基于数字孪生的变电站设备异常监控和预警方法及系统，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1：根据变电场要素功能类型，分层构建变电站数字孪生系统；步骤S2：在所述变电站数字孪生系统中进行随机故障注入，分析数字孪生系统传感器布置方式对故障监控的支撑能力，对传感器布置方式进行优化，得到优化后的传感器布置方式；步骤S3：结合所述优化后的数字孪生系统传感器布置方式，对变电站设备进行异常监控和预警。本发明专利技术利用数字孪生技术提高变电站场所设备异常监控效果，增强预警及时性，为变电站安全管理提供一种高效方式。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及变电站场所设备异常监控和预警领域，具体的涉及基于数字孪生的变电站设备异常监控和预警方法。
技术介绍
1、随着电力行业的快速发展，变电站已经成为电网的重要组成部分，对于保障电网的正常安全运行非常重要。因此，在变电站场所设备的异常监控和预警方法应用方面，越来越受到重视。
2、变电站设备异常监控和预警方法可以对变电站的运行状态进行实时监测和分析，掌握变电站的运行情况，提前预测可能出现的故障，从而可以采取相应的措施，保障变电站正常的运行。
3、传统的变电站场所设备异常监控和预警方法多采用多源信息融合方式，由各个传感器获取的信息对变电站场所设备运行状态进行分析。当设备类型多样、空间分布复杂、设备作业周期变化大时，传感器获取的数据量大，数据之间关联关系分析困难，异常规律挖掘不充分，特别是算法与实际物理场景、设备空间结构、传感器布置方式等结合较少，数据利用不够充分，使得异常监测与预警效果与实际需求仍有差距。
4、如中国专利申请cn114881292a公开了一种基于数字孪生的变电站故障预警系统及方法，其方法通过采集变电站的物理节点的属性数据、拓扑连接关系、运行数据和环境数据，以构建变电站的数字孪生体，同时，还在数字孪生体的数据模型提取每个物理节点的运行数据和环境数据，根据物理节点类别从每个物理节点的运行数据和环境数据中提取目标特征字段的特征参数，计算预设时间段内的参数变化量，判断参数变化量是否超出预设变化量阈值，从而进行预警，但是该方案无法对发生故障进行类型、时间和位置的定位
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p>技术实现思路1、为解决现有技术中存在的不足，本专利技术提供基于数字孪生的变电站设备异常监控和预警方法及系统，利用数字孪生技术提高变电站场所设备异常监控效果，增强预警及时性，为变电站安全管理提供一种高效方式。
2、本专利技术采用如下的技术方案。
3、基于数字孪生的变电站设备异常监控和预警方法。
4、步骤s1：根据变电场要素功能类型，分层构建变电站数字孪生系统；
5、步骤s2：在所述变电站数字孪生系统中进行随机故障注入，分析数字孪生系统传感器布置方式对故障监控的支撑能力，对传感器布置方式进行优化，得到优化后的传感器布置方式；
6、步骤s3：结合所述优化后的数字孪生系统传感器布置方式，对变电站设备进行异常监控和预警。
7、优选的，步骤s1具体包括：
8、步骤s101：基于变电站的各个物理要素参数，构建变电站物理世界数字孪生模型；其中，所述变电站的各物理要素包括建筑物bim、道路、关键设施；
9、步骤s102：构建变电站核心设备数字孪生模型；
10、步骤s103：构建变电站场所监控和运行控制系统数字孪生模型。
11、其中所述关键设施包括：变电站一二次设备、监控和运行控制系统；
12、所述核心设备包括：变压器、高压断路器、隔离开关、母线、避雷器、电容器、电抗器，以及继电保护装置、自动装置、测控装置、计量装置、自动化系统。
13、优选的，步骤s2具体包括：
14、步骤s201：根据历史故障统计数据，生成故障样本y＝(y1,y2,…,yn)，该样本y的故障分布规律与该变电站历史故障规律一致，或与同类型变电站故障规律一致；
15、步骤s202：向所述变电站数字孪生系统注入与故障样本中相同的模拟故障信号yi以模拟对应故障的发生，其中,i＝1,2,…,n,n为故障样本的数量；
16、步骤s203：记录注入模拟故障信号后的传感器的监测结果，计算检测效果指标，包括监测准确率、虚警率、漏检率；
17、步骤s204：通过调整传感器数量、布置位置和/或设置参数，直到检测效果指标满足预设要求；
18、步骤s205：重复步骤s201-s204，直到所有故障样本在数字孪生系统中检测效果均达到预设要求；
19、步骤s206：生成并储存优化后的传感器布置方案。
20、其中，所述故障监测准确率＝(非故障情况监测为非故障的样本数+故障情况监测为故障情况的样本数)/所有样本数；
21、所述虚警率＝非故障情况监测为故障的样本数/(非故障情况监测为故障的样本数+故障情况监测为故障的样本数)；
22、所述漏检率＝故障情况监测为非故障的样本数/(非故障情况监测为故障的样本数+故障情况监测为故障的样本数)；
23、所述预设要求即监测准确率高于90％，且虚警率小于20％、漏检率小于5％。
24、优选的，步骤s3具体包括：
25、步骤s301：从优化后的传感器系统采集实时状态数据。
26、步骤s302：对采集的数据进行时间和空间关联分析，形成基于时间和位置的关联性数据集data0[typ,id,tim,pos,val]，
27、其中，data0表示实际测得的数据；typ为所述数据来源的传感器类型；id为传感器在数字孪生模型中的唯一标识编号；tim为所述数据采集时刻；pos为所述数据的采集传感器位置；val为所述数据的值；
28、步骤s303：将实际测得的数据与数字孪生系统模拟输出数据进行对比，判定是否存在异常；
29、步骤s304：如果出现异常，发出故障警报并给出故障信息。
30、进一步的，对所述变电站数字孪生系统进行运行校验，生成孪生系统模拟输出计算数据集data1[typ,id,tim,pos,val]，其中，data1表示数字孪生系统获取的模拟计算值，相应的参数含义与data0相同；计算data0和data1的误差值，计算公式如下：
31、g(data0[typ,id,tim,pos,val]，data1[typ,id,tim,pos,val])<u
32、式中g()为误差计算函数，对数据集data0和data1各个同类参数之差进行加权求和，将多个差值融合为一个误差数值，再与误差阈值u进行比较，误差大于阈值u，则当前变电站场所设备存在异常。
33、分析是否存在已知影响因素造成实际和数字孪生系统存在误差，将所述已知影响因素加入到所述变电站数字孪生系统中，再次获取所述数字孪生系统传感器数值
34、data1’[typ,id,tim,pos,val]；式中，data1’为更改相应输入条件后的传感器输出数据；
35、计算data1’与data0的误差值，如果小于误差阈值u,则排除设备异常情况。
36、如果data0和data1数据集中误差大于阈值u，且无已知影响因素，则判断当前设备存在故障。
37、如果所述g()为误差计算函数的值大于u，说明当前设备存在异常，按照下述方法进行分析；
38、如果data0和data1数据集中误差大于阈值u，且无已知影响因素，说明当前设备可能存在故障；读取所有差值大于u的参数data0[typ,id,t本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.基于数字孪生的变电站设备异常监控和预警方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的变电站异常监控和预警方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的变电站异常监控和预警方法，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的基于数字孪生的变电站场所设备异常监控和预警方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于数字孪生的变电站设备异常监控和预警方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的基于数字孪生的变电站设备异常监控和预警方法，其特征在于：
7.根据权利要求1所述的基于数字量孪生的变电站场所设备异常监控和预警方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括：
8.根据权利要求7所述的基于数字孪生的变电站设备异常监控和预警方法，其特征在于，所述步骤S303具体包括：
9.根据权利要求8所述的基于数字孪生的变电站设备异常监控和预警方法，其特征在于，所述设备异常判断的方法如下：
10.根据权利要9所述的基于数字孪生的变电站设备异常监控和预警方法，其特征在于，所述设备异常判断还包括对故障的定位，具体包括以下步骤：
11.根据权利要求10所述的基于数字孪生的变电站设备异常监控和预警方法，其特征在于，所述类型、空间、时间三个维度进行故障定位方法具体包括：
12.根据权利要求11所述的基于数字孪生的变电站设备异常监控和预警方法，其特征在于
13.根据权利要求12所述的基于数字孪生的变电站设备异常监控和预警方法，其特征在于
14.一种基于权利要求1-13任一项权利要求所述方法的变电站场所设备异常监控和预警系统，包括数字孪生建模模块、故障注入模拟模块、数据采集模块、数据处理模块、异常判断模块、故障定位模块，其特征在于：
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【技术特征摘要】
1.基于数字孪生的变电站设备异常监控和预警方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的变电站异常监控和预警方法，其特征在于，所述步骤s1具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于数字孪生的变电站异常监控和预警方法，其特征在于：
4.根据权利要求2所述的基于数字孪生的变电站场所设备异常监控和预警方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：
5.根据权利要求4所述的基于数字孪生的变电站设备异常监控和预警方法，其特征在于：
6.根据权利要求5所述的基于数字孪生的变电站设备异常监控和预警方法，其特征在于：
7.根据权利要求1所述的基于数字量孪生的变电站场所设备异常监控和预警方法，其特征在于，所述步骤s3具体包括：
8.根据权利要求7所述的基于数字孪生的变电站设备异常监控和预警方法，其特征在于，所述步骤s303具体包...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴志坚，陆汇文，石一峰，周涛，钱雪峰，肖国华，周游，徐国栋，肖正光，吴婧瑜，马斌，王炎，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司，
类型：发明
国别省市：
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