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浅析面向新型电力系统的数字变电技术

日期:2022-12-01    来源:中国电力新闻网  作者:董旭柱 王波

国际电力网

2022
12/01
17:41
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关键词: 变电设备 新型电力系统 变电技术

构建新型电力系统对未来变电设备柔性化、环保化、智能化发展提出新要求。

变电数字化包括变电设备数字化、运维数字化、安全数字化、运行数字化四个方面,主要是以新的发展要求和现有问题的解决为导向,通过变电设备智能化升级和管理数字化转型,形成数据驱动的发展模式,进一步提升变电设备安全管控能力和电网资源配置能力。

变电设备数字化包括一二次深度融合和数字孪生两方面关键技术。变电设备一二次深度融合技术借鉴配电智能设备的发展思路,主要是以新型电子式传感器、低功耗自取能传感器等新型电磁场传感器和声、光、力、热等非电学微型嵌入式多物理量传感技术为基础,通过一体化设计和制造,将二次传感、电力电子器件与一次设备深度融合,实现变电设备状态有效感知、功能柔性可控。变电设备一二次深度融合通过高精度宽频非侵入式测量和数据融合技术,采集电力设备运行过程中的电气量、非电气量和周围环境状态量等多种状态信息,结合变电设备的边缘计算和物联网通信等电力专业芯片,融合电力电子技术的柔性变电功能等关键技术,应用电力设备在监测、保护、计量等领域的适配技术,实现变电设备功能模块化、结构独立化、接口标准化、二次传感设备即插即用,为支撑电网多需求的变电设备自主调控和协同运行变电设备的状态有效感知、功能柔性可控、差异化智能运维等提供有效支撑。但一二次设备服役寿命不匹配问题、传感器接入和通讯方式标准化问题、多物理量传感信息如何进行数据融合等问题,都有待进一步深入探究。

变电设备数字孪生指变电设备物理实体对象与数字模型的虚实共生,通过实测、仿真和数据交互来实时感知、诊断、预测变电设备物理实体对象的状态,优化调控物理实体对象的行为,实现设备全域透明和智能控制决策。变电设备数字孪生包括感知层的时空间模型构建、设备状态感知、异构数据融合等技术,传输层的数据清洗、特征强化、数据隐私与安全防御等技术,虚拟层的数据管理与分析、云边协同计算、人工智能算法、多物理场耦合建模和分析等技术,应用层的人机交互、服务迁移、信息合成与可视化等技术。

运维数字化的目标是实现多模态数据融合的自检运维技术。新型电力系统构建中变电设备数量和种类增多,设备缺乏高精度状态评估模型,缺少各类关键状态量的高稳定、高可靠感知手段,数据融合分析和智能控制难度大,导致设备和系统风险增加,运维管理更加复杂。

该技术角度主要是以声、光、热等多模态传感器为基础,采集包含自检运维的新型运维策略非结构化图像、结构化数据等多模态数据,目的是有效提升设备的智能分析、诊断、故障处置、综合协同调控能力,实现设备状态自感知、风险自评估、运维自决策。具体地说,状态自感知即在需考虑数据缺失、数据错误等电力设备多模态数据不完备的情况下,分别对不同类型多模态数据进行多物理场耦合分析、特征提取等,全面准确地对电力设备状态的数字孪生虚实映射和透明进行评估,为电力设备运维提供精确信息。基于人工智能技术对变电设备负荷、运行环境等数据进行融合,在状态自感知的基础上,建立多源数据驱动和物理驱动下的变电设备风险预测模型,实现风险自评估,并进一步构建变电设备运维检修知识图谱,实现设备运维检修自决策。与此同时,用多模态数据对电力设备进行全面描述,建立数字孪生模型,将物理模型映射到虚拟空间,在分析电力设备状态的同时,对运维结果、设备老化过程等进行模拟,实现从虚拟到现实的映射。但电力设备种类繁多,电力多模态数据的数据形式、物理含义相差较大,且数据不完备情况十分常见,基于多模态数据融合的设备状态分析技术尚不成熟。如何根据不同的电力设备、多模态数据进行有效多模态数据融合,从而全面准确地提供电力设备安全信息,模拟电力设备的安全演化状态,有待进一步深入研究。

安全数字化的重点是变电作业全过程安全管控技术。该技术主要以“平面-立体-全息”的电力生产安全数字化防控技术架构为核心,提高变电生产作业现场本质安全水平,保障人员生命安全和系统安全稳定运行。

平面数字化防控技术利用目标检测、语义分割、人体姿态估计、知识推理和知识问答等方法,进行变电生产作业现场安全风险的智能辨识,并对识别出的安全风险及时告警。立体数字化防控技术利用双目立体匹配、多源数据融合等深度信息处理方法,进行生产现场近电作业安全距离的精准感知,包括大型施工机械作业和人员带电作业等。全息数字化防控技术以声成像装置、红外成像仪、可穿戴设备、电/磁场传感器等多物理场传感器为基础,制定成像规则进行物理场可视化成像,形成表征作业过程安全状态的全息影像图,然后利用图像解构、成像特征提取和图像理解等影像处理方法,实现对作业风险前期征兆的精准辨识与预防。

运行数字化的一个重要应用是电力变电设备动态载流评估技术。随着“双高”电力系统的发展,源荷不确定性和峰谷差加大,在安全可靠的前提下有效提升变电设备利用率成为经济运行和节能降耗的关键。

变电设备动态载流能力评估以设备数字化为基础,利用人工智能技术有效挖掘设备安全载流的潜力,有效提升设备利用率。设备载流能力评估主要是以典型场景负荷曲线和微气象环境数据获取、热点温度辨识、绝缘寿命与健康状态评估等关键技术为基础,研究评估电力设备不同工况下的动态载流能力,以指导变电调度运行。具体来说,需要分析多物理场下影响热点温度的特征参量,对反映电力设备热点温度的内部多特征量的关联规律和外部扰动下特征参量的变化规律进行挖掘,以提高热点温度辨识精度。同时,通过对健康状态进行评估,建立热老化健康状态与动态载荷的关联规律,并制定差异化的电力设备热点温度阈值。此外,进一步结合典型场景对应的动态潮流需求,分析电力回路关联设备动态载荷能力影响机理,考虑整体运行工况和运行环境等多个因素,实现电力回路动态载流能力的综合评估。但是,现有电力设备动态载流评估技术未将设备健康状态纳入动态载荷计算,负荷及环境特性、热点温度等参数无法有效获取。如何在现有网架结构及变电站布置的基础上,充分提高设备的动态载流能力,有待结合系统运行工况和运行环境进一步深入研究。


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