2023数字孪生电网规范第2部分：孪生模型.docx

《2023数字孪生电网规范第2部分：孪生模型.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2023数字孪生电网规范第2部分：孪生模型.docx（14页珍藏版）》请在第一文库网上搜索。

1、数字挛生电网规范第2部分：挛生模型前言错误!未定义书签。引言III数字李生技术第2部分：李生模型O1范围O2范性引用文件O3术语和定义O4总体要求4.1 基础共性4.2 数据采集4.3 包含数据4.4 兼容性4.5 可展示性4.6 可验证性4.7 可进化性5设备级数字挛生模型5.1 总体架构5.2 设备级李生模型构建25.2.1 可视化模型25.2.2 机理模型25.2.3 数据驱动模型25.2.4 混合驱动模型35.3 设备级挛生模型演化35.3.1 适用范围35.3.2 更新触发35.3.3 演化逻辑35.3.4 更新频率35.4 设备级挛生模型功能45.4.1 设备可视化45.4.2 设

2、备态势感知45.4.3 设备智能控制46单元级数字挛生模型46.1 总体架构46.2 单元级季生模型构建与运行46.2.1 模型构建46.2.2 双体模型交互46.2.3 多体参数映射56.2.4 参数关联迭代5D1/TXXXXXX6.2.5 多体协同作业56.3 单元级李生模型功能66.3.1 单元可视化66.3.2 单元态势感知66.3.3 单元实时控制66.3.4 单元运行优化67系统级数字字生模型67.1 总体架构67.2 系统级李生模型构建67.2.1 CIM模型构建与扩展基本要求67.2.2 电网稳态计算模型构建基本要求77.2.3 电网暂态计算模型构建基本要求87.2.4 潮流分

3、析与调度模型构建基本要求87.3 系统级李生模型功能9数字学生模型是数字李生电网实现虚拟映射、实时优化控制和智能超前控制的基础。目前机械制造领域已有GBZT41723-2023:自动化系统与集成复杂产品数字挛生体系架构、GB/T39334:机械产品制造过程数字化仿真、ISO23247:自动化系统和集成制造用数字双框架标准，变电站运维领域己有GB/T36273-2018:智能变电站继电保护和安全自动装置数字化接口技术规范、GBT3487I-2OI7:智能变电站继电保护检验测试规范，电力系统自动化领域已有GB/T40601-2023:电力系统实时数字仿真技术要求。但是对于数字李生电网整体而言，尚无

4、规范的李生模型构建、交互、演化和运行控制等相关标准。数字挛生电网规范第2部分：学生模型1 范围本标准规定了电力系统数字挛生技术中的挛生模型构建、演化与数据交互规范。本标准适用于电力系统中设备级、单元级和系统级李生模型。2 范性引用文件下列文件对于本标准的应用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，仅所注日期的版本适用于本标准。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本标准。GB/T41723-2023:自动化系统与集成复杂产品数字李生体系架构GB/T40601-2023:电力系统实时数字仿真技术要求GB/T39334:机械产品制造过程数字化仿真GB/T5271.31-2006:

5、信息技术词汇第31部分：人工智能机器学习GB/T36273-2018:智能变电站继电保护和安全自动装置数字化接口技术规范GB/T34871-2017:智能变电站继电保护检验测试规范ISO23247:自动化系统和集成制造用数字双框架ISO/TR24464:自动化系统与集成工业数据数字李生的可视化元素IS0IECAW130172:数字挛生应用案例IS0IECAWT30173:数字挛生概念与术语3 术语和定义下列术语和定义适用于本标准。3. 1数字享生digita1twin通过数字化的方式充分利用物理模型、传感器更新、实时及历史运行等数据和智能算法，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真和推演过

6、程，在虚拟空间中完成对物理实体全生命周期的高保真映射，并进行相应预测计算、智能控制和优化作业的方法和技术。4. 2挛生模型digita1twinmodeI通过算法引擎实现电力系统物理实体一个或多个视角的数字模型表征和执行，分析处理量测、感知数据，对物理实体的运行状态进行诊断或预测，实现与物理实体的状态同步和优化控制。具体而言，指一个电气设备、一个单元或一个电网系统的数字化展现工具、计算内核和控制载体的集合。5. 3设备级挛生模型device1eve1digita1twinmodeI针对电力系统中某一特定设备所构建的李生模型，例如变压器挛生模型。6. 4单元级学生模型station1eve1di

7、gita1twinmodeI针对电力系统中某一电厂或变电站所构建的挛生模型，例如I1OkV变电站李生模型。7. 5系统级挛生模型system1eve1digita1twinmodeI针对电力系统中一定范围的电网所构建的挛生模型，例如区域级电网挛生模型。8. 6关联迭代corre1atediteration不同参数修正更新过程中以内在映射关系为基础而统一进行的约束性、往复性交叉求解行为。9. 7多体协同mu1ti-objectco1Iaboration单元级挛生模型中多个李生体之间以达成目标函数为趋向所进行的配合作业。10. 8模型演化modeIevoIution模型在使用过程中通过有依据的数据

8、传递、信息反馈和关联迭代，其参数或结构发生了改变，形成了新版本的模型，包括但不限于根据实时数据优化参数、基于实际需求重构模型、对模型进行派生或衍生以适应新用途或新系统等情况。来源：GB/T41723-20234总体要求4.1 基础共性设备级、单元级和系统级数字挛生模型应满足电力系统基础共性标准中的设定要求。挛生模型应满足电力系统安全防护标准中对模型的功能安全要求。挛生模型建立完成后应在使用与维护过程进行管理和控制，包括但不限于模型的评审、模型数据的更新、发放与传输、模型间信息交互与集成、模型接口的连接与通信，以及模型存储管理（包括模型库的管理）等。4. 2数据采集学生模型应满足电力系统数据采集

9、标准中对模型的参量选定、数据采集和信息反馈要求。4. 3包含数据挛生模型应同时包含所映射物理实体的静态数据和动态数据，静态数据应包括但不限于设备型号、类别、投入使用时间等数据，动态数据应包括但不限于实时电流、电压、功率曲线等数据。4.4兼容性数字挛生模型应满足电力系统支撑平台标准中对模型的兼容性要求。4. 5可展示性模型应以人类可以理解的方式直观、可视化地呈现给用户，应允许根据实际需求对模型进行转化、变换、集成表示等操作。例如，通过三维渲染实体模型对变电站业务场景的虚拟展现、通过电磁-热特性曲线对变压器功率损失的实时展示。11. 6可验证性模型验证应包括但不限于对数字挛生电网挛生模型的建立过程

10、、建模机理、误差、敏感性和不确定度等方面开展分析，并对模型与真实电网/设备实体描述的保真度、置信度、精确性以及仿真时间消耗等方面进行评估和评价，以衡量模型的性能、可用性、易用性、可维护性和可迁移性等。例如可采用VV&A方法来验证模型。4.7可进化性电网/设备季生模型应能在使用过程中随着参数或结构改变动态形成新的模型，包括但不限于根据实时数据优化参数、基于实际需求重构模型、对模型进行派生或衍生以适应新用途或新系统等情况。例如，有家族病和历史故障的变压器，其表征原-副边转换功率特性的挛生模型随时间轴发生动态变化与调整的情况。12. 设备级数字挛生模型12.1 总体架构针对电力设备的状态检测、实时运

11、行和维护检修等方面的需求，制定的设备级数字挛生模型标准架构如图1所示。图1数字季生电网季生模型标准架构组成5.2设备级学生模型构建5.2.1可视化模型5.2.1.1可视化模型存储及转接格式可视化模型应可能够进行存储及中间数据格式转化；模型动画应具备输出存储功能。5.2.1.2可视化模型命名设备级可视化模型命名名称由英文字母、下划线和数字组成，需包括对应电网设备的类别信息、指代名称信息和更新时间信息，并且在更新后具备根据设定规则自动命名功能。5.2.1.3可视化模型误差设备级可视化模型表面颜色应与实际物理实体颜色接近，红黄蓝三色色值误差应在允许范围内;单体模型尺寸误差应小于整体场景尺寸误差。5.

12、2.1.4可视化模型更新5.2.2机理模型5.2.2.1模型内核及封装电网设备机理模型内核应采用通用工具进行编写和统一封装，并与可视化模型对应链接；机理模型内核应具备编辑修改功能，应可通过可视化模型的右键快捷方式进行封装的解除、内核的修改和重封装；内核的编辑修改和封装实现需进行相应的权限设置。5.2.2.2模型精度电网设备的机理模型需具备反馈，输出参量与真值误差控制在允许范围内。5.2.2.3模型输出显示电网设备的机理模型需对输入输出参量及关键中间变量通过图形或表格形式进行按需选择性显5.2,2.4误差反馈电网设备的机理模型输出与实测输出差值需进行实时计算和反馈，反馈周期应与参量采样周期一致。

13、5.2.3数据驱动模型5.2.3.1模型内核电网设备的数据驱动模型通过实测数据拟合得到，对应的数据驱动模型内核应包括但不限于光滑、逼近、光滑加逼近等多种拟合算法，并具备可选择内核算法设定功能，默认内核算法为逼近算法。5.2.3.2模型精度电网设备的数据驱动模型的拟合输出参量与真值误差控制在允许范围内。5.2.3.3模型输出显示电网设备的数据驱动模型需对输入输出参量、关键中间变量、当前内核算法、模型误差进行实时显示。5.2.3.4误差反馈电网设备的数据驱动模型的输出与实测输出差值需进行实时计算和反馈，反馈周期应与参量采样周期一致。5.2.4混合驱动模型5.2,4.1模型内核电网设备的混合驱动模型

14、的内核采用同时对机理模型和对数据驱动模型的输出进行动态赋权的方式融合得到；机理模型与数据驱动模型的权重系数赋定应采用层次分析法、灰度关联法等算法中的至少一种；赋定的权重系数在初始设定和更新后需进行校核；初始权重系数分配为机理模型0.5,数据驱动模型0.5；机理模型权重的调整设置主要考虑对混合模型输出数据快速性、稳定性和对畸形数据的抑制性方面的贡献；数据驱动模型权重的调整设置主要考虑对混合模型输出数据误差和与真值动态逼近控制的贡献；机理模型输出权重系数与数据驱动模型权重系数和恒等于U5.2.4.2主模型电网设备的混合驱动模型的主模型应在机理模型和数据驱动模型中选定；在符合机理模型应用条件时优先选

15、择机理模型作为主模型；在不符合机理模型应用条件时选择数据驱动模型作为主模型。5.2.4.3模型精度电网设备的混合驱动模型输出参量与真值误差应控制在2%内。5.2.4.4模型输出显示电网设备的数据驱动模型需对输入输出参量、关键中间变量、机理模型输出与数据驱动模型输出所占权重系数、模型误差进行实时显示。5.2.4.5误差反馈电网设备的数据驱动模型输出与实测输出差值需进行实时计算和反馈，反馈周期应与参量采样周期一致。5.3设备级季生模型演化5.3.1适用范围设备级模型的演化更新适用于其所包括的动态子模型。5.3.2更新触发设备级模型输出误差高于限定值时需触发模型进行更新；对应物理对象发生故障检修和报警记录时需触发模型进行更新。5.3.3演化逻辑设备级模型演化核心逻辑为使模型输出参量数值与实测值快速、无限逼近；实施逻辑为动态增大/减小数据驱动模型权重系数，同时减小/增大机理模型输出权重系数；数据驱动模型与机理模型权重系数