摘要?：本论文聚焦于水电厂电气系统运维管理，深入探讨数字孪生技术在该领域的创新应用。通过分析传统运维管理模式存在的不足，阐述数字孪生技术如何实现对水电厂电气系统的实时仿真、精准预测和智能决策。研究表明，数字孪生技术能够有效提升水电厂电气系统运维管理的效率与可靠性，降低运维成本，为水电厂智能化发展提供有力支撑。

关键词?：数字孪生；水电厂；电气系统；运维管理；模式创新

引言

水电是清洁能源核心，其电气系统稳定运行关乎电力供应与能源效率。随着水电厂规模与系统复杂度攀升，传统运维模式弊病凸显，如故障诊断迟缓、维护缺乏针对性、效率低等，加剧运维成本与安全风险。数字孪生融合物联网、大数据等技术，以虚拟模型映射物理实体，实现电气系统全面感知、精准预测与智能决策，为打破传统运维局限、升级管理模式、提升水电厂运营水平提供新路径。

一、水电厂电气系统传统运维管理模式的现状与问题

（一）传统运维管理模式现状

目前，大多数水电厂电气系统的运维管理仍采用以定期巡检和事后维修为主的传统模式。定期巡检是指按照固定的时间间隔，由运维人员对电气设备进行现场检查，通过目视、听声、测温等手段，检查设备是否存在外观损坏、异常声响、过热等问题。事后维修则是在设备发生故障后，再进行维修处理。此外，部分水电厂也开始引入状态检修的理念，但在实际应用中，由于监测手段有限、数据分析能力不足等原因，状态检修的效果尚未充分发挥。

（二）存在的问题

在传统水电厂电气系统运维管理模式下，存在诸多亟待解决的问题。故障诊断方面，过度依赖运维人员经验与基础监测设备，致使电气设备内部如绝缘老化、局部放电等隐性故障在初期难以察觉，常待故障发展至明显异常才被发现，极易延误处理时机，引发更严重的设备损毁与停电事故。设备维护环节，定期巡检与维修方式忽视设备实际运行状况及个体差异，统一维护周期既可能对稳定设备造成过度维护，浪费资源，又可能对高风险设备维护不足，增加故障隐患。运维效率层面，人工现场巡检和数据采集耗时耗力，且数据不全面、不及时，使得运维人员难以快速把握系统整体运行状态，故障排查诊断耗时冗长，难以满足高效运行需求。数据利用上，系统运行产生的海量数据因分散存储、缺乏整合，加之专业分析工具与技术缺失，无法有效提取价值信息，难以支撑科学运维决策，严重制约着水电厂电气系统运维管理水平的提升。

二、数字孪生技术在水电厂电气系统运维管理中的创新应用

（一）数字孪生模型的构建

数字孪生模型的构建是数字孪生技术应用于水电厂电气系统运维管理的基础。构建过程主要包括三个阶段：数据采集、模型建立和模型验证。

在数据采集阶段，通过在水电厂电气设备上部署各类传感器，如电流传感器、电压传感器、温度传感器、振动传感器等，实时采集设备的运行参数、状态信息等数据。同时，还需要收集设备的设计图纸、技术资料、历史运行数据等，为模型构建提供全面的数据支持。

模型建立阶段，利用三维建模软件，如 SolidWorks、3dsMax 等，根据电气设备的实际结构和尺寸，构建精确的三维几何模型。然后，结合采集到的设备运行数据和物理特性，通过数学建模和仿真技术，建立能够反映设备运行状态和行为的仿真模型。将几何模型和仿真模型进行融合，形成完整的数字孪生模型。

模型验证阶段，将数字孪生模型的仿真结果与实际设备的运行数据进行对比分析，验证模型的准确性和可靠性。通过不断调整模型参数和优化模型结构，确保数字孪生模型能够准确地反映物理实体的运行状态和行为。

（二）实时监测与状态评估

数字孪生模型与物理实体之间通过物联网技术实现实时数据交互。传感器采集到的设备运行数据实时传输到数字孪生模型中，模型根据这些数据实时更新自身状态，实现对电气系统运行状态的全面感知。

基于数字孪生模型，运用大数据分析和人工智能算法，对电气设备的运行数据进行深度挖掘和分析，实现对设备状态的精准评估。通过建立设备健康评估指标体系，综合考虑设备的运行参数、历史数据、环境因素等，对设备的健康状况进行量化评估，判断设备是否存在潜在故障和故障发展趋势。例如，通过分析变压器的油温、油色谱、绕组温度等数据，利用机器学习算法建立变压器故障预测模型，提前发现变压器内部的故障隐患。

（三）故障预测与智能决策

数字孪生技术能够对水电厂电气系统的故障进行预测。通过对历史故障数据和实时运行数据的分析，建立故障预测模型，识别设备故障的早期征兆。当数字孪生模型检测到设备运行数据出现异常变化时，结合故障预测模型，预测设备可能发生的故障类型、故障时间和故障影响范围。

在故障预测的基础上，数字孪生系统能够为运维人员提供智能决策支持。根据故障预测结果和设备的实际运行情况，利用优化算法生成多种故障处理方案，并对各个方案的可行性、经济性和有效性进行评估，推荐最优的故障处理方案。例如，当预测到某台发电机的转子绕组可能出现过热故障时，数字孪生系统会根据发电机的运行状态、负荷情况等因素，提出调整发电机运行参数、停机检修或加强监测等不同的处理方案，并分析每个方案的优缺点，为运维人员提供决策参考。

三、基于数字孪生的水电厂电气系统运维管理模式创新实践案例（一）案例介绍

某大型水电厂为了提高电气系统运维管理水平，引入数字孪生技术，构建了基于数字孪生的电气系统运维管理平台。该平台涵盖了水电厂的发电机、变压器、断路器、继电保护装置等主要电气设备，实现了对电气系统全生命周期的管理。

（二）实施过程

（1）设备数字化建模：对水电厂的所有电气设备进行三维建模，详细记录设备的结构、参数和性能指标。同时，建立设备的仿真模型，模拟设备在不同运行工况下的性能表现。

（2）传感器部署与数据采集：在电气设备关键部位部署各类传感器，实时采集设备的运行数据，包括电流、电压、温度、振动等参数。通过物联网技术将采集到的数据传输到数字孪生平台。

（3）系统集成与功能开发：将数字孪生模型、数据采集系统和运维管理系统进行集成，开发实时监测、状态评估、故障预测、智能决策等功能模块。建立数据共享机制，实现各系统之间的数据交互和协同工作。

（三）应用效果

通过实施基于数字孪生的运维管理模式，该水电厂电气系统的运维管理水平得到了显著提升。故障诊断准确率提高了 30% 以上，设备故障停机时间缩短了 40% ，运维成本降低了 25% 。同时，数字孪生系统为运维人员提供了直观、准确的决策支持，提高了运维管理的科学性和智能化水平，保障了水电厂电气系统的安全稳定运行。

结束语

综上所述，数字孪生技术为水电厂电气系统运维管理创新带来新契机。通过构建数字孪生模型，可实现实时监测、状态评估、故障预测与智能决策，有效克服传统模式弊端，提升运维效率、可靠性，降低成本与风险。但当前该技术应用尚处发展期，面临数据安全、模型精度、系统融合等挑战。未来需深化研究应用，完善管理模式，推动水电厂电气系统运维向智能化、高效化迈进。

参考文献

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