一种基于数字孪生的新能源场站三工位机构健康状态评估与预警系统的制作方法

本发明涉及新能源场站，尤其涉及一种基于数字孪生的新能源场站三工位机构健康状态评估与预警系统。

背景技术：

1、随着全球“双碳”目标推进，新能源产业快速发展，风电、光伏等新能源场站的规模化建设与稳定运行成为能源结构转型的核心支撑，其中三工位机构作为新能源场站配电系统中的关键核心设备，承担着电路接通、断开及接地切换的重要功能，其运行状态的稳定性直接决定了整个新能源场站的安全可靠运行，尤其在包含风机、光伏、储能等多设备协同运行的大型新能源场站中，三工位机构的健康管理水平更是影响场站整体运维效率与安全边界的关键因素。

2、目前，大型新能源场站（如150万千瓦级场站）中通常部署多台三工位机构（如型号为xgn-12的三工位机构），此类设备经长期连续运行（通常超过3年）后，普遍面临运行数据分散、早期退化难以捕捉、极端工况预警滞后等突出问题，严重影响场站的安全稳定运行。现有技术中，针对新能源场站三工位机构的健康状态评估与预警，主要采用常规单一维度评估系统或改进型双维度评估系统，但其在实际应用过程中仍存在诸多技术局限，难以满足大型新能源场站多设备协同、多工况复杂场景下的健康管理需求。

3、其一，现有评估系统缺乏全面的场景覆盖与精准的数据支撑，多数系统仅能实现单一维度的健康评估，无法兼顾三工位机构正常工况下的日常性能衰减与极端工况下的安全冗余能力评估，且未搭建与场站风机、光伏、储能及环境要素联动的一体化映射模型，导致运行数据分散、物理状态与评估数据不同步，评估结果的准确性与全面性不足。同时，极端工况（包括极端高低温、强对流极端天气、场站负荷突变、电网波动扰动等）作为新能源场站频发的运行场景，现有系统难以量化极端工况下三工位机构的健康裕度变化，无法实现极端工况下的精准预警，预警响应滞后问题突出，易引发设备故障甚至场站停运事故。

4、其二，现有评估系统的早期退化捕捉能力薄弱，多采用孤立设备评估模式，未借助多设备、多物理场协同仿真技术，无法捕捉三工位机构早期微小的性能退化（如机械磨损量的微小增量、接触电阻的轻微上升），导致设备退化无法及时发现，进而造成故障扩大，增加运维成本。同时，现有系统缺乏完善的评估不确定性修正机制，未引入专业的算法对评估结果进行偏差修正，导致评估自信度偏低、故障误判率较高，难以为运维决策提供可靠支撑，这也是当前行业内三工位机构健康评估领域的普遍技术痛点。

5、其三，现有技术中缺乏全链路的闭环运维机制，多数评估系统仅能实现健康评估与预警功能，无法实现评估、预警、运维、模型优化的全流程闭环。一方面，故障发生后，运维人员难以快速调取设备原始运行数据与全流程评估数据，故障定位耗时较长，且故障案例匹配效率低下，无法快速获取针对性的运维建议，导致运维效率低下；另一方面，故障处置完成后，缺乏有效的模型迭代更新机制，无法将设备正常稳态运行数据反馈至评估系统，导致评估基线参数与预测算法参数无法及时更新，评估精度与预警性能难以持续优化，无法适应设备长期运行后的性能变化。

6、综上，当前新能源场站三工位机构健康状态评估与预警系统存在评估维度单一、早期退化捕捉能力弱、极端工况预警滞后、评估精度不足、运维效率低、缺乏闭环优化机制等技术问题，无法满足大型新能源场站安全稳定运行及智能化运维的实际需求，因此，研发一种能够解决上述技术痛点、依托数字孪生技术实现多维度、高精度、全流程闭环的健康状态评估与预警系统，具有重要的现实意义与应用价值。

技术实现思路

1、本发明提供了一种基于数字孪生的新能源场站三工位机构健康状态评估与预警系统，包括：

2、场站级数字孪生建模模块，用于构建覆盖风机、光伏、储能及环境要素的新能源场站一体化数字孪生体；

3、双维度健康评估模块，与场站级数字孪生建模模块通过工业以太网通信连接，接收其传输的各类运行数据与极限参数，引入实时退化因子表征三工位机构正常工况下的性能衰减程度、引入极端工况健康裕度表征三工位机构安全冗余能力；

4、协同仿真运算模块，与双维度健康评估模块通过工业以太网通信连接，接收其传输的双维度评估结果，内置lstm时序预测算法，用于捕捉三工位机构早期微小性能退化，同时仿真模拟极端工况下三工位机构健康裕度变化趋势；

5、多场景动态预警模块，与双维度健康评估模块、协同仿真运算模块均通过工业以太网通信连接，通过数据交互接口实时获取协同仿真运算模块传输的时序预测结果与健康裕度变化规律，完成新能源场站三工位机构全场景智能预警。

6、进一步的，还包括评估不确定性修正模块，所述不确定性修正模块内置贝叶斯神经网络算法与蒙特卡洛随机失活算法；

7、所述不确定性修正模块用于依托场站级数字孪生模型同步采集三工位机构运行全量数据，基于多源运行数据计算健康指数、实时退化因子、健康裕度的置信区间与评估自信度，完成双维度健康评估结果的不确定性分析。

8、进一步的，所述场站级数字孪生建模模块还具备仿真回溯功能；

9、当不确定性修正模块识别到低置信度异常数据时，通过数字孪生仿真回溯能力调取历史时序运行数据与相似工况仿真结果，自动复核评估数据、修正评估偏差，降低模型故障误判概率。

10、进一步的，还包括智能预警优化模块，所述智能预警优化模块与不确定性修正模块、多场景动态预警模块通过工业以太网通信连接。

11、进一步的，还包括全链路闭环运维处理模块，所述全链路闭环运维模块集成rag检索单元与垂直领域微调大模型单元；

12、所述全链路闭环运维处理模块依托数字孪生体存储三工位机构全生命周期运行数据、运维知识库及历史预警处理记录，在评估指标超阈值触发预警后，通过rag检索单元精准匹配故障案例，结合垂直领域微调大模型自动生成结构化运维建议与故障处置方案。

13、进一步的，所述场站级数字孪生建模模块具备全链路数据溯源能力，能够按照时间戳、设备唯一id快速调取三工位机构原始运行数据与全流程评估过程数据，缩短故障定位耗时。

14、进一步的，所述全链路闭环运维处理模块还具备模型迭代更新单元；

15、所述模型迭代更新单元用于在三工位机构故障处置完成后，采集机构正常稳态运行数据并反馈至数字孪生建模模块，同步更新双维度评估基线参数与lstm时序预测算法模型参数，实现评估精度与预警性能持续迭代优化。

16、进一步的，所述极端工况包括极端高低温、强对流极端天气、场站负荷突变、电网波动扰动场景。

17、进一步的，所述多场景动态预警模块的预警信号推送渠道包括运维终端app、现场声光告警器、后台监控平台及运维人员短信提醒，实现多维度预警覆盖。

18、进一步的，所述运维知识库包含三工位机构常见故障案例、维修流程规范、部件更换标准及历史运维经验总结，且支持通过全链路闭环运维处理模块的rag检索单元进行关键词检索、工况匹配检索，提升故障案例匹配效率。

19、通过场站级数字孪生建模模块搭建新能源场站一体化数字孪生体，实现风机、光伏、储能及环境要素的全面覆盖，可实时映射三工位机构及关联设备的物理运行状态，采集正常工况与极端工况下的各类运行参数，为健康评估提供全面、实时的数据支撑；

20、双维度健康评估模块引入实时退化因子与极端工况健康裕度，实现三工位机构日常健康状态与极限安全状态的同步评估，解决单一维度评估不全面的问题；协同仿真运算模块依托lstm时序预测算法，结合数字孪生多设备、多物理场协同仿真能力，可捕捉三工位机构早期微小性能退化，模拟极端工况下健康裕度变化趋势，打破单设备孤立评估的局限，提前发现潜在故障隐患；

21、3、多场景动态预警模块与评估、仿真模块联动，生成动态预警信号，构建评估-仿真-预警实时联动机制，量化极端工况安全边界，实现三工位机构全场景智能预警，有效避免故障扩大，降低设备停机风险，保障新能源场站三工位机构稳定、安全运行，提升场站整体运维效率。