摘要：随着电力系统向智能化、复杂化演进，智能变电站作为关键节点，其故障诊断的及时性与自愈控制的可靠性直接影响电网安全稳定运行。传统方法存在故障定位滞后、控制策略适应性不足等问题，难以满足高可靠性供电需求。基于数字孪生技术构建变电站虚实映射模型，可实现故障的实时感知、精准诊断与动态自愈，通过物理实体与虚拟镜像的实时交互，提升故障处理效率与电网韧性，为智能变电站安全运行提供全新技术路径。

关键词：数字孪生；智能变电站；故障诊断；自愈控制

引言

智能变电站是新型电力系统的核心枢纽，承担着电能转换、调度与分配的重要职能。随着新能源并网比例提升与电力电子设备广泛应用，变电站运行环境日趋复杂，故障诱因增多，传统依赖人工巡检与离线分析的故障处理模式已难以应对。数字孪生技术通过构建物理实体的数字化镜像，实现全生命周期动态仿真与优化，为解决智能变电站故障诊断滞后、自愈能力不足等问题提供了技术支撑，成为提升变电站智能化水平的关键突破口。

一、智能变电站故障诊断与自愈控制的现实需求

智能变电站作为电力系统的关键节点，其运行状态直接关系到电网的安全性、稳定性与经济性。随着电力系统规模的持续扩大和新能源、储能等新型元素的大量接入，变电站的运行环境日益复杂，故障发生的概率与多样性显著增加。传统故障诊断方式依赖于分散的传感器数据与人工经验判断，存在数据孤岛现象严重、故障定位精度低、诊断时延大等问题，难以满足实时性要求。

从电网发展趋势来看，构建具有高韧性、自愈能力的智能电网已成为必然要求。作为智能电网的核心组成部分，智能变电站必须具备快速故障诊断与自主恢复能力，以适应电网灵活调控与新能源消纳的需求。此外，随着变电站自动化程度的提升，设备数量与类型大幅增加，设备间耦合关系愈发紧密，传统基于单一设备的故障分析方法难以全面把握系统整体态势，亟需构建全域感知、协同诊断、动态自愈的新型技术体系。因此，研发高效的故障诊断与自愈控制方法，是提升智能变电站运行可靠性、保障电网安全稳定的现实需求。

二、基于数字孪生的智能变电站故障诊断与自愈控制方法

（一）数字孪生镜像建模与实时动态映射

构建高精度数字孪生镜像模型是实现智能变电站故障诊断与自愈控制的基础。该模型需全面映射变电站物理实体的结构、参数、运行状态及动态特性，涵盖一次设备（变压器、断路器、母线等）、二次设备（保护装置、测控装置、通信网络等）及运行环境（温度、湿度、电磁干扰等）。建模过程中，采用多维度数据融合技术，整合设计图纸、设备参数、实时监测数据等信息，通过三维建模、机理建模与数据驱动建模相结合的方式，构建包含几何模型、物理模型、行为模型与规则模型的多域融合数字孪生体。

为实现虚实实时动态映射，需建立高效的数据交互与同步机制。通过部署分布式传感器网络与边缘计算节点，实时采集物理设备的电压、电流、温度、振动等状态数据，以及通信链路的时延、丢包率等信息。利用 5G、工业以太网等高速通信技术，将采集的数据实时传输至数字孪生平台，通过时间戳对齐与数据清洗技术，确保虚拟镜像与物理实体的状态一致性。同时，基于动态更新算法，根据实时数据动态调整虚拟模型的参数与运行状态，实现物理实体变化的即时映射，为后续故障诊断与自愈控制提供精准的虚拟仿真环境。

（二）基于数字孪生的多源信息融合故障诊断

依托数字孪生镜像模型，构建多源信息融合的故障诊断机制，实现对变电站故障的精准定位与快速识别。首先，利用数字孪生平台的全域感知能力，整合物理设备的实时监测数据、历史运行数据、保护装置动作信息、通信日志等多源数据，打破传统数据孤岛，形成全面的故障分析数据集。通过数据预处理技术（如异常值剔除、数据插值、归一化等）提升数据质量，为故障诊断提供可靠输入。

采用分层诊断策略实现故障的逐步精准定位。在设备层，基于数字孪生模型的物理机理与数据驱动模型（如神经网络、支持向量机等），对单一设备的状态数据进行分析，识别设备内部故障（如变压器绕组短路、断路器机械卡涩等）；在系统层，利用数字孪生的全局视角，分析设备间的电气连接与信息交互关系，通过拓扑分析与潮流计算，识别系统性故障（如母线故障、线路故障引发的连锁反应等）。

针对故障的不确定性与模糊性，利用数字孪生的仿真推演能力，在虚拟镜像中复现故障发生过程，验证诊断结果的准确性。通过改变虚拟模型的参数与运行条件，模拟不同故障场景下的系统响应，对比分析虚拟仿真结果与物理实体的实际状态，进一步优化诊断模型，提升故障识别的准确率与鲁棒性。

（三）基于数字孪生的动态自愈控制策略生成

在故障诊断的基础上，利用数字孪生平台的仿真优化能力，构建动态自愈控制策略生成机制，实现变电站故障的快速自主恢复。首先，基于故障诊断结果与数字孪生模型，明确故障影响范围与严重程度，评估故障对电网安全运行的潜在风险（如电压越限、潮流过载、稳定性破坏等），确定自愈控制的目标与约束条件（如负荷恢复优先级、设备容量限制、操作时间约束等）。

采用多目标优化算法，在数字孪生虚拟环境中进行自愈控制策略的仿真寻优。针对不同故障类型（如单一设备故障、多设备协同故障、通信中断故障等），构建相应的控制策略库，包含设备隔离、负荷转移、拓扑重构、保护定值调整等操作。通过在虚拟镜像中模拟不同控制策略的执行过程，评估其对系统恢复时间、供电可靠性、设备损耗等指标的影响，筛选出最优自愈控制策略。

为应对故障场景的动态变化，引入滚动优化机制，根据实时更新的数字孪生模型状态，动态调整自愈控制策略。在策略执行过程中，通过虚实交互实时监测物理实体的响应状态，若发现实际运行状态与虚拟仿真结果存在偏差，及时反馈至数字孪生平台，重新优化控制策略，确保自愈控制的适应性与有效性。

（四）基于数字孪生的自愈控制闭环执行与验证

构建自愈控制闭环执行体系，实现从策略生成到执行反馈的全流程自动化。基于数字孪生模型与物理实体的通信接口，将优化后的自愈控制策略转化为具体的操作指令（如断路器分合闸、隔离开关操作、逆变器功率调节等），通过安全认证与加密传输技术，下发至物理设备的控制系统，确保指令执行的安全性与准确性。

在控制指令执行过程中，利用数字孪生平台实时监测物理实体的状态变化，通过虚实对比分析，验证控制策略的执行效果。若发现执行过程中出现新的故障或偏差（如设备拒动、控制效果未达预期等），立即启动应急响应机制，在数字孪生虚拟环境中重新诊断故障原因并生成修正策略，形成“诊断-控制-验证-修正”的闭环控制流程。

此外，基于数字孪生的历史数据与仿真记录，构建自愈控制效果评估体系。通过对比分析故障处理前后的系统运行指标（如供电恢复率、平均停电时间、网损率等），评估自愈控制策略的有效性与经济性，为后续控制策略的优化提供数据支撑。

结语

基于数字孪生的智能变电站故障诊断与自愈控制方法，通过构建虚实映射的数字孪生体，实现了故障的精准诊断与动态自愈，为提升变电站运行可靠性提供了全新技术路径。未来，随着数字孪生技术与人工智能、边缘计算等技术的深度融合，智能变电站将逐步实现全域自主感知、智能决策与协同自愈，为构建安全、高效、韧性的新型电力系统提供坚实支撑。

参考文献

[1] 董玉展. 基于数字孪生的保护系统状态评估和故障预警[D]. 山东大学,2023.

[2] 郦阳 . 变电站继电保护系统故障模拟实验及智能故障定位方法研究 [D]. 南京理工大学 ,2021.