数字孪生及其在电力系统的应用（2021）_27页_2mb

数字孪生及其在电力系统的应用总结

核心内容

数字孪生是一种对物理实体进行全方位数字化表示的技术，它通过实时数据同步和模型更新，实现对物理实体的动态映射与模拟。该技术融合了物联网、智能传感、云计算、5G、边缘计算、大数据、人工智能、虚拟现实/增强现实等多种先进技术，具有高保真、Living模型、整体性与长期性等显著特点。

数字孪生不仅能够反映物理实体的当前状态，还能通过历史数据交互不断更新，从而为物理实体提供预测、分析、控制等功能。它被广泛应用于电力系统中，包括变电站、施工现场、智能配电网、大型可再生能源发电机组、电池储能系统以及电力系统暂态稳定分析等领域。

主要观点

• 数字孪生的定义：数字孪生是物理实体的实时反映，通过数据同步和模型更新，实现与物理实体的动态交互。
• 数字孪生的特点：
  • 高保真：精确模拟物理实体的结构和行为。
  • Living模型：能够适应环境变化、老化、异常等情况。
  • 整体性与长期性：不仅反映当前状态，还支持长期运行与维护。
• 数字孪生的应用：
  • 智能配电网：用于配电变压器的健康评估，支持故障检测与识别。
  • 大型可再生能源发电机组：通过多域智能仿真，提升风力发电机组和光伏系统的性能评估与故障诊断能力。
  • 电池储能系统：利用电路理论与自适应滤波方法实时评估SOC（电荷状态）和SOH（健康状态），并结合粒子群算法进行参数识别。
  • 电力系统暂态稳定分析：将负荷视为时变、随机的综合等值负荷，通过数字孪生技术提升系统稳定性分析能力。
• 数字孪生与调控中心的结合：数字孪生技术被用于下一代调控中心的建设，以实现对故障和攻击的快速识别与响应，提高电力系统的安全性与智能化水平。

关键信息

应用案例

• 2011年：美国空军实验室在飞行器上应用了超高保真数字孪生模型，用于模拟飞机结构损伤和寿命预测。
• 2015年以来：GE在海上风机运维中应用数字孪生，西门子则在电力系统运行与维护中引入该技术。
• 光伏系统故障检测：
  • PV面板故障：轻度和重度部分遮挡故障的检测时间分别为80ms和60ms，故障识别时间分别为939ms和1.14s。
  • 电力转换器故障：开关故障的检测时间在微秒级别，识别时间在毫秒级别。
  • 电气传感器故障：检测时间在微秒至毫秒之间，识别时间在毫秒级别。
• 电池储能数字孪生：
  • 实时SOC评估基于电路理论与H-Infinity滤波方法。
  • SOH评估结合电路理论与粒子群算法，以识别电池参数变化。

技术挑战

• 数据问题：历史数据积累不足，数据获取与融合困难。
• 技术问题：数据驱动与人工智能技术尚不成熟，数据驱动与模型驱动方法的结合仍需进一步发展。
• 传感技术：目前传感技术不够成熟，性能和可靠性有待提升。

总结

数字孪生是认识和模拟物理实体的重要方向，体现了人类在这一领域的发展雄心与信心。它通过融合多种先进技术，实现对复杂系统的实时监控、分析与控制，为电力系统的智能化发展提供了有力支撑。然而，数字孪生技术仍面临数据缺乏、传感技术不成熟以及数据与模型融合方法不完善等挑战，未来需进一步突破以实现更广泛的应用。