尺度停电风险评估模型，实现风险的在线扫描与识别。

典型应用场景

1. 多源异构信息的实时联通

• 构建统一数据模型，整合结构化与非结构化数据，实现数据的标准化与模块化。
• 利用图数据库（如Neo4j）构建配电网物联信息关系图谱，实现数据可视化与存储。

2. 配电网络实体及其数字孪生体的实时双向映射与交互

• 构建设备级、单元级、系统级数字孪生体系，实现实体与数字孪生体的映射。
• 数字孪生智能配电网技术架构由数据层、模型层、功能层、展示层组成，支持多业务功能。

3. 数字孪生体构建过程中的模型、算法、工具共享共用

• 构建数字孪生五维模型（物理实体、虚拟实体、服务、数据、连接），实现多维度建模。
• 使用多种三维建模软件（如UE、Unity、Revit、Bentley等），支持不同场景下的建模需求。

4. 智能配电网数字孪生示范工程

• 故障诊断方法：

  • 利用数字孪生体预测正常运行特征向量值，与实际值对比实现故障检测。
  • 采用贝叶斯网络与SVM结合，实现故障状态识别与定位，分类准确率可达98%。

• 供电恢复方法：

  • 构建复电效果评估指标体系，评估备选复电方案效果。
  • 提出计及多类型不确定性因素的配电网网络重构方法，结合BPSO与HAS算法实现优化求解。

关键信息总结

• 数字孪生技术应用：数字孪生技术能够实现配电网的智能感知、预测、优化与决策，提升电网运行效率与安全性。
• 数据挑战：当前配电网数据存在颗粒度不足、范围有限、频率不高等问题，限制了数字孪生的全面应用。
• 建模方法：通过物理、数据、知识、虚拟空间建模，实现多维多尺度的数字孪生体构建。
• 智能诊断与恢复：结合人工智能技术，构建高精度故障诊断模型与复电效果评估体系，实现故障快速识别与供电恢复优化。
• 结构图谱与自动演进：数字孪生结构图谱支持模型、算法、工具的共享共用，实现数字孪生的自动迭代与结构更新，确保与物理电网同步。

未来发展方向

• 提升数据采集与处理能力，完善配电网全生命周期数据支持。
• 推动数字孪生技术在不同层级（设备、单元、系统）的应用与融合。
• 强化多源异构数据的统一建模与交互，实现数字孪生体的智能化与实时化。
• 推广数字孪生技术在电力行业中的应用，助力“碳达峰、碳中和”战略目标的实现。