智能配电网数字孪生构建和应用关键技术研究_73页_8mb

中国电科院双创示范中心双创讲坛：智能配电网数字孪生构建和应用关键技术研究

核心内容概述

本报告围绕智能配电网数字孪生技术，系统阐述了其背景、关键技术及典型应用场景，重点分析了数字孪生在配电网运行、故障诊断、供电恢复等领域的应用价值与技术实现路径。

主要观点

• 数字孪生定义与特征：数字孪生是物理实体或过程的数字化表达，具备数据驱动与知识驱动融合、复杂动态过程模拟、优化迭代能力及多场景、多边界、多目标的平行规划能力。
• 数字孪生技术优势：实现对复杂配电网的全生命周期映射、支持多物理场耦合仿真、提升运行效率与智能化水平。
• 数字孪生体系架构：由物理空间、数据空间、知识空间和业务交互空间组成，通过模型融合与可视化实现虚实交互。
• 关键技术：包括数字孪生建模方法、人工智能辅助的故障诊断方法、负荷转供鲁棒优化策略生成方法。
• 典型应用场景：涵盖多源异构信息的实时联通、数字孪生体与物理电网的双向映射、数字孪生的自动演进、模型与算法共享共用、示范工程应用等。

关键信息

一、智能配电网数字孪生背景及发展

1.1 数字孪生概述

• 定义：数字孪生是物理实体的数字化表达，具备数据连接、状态映射、全生命周期集成等特征。
• 特征：区别于仿真，数字孪生融合了仿真、实测、数据分析等手段，支持动态模拟与模型优化。
• 优势：
  • 数据驱动与知识驱动融合；
  • 多物理场、多时空尺度、多概率仿真；
  • 支持虚拟与现实的互动优化；
  • 实现多场景、多目标的规划优化。

1.2 智能配电网数字孪生

• 战略需求：推动“碳达峰、碳中和”目标，构建以新能源为主体的新型电力系统。
• 技术关键要素：通过数字孪生体实现对配电网运行状态的感知、预测、推演与优化。
• 技术现状：存在数据颗粒度不足、模型精度不够、多物理场仿真平台发展滞后等问题。
• 典型应用范围：包括故障诊断、供电恢复、可靠性评估、优化控制等。
• 机遇与挑战：
  • 数据采集与处理难度大；
  • 需建立全尺度多物理场耦合模型；
  • 多物理场仿真平台仍需发展。

二、智能配电网数字孪生关键技术

2.1 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：基于设备材料属性、运行状态等建立机理模型；
  • 数据空间建模：多源数据融合，构建业务特征模型；
  • 知识空间建模：专家知识库构建，支持故障诊断与预测；
  • 虚拟空间建模：实现虚实交互，支持协同决策与优化。
• 数据适配与即插即用：
  • 基于CIM标准构建统一数据模型；
  • 实现数据标准化、模块化，支持数据即插即用。
• 闭环反馈方法：
  • 数字孪生体与物理网络进行双向信息交互；
  • 通过运维意图解码、模型迭代优化、结果反馈等方式实现闭环优化。

2.2 基于数字孪生和人工智能技术的配电网智能化故障诊断方法

• 短路、断线及接地故障相关性分析模型：
  • 通过“云-边-端”系统采集数据；
  • 建立故障特征模型，支持故障溯源。
• 停电事故原因分析：
  • 利用层次分析法、贝叶斯网络、模糊综合评价等方法；
  • 建立多维度停电态势模型，实现风险感知与评估。
• 智能故障在线诊断方法：
  • 采用特征搜索算法、前向与后向序贯搜索；
  • 利用SVM分类器实现故障判别与区域定位；
  • 通过贝叶斯算法实现故障精确定位。

2.3 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

• 区间潮流孪生仿真模型：
  • 利用层次聚类技术自动分区；
  • 实现多线程并行仿真，提升计算效率。
• 负荷供电可靠性评估：
  • 分析不同拓扑方案下的可靠性指标；
  • 建立马尔可夫状态转移模型，评估设备与系统可靠性。
• 鲁棒优化辅助决策：
  • 构建以供电可靠性、负载率、电压合格率等为核心的优化指标体系；
  • 基于数字孪生的优化模型支持自动迭代与更新。

三、智能配电网数字孪生典型应用场景

3.1 多源异构信息的实时联通

• 数据源：涵盖配电自动化、地理信息系统、电能质量系统、气象系统等；
• 数据特征：包括结构化数据与非结构化数据；
• 数据处理：数据清洗、标准化、归一化与结构化处理；
• 数据模型：构建面向供电可靠性的数据模型。

3.2 配电网络实体及其数字孪生体的实时双向映射与交互

• 数字孪生体系架构：
  • 分为设备级、单元级、系统级三个层级；
  • 各层级具备不同功能与特性。
• 技术架构：
  • 数据层：存储各类数据；
  • 模型层：提供计算服务；
  • 功能层：以微服务形式实现业务功能；
  • 展示层：可视化界面展示三维模型与专题图。
• 自动演进：
  • 支持功能自动迭代与结构图谱自动更新；
  • 利用增量学习方法实现模型持续优化。

3.3 数字孪生体构建过程中模型、算法、工具的共享共用

• 数字孪生五维模型：
  • 包括物理实体、虚拟实体、服务、数据、连接；
  • 实现多维度、多空间尺度、多时间尺度的映射。
• 三维建模软件：
  • 包括Unity、UE、Bentley、SketchUp、Revit、Rhino等；
  • 支持高精度建模与场景整合。

3.4 智能配电网数字孪生示范工程

• 故障诊断方法：
  • 基于数字孪生与人工智能技术，实现故障特征识别与定位；
  • 利用SVM与贝叶斯网络进行分类与定位，准确率达95%~98%。
• 供电恢复方法：
  • 基于数字孪生体模拟复电效果；
  • 构建复电效果评估指标体系；
  • 提出考虑多类型不确定性的网络重构方法，采用BPSO结合HAS算法求解。

总结

智能配电网数字孪生技术是推动电力系统智能化、数字化的重要手段，具有多维度、多尺度建模能力，可有效提升配电网运行效率、故障诊断准确性与供电恢复效果。其构建需融合数据驱动、知识驱动与仿真技术，实现物理与虚拟空间的双向映射与实时交互。当前面临数据不全、模型精度不足、多物理场耦合仿真平台发展滞后等挑战，但随着电网数字化架构的完善与多源数据融合技术的发展，数字孪生在配电网中的应用前景广阔，可为实现“双碳”目标、构建新型电力系统提供重要支撑。