數字孿生在能源電力行業(yè)的技術(shù)難點(diǎn)和應用場(chǎng)景

 數字孿生的關(guān)鍵技術(shù)

數字孿生技術(shù)架構包括物理空間、數字空間和信息處理三個(gè)部分，基于物聯(lián)網(wǎng)和虛擬仿真的底層技術(shù)，實(shí)現了真實(shí)空間和虛擬空間之間的雙向數據交換、指揮控制和虛擬現實(shí)聯(lián)動(dòng)，以滿(mǎn)足這些需求，必須依靠五項關(guān)鍵技術(shù)。

一是智能傳感技術(shù)，高精度、高靈敏度的傳感監測系統是實(shí)現數字孿生的基礎，是萬(wàn)物互聯(lián)的入口，虛擬電網(wǎng)到物理電網(wǎng)的全息復制和動(dòng)態(tài)調整依賴(lài)于實(shí)時(shí)傳感技術(shù)；

二是異構通信技術(shù)數字孿生系統面臨多系統、大連接、海量數據的雙向傳輸需求，需要利用5g等新型異構網(wǎng)絡(luò )技術(shù)實(shí)現高速、大容量、低延遲接入，從而保證物理電網(wǎng)中海量傳感器的接入要求和虛擬電網(wǎng)中精確控制指令的傳輸要求；

三是數字模型技術(shù)電網(wǎng)數字模型的描述反映了物理電網(wǎng)的要素構成、運行動(dòng)態(tài)和決策影響，是從實(shí)到虛的數字孿生的結果，是從虛到實(shí)的基石；

四是數據中心技術(shù)數字孿生模型的構建和自?xún)?yōu)化依賴(lài)于整個(gè)區域內的全量電網(wǎng)數據只有通過(guò)數據中心才能實(shí)現大規模、全量多源數據的安全存儲和高效讀取，為數字雙平臺的優(yōu)化決策提供了良好的數據元素；

五是圍繞電網(wǎng)數字模型和加載在模型上的多元數據集，運用人工智能技術(shù)和機器學(xué)習、深度學(xué)習等機器智能算法識別物理電網(wǎng)的自組織隱序和隱模式，推理學(xué)習復雜的操作規律和未知關(guān)系，實(shí)現輔助決策能力。

電力行業(yè)應用場(chǎng)景

一是電網(wǎng)狀態(tài)可視化監測應用，基于數字孿生技術(shù)，對電網(wǎng)主要設備、廠(chǎng)房、車(chē)站及環(huán)境進(jìn)行精細三維全景模擬，實(shí)現與采集數據的實(shí)時(shí)交互，通過(guò)部署在工廠(chǎng)和車(chē)站的視頻網(wǎng)絡(luò )和傳感器網(wǎng)絡(luò )，可以動(dòng)態(tài)融合和顯示仿真場(chǎng)景中的設備和關(guān)鍵傳感數據，實(shí)時(shí)反饋和分析環(huán)境變化；

二是電網(wǎng)設備遠程智能巡檢應用，利用物聯(lián)網(wǎng)的智能傳感技術(shù)對多個(gè)關(guān)鍵測點(diǎn)進(jìn)行監控，不僅可以提高巡檢效率，還可以節省人工成本；

三是遠程故障診斷與輔助決策的應用目前，電網(wǎng)各環(huán)節的監測數據尚未統一集中發(fā)送到國家電網(wǎng)總部，省級公司無(wú)法全面收集其管轄范圍內的設備信息，因此，為了實(shí)現遠程故障診斷，可以通過(guò)全面的數據調用和專(zhuān)家組的集中決策，大大提高故障診斷和后續處理的及時(shí)性和準確性；

第四，電網(wǎng)智能預警和狀態(tài)檢修的應用在過(guò)去的實(shí)際生產(chǎn)中，大多數管理者根據現有經(jīng)驗判斷設備異常和故障，這種主觀(guān)認識不能通過(guò)對設備運行數據的實(shí)時(shí)監測，準確反映設備狀態(tài)的變化，提出對設備運行狀態(tài)的智能評估、預警和預防措施，以防止危及系統和設備的嚴重故障，這也有利于科學(xué)合理地制定維修計劃；

第五，應用電網(wǎng)設備仿真培訓，通過(guò)三維動(dòng)畫(huà)演示進(jìn)行電力系統維護指導和培訓，不斷提高維護人員的技術(shù)水平；

六是安全運行控制的應用，通過(guò)與三維空間位置信息相結合，實(shí)現人員、設備、車(chē)輛的安全運行控制。