摘要：随着智能电网建设推进，智能变电站对故障预警的准确性与及时性提出更高要求。本文研究基于数字孪生的智能变电站故障预警系统设计与实现，阐述数字孪生技术在变电站应用的原理，分析系统总体架构、功能模块及关键实现技术。通过构建与物理变电站高度映射的数字孪生体，结合数据采集、分析与智能算法，实现对变电站设备运行状态实时监测与故障提前预警，为保障电网安全稳定运行提供技术支撑。

关键词：数字孪生；智能变电站；故障预警；系统设计

引言

智能变电站作为智能电网的核心枢纽，其运行状态直接影响电网供电可靠性与稳定性。传统故障预警方式依赖人工巡检和简单监测设备，存在实时性差、预警精度不足等问题。数字孪生技术通过构建物理实体的虚拟映射模型，能够实时反映设备运行状态并预测潜在故障。将数字孪生技术应用于智能变电站故障预警，有助于提升预警效率与准确性，实现变电站运维从被动检修向主动预防的转变，对推动智能电网高质量发展具有重要意义。

一、数字孪生技术在智能变电站中的应用原理

（一）数字孪生概念与特点

数字孪生是一种利用物理模型、传感器数据、运行历史等信息，集成多学科、多尺度的仿真过程，在虚拟空间中构建与物理实体高度映射的数字化模型。其特点在于双向交互性，即物理实体的状态变化能实时反馈到数字孪生体，同时数字孪生体的优化决策可指导物理实体运行；还具备全生命周期管理能力，从设备设计、制造到运维、退役，数字孪生体持续记录与分析数据，为各阶段提供支持。

（二）智能变电站数字孪生体构建

在智能变电站中，数字孪生体构建需涵盖站内各类设备，如变压器、断路器、隔离开关等。通过三维建模技术，依据设备实际尺寸与结构，构建精准的几何模型；结合传感器采集的设备运行参数，如电压、电流、温度、湿度等，赋予数字孪生体实时数据驱动能力；再融入设备的运行历史、故障案例等知识，构建完整的设备数字孪生模型。多个设备数字孪生模型集成，形成智能变电站整体数字孪生体，实现对变电站运行状态的全面模拟与监测。

二、基于数字孪生的智能变电站故障预警系统设计

（一）系统总体架构

系统采用分层架构设计，分为数据采集层、数据传输层、数字孪生层、分析决策层和应用展示层。数据采集层通过各类传感器，如电流互感器、电压互感器、温度传感器等，实时采集变电站设备运行数据；数据传输层利用光纤通信、5G 等技术，将采集的数据安全、稳定地传输至后台；数字孪生层构建变电站及设备的数字孪生模型，实现物理实体与虚拟模型的实时交互；分析决策层运用大数据分析、机器学习等算法，对数字孪生体数据进行处理，识别潜在故障；应用展示层以可视化界面呈现设备运行状态、故障预警信息，方便运维人员查看与决策。

（二）系统功能模块

1. 设备状态监测模块

该模块基于数字孪生体，实时展示变电站设备的运行参数、工作状态。通过将采集数据与数字孪生模型预设的正常运行范围对比，直观呈现设备是否处于正常工作状态。同时，对设备运行参数进行趋势分析，预测参数变化趋势，为故障预警提供数据基础。

2. 故障预警与诊断模块

利用机器学习算法对数字孪生体数据进行深度分析，建立故障预测模型。当检测到设备运行参数异常或出现潜在故障特征时，系统依据模型及时发出预警信号，并结合故障案例库，对故障原因进行初步诊断，给出故障类型与可能影响范围，为运维人员提供故障处理参考。

3. 运维决策支持模块

根据故障预警与诊断结果，结合变电站运行工况与历史运维经验，生成针对性的运维策略。例如，对于轻微故障，提供设备维护建议；对于严重故障，规划设备检修方案与停电计划。同时，模拟不同运维策略的实施效果，辅助运维人员选择最优方案，提高运维效率与质量。

三、系统关键实现技术

（一）多源数据融合技术

智能变电站数据来源呈现显著的多元异构特征。从物理层来看，设备传感器网络持续采集变压器油温、开关机械特性、绝缘子泄漏电流等关键参数；SCADA 系统实时传输电网运行状态、断路器分合闸位置、电压电流波形等控制数据；在线监测平台则通过局部放电检测、红外热成像等技术，生成包含时序曲线、图像文件、诊断报告等非结构化数据。这些数据在格式上，结构化数据遵循 SQL 数据库标准，半结构化数据以JSON/XML 格式存储设备配置信息，非结构化数据包含PDF 格式的巡检报告与JPEG 格式的设备影像。

面对复杂的数据生态，本系统构建了三级数据融合架构：在边缘层部署智能网关，通过协议转换模块实现 Modbus、IEC61850 等通信协议的标准化处理；在平台层采用 ApacheFlink 流处理框架，结合SparkStructuredStreaming 实现数据实时清洗，利用机器学习算法识别异常值与重复记录；核心层依托 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）与HBase 列式数据库，构建 PB 级数据资源池。通过建立设备资产标签体系与元数据管理机制，实现多源数据的语义映射与时空对齐，最终形成包含设备全生命周期档案、电网运行图谱、环境感知数据的统一数据底座。该底座不仅为数字孪生体提供毫秒级数据刷新能力，更通过数据血缘追溯与质量评估体系，确保故障分析所需数据的完整性与准确性。

（二）数字孪生建模与仿真技术

运用专业三维建模软件如 3dsMax 与 Revit，结合变电站设备 CAD图纸与激光点云扫描获取的现场勘测数据，通过布尔运算、曲面建模等技术构建毫米级精度的几何模型。借助 5G 与边缘计算技术，依托物联网传感器网络实现物理设备与数字孪生体的毫秒级数据实时交互。运用 MATLAB 与 COMSOLMultiphysics 仿真软件，模拟设备在正常运行、过载、短路等不同工况下的热力学与电磁学特性，通过误差分析与对比验证数字孪生模型的准确性与有效性。同时，基于强化学习算法自动优化模型参数，引入历史运行数据进行动态修正，确保数字孪生体能真实反映物理实体运行规律。

（三）智能故障诊断算法

引入深度学习算法，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体 LSTM 等，对数字孪生体数据进行特征提取与分析。利用大量历史故障数据对算法进行训练，使其学习故障特征与模式，提高故障诊断的准确性与可靠性。同时，结合强化学习算法，根据故障诊断结果与运维反馈，不断优化算法参数，提升算法性能。

四、结论

本文设计并阐述了基于数字孪生的智能变电站故障预警系统，通过构建数字孪生体，整合多源数据与智能技术，实现了对变电站设备运行状态的实时监测、精准故障预警与科学运维决策支持。该系统充分发挥数字孪生技术优势，弥补传统故障预警方式的不足，为智能变电站运维提供了新途径。未来，随着数字孪生、人工智能等技术的不断发展，可进一步优化系统功能，拓展其在智能电网更多场景的应用，提高电网智能化水平与运行可靠性。

参考文献

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