数字孪生技术在城市轨道交通供电系统中的应用场景分析

邹 东 冯剑冰,2

(1. 广州地铁集团有限公司， 510330， 广州； 2. 华南理工大学电力学院， 510641， 广州∥第一作者， 正高级工程师)

数字孪生技术近年来已成为炙手可热、被寄予极高期望的发展方向之一。国际上最具权威的IT(互联网技术)调研与咨询服务公司Gartner，从2016年起连续5年将数字孪生技术列为未来十大战略技术之一。

数字孪生技术其内涵是构建一个数字孪生体，其最终表现形式是对物理实体完整、精确的数字化描述，可用来对物理实体进行模拟、监控、诊断、预测及控制，具有实时同步、忠实映射特性，是能够实现物理世界与信息世界交互、融合的技术手段。

数字孪生技术在各领域的应用发展迅速，而无论国内还是国外，有关数字孪生技术在城市轨道交通供电系统的应用大都处于探索阶段。城市轨道交通供电系统是电力系统在城市轨道交通这一特定场景下的特殊系统，探索数字孪生技术在城市轨道交通供电系统的广泛和深入应用，可以给该系统及其设备，以及其上游的制造、下游的运维带来革命性的改变。

1 数字孪生技术在城市轨道交通供电系统中的应用方向分析

上海轨道交通、深圳地铁、广州地铁等已开始探讨将数字孪生技术应用于智能供电，如应用于建设过程中对供电设备进行BIM(建筑信息模型)建模分析、运营过程中对供电设备进行智能运维等。但从目前国内各城市地铁公司的智能供电建设和智能运维情况来看，智能供电建设更侧重于智能信息集成展示层面，往往是多个信息化系统、自动化系统的简单堆积，各系统之间缺乏紧密联系，很难从整体上、系统性上解决智能供电实施中存在的问题，对节能降耗、提质增效的作用不强，偏离了智能供电的初衷，也很少通过智能供电建设推进管理模式变革，未真正做到提质增效。

数字孪生技术在城市轨道交通供电系统的应用，就是通过对供电系统的智能化改造，以自动化、数字化、信息化为基础，充分发挥数字孪生技术强大的分析处理能力，实现供电设备全生命周期管理及寿命可视管控，解决供电系统运行故障预测与分析、线网级供电系统联调联试，实现供电系统运维向状态修转变，提升供电系统运维管理能力，提高能源利用效率，推动节能减排。

2 数字孪生技术在城市轨道交通供电系统的应用模式分析

数字孪生技术在城市轨道交通供电系统中的应用，主要体现在数字空间构建现实供电系统的映射模型，借助仿真、模型推演、数据分析、迭代优化等手段，实现供电系统管理和服务的数据驱动、智能决策，最终达到现实供电系统和数字供电系统同步运转、双向互动， 实现供电系统综合效能提升。基于数字孪生技术的城市轨道交通供电系统如图1所示。

注：PI——美国OSI公司的实时数据； ERP——企业资源计划。

首先，通过数字孪生技术构建一套虚拟的城市轨道交通供电系统，这是一个完整的、系统化的数字化系统；然后，对该虚拟系统中的设备及其设备内部件进行数字建模，并建立所有设备的档案资料，基于此，实现运行信息实时交互和对未来运行情况的超前预测。该虚拟系统囊括了所有设备及其部件在设计、工厂制造、工厂调试、现场安装等运行前所有阶段的历史信息，以及运行阶段的实时数据、交互信息、未来运行情况的预测数据，因此可形成虚拟系统与现实系统的镜像对应和数字化映射，最终形成可视、可控、可管的基于数字孪生技术的城市轨道交通供电系统。

其次，要实现智能供电系统的核心能力，需要充分应用云计算、大数据、物联网、移动应用等先进信息技术，在现有的城市轨道交通供电通信系统、供电监控系统、供电管理信息系统、供电辅助监控系统等基础上，进行数字孪生建模、信息物理融合、交换与协同。为促进数字孪生技术的落地应用，必须抓住数字孪生技术的数据和模型这两个核心，以工业互联网平台、管理云平台和综合监控数据库为支撑，在智能设备层、智能控制层、智能监管层和智能决策层构建符合智能供电系统要求的模型，实现供电过程的全面感知、协同优化、预测预警和科学决策。基于数字孪生技术的城市轨道交通智能供电系统体系架构如图2所示。

3 数字孪生技术在城市轨道交通供电系统中的应用场景分析

数字孪生技术源于设备全寿命周期管理(PLM)，具备覆盖全周期各阶段的应用基础和向多领域拓展的能力：从设备的生命周期开始，到设备的数字化设计、设备的数字样机、工厂的智能制造、设备安装的BIM场景、设备运维的故障诊断、设备状态维修等。除单机设备外，参照CPS(信息物理系统)和ACP(平行系统)的理念，还可以进一步应用于整个系统级的孪生，对整个供电系统的控制进行平行模拟、故障推演、分析预测、系统优化和仿真试验。

3.1 数字化设计和虚拟制造

与城市电网的标准化和垂直管理不同，城市轨道交通的供电设备，通常因系统设计和用户需求的差异，定制化设备较多，这就对设备的设计和性能提出更复杂的要求。采用数字孪生技术，对各类设备进行数字化设计，可将设备的设计信息、制造信息和其他附属信息均定义至产品的数字化模型中，保障了数字孪生体在产品全生命周期中的唯一性和起始基础。结合VMT(虚拟制造技术)，可以在产品设计阶段生成DMU(数字样机)，对设备的制造过程、产品性能和定制化进行模拟和预测。基于数字孪生技术的城市轨道交通供电设备设计流程如图3所示。图4 为110 kV电力变压器数字化设计样机。图5 为35 kV整流变压器数字化设计样机。

GB/T 26100—2010《机械产品数字样机通用要求》中，将数字样机定义为对机械产品的数字化描述，不仅反映产品的几何属性，还反映产品的功能和性能。数字样机也将传统的三维模型从静态表达上升至反映功能和性能的动态表达。数字孪生技术正好全面承接了数字样机这一未来趋势。

注：ECMS——电气监控管理系统； PSCADA——电力监控系统； ISCS——综合监控系统； GIS——气体绝缘开关设备。

图3 基于数字孪生技术的城市轨道交通供电设备设计流程

3.2 数字化工厂和智能制造

数字化工厂(DF)是针对设备制造环节的数字化融合。制造设备是制造过程的核心要素，实现制造设备的数字化、网络化和智能化，可以将制造设备与拟造产品的数字模型进行有机结合。这不仅可以虚拟生产过程和监督制造质量，还可以对产品的数字孪生体进行修正和传递，并使其附着有生产环节的信息。在产品制造过程中，结合传感器、物联网、5 G等技术与数字模型进行实时虚实互动，使制造过程更加智能化，同时也累积了制造过程中产生的大量数据。图6 为导入智能生产线的35 kV C-GIS数字化模型。

图4 110 kV电力变压器数字化设计样机

图5 35 kV整流变压器数字化设计样机

图6 导入智能生产线35 kV C-GIS数字化模型

以某城市轨道交通电气设备制造商的生产为例，其城市轨道交通用开关柜的生产，引入了全数字化智能生产线。直接输入产品的数字化模型，可直接生成各组件的物料清单和规格参数；系统可根据设备的构成生成产品制造工艺流程、质量标准等并传递至生成线，生产线依据模型和工艺流程进行生成。该生产线可最大程度减少人工参与，整个制造过程是模型1.0向N.0的不断演进过程。从设计阶段开始直到制造阶段完成，产品的数字孪生模型不断附着元器件的规格型号、质量标准等新增信息，为下一步的虚实同步交付奠定了基础。图7为数字化智能生产线管理平台结构体系。

图7 数字化智能生产线管理平台结构体系

3.3 数字化应用及智能运维阶段

3.3.1 设备状态维修和寿命管理

在向用户交付设备的同时，如能向设备运维方交付设备的数字孪生体，则可在设备运维过程中继续进行数字孪生体与实体设备的虚实映射，从而实现设备的状态维修和寿命精准预测。

传统的设备运维基本上处于计划维修阶段，对设备的状态判断大部分源于理论推导和经验积累，是对设备进行定期、定量的维护或检修。如果获得精准的设备数字孪生体，则可获得设备及其各组成部分的精准状态和维修需求，就可按设备的状态安排针对性的维护或检修。设备状态维修，将会使设备运维发生革命性改变，可以使运维部门的人工成本、备件成本大幅度降低，并可使停电时间和备件库存减少。同时，根据设备运行过程中的数据记录和机理性预测，可以掌握设备的预期寿命。这样，一方面可以进行相应的设备寿命延长维护；另一方面可以在设备寿命终结时形成全寿命周期质量总结报告，用以指导新的产品设计和质量提升。

目前，广州地铁、上海地铁等已开始在轨道交通供电系统中开展设备状态评估和寿命管理，通过对供电设备状态的监测，对其变化趋势和易损件的重点预判，以及应用数据驱动模型等手段，形成对供电系统设备进行全面、科学的判断和状态化维修管理。而对供电设备的全面状态感知，是建立在设备的数字化孪生体基础之上的。

在设备数字孪生技术基础之上，设备的PHM(故障预测与健康管理)才能真正实现。图8 为基于数字孪生技术的供电设备状态修和寿命管理流程。图9 为基于数字孪生技术的设备全寿命周期的虚实互动关系。

3.3.2 供电系统运行健康管理

通过对城市轨道交通供电系统进行整体的数字孪生(或者类似于平行系统的功能)，可以开发出大量系统性的高级应用功能。

1) 高精度的实时潮流计算。依靠系统的数字孪生能力，可以将潮流计算的理论模型与实际(采集)量进行虚实互动，修正出高精度的数字孪生模型；通过高精度的数字孪生模型，可以对系统运行进行精确预测和诊断，以及在各类运行模式下的运行预判。

2) 健康管理和风险预测。拥有高精度的数字孪生系统，可以对系统运行进行全方位健康管理，特别是对各类极端故障情况下的系统灾备能力进行精准预判。城市轨道交通供电系统通常在设计时，按照既定的设计原则进行计算和配置，系统可运行在既定的工况下；但在实际运行时，为保障城市交通和社会秩序，运营部门通常将挖掘系统的极端供电能力，以在极端情况下尽可能向列车或车站进行供电。精准的系统数字孪生模型，将无需考虑既定工况，可对各类极端情况进行预测和灾备支撑

图8 基于数字孪生技术的供电设备状态修和寿命管理流程

图9 基于数字孪生技术的设备全寿命周期的虚实互动关系

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3.3.3 系统虚拟试验和系统优化模拟

1) 系统虚拟试验。系统涉及的大量联动试验、短路试验和满载试验等，均可以通过在数字孪生模型中进行模拟。通过虚拟试验，一方面可以验证系统的闭锁、整定值等的正确性和合理性；另一方面可以作为实体试验的预演，以指导实体试验的过程。

2) 系统优化和经济运行。对供电系统的各角度优化，以及经济性运行，都可以在系统数字孪生模型中进行预演和验证；通过在虚体中对系统进行配置和模式切换，找到系统最佳的、最经济的运行方式，对降低成本、提高系统可靠性均有巨大意义。

4 结语

数字孪生技术为物理世界和数据世界建立了亲密的桥梁，它们之间的虚实互动，将成为未来数字世界、智慧世界的基石。

数字孪生技术在城市轨道交通供电系统的应用，还处于起步阶段。尽管数字孪生技术的建模技术、传感技术、数据驱动模型和模型的高保真性都处于百花齐放的前夜，但是可以肯定地预计，数字孪生技术将在城市轨道交通供电系统中得以全面应用并推动颠覆性的技术变革。

本文探讨了数字孪生技术在城市轨道交通供电系统的应用场景，希望籍此推动数字孪生技术在城市轨道交通行业的全面应用。