摘要：随着智能变电站在电力系统中的广泛应用，二次设备的稳定运行对保障电力系统安全至关重要。本文针对智能变电站二次设备状态监测难题，研究基于数字孪生的监测方法。通过阐述数字孪生技术原理及其在电力系统的应用优势，分析智能变电站二次设备状态监测需求，构建基于数字孪生的二次设备状态监测模型，提出数据采集、模型构建、状态评估与故障诊断的实施路径，并结合实际案例验证该方法的有效性，旨在为智能变电站二次设备的高效运维和电力系统稳定运行提供技术支持。

关键词：电力系统及其自动化；数字孪生；智能变电站；二次设备；状态监测

在电力系统智能化、自动化发展进程中，智能变电站作为电力传输与分配的关键节点，通过集成先进的信息技术、通信技术和自动化技术，实现了电力设备的智能化运行与管理。二次设备作为智能变电站的核心组成部分，承担着对一次设备进行监测、控制、保护和计量等重要功能，其运行状态直接影响电力系统的安全稳定。智能变电站二次设备复杂多样，传统监测方法存在局限性。数字孪生技术通过创建虚拟模型实时映射实体状态，实现精准运维。应用于二次设备状态监测，可整合多源数据，提升监测准确性和实时性，为状态评估和故障诊断提供新手段。基于数字孪生的监测研究具有理论和应用价值。

1. 数字孪生技术原理及其在电力系统的应用优势

数字孪生技术是一种融合了物联网、大数据、云计算、人工智能等新一代信息技术的数字化技术，其核心是构建与物理实体高度相似的虚拟模型。该技术通过传感器实时采集物理实体的运行数据，如温度、电流、电压、振动等，借助物联网技术将数据传输至虚拟模型，使虚拟模型能够实时反映物理实体的状态、行为和性能 。同时，虚拟模型可通过仿真分析、优化算法等对物理实体的未来状态进行预测，并将优化控制策略反馈至物理实体，实现物理实体与虚拟模型之间的双向交互。在电力系统中，数字孪生技术具有多方面的应用优势。它能够实现电力设备的全生命周期管理，从设备设计、制造、安装到运行、维护、退役的各个阶段，通过虚拟模型对设备进行模拟和分析，优化设备设计和运行策略，延长设备使用寿命。在运行监测方面，数字孪生技术可整合电力设备的多源异构数据，进行深度分析和挖掘，实时掌握设备运行状态，及时发现潜在故障隐患。此外，数字孪生技术还可用于电力系统的仿真培训，通过构建虚拟电力系统环境，为运维人员提供逼真的操作和故障处理演练场景，提高运维人员的技能水平和应急处理能力。

2. 智能变电站二次设备状态监测需求分析

智能变电站二次设备种类繁多，包括继电保护装置、测控装置、通信设备、自动化系统等，这些设备功能各异且相互关联，其状态监测面临诸多挑战和需求。从数据采集角度看，二次设备运行过程中产生大量的监测数据，如保护装置的动作信息、测控装置的测量数据、通信设备的信号强度等，需要全面、准确地采集这些数据，并进行有效的传输和存储 。在故障诊断方面，二次设备故障具有隐蔽性、复杂性和连锁性的特点，一个设备的故障可能引发其他设备的异常，甚至导致整个变电站的运行故障，因此需要快速、准确地诊断故障类型和故障位置，避免故障扩大。设备状态评估需求则要求综合考虑二次设备的运行历史、当前状态和环境因素等，对设备的健康状况进行科学评估，预测设备的剩余寿命，为设备的运维决策提供依据。此外，随着智能变电站的智能化水平不断提高，对二次设备状态监测的实时性、智能化和可视化要求也越来越高，传统的监测方法已难以满足这些需求，亟需引入新的技术手段来提升二次设备状态监测的水平。

3. 基于数字孪生的智能变电站二次设备状态监测方法与实施路径基于数字孪生技术构建智能变电站二次设备状态监测模型，主要包括数据采集层、数据处理层、虚拟模型层和应用服务层。数据采集层通过各类传感器，如电流传感器、电压传感器、温度传感器、振动传感器等，实时采集二次设备的运行数据，并借助物联网技术将数据传输至数据处理层 。数据处理层运用大数据技术对采集到的多源异构数据进行清洗、整合和分析，提取有效特征信息，为虚拟模型的构建和状态评估提供数据支持。虚拟模型层根据二次设备的物理结构、工作原理和运行特性，构建高精度的数字孪生模型，通过数据驱动和模型计算，实现对二次设备运行状态的实时映射和仿真分析。应用服务层基于虚拟模型提供设备状态监测、故障诊断、寿命预测、运维决策等服务，通过可视化界面将设备状态信息直观地展示给运维人员，便于运维人员及时掌握设备运行情况并做出决策。在实施路径上，首先要完善二次设备的数据采集系统，确保数据的准确性和完整性；其次，运用人工智能算法和机器学习技术对数据进行深度挖掘和分析，优化数字孪生模型；最后，加强数字孪生系统与智能变电站其他系统的集成，实现数据共享和协同运行，提高智能变电站的整体运维效率。

4. 基于数字孪生的二次设备状态监测案例验证

以某实际智能变电站为例，选取站内的继电保护装置和测控装置作为研究对象，开展基于数字孪生的状态监测应用实践。在数据采集阶段，在保护装置和测控装置上加装温度传感器、电流传感器和通信状态监测模块，实时采集设备的运行参数和状态信息 。在数据处理层，利用大数据平台对采集到的数据进行分析，提取设备的关键特征参数。基于这些数据，在虚拟模型层构建继电保护装置和测控装置的数字孪生模型，通过仿真分析模拟设备的运行状态。在实际运行过程中，数字孪生系统成功监测到某台继电保护装置的内部温度异常升高，通过对虚拟模型的深入分析，结合历史数据和故障案例库，诊断出该装置存在散热风扇故障隐患。运维人员根据系统提供的诊断结果，及时对设备进行检查和维修，更换了故障风扇，避免了因设备过热导致的保护误动作或拒动作事故，验证了基于数字孪生的智能变电站二次设备状态监测方法的有效性和实用性。

结束语：基于数字孪生的智能变电站二次设备状态监测研究为智能变电站的运维管理提供了创新思路和技术手段。通过阐述数字孪生技术原理、分析二次设备监测需求、提出监测方法与实施路径并结合案例验证，证明该方法能够有效提升二次设备状态监测的准确性和实时性。未来，随着数字孪生技术的不断发展和完善，应进一步深化其在智能变电站二次设备状态监测中的应用，加强多技术融合创新，提高智能变电站的智能化运维水平，为电力系统的安全稳定运行提供更可靠的保障。

参考文献

[1]张一茗,金喜洋,李少华,等.面向数字孪生的变电站开关设备综合监测系统设计[J/OL].高压电器,1-8

[2]樊道庆,王彦人,林冬伟,等.基于数字孪生的变电站施工器械安全距离监测预警技术研究[J].中国设备工程,2023,(S2):216-218.

[3]孙婷,薛晴予.基于数字孪生的变电站故障在线监测系统研究[J].现代工业经济和信息化,2023,13(09):300-302+305.