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摘要：智能变电站设备种类多、关联复杂，传统运维模式难以支撑全生命周期的状态评估与精准决策。本文引入数字孪生技术，构建设备全生命周期运维决策支持系统框架。重点阐述数字孪生体的构建方法、多源数据融合机制及决策模型，并从数据采集、模型更新、状态预测、维修优化四个维度设计系统实现路径。

关键词：数字孪生；智能变电站；全生命周期；运维决策；状态评估

智能变电站二次设备与一次设备的健康管理依赖实时监测与历史数据的综合分析。当前运维决策多基于定期检修或阈值报警，缺乏对设备退化趋势的精准预测。数字孪生通过创建物理设备的虚拟映射，能够模拟设备在不同工况下的行为演变，为全生命周期运维提供高保真决策支持，成为提升变电站智能化水平的关键技术方向。

一、数字孪生运维决策支持系统的架构与核心机理

（一）系统总体架构与功能分层

系统采用五层架构实现从物理空间到数字空间的映射。物理层包含智能变电站内的断路器、变压器、隔离开关、电子式互感器等一次设备以及合并单元、智能终端等二次设备，各设备部署温度、振动、局部放电、电流电压等传感节点。感知层负责多源异构数据的同步采集与边缘预处理，利用工业以太网或无线传感网络将数据汇聚至数据中台。数字孪生层为系统的核心，为每台关键设备构建高保真数字孪生体，包含几何模型、物理模型、行为模型与规则模型，能够实时反映设备当前状态并推演未来趋势。决策支持层集成了故障诊断算法、剩余寿命预测模型与维修策略优化模块，输出运维建议。应用层以可视化驾驶舱形式向运维人员展示设备健康指数、风险等级及推荐操作指令。

（二）设备全生命周期的数字孪生体构建方法

数字孪生体的构建覆盖设备从投运到退役的完整生命周期。在设备投运阶段，依据出厂设计图纸、有限元仿真数据及型式试验结果建立初始几何模型与物理参数模型，准确描述设备的结构特征与材料属性。运行阶段通过持续接入在线监测数据，采用参数辨识与数据驱动融合方法修正模型中的关键参数，如断路器操动机构的摩擦力系数、变压器绕组的热点系数等。模型更新采用卡尔曼滤波与粒子滤波算法，将实测数据与模型预测值的残差最小化，使孪生体逐步逼近真实设备的退化轨迹。对于历史数据不足的新设备，引入迁移学习方法，利用同型号设备的出厂老化试验数据预训练模型。

（三）多源数据融合与状态特征提取机制

智能变电站设备的状态信息分散在多个监测子系统中，包括在线监测装置、巡检机器人、红外热成像仪以及离线试验数据。系统首先对不同来源的数据进行时间对齐与单位归一化，消除采样频率不一致造成的偏差。针对振动信号的频域特征、局部放电的相位解析谱、油色谱的气体浓度序列等异构数据，采用多核学习与自编码器网络进行融合降维，提取出对故障敏感的低维特征向量。特征提取过程中引入物理知识约束，例如变压器铁芯接地电流的正常范围、断路器分合闸线圈电流波形的包络线特征，避免纯粹数据驱动带来的过拟合。

二、基于数字孪生的运维决策支持系统关键技术实现

（一）高保真数字孪生体的实时同步与模型更新技术

实现物理设备与数字孪生体的实时同步是系统运行的基础。系统采用边云协同架构，在变电站本地部署边缘计算节点，负责毫秒级的数据采集与简单滤波，云端则运行高精度仿真模型。对于变化缓慢的电气量与温度量，采用分钟级同步策略，通过消息队列遥测传输协议上传数据并更新模型边界条件。对于断路器分合闸振动、局部放电脉冲等瞬态信号，触发事件驱动同步机制，边缘节点缓存完整波形并打上高精度时间戳后上传，云端调用瞬态仿真模块复现事件过程。模型更新采用数字孪生体与物理设备的双向校准机制。参数调整后重新仿真并与下一组实测数据比对，迭代至偏差收敛。

（二）融合物理信息与数据驱动的设备剩余寿命预测

设备剩余寿命预测融合了物理退化模型与数据驱动方法，克服了纯数据驱动缺乏可解释性与纯物理模型参数难以获取的缺点。系统首先基于设备疲劳、磨损、绝缘老化等物理机理建立退化方程，例如断路器的电寿命与累计开断电流的幂函数关系、气体绝缘开关设备的局部放电量与击穿概率的威布尔分布模型。退化方程中的未知参数通过在线监测数据反向辨识，使用序贯蒙特卡洛方法逐次更新参数后验分布。数据驱动分支采用深度卷积生成对抗网络，从历史故障案例中学习多维特征与剩余寿命之间的非线性映射。两条分支的预测结果通过动态权重融合，当设备运行时间短、历史数据稀疏时增大物理模型权重，当设备累积大量监测数据后逐步增加数据驱动权重。

（三）基于状态评估的多目标维修决策优化构建

维修决策需要在设备可靠性、维修成本与停电损失之间取得平衡。系统依据数字孪生体输出的健康指数与剩余寿命分布，采用多目标粒子群优化算法生成帕累托最优维修方案集。优化目标包括最小化年度故障风险、最小化维修直接成本及最小化计划停电损失。约束条件涵盖维修班组资源限制、备件库存水平及电网运行方式要求。对于健康指数良好且剩余寿命充足的设备，策略为计划内状态检修，安排在年度停电窗口进行预防性试验与简单维护。对于健康指数中等但退化速率加快的设备，触发短期预警，建议缩短巡检周期并增加油色谱等离线检测频次。对于已进入寿命末期且故障概率高于可接受水平的设备，系统输出更换或大修建议，并自动生成维修工单所需的备件清单与作业指导书。

结语

基于数字孪生的智能变电站设备全生命周期运维决策支持系统，通过构建设备虚拟映射、融合多源数据、预测剩余寿命并优化维修策略，实现了从定期检修向精准状态检修的跨越。系统已在多个示范工程中验证了其提升运维效率与降低故障率的效果。未来需进一步研究跨变电站的数字孪生协同与模型轻量化部署，以适应更大范围的电网资产管理需求

参考文献：

[1]何怡刚，李志刚.数字孪生在电力设备状态评估中的应用综述[J].电工技术学报，2021,36(15):3185-3197.

[2]董明，刘云鹏.基于多源数据融合的变压器剩余寿命预测方法[J].高电压技术，2020,46(7):2331-2339.

[3]盛戈皞，钱勇.智能变电站设备全生命周期管理关键技术[J].电力系统自动化，2022,46(10):1-11.

曾旭 

辽宁天一建设有限责任公司