一种基于异常库的变电站数字孪生仿真与智能运维方法与流程

本发明属于变电站运维，具体涉及一种基于异常库的变电站数字孪生仿真与智能运维方法。

背景技术：

1、随着新型电力系统建设的快速推进，变电站作为电力系统的核心枢纽，其变压器、断路器、gis等关键设备的运行状态直接决定电网的供电可靠性与安全稳定运行水平。当前变电站智能化运维已成为行业发展趋势，数字孪生、多物理场仿真技术逐步应用于变电站设备状态监测、故障诊断与全生命周期管理。

2、然而现有变电站设备运维相关技术仍存在无法适配工程落地需求的核心缺陷，现有变电站设备状态监测多依赖单一传感器的阈值告警，缺乏设备机理层面的仿真数据支撑，故障诊断的可解释性弱、误报率高，无法为运维决策提供精准的机理解释；同时，现有变电站数字孪生系统多为定制化开发，针对单一设备设计，新设备接入开发成本高、平台复用性差，难以适配变电站规模化设备的运维管控需求；此外，现有技术未以设备异常故障为核心导向，故障诊断与预警滞后，多为事后处置的被动运维，无法实现基于趋势预判的预防性运维，难以匹配新型电力系统对变电站安全稳定运行的高要求。

技术实现思路

1、（一）发明目的

2、本发明的目的是提供一种基于异常库的变电站数字孪生仿真与智能运维方法，旨在解决现有变电站状态监测中存在的故障诊断无机理支撑、平台复用性差以及运维决策滞后的问题。

3、（二）技术方案

4、为解决上述问题，本发明提供了一种基于异常库的变电站数字孪生仿真与智能运维方法，所述方法包括：

5、划分变电站设备故障类型，基于所述故障类型生成支撑运维诊断的标准化异常库；

6、基于所述标准化异常库构建多物理场仿真模型；

7、对所述多物理场仿真模型进行降阶处理，离线生成轻量化降阶模型，并对所述轻量化降阶模型进行精度标定；

8、将所述轻量化降阶模型封装为插件接入通用平台，在线同步实时监测数据与所述轻量化降阶模型仿真结果，通过偏差量化校验匹配所述标准化异常库完成故障诊断，并基于所述轻量化降阶模型实现设备多时间尺度状态推演，输出分级预警与运维策略。

9、优选地，所述划分变电站设备故障类型，基于所述故障类型生成支撑运维诊断的标准化异常库，具体包括：

10、梳理变电站设备存在的故障类型，并将所述故障类型划分为热性异常、电性异常、机械异常、绝缘异常四大主故障类别；

11、针对每一类所述主故障类别，标定对应的触发条件、物理特征、物理场映射关系、监测指标、偏差阈值与优先级，生成包含异常名称、触发条件、偏差阈值、物理特征及运维判定规则的结构化文档；

12、基于所述结构化文档构建所述标准化异常库。

13、优选地，所述热性异常包括过负荷、冷却失效和局部过热；

14、所述电性异常包括匝间短路、局部放电和接地故障；

15、所述机械异常包括绕组变形、机构卡涩和触头磨损；

16、所述绝缘异常包括绝缘老化、油中含气和套管闪络。

17、优选地，所述基于所述标准化异常库构建多物理场仿真模型，具体包括：

18、基于所述标准化异常库中各类故障对应的物理场映射关系，针对每类故障构建主导物理场与辅助物理场相互耦合的有限元高保真模型；

19、多个所述有限元高保真模型形成所述多物理场仿真模型。

20、优选地，所述多物理场仿真模型包括：

21、针对过负荷或冷却失效异常构建热-流耦合模型；

22、针对局部放电异常构建电场-声学耦合模型；

23、针对匝间短路异常构建瞬态电磁场-热耦合模型；

24、针对绕组变形异常构建结构力学-电磁场耦合模型。

25、优选地，所述方法还包括：

26、遍历设备全工况组合完成瞬态仿真计算，生成覆盖设备全运行场景的全工况仿真数据库。

27、优选地，所述对所述多物理场仿真模型进行降阶处理，离线生成轻量化降阶模型，具体包括：

28、预设多种降阶算法，根据所述多物理场仿真模型的物理场特性与应用场景，匹配对应的所述降阶算法；

29、基于匹配的所述降阶算法，对所述多物理场仿真模型进行轻量化处理，离线生成支持实时推理的轻量化降阶模型。

30、优选地，所述对所述轻量化降阶模型进行精度标定，具体包括：

31、基于设备历史监测数据对所述轻量化降阶模型进行精度标定，调整所述轻量化降阶模型的参数使仿真结果与实测数据的平均相对误差小于预设阈值；

32、在线运行阶段固定所述轻量化降阶模型的调整后的参数。

33、优选地，所述在线同步实时监测数据与所述轻量化降阶模型仿真结果，通过偏差量化校验匹配所述标准化异常库完成故障诊断，具体包括：

34、采集设备传感器监测数据，并与所述轻量化降阶模型在同步工况下的仿真输出数据进行时间戳对齐；

35、量化计算物理场参数的绝对偏差与相对偏差，对比所述标准化异常库中预设的偏差阈值；

36、将偏差特征及物理场分布特征与所述标准化异常库中的标准特征库进行匹配，输出异常类型、异常位置及异常严重度。

37、优选地，所述方法还包括：

38、基于可视化渲染引擎实现设备3d物理场可视化展示，实时渲染设备模型、物理场分布、监测数据、仿真结果、预警信息与运维策略，支持旋转、剖切及缩放交互操作。

39、（三）有益效果

40、本发明的上述技术方案具有如下有益的技术效果：

41、1、以异常库为核心，将故障与对应的物理场变化、机理特征进行绑定，故障诊断过程不是单纯的数据比对，而是基于设备物理运行规律的机理分析，每一个诊断结果都有明确的物理特征和判定规则作为支撑，能够清晰地说明故障发生的原因、位置和发展趋势，为运维决策提供了可靠的机理解释，提升故障诊断的可信度和实用性。

42、2、采用离线建模和在线同步推演的方式，通过离线完成高保真模型的构建和降阶处理，在线阶段仅调用轻量化降阶模型进行计算，既保留了高保真模型的机理准确性，又将计算速度提升至毫秒级，能够实时同步设备运行状态并进行仿真分析，实现仿真技术在线运维。

43、3、通过多时间尺度状态推演，能够基于当前设备状态和异常发展趋势，预判未来不同时间段内设备的运行状态和失效风险，在故障发生前提前发出预警并输出针对性的运维建议，使运维人员能够提前安排检修计划，消除潜在隐患，提升变电站的安全稳定运行水平。

1.一种基于异常库的变电站数字孪生仿真与智能运维方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述划分变电站设备故障类型，基于所述故障类型生成支撑运维诊断的标准化异常库，具体包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述热性异常包括过负荷、冷却失效和局部过热；

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述标准化异常库构建多物理场仿真模型，具体包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述多物理场仿真模型包括：

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述多物理场仿真模型进行降阶处理，离线生成轻量化降阶模型，具体包括：

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述轻量化降阶模型进行精度标定，具体包括：

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在线同步实时监测数据与所述轻量化降阶模型仿真结果，通过偏差量化校验匹配所述标准化异常库完成故障诊断，具体包括：

10.根据权利要求1-9任意一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：