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CN112418451A - 基于数字孪生的变压器故障诊断定位系统 - Google Patents

基于数字孪生的变压器故障诊断定位系统 Download PDF

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CN112418451A
CN112418451A CN202011220442.9A CN202011220442A CN112418451A CN 112418451 A CN112418451 A CN 112418451A CN 202011220442 A CN202011220442 A CN 202011220442A CN 112418451 A CN112418451 A CN 112418451A
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CN
China
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module
transformer
diagnosis
data
monitoring
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何怡刚
段嘉珺
吴晓欣
何鎏璐
刘小燕
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Wuhan University WHU
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Publication date
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Abstract

本发明公开了一种基于数字孪生的变压器故障诊断定位系统，属于电力设备的故障诊断领域，包括：通信感知模块，用于将从设备实体获取的底层监测数据传送到系统支撑模块；系统支撑模块，用于接收并预处理底层监测数据，存储各种数据、模型和专家系统；动态孪生模块，用于对设备故障的多维度概率状况进行分析，构建不同健康状态的动态劣化建模，在后续通过人机交互、实时测量、动态更新实现模型修正；决策诊断模块，用于构建待诊断数据的数字孪生体，实现健康状态的诊断定位；用户界面模块，用于将诊断结果和相关信息通过UI界面显示，提供进一步决策与人机交互。本发明可以实现故障诊断定位的精准认知与闭环优化，提高变压器设备的经济性与可靠性。

Description

基于数字孪生的变压器故障诊断定位系统
技术领域
本发明属于电力设备的故障诊断领域，更具体地，涉及一种基于数字孪生的变压器故障诊断定位系统。
背景技术
随着电力物联网的提出，电力系统逐渐呈现开放式、扁平化、分散式、边界模糊化发展，准确感知并提取设备状态信息，并对系统趋势进行推演，是实现电力系统智能优化调度的重要前提。但目前针对电力系统中的实体设备诊断的认知存在以下几个问题：(1)历史文档和各种类型的监测信息之间存在壁垒，系统信息的更新存在滞后性，而设备本身运行状态则时刻演变；(2)设备信息可能存在不准确的情况，例如设备环境变化、量测数据的缺失异常；(3)运维管理的智能化程度较低，数据来源单一，少量的数据难以实现智能诊断算法的训练。
数字孪生(Digital Twin，DT)技术，正是利用现代信息技术，充分挖掘/发挥大数据资源，构建数字虚拟的实体，建立起与物理实体相对应的“镜像”，从而帮助人们更好地在电力设备健康管理过程中进行调控与决策。变压器是电力系统中的关键设备，其故障诊断问题一直是研究的重点。构建变压器的全景监测与诊断数字孪生体，能够整合多类信息，弥补样本不足，融合诊断结果，提供综合决策，增强电力系统的安全，并对其他设备的诊断起到示范作用。因此，探究以变压器为代表的电力设备数字孪生系统，具有重要意义和广泛前景。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提出了一种基于数字孪生的变压器故障诊断定位系统，其目的是为提高以变压器为代表的电力设备故障诊断方法的综合化水平、智能化程度及诊断准确率。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于数字孪生的变压器故障诊断定位系统，包括：
通信感知模块，用于直接从设备实体获取底层监测数据，并将获取的底层监测数据传送到上层系统支撑模块；
所述系统支撑模块，用于接收并预处理来自所述通信感知模块的底层监测数据，存储各种数据、模型和专家系统；
动态孪生模块，用于对设备故障的多维度概率状况进行分析，构建基于不同故障类型与位置的劣化模型，实现变压器不同健康状态的动态建模，然后通过人机交互、实时测量及动态更新，进一步实现模型修正；
决策诊断模块，用于对输入的待诊断数据，综合所述系统支撑模块与所述动态孪生模块的信息，利用数字孪生技术，构建待诊断数据的数字孪生体，并实现诊断定位。
在一些可选的实施方案中，所述系统还包括：用户界面模块，用于将诊断结果和相关信息通过用户界面显示，并提供进一步决策选项与人机交互。
在一些可选的实施方案中，所述通信感知模块包括：变压器油中溶解气体监测数据获取模块、变压器温度监测模块、变压器绕组变形监测模块及变压器局部放电监测模块；
其中，所述变压器油中溶解气体监测数据获取模块，用于获取变压器油中溶解气体浓度数据；所述变压器温度监测模块用于监测内部热点温度和外部红外热成像；所述变压器绕组变形监测模块用于监测变压器绕组变形情况；所述变压器局部放电监测模块用于监测变压器局部放电情况。
在一些可选的实施方案中，所述系统支撑模块，用于利用信号处理方法分析来自所述通信感知模块的底层监测数据，包括：数据清洗、特征提取、标签化及结构化。
在一些可选的实施方案中，所述系统支撑模块包括以下组件：变压器台账知识图谱模块、变压器油中溶解气体专家系统模块、变压器温度分布诊断规则模块、变压器绕组变形仿真与诊断模块及局部放电频谱特性分析模块；
所述变压器台账知识图谱模块用于存储变压器历史台账信息；所述变压器油中溶解气体专家系统模块用于存储专家系统；所述变压器温度分布诊断规则模块用于存储温度分布诊断规则；所述变压器绕组变形仿真与诊断模块用于存储变压器的仿真模型；所述局部放电频谱特性分析模块用于根据局部放电的频谱特性，分析故障。
在一些可选的实施方案中，所述变压器台账知识图谱模块存储的信息包括：设备实体图谱，其包括变压器的额定/运行电压、功率、频率、容量、结构参数、材料、变压器工作位置、地理信息及环境温湿度；
设备案例图谱，其包括类似变压器的故障历史案例记录和处理方法，并通过结构化的特征匹配计算设备间的相似度；
业务逻辑图谱，其包括变压器的处理预案或规程，包含通用的操作原则、故障原因及处理要点；
概念图谱，其是连接业务逻辑与实体概念之间的中间信息，包括故障位置、故障类型及报警信息。
在一些可选的实施方案中，所述变压器油中溶解气体专家系统模块，包括油中溶解气体数据库，其包括对应的故障类型标签，以及变压器油中溶解气体的诊断算法集，且在后续运行过程不断更新；
所述变压器温度分布诊断规则模块包括：热点温度经验公式集以及红外温度智能诊断系统。
在一些可选的实施方案中，所述动态孪生模块具体用于执行以下操作：
(a)对于基于软件仿真的变压器模型，根据诊断需要设置不同的故障位置/故障类型/故障程度，获取动态仿真数据集；
(b)对比动态仿真数据集与设备历史记录或实时监测数据，设定判据和阈值，判断动态仿真数据集与设备历史记录或实时监测数据之间的误差是否满足要求；
(c)若满足误差要求，则保存变压器模型，并作为孪生体的部分参与后续的诊断过程；若不满足，返回(a)；
(d)在系统运行过程随着监测数据的交互和测量试验，对变压器模型和专家系统的准确性进行修正。
在一些可选的实施方案中，所述决策诊断模块具体用于执行以下操作：
(a)将现场的感知数据进行初步分类，查找系统支撑模块的适用组件；
(b)提取设备信息、对应该感知数据类型的一种或多种诊断系统与历史数据样本；
(c)对于存在仿真模型的监测信息，查找动态孪生模块，获取设备补充样本；
(d)使用(b)和(c)的样本训练(b)中原本的诊断系统，更新针对待诊断数据的新诊断系统；
(e)将(a)中的感知数据输入(d)的新诊断系统，感知数据如果类型不唯一，则输出多维的诊断结果，提供决策选项。
在一些可选的实施方案中，所述用户界面模块包括UI界面，并能够提供信息查询、标注、修改以及数字孪生模型微调功能。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
本发明融合变压器历史台账信息、高维监测数据与动态仿真模型，组建实时态势感知与超实时虚拟推演的数字孪生模型，构建变压器的全景监测与诊断数字孪生体，整合多类信息，弥补样本不足，融合诊断结果，有助于实现变压器等设备运行状况、健康状态的及时、准确评估；通过UI界面直观展示，并提供进一步决策与人机交互，为信息的存储与共享搭建智能化平台，使得设备健康状态管理实现闭环优化，提高变压器设备的经济性与可靠性。
附图说明
图1是本发明实施例提供的一种基于数字孪生的变压器故障诊断定位系统的结构框图；
图2是本发明实施例提供的一种基于数字孪生的变压器故障诊断定位系统的工作原理图；
图3是本发明实施例提供的一种基于数字孪生的变压器故障诊断定位方法的流程示意图；
图4是本发明实施例提供的一种动态孪生模块中变压器动态建模的流程示意图；
图5是本发明实施例提供的一种决策诊断流程示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。本发明不仅适用于变压器的故障诊断、定位，还可以推广至类似设备的健康管理领域。
本发明提供的基于数字孪生的变压器故障诊断定位系统，用于融合变压器历史台账信息、高维监测数据与动态仿真模型，生成可交互的数字孪生模型，通过与实体进行比对、校正，以确保虚实系统的故障特征一致性，从而实现故障诊断定位的精准认知与闭环优化。
如图1所示是本发明实施例提供的一种基于数字孪生的变压器故障诊断定位系统的结构框图，用于实现变压器设备的综合化、智能化及高准确率健康管理。该系统包括以下部分：
通信感知模块15：该模块直接从设备实体获取底层监测数据，并将获取的底层监测数据以有线/无线的方式传送到上层系统支撑模块14；
系统支撑模块14：该模块接收并预处理来自通信感知模块15的底层监测数据，存储各种数据、模型和专家系统。该模块连接动态孪生模块13与决策诊断模块12，以数据驱动的样本数据库为主要资源，专家系统与模型驱动库作为辅助资源，通过提供知识经验与数据模型，为进一步的动态数字模型和可靠决策提供基础支撑。
动态孪生模块13：该模块对设备故障的多维度概率状况进行分析，通过仿真或模拟测试获取包含设备不同故障位置、故障类型及严重程度的样本，构建基于不同故障类型与位置的劣化模型，实现变压器不同健康状态的动态建模；然后通过人机交互、实时测量、动态更新，进一步实现模型修正；
其中，构建基于不同故障类型与位置的劣化模型，该过程可以基于常规的仿真或模拟测试实现，构建以不同故障类型与位置为输入，故障状态为输出的仿真模型作为劣化模型。
决策诊断模块12：对于输入的数据，综合系统支撑模块14与动态孪生模块13的信息，利用数字孪生技术，构建待诊断数据的数字孪生体，并融合专家经验、数字仿真、人工智能，实现诊断定位；
用户界面模块11：将诊断结果和相关有用信息通过用户界面显示，并提供进一步决策选项与人机交互。
上述各个模块之间彼此配合、优势互补，其关系与功能如图2所示。以智能感知为基础，以大数据存储为支撑、以专家系统为经验、以仿真模拟为辅助、以标准判据为尺度、以智能决策为手段，构建实体的数字孪生体，形成闭环反馈、实时交互的数据驱动诊断智能系统。构建好系统后，基于数字孪生方法，进行变压器故障诊断的流程图如图3所示。
进一步地，上述通信感知模块15包括：变压器油中溶解气体监测数据获取模块、变压器温度监测模块、变压器绕组变形监测模块、变压器局部放电监测模块等。其中，变压器温度检测模块包括内部热点温度监测和外部红外热成像监测，热点温度的监测通过传感器实现，红外热像则通过热像仪拍摄实现。变压器绕组变形监测模块可以采用振动信号传感、扫频响应分析、物理测量等多种方式。
进一步地，上述系统支撑模块14的预处理功能利用各种信号处理方法分析原始数据，具体包括数据清洗、特征提取、标签化、结构化等。
系统支撑模块14包括以下多个组件：变压器台账知识图谱模块、变压器油中溶解气体专家系统模块、变压器温度分布诊断规则模块、变压器绕组变形仿真与诊断模块、局部放电频谱特性分析模块。
其中的变压器台账知识图谱模块包括以下4个部分：a、设备实体图谱，即变压器的额定/运行电压、功率、频率、容量、结构参数、材料等基本属性，也包括变压器工作位置、地理信息、环境温湿度等；b、设备案例图谱，即类似变压器的故障历史案例记录、处理方法等，并通过结构化的特征匹配计算设备间的相似度；c、业务逻辑图谱，即变压器的处理预案或规程，包含通用的操作原则、故障原因、处理要点等信息；d、概念图谱，即连接业务逻辑与实体概念之间的中间信息，如故障位置、故障类型、报警信息等。
其中的变压器油中溶解气体专家系统模块，包括：油中溶解气体数据库(包括对应的故障类型标签)，以及变压器油中溶解气体的诊断算法集，且在后续运行过程中不断更新。油中溶解气体算法包括常见的注意值判别法(IEC气体含量典型值)、比值法(Rogers三比值法)、图解法(Duval三角形法)、人工智能技术(人工神经网络、深度学习)等；
变压器温度分布诊断规则模块包括：热点温度经验公式集以及红外温度智能诊断系统，基于目前的人工智能实现故障的智能辨识与定位；
变压器绕组变形仿真与诊断模块包括变压器的2D、3D仿真模型，如COMSOL模型、Ansys模型等，以及基于程序的仿真模型。并通过目前的智能算法或经验指标进行诊断；
局部放电频谱特性分析模块存储变压器的局放特性，进行故障诊断。
进一步地，如图4所示，上述动态孪生模块13根据相应故障的故障程度与概率分布进行模拟，实现多健康状态的动态建模，包括如下步骤：
(a)对于基于软件仿真的变压器模型，例如变压器绕组仿真模型，根据诊断需要设置不同的故障位置/故障类型/故障程度，获取动态仿真数据集；
(b)对比动态仿真数据集与设备历史记录或实时监测数据，设定判据和阈值(例如平均百分比误差不大于一定阈值)，计算动态仿真数据集与设备历史记录或实时监测数据之间的误差是否满足要求；
(c)若满足误差要求，保存模型，并作为孪生体的部分参与后续的诊断过程；若不满足，返回(a)；
(d)在系统运行过程随着监测数据的交互、测量试验等，对仿真模型和专家系统的准确性进行修正。
进一步地，如图5所示，决策诊断模块12利用数字孪生技术，构建待诊断数据的数字孪生体，包括以下步骤：
(a)将现场的感知数据进行初步分类，查找系统支撑模块的适用组件；
(b)提取设备信息、对应该感知数据类型的一种或多种诊断系统与历史数据样本；
(c)对于存在仿真模型的监测信息，查找动态孪生模块，获取设备补充样本；
(d)使用(b)和(c)的样本通过机器学习或深度神经网络训练(b)中原本的诊断系统，更新针对待诊断数据的新诊断系统，即图3中的数字孪生模型；
(e)将(a)中的感知数据输入(d)的新诊断系统，感知数据如果类型不唯一，则输出多维的诊断结果，提供决策选项。
进一步地，用户界面模块11包括UI界面，并能够提供信息查询、标注、修改以及数字孪生模型微调等功能。UI界面不仅显示该数字孪生系统的故障诊断定位结果，同时提供一些设备基本信息和可视化的模型，并提供用户交互通道，可以方便有关人员进行进一步的决策和修改。对于专业人员认为需要重新标注的数据，能够修改标签；而对于需要调整的规则、模型，可以方便地进行调整，并更新到系统支撑模块的数据库中。
需要指出，根据实施的需要，可将本申请中描述的各个步骤/部件拆分为更多步骤/部件，也可将两个或多个步骤/部件或者步骤/部件的部分操作组合成新的步骤/部件，以实现本发明的目的。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种基于数字孪生的变压器故障诊断定位系统，其特征在于，包括：
通信感知模块，用于直接从设备实体获取底层监测数据，并将获取的底层监测数据传送到上层系统支撑模块；
所述系统支撑模块，用于接收并预处理来自所述通信感知模块的底层监测数据，存储各种数据、模型和专家系统；
动态孪生模块，用于对设备故障的多维度概率状况进行分析，构建基于不同故障类型与位置的劣化模型，实现变压器不同健康状态的动态建模，然后通过人机交互、实时测量及动态更新，进一步实现模型修正；
决策诊断模块，用于对输入的待诊断数据，综合所述系统支撑模块与所述动态孪生模块的信息，利用数字孪生技术，构建待诊断数据的数字孪生体，并实现诊断定位。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述通信感知模块包括：变压器油中溶解气体监测数据获取模块、变压器温度监测模块、变压器绕组变形监测模块及变压器局部放电监测模块；
其中，所述变压器油中溶解气体监测数据获取模块，用于获取变压器油中溶解气体浓度数据；所述变压器温度监测模块用于监测内部热点温度和外部红外热成像；所述变压器绕组变形监测模块用于监测变压器绕组变形情况；所述变压器局部放电监测模块用于监测变压器局部放电情况。
3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统支撑模块，用于利用信号处理方法分析来自所述通信感知模块的底层监测数据，包括：数据清洗、特征提取、标签化及结构化。
4.根据权利要求3所述的系统，其特征在于，所述系统支撑模块包括以下组件：变压器台账知识图谱模块、变压器油中溶解气体专家系统模块、变压器温度分布诊断规则模块、变压器绕组变形仿真与诊断模块及局部放电频谱特性分析模块；
所述变压器台账知识图谱模块用于存储变压器历史台账信息；所述变压器油中溶解气体专家系统模块用于存储专家系统；所述变压器温度分布诊断规则模块用于存储温度分布诊断规则；所述变压器绕组变形仿真与诊断模块用于存储变压器的仿真模型；所述局部放电频谱特性分析模块用于根据局部放电的频谱特性，分析故障。
5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述变压器台账知识图谱模块存储的信息包括：设备实体图谱，其包括变压器的额定/运行电压、功率、频率、容量、结构参数、材料、变压器工作位置、地理信息及环境温湿度；
设备案例图谱，其包括类似变压器的故障历史案例记录和处理方法，并通过结构化的特征匹配计算设备间的相似度；
业务逻辑图谱，其包括变压器的处理预案或规程，包含通用的操作原则、故障原因及处理要点；
概念图谱，其是连接业务逻辑与实体概念之间的中间信息，包括故障位置、故障类型及报警信息。
6.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述变压器油中溶解气体专家系统模块，包括油中溶解气体数据库，其包括对应的故障类型标签，以及变压器油中溶解气体的诊断算法集，且在后续运行过程不断更新；
所述变压器温度分布诊断规则模块包括：热点温度经验公式集以及红外温度智能诊断系统。
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述动态孪生模块具体用于执行以下操作：
(a)对于基于软件仿真的变压器模型，根据诊断需要设置不同的故障位置/故障类型/故障程度，获取动态仿真数据集；
(b)对比动态仿真数据集与设备历史记录或实时监测数据，设定判据和阈值，判断动态仿真数据集与设备历史记录或实时监测数据之间的误差是否满足要求；
(c)若满足误差要求，则保存变压器模型，并作为孪生体的部分参与后续的诊断过程；若不满足，返回(a)；
(d)在系统运行过程随着监测数据的交互和测量试验，对变压器模型和专家系统的准确性进行修正。
8.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述决策诊断模块具体用于执行以下操作：
(a)将现场的感知数据进行初步分类，查找系统支撑模块的适用组件；
(b)提取设备信息、对应该感知数据类型的一种或多种诊断系统与历史数据样本；
(c)对于存在仿真模型的监测信息，查找动态孪生模块，获取设备补充样本；
(d)使用(b)和(c)的样本训练(b)中原本的诊断系统，更新针对待诊断数据的新诊断系统；
(e)将(a)中的感知数据输入(d)的新诊断系统，感知数据如果类型不唯一，则输出多维的诊断结果，提供决策选项。
9.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述系统还包括：用户界面模块，用于将诊断结果和相关信息通过用户界面显示，并提供进一步决策选项与人机交互。
10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，所述用户界面模块包括UI界面，并能够提供信息查询、标注、修改以及数字孪生模型微调功能。
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