基于数字孪生的设备状态评价及运维策略制定实现系统的制作方法

1.本发明涉及数字孪生技术领域，尤其是涉及基于数字孪生的设备状态评价及运维策略制定实现系统。


背景技术：

2.为了确保电力设备的正常运行，设备运维部门需要定期对电力设备进行设备状态评价，并根据评价结果制定电力设备的运维策略，对电力设备的运维方案作出调整。现有技术通常采用人工手段对电力设备的设备状态进行评价，然后制定电力设备的运维策略，该方法要求耗费大量的人力资源与时间，并且要求评价人员既要熟悉电力设备的现场情况，又要熟悉电力设备的设备原理，导致对电力设备进行设备状态评价及运维策略制定的准确度较低，电力设备的状态评价效率较低，电力设备的运维周期调整不及时。因此，亟需研究一种设备状态评价及运维策略制定实现系统，能够提高对电力设备进行设备状态评价及运维策略制定的准确度，并提升电力设备的状态评价效率，实现对电力设备的运维周期的动态调整。


技术实现要素：

3.本发明提供基于数字孪生的设备状态评价及运维策略制定实现系统，以解决如何提高对电力设备进行设备状态评价及运维策略制定的准确度，并提升电力设备的状态评价效率的技术问题。基于数字孪生技术，将电力设备映射到三维模型中，利用设置在站级设备数字孪生体内的知识库和专家库对电力设备的设备状态进行评价，并利用设置在数据中心的知识库、标准库和风险库根据站级设备数字孪生体的评价结果制定电力设备的运维策略，以使站级设备数字孪生体根据运维策略对电力设备的运维方案进行调整，无需耗费大量的人力资源和时间，提高对电力设备进行设备状态评价及运维策略制定的准确度，并提升电力设备的状态评价效率，实现对电力设备的运维周期的动态调整。
4.为了解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种基于数字孪生的设备状态评价及运维策略制定实现系统，包括站级设备数字孪生体和数据中心；
5.所述站级设备数字孪生体用于获取与其具有映射关系的设备的设备信息，根据所述设备信息，获得所述设备的第一设备状态评价结果，并将所述设备信息和所述第一设备状态评价结果发送至所述数据中心；
6.所述数据中心用于根据至少一个站级设备数字孪生体的设备信息和第一设备状态评价结果，分别获得所述至少一个站级设备数字孪生体的第二设备状态评价结果，根据所述第二设备状态评价结果，分别确定所述至少一个站级设备数字孪生体的运维等级和运维策略，并将所述运维策略发送至所述至少一个站级设备数字孪生体，以使所述至少一个站级设备数字孪生体根据所述运维策略对与其具有映射关系的设备的运维方案进行调整。
7.优选地，所述系统还包括制造商端；
8.所述数据中心还用于将所述至少一个站级设备数字孪生体的设备信息和第一设
备状态评价结果发送至所述制造商端；
9.所述制造商端用于根据所述至少一个站级设备数字孪生体的设备信息和第一设备状态评价结果，分别生成所述至少一个站级设备数字孪生体的运维建议，并将所述运维建议发送至所述数据中心。
10.优选地，所述数据中心还用于根据所述至少一个站级设备数字孪生体的设备信息和第一设备状态评价结果以及所述制造商端发送的运维建议，分别获得所述至少一个站级设备数字孪生体的第二设备状态评价结果。
11.优选地，所述站级设备数字孪生体用于根据所述设备信息，获得所述设备的第一设备状态评价结果，具体为：
12.基于预先设置在所述站级设备数字孪生体内的站级设备知识库和站级设备专家库，将所述设备信息与所述站级设备知识库的数据以及所述站级设备专家库的数据进行对比分析，获得所述设备的第一设备状态评价结果。
13.优选地，所述数据中心用于根据至少一个站级设备数字孪生体的设备信息和第一设备状态评价结果，分别获得所述至少一个站级设备数字孪生体的第二设备状态评价结果，具体为：
14.基于预先设置在所述数据中心内的数据中心知识库、数据中心标准库和数据中心风险库，对所述至少一个站级设备数字孪生体的设备信息和第一设备状态评价结果进行分析，分别获得所述至少一个站级设备数字孪生体的第二设备状态评价结果。
15.优选地，所述制造商端用于根据所述至少一个站级设备数字孪生体的设备信息和第一设备状态评价结果，分别生成所述至少一个站级设备数字孪生体的运维建议，具体为：
16.基于预先设置在所述制造商端的设备缺陷库和制造商知识库，对所述至少一个站级设备数字孪生体的设备信息和第一设备状态评价结果进行分析，分别生成所述至少一个站级设备数字孪生体的运维建议。
17.优选地，所述站级设备数字孪生体还用于将所述设备信息和所述第一设备状态评价结果发送至所述制造商端；
18.所述制造商端还用于根据所述设备信息和所述第一设备状态评价结果，利用所述设备缺陷库和所述制造商知识库获得与所述站级设备数字孪生体具有映射关系的设备的缺陷情况，根据所述缺陷情况，生成缺陷处理策略，并将所述缺陷处理策略发送至所述站级设备数字孪生体，以使所述站级设备数字孪生体根据所述缺陷处理策略对所述缺陷情况进行处理。
19.优选地，所述数据中心还用于根据设备运行情况对设备的评价标准进行调整，生成评价标准调整结果，并将所述评价标准调整结果发送至所述站级设备数字孪生体，以使所述站级设备数字孪生体根据所述评价标准调整结果对所述站级设备知识库的数据和所述站级设备专家库的数据进行更新。
20.优选地，所述设备信息包括静态信息、动态信息、配置信息和控制信号信息。
21.优选地，所述静态信息至少包括设备名称、设备序列号和制造商名称；
22.所述动态信息至少包括温度值、压力值、速度值和电流值；
23.所述配置信息至少包括设备安装位置、累计故障时间和累计运行时间；
24.所述控制信号信息至少包括设备状态信号和设备告警信号。
25.相比于现有技术，本发明实施例的有益效果在于，基于数字孪生技术，将电力设备映射到三维模型中，利用设置在站级设备数字孪生体内的知识库和专家库对电力设备的设备状态进行评价，并利用设置在数据中心的知识库、标准库和风险库根据站级设备数字孪生体的评价结果制定电力设备的运维策略，以使站级设备数字孪生体根据运维策略对电力设备的运维方案进行调整，无需耗费大量的人力资源和时间，提高对电力设备进行设备状态评价及运维策略制定的准确度，并提升电力设备的状态评价效率，实现对电力设备的运维周期的动态调整。
附图说明
26.图1是本发明实施例提供的一种基于数字孪生的设备状态评价及运维策略制定实现系统的结构示意图；
27.图2是本发明实施例提供的站级设备数字孪生体的结构示意图；
28.图3是本发明实施例提供的一种基于数字孪生的设备状态评价及运维策略制定实现系统的另一个优选实施例的结构示意图。
具体实施方式
29.下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
30.参见图1，本发明实施例提供一种基于数字孪生的设备状态评价及运维策略制定实现系统，包括站级设备数字孪生体101和数据中心102；
31.所述站级设备数字孪生体101用于获取与其具有映射关系的设备的设备信息，根据所述设备信息，获得所述设备的第一设备状态评价结果，并将所述设备信息和所述第一设备状态评价结果发送至所述数据中心102。
32.优选地，所述设备信息包括静态信息、动态信息、配置信息和控制信号信息。
33.优选地，所述静态信息至少包括设备名称、设备序列号和制造商名称；
34.所述动态信息至少包括温度值、压力值、速度值和电流值；
35.所述配置信息至少包括设备安装位置、累计故障时间和累计运行时间；
36.所述控制信号信息至少包括设备状态信号和设备告警信号。
37.具体地，静态信息是反映设备固有属性且相对不变的数据，如设备名称、设备序列号、制造商名称(厂商级别的数据)。动态信息是反映设备运行中随时间可变且通常可度量的数据，如温度值、压力值、速度值和电流值等，除此之外，还包括可通过测量得到的动态测量数据以及可通过计算得到的动态计算数据。配置信息是与设备运行条件和运行环境有关的设置和参数，如设备安装位置、累计故障时间和累计运行时间等。控制信号信息是设备生产运维当中产生或接受的各类设备状态信号、设备告警信号，如压力低报警、保护跳闸信号等。
38.静态信息和配置信息由各类业务数据系统录入形成设备台账，站级设备数字孪生体101对各类业务数据系统中的设备台账进行引用，利用唯一的设备调度编号、设备安装空
间位置等进行物理、虚拟关联，并与相应物理设备形成一一对应的映射，生成拥有同样静态数据和配置数字孪生虚拟设备，建立“实体-数据-虚拟”的数字孪生基本结构。
39.可测量的动态数据由传感器、仪器仪表、智能巡视终端等设备采集上送(如温度通过布置在设备本体的温度传感器或红外成像仪采集、压力通过设备压力表计远传或表盘视觉识别采集、速度通过设备动作传感器和计时器采集、电流电压由电流互感器电压互感器采集、声音通过布置在设备本体的超声传感器采集)，动态数据在数字孪生虚拟设备上实时更新，使得数字孪生虚拟设备具备实时展现物理设备状态的能力。
40.控制信号数据由scada实时同步提供，需要将scada中的数据转换为数字孪生体可以接受的格式和协议，通常scada与数字孪生体之间用光纤或rj45接口连接，采用tcp/ip协议进行数据交互。同时由于scada属于生产控制大区，数字孪生体采集数据必须经过正反向隔离装置，避免发生网络安全事故事件。scada在控制物理设备或接受物理设备各类状态信号的同时将信号发送至站级设备数字孪生体101，站级设备数字孪生体101根据信号同步更新数字孪生虚拟设备状态。
41.由于传感器、仪器仪表、智能巡视终端、scada、业务数据系统等设备和系统的接口和协议各不相同，在进入站级设备数字孪生体101进行仿真和演示之前必须对各类数据来源的接口和协议进行转换和统一，并进行数据预处理使数据结构化、规范化。
42.具体地，为了实现对各类数据来源的接口和协议进行转换和统一，数据统一经智能网关进行接口和协议的转换，这里的智能网关不指特定的设备，而是网络链路中处理数据接口、协议的设备的一个整体概念。有的数据采集过后在边缘计算系统中汇总处理就转为统一的接口、协议，有的数据采集后直接接入站级设备数字孪生体101，需要进行接口和协议的转换，在智能网关中将lora、wapi、lte230、网线和光纤等各类网络接入方式转换为rj-45接口，将104协议、61850协议等各类协议统一转换为61850协议。
43.数据预处理包括数据去重和数据清洗。数据去重是指使用bitmap算法对大小、命名、生成时间、数据格式一样的数据进行去重处理，算法无法判别的进行标记，待人工处理，以使保证数据的唯一性。数据清洗是指使用聚类分析算法、arima模型拟合、时间序列模型拟合等方法对数据的合法性、准确性、完整性和一致性进行分析处理，由模型拟合自动填补或人工辅助修改，对噪声数据进行替换、对空缺值进行填补。
44.进一步地，站级设备数字孪生体101主要由物理设备与虚拟设备组成，站级设备数字孪生体101包括实时数据库、关系数据库和nosql数据库。实时数据库存储电压、电流、温度、压力等实时采样值的结构化数据，关系数据库存储设备的台账、缺陷、重要报警信息及报表数据等结构化数据，nosql数据库存储图片、音视频、文档等非结构化数据。不同来源、不同格式的数据需要进行分类处理、统一编码，编码规则和对应内容形成一份数据字典，方便人工识别以及与其他系统对接。
45.对于结构化数据的处理，通过数据预处理将各个来源的数据进行编码，对数据的来源、设备编号、设备名称、部件相对位置、数据类型、生成时间等元数据进行规范编码。方便将多元异构数据统一到数字孪生体上使用，同时也为查询、归类和数据深化应用提供便利。可采用json格式进行编码，为了避免产生重复数据造成歧义，编码时应注意名称的统一，如：普洱换流站、普洱站，应统一为普洱换流站；acf1、第一大组交流滤波器，应统一为第一大组交流滤波器。
46.对于非结构化数据的处理，需要提取其中的结构化信息，进行统一编码，编码原则应与结构化数据类型一致。
47.值得说明的是，站级设备数字孪生体101内的设备三维模型使用工业仿真软件(cae)进行搭建，依据不同设备、不同部件关注的不同参量，根据设备物理原理建立不同的物理场仿真模型(如导体温度场模型、内部电流电压模型、触头磨损模型、断路器灭弧室动作模型、机构应力模型等)。为了缩短设备工况的计算时长，采用降阶技术，将3d有限元的分析结果降阶为可以用于一维系统仿真的rom模型。依据设备材质参数、设备动作特性、设备实验数据、设备操作数据、设备缺陷记录形成仿真模型训练样本，针对需要仿真的各个设备部件、各个物理场进行仿真模型搭建，并通过智能深度学习技术与递归神经网络技术进行模型训练。
48.对于设备运行状态、外部电流电压量等可测量的动态数据可直接在数字孪生体三维建模上根据预设的动作动画、虚拟仪表进行随动展示。对于运行过程中无法测量、需要借助cae仿真的设备状态，由仿真算法取出数据库中的实时工况数据进行计算，并输出仿真结果。对于设备运行工况的预测，由仿真算法根据实际情况进行趋势预测，对可能达到缺陷级别的设备或部件进行提前预警。
49.降阶后的模型可导出三维空间物理量分布结果文件，以便加载在3d模型上渲染和展示。同时在数字孪生体三维建模上对其特征、行为、形成过程和性能等进行可视化的描述和实时更新，完成物理设备到虚拟设备的映射。站级设备数字孪生体101的结构示意图如图2所示。
50.优选地，所述站级设备数字孪生体101用于根据所述设备信息，获得所述设备的第一设备状态评价结果，具体为：
51.基于预先设置在所述站级设备数字孪生体101内的站级设备知识库和站级设备专家库，将所述设备信息与所述站级设备知识库的数据以及所述站级设备专家库的数据进行对比分析，获得所述设备的第一设备状态评价结果。
52.具体地，站级设备数字孪生体101根据设备运维经验、设备缺陷库、供应商技术支持、设备管理策略生成站级设备知识库和站级设备专家库。站级设备数字孪生体101定期自动使用站级设备知识库和站级设备专家库对设备运维数据、仿真结果、预测趋势进行实时分析判别，开展设备的动作次数统计、设备损耗评估、环境影响评估、缺陷异常辨识，依据设备重要度、健康度对设备进行评分作为站级设备状态评价。在其中一个实施例中，站级设备数字孪生体101根据设备信息生成的设备状态评价结果如下表所示：
53.表1设备状态评价结果
[0054][0055]
站级设备数字孪生体101根据评价扣分数值确定设备状态评价结果，不同分数段对应不同的评价结果，可分为正常、注意、异常、严重四个等级，扣分越多说明设备状态越差，不同设备、不同部件的评价等级分数段应有所差异。
[0056]
所述数据中心102用于根据至少一个站级设备数字孪生体101的设备信息和第一设备状态评价结果，分别获得所述至少一个站级设备数字孪生体101的第二设备状态评价结果，根据所述第二设备状态评价结果，分别确定所述至少一个站级设备数字孪生体101的运维等级和运维策略，并将所述运维策略发送至所述至少一个站级设备数字孪生体101，以使所述至少一个站级设备数字孪生体101根据所述运维策略对与其具有映射关系的设备的运维方案进行调整。
[0057]
具体地，各站级设备数字孪生体101通过云服务器向数据中心102提供访问接口，使得数据中心102可以根据需要调用站级设备数字孪生体101的数据。数据中心102使用地理信息建模，并通过云服务器共享地图服务，录入各个站点、线路的准确三维地理信息，可以全盘展示全网站点、线路的空间位置，也可以进入单个站点查阅设备级数字孪生的运维情况，进行实时动态交互。业务系统数据通过云服务器接入数据中心102，如网级生产监控指挥、重大风险管控、重大缺陷跟踪、自然灾害预警、设备管控分级决策等业务。根据地理信息建模在地图上按省、市、区、站或线路不同维度进行相应维度上的业务内容分级展示，并根据业务内容设计相应的实时可视化仪表盘，实时反映各维度的运行态势、重大风险、自然灾害、设备管控情况等内容，实现由各站级设备数字孪生体101和数据中心102组成的网级数字孪生体的业务可视化。
[0058]
优选地，所述数据中心102用于根据至少一个站级设备数字孪生体101的设备信息和第一设备状态评价结果，分别获得所述至少一个站级设备数字孪生体101的第二设备状态评价结果，具体为：
[0059]
基于预先设置在所述数据中心102内的数据中心知识库、数据中心标准库和数据
中心风险库，对所述至少一个站级设备数字孪生体101的设备信息和第一设备状态评价结果进行分析，分别获得所述至少一个站级设备数字孪生体101的第二设备状态评价结果。
[0060]
具体地，数据中心102在收到各个站级设备数字孪生体101发送的设备信息和第一设备状态评价结果后，生成各类设备的初评结果报表，基于预先设置在所述数据中心102内的数据中心知识库、数据中心标准库和数据中心风险库，对初评分数较低或对系统影响较大的设备运维数据开展进一步分析研判，从而生成第二设备状态评价结果。数据中心102对设备的初评结果进行大数据分析：从时间维度上可以挖掘各类设备状态沿时间变化的趋势，从而指导运维周期和检修计划制定；从空间维度上可以挖掘各种设备区域性缺陷情况，从而指导制定不同环境下的差异化运维策略；从品类维度上可以挖掘各型号设备的运行状况，从而发现批次性缺陷以及制定针对性的运维措施。
[0061]
优选地，所述系统还包括制造商端；
[0062]
所述数据中心102还用于将所述至少一个站级设备数字孪生体101的设备信息和第一设备状态评价结果发送至所述制造商端；
[0063]
所述制造商端用于根据所述至少一个站级设备数字孪生体101的设备信息和第一设备状态评价结果，分别生成所述至少一个站级设备数字孪生体101的运维建议，并将所述运维建议发送至所述数据中心102。
[0064]
优选地，所述制造商端用于根据所述至少一个站级设备数字孪生体101的设备信息和第一设备状态评价结果，分别生成所述至少一个站级设备数字孪生体101的运维建议，具体为：
[0065]
基于预先设置在所述制造商端的设备缺陷库和制造商知识库，对所述至少一个站级设备数字孪生体101的设备信息和第一设备状态评价结果进行分析，分别生成所述至少一个站级设备数字孪生体101的运维建议。
[0066]
值得说明的是，由于大量的设备设计文件、三维图纸都由制造商掌握，因此将制造商端加入，并参与设备的运维过程。制造商端通过加密通道与数据中心102进行通信，数据中心102将各站级设备数字孪生体101上送的数据经审核后按设备的制造商分类，加密发送给各设备对应的制造商端。制造商端基于预先设置在所述制造商端的设备缺陷库和制造商知识库，对设备运维情况进行判别，生成运维建议，将运维建议加密发送给数据中心102。
[0067]
优选地，所述数据中心102还用于根据所述至少一个站级设备数字孪生体101的设备信息和第一设备状态评价结果以及所述制造商端发送的运维建议，分别获得所述至少一个站级设备数字孪生体101的第二设备状态评价结果。
[0068]
优选地，所述站级设备数字孪生体101还用于将所述设备信息和所述第一设备状态评价结果发送至所述制造商端；
[0069]
所述制造商端还用于根据所述设备信息和所述第一设备状态评价结果，利用所述设备缺陷库和所述制造商知识库获得与所述站级设备数字孪生体101具有映射关系的设备的缺陷情况，根据所述缺陷情况，生成缺陷处理策略，并将所述缺陷处理策略发送至所述站级设备数字孪生体101，以使所述站级设备数字孪生体101根据所述缺陷处理策略对所述缺陷情况进行处理。
[0070]
具体地，当站级设备发生紧急缺陷情况时，由设备所在站点开放制造商端协助权限，站级设备数字孪生体101将所述设备信息和所述第一设备状态评价结果发送至所述制
造商端，制造商端通过数字孪生实时映射功能获取所述设备信息和所述第一设备状态评价结果，利用所述设备缺陷库和所述制造商知识库获得与所述站级设备数字孪生体101具有映射关系的设备的缺陷情况，根据所述缺陷情况，生成缺陷处理策略，并将所述缺陷处理策略发送至所述站级设备数字孪生体101，以使所述站级设备数字孪生体101根据所述缺陷处理策略对所述缺陷情况进行处理。实现更直观地对站点进行点对点的技术支持，对故障进行快速定位，加快缺陷处理速度。
[0071]
优选地，所述数据中心102还用于根据设备运行情况对设备的评价标准进行调整，生成评价标准调整结果，并将所述评价标准调整结果发送至所述站级设备数字孪生体101，以使所述站级设备数字孪生体101根据所述评价标准调整结果对所述站级设备知识库的数据和所述站级设备专家库的数据进行更新。
[0072]
具体地，在数据中心102生成第二设备状态评价结果，并制定设备运维策略后，根据设备运行情况，如设备批次质量情况、外部风险动态变化、运维技术提升情况、环境影响等情况，对设备的评价标准进行调整，生成评价标准调整结果，实现评价标准具有时效性，数据中心102将所述评价标准调整结果发送至所述站级设备数字孪生体101，以使所述站级设备数字孪生体101根据所述评价标准调整结果对所述站级设备知识库的数据和所述站级设备专家库的数据进行更新，执行新的打分标准，保证设备初评结果的准确性、时效性和依从性。
[0073]
进一步地，当数据中心102将运维策略发送至站级设备数字孪生体101后，站级设备数字孪生体101根据运维策略，联动智能巡视系统，对设备采集周期、机器人巡视任务周期按照新的设备运维策略进行动态调整，并在站级设备数字孪生体101展示界面上突出显示重点设备数据。
[0074]
本发明实施例提供的一种基于数字孪生的设备状态评价及运维策略制定实现系统，基于数字孪生技术，将电力设备映射到三维模型中，基于设置在站级设备数字孪生体内的知识库和专家库对电力设备的设备状态进行评价，利用设备的制造商端根据站级设备数字孪生体的评价结果生成运维建议，再基于设置在数据中心的知识库、标准库和风险库对运维建议和站级设备数字孪生体的评价结果进行分析研判，制定电力设备的运维策略，以使站级设备数字孪生体根据运维策略对电力设备的运维方案进行调整，无需耗费大量的人力资源和时间，提高对电力设备进行设备状态评价及运维策略制定的准确度，并提升电力设备的状态评价效率，实现对电力设备的运维周期的动态调整。
[0075]
为了更好地说明本发明实施例提供的基于数字孪生的设备状态评价及运维策略制定实现系统的运作流程，下面结合图3进行说明。
[0076]
(1)站级设备数字孪生体根据获取的设备信息，基于其知识库和专家库，判别设备发生缺陷，确定缺陷级别，生成第一设备状态评价结果，并上传至数据中心。
[0077]
(2)数据中心接收到多个站级设备数字孪生体发送的第一设备状态评价结果，且均为同型号设备和同类型缺陷信息，数据中心将第一设备状态评价结果发送至制造商端。
[0078]
(3)制造商端基于其设备缺陷库和知识库，确定该型号设备存在批次缺陷的可能，并向数据中心发送运维建议。
[0079]
(4)数据中心根据站级设备数字孪生体发送的第一设备状态评价结果以及制造商端发送的运维建议，利用知识库、标准库和风险库进行分析研判，获得第二设备状态评价结
果，并生成运维策略，发送至各站级设备数字孪生体。
[0080]
(5)各站级设备数字孪生体根据运维策略，对设备的运维方案进行调整，对设备的缺陷情况进行处理。
[0081]
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。