热电厂管理数字孪生系统应用综述

热电厂管理数字孪生系统应用综述

吴俊

杭州杭联热电有限公司，浙江省杭州市310000

摘要：数字孪生(digitaltwin)系统作为实践智能制造理念的使能技术与手段，能够有效解决智能制造的信息物理融合难题，也被越来越多的学者关注和重视，并将其用于解决实际的工程问题。

关键词：热电厂管理；数字孪生系统；应用    

引言

随着数字孪生的迅猛发展和数字化浪潮的持续推进，对物理世界进行全域感知、精准刻画、仿真推演和实时操控成为可能。为了实现数字化镜像，需要依托标识感知、数据互动、建模仿真、交互控制、区块链、大数据、人工智能和云计算等技术来构建数字孪生系统。

1基本概念

当前的怪象是，虽然数字孪生得到业界近乎疯狂的追捧，但令人不解的是，数字孪生的概念诞生近20年后，在内涵和处延上仍未达成共识。随着数字经济的迅猛发展和数字化浪潮的持续推进，数字孪生被赋予新的内涵，差异进一步扩大。顾名思义，孪生就是双胞胎、克隆体的意思。由于具有完全相同的基因，因而他们的心灵相通。现实生活中，孪生兄弟对同一类植物过敏，对同类性格的女生有感觉，有福同享有难同当。数字孪生就是数字版的双胞胎。简单地说，就是通过数字化技术，将现实世界完全镜像到虚拟世界中，在虚拟世界中建立包括人、机、料、法、环等要素在内的数字版“克隆体”。显而易见，这种“克隆体”在物理世界中有个“模子”。数字孪生仍处于发展初期，因而缺乏公认的权威定义，许多人心中只有模糊的概念，以至于人人都在谈论数字孪生，但每个人所说的数字孪生又不尽相同。

仍处于起草阶段的国家标准《信息技术数字孪生第1部分：通用要求》对数字孪生的初步定义：数字孪生是以数字化的方式建立物理实体的多维度、多学科、多时空、多物理量的虚拟模型，用于精准刻画、动态仿真和科学预测物理实体在现实环境中的行为、属性和规则等。

数字孪生系统是由实体、数据、服务和连接构成。实体是基础，分别提供了数字孪生的“模子”和数字版“克隆体”；数据能为全要素/全流程/全业务提供更为全面准确的支持，且可满足现实世界与虚拟世界的同步性与一致性需求；服务就是通过封装模型、算法、数据、仿真和结果等，以应用软件或移动App的形式按需提供给不同业务、不同领域和不同层次的用户；连接用于实现实体、数据和服务之间的互联，进而支持现实世界与虚拟世界的实时互联与共享融合。

2数据驱动的热电厂数字孪生系统

2.1系统框架

这个系统采用分层架构设计，仿照开放式系统互联通信参考模型进行系统的层级设计，确保每个层级要有通用性、稳定性。通过功能属性划分包，来确定该层包含那些功能，以上层服务为导向，逐层级设计。将该数字孪生管理系统分为数据采集层、数据层、平台支撑层、服务层、应用层五层。

第一层数据采集层，主要功能为数据的获取处理，分为新建及对接两类数据，新建数据包括影像数据、地形数据、点云模型、人工模型、业务标会等，工业电视画面点位、门禁点位属性、人员定位信息、设备实时测点数据、检修等业务专题数据、物联网数据为对接数据。第二层为数据层，接收数据采集层发送的数据，对接收到的数据进行分类处理，对系统模块提供遥感影响GIS数据支撑，三维地形场景支撑，三维模型数据支撑，电厂设备数据空间展示支撑，电厂运行数据。第三层为平台层，该层对经过数据层处理后的数据进行可视化展示前的数据处理，通过引入云平台，物联网引擎，空间数据管理引擎等利用大数据技术进行数据分析。第四层服务层，该层利用物联网，GIS空间分析，三维引擎等技术和工具搭建三维可视化场景，对各个业务系统进行分类监测和管理。第五层应用层，该层通过对接业务子系统，实现各个子系统协同运行。如人员定位系统实现工作现场作业人员监督管理的应用场景，视频、门禁系统，面向安生业务系统等。

2．2系统特点

文中的数据驱动的热电厂数字孪生系统具有数字化、模型化、可视化、自动化、决策科学化、集成化等特点。数字化指的是通过覆盖全厂的高速通信网络和工业设备传感器组成的实时采集平台实现生产过程全生命周期的状态信息数据的实时采集，数据中心进行实时分析处理，方便管理人员管理热电厂的运行，提升管理人员对生产环境的现场感知和监控能力。模型化是结合全厂与各种生产管理活动相匹配的对作业环境、设备、生产工艺、业务模型和规则等进行数据化建模。可视化是将热电厂中的设备进行建模，在三维引擎中搭建的三维场景，实现全厂设备的三维可视化展示。通过对实时收集到的生产工艺、设备信息、作业票等数据集成，在显示屏上给管理人员和工人提供直接的业务场景展示。自动化是指建设覆盖全厂的分散控制系统、安全仪表系统等辅助系统，实现对整个生产过程通过相关系统使用机器学习技术进行自主学习式的监测与控制。决策科学化是指利用大数据处理技术、机器学习和深度学习的计算机处理方法，对全厂设备的信息状态数据进行实时采集、集中存储、分类，泛化、挖掘等处理，做到及时发现问题、分析问题原因、进行风险预警，及时汇报给热电厂中决策层的人员，实现决策层中决策的科学化。集成化指的是建设企业信息集成平台，以制造企业生产过程执行管理系统为核心，向上支撑整企业的运营，向下与生产过程的中产生的实时数据高度集成，将各自独立的信息系统连接成为一个完整可靠和有效的整体。

2．3关键技术

多学科交叉的建模技术，构建高保真数字孪生热电厂对象。对物理世界中的物理对象进行系统化的三维建模是描绘和理解物理世界的技术手段之一，利用设备采集的大量数据，检查各环节资料的连续性，辨认资料是否存伪，通过数据挖掘技术手段对数据进行挖掘发现，提取有用异常，通过多层次的建模技术手段，为接下来的步骤中的分析、理解及重复数据提供了有用工具，系统化建模后的模型达到三维可视化效果，既可以作为数据的解释工具，也可以成为数据处理后的展示对象。要达到数据孪生就必须根据热电厂现场和现有数据情况，尽可能多的采用不同的建模技术，多学科知识交融，协同工作处理各类数据，通过这些手段构建出物理世界中众多物理对象的高精度、高保真的虚拟数字对象。

基于数字孪生热电厂对象实现全厂设备全生命周期管理。通过基于数据驱动的额数字孪生数热电厂的智能化全生命周期的管理，解决传统电厂运营管理和设备资产管理之间相对独立、跨部门数据集成度低和利用效率低等问题。将三维模型语义化，语法化、定时化，完善各个部件的几何信息、业务逻辑等信息，通过将这些信息融合分析，实现厂内设备从进厂开始的全生命周期间的各种有用信息通过实时互动的三维仿真表现出来，通过人工智能技术对全厂设备全生命周期进行透明化管理，使得管理人员可以通过数字孪生平台实现实时、可视化、高效率的对全场设备进行监测，了解设备的各种信息的同时进行深度分析做出必要的设备运行预测，使得全厂设备处于一个高效率的运转状态。

通过数字孪生技术，实现快速搜索全厂信息。由系统化的建模为基础，通过大数据技术的信息数据管理，采用人工智能方法进行数据的分类，聚类、回归等操作，分析挖掘物理对象的逻辑关系等，构建出相应的知识图谱，从而对全厂信息进行有效管理，可以实现快速搜索有用信息。也可以通过不同的搜索方式对不同类的信息的高效搜索，如通过空间关系搜索，可以快速进行人员定位等操作的处理等，也可以通过编码搜索、时序搜索等搜索方式实现快速定位和精准获取所需内容。

通过高精度信息定位，满足安全管控要求。结合热电厂对各项设备和人员的实际工作需求，在系统化建模基础上，实现全厂设备和人员的精准定位，采用精准定位技术、模式识别、图像识别、大数据分析等前沿新兴技术进行管控，将该数字孪生系统打造成可以满足工业复杂环境中的精确定位的三维可视化的安全管控系统。通过电脑端和移动端的相结合的方式将人员定位信息做到更加精确，实现对在岗职工的活动轨迹的实时监控，并将定位功能进行拓展，实现其他以此功能为基础的相关业务子系统等。通过相关技术可以有效的降低人为原因造成的安全事故，提高生产过程中按照安全规范操作的人数，实现有效的管控，将全场建成智能化，数字化，全方位的管理热电厂的安全生产过程。

利用厂内各类监控设备，加强厂内安全监管在数字孪生热电厂环境下，通过各类监控设备，传感器件，对全厂内的设备人员进行实时查看，例如，调用厂内摄像头拍摄的视频数据，实时传输到系统中并通过大屏显示出来，管理人员可以实时调用查看拍摄的视频信息，这样可以对全厂进行重点区域的的重点保护，从而加强了重点区域的保护力度，节省了人力资源。

3热电厂数字孪生应用

3.1设备数字孪生模型

热电厂设备数字孪生模型，首先将电厂设备所产生的生产数据映射到数字孪生体上，然后以此数字孪生体作为单一的数据源，实现电厂设备在全生命周期各阶段的有效协作，最终实现通过虚拟孪生体电厂对真实电厂设备进行监测控制，以及数字电厂到真实电厂的转变。同时，通过分析孪生体中的生产运维数据，不仅能实现对现实物理设备的运行状态的实时监控，及时检修，还可以通过对设备故障预测，以及对设备故障原因的分析，为生产优化提供依据。同时，基于数据孪生技术，可实现对设备设计数据、设备运行数据和设备维修数据等多维数据的三维可视化映射、关联和统一管理。并且可为其他智能系统的建设提供标准统一的设备数字孪生实时数据和设备数字孪生体模型。

3.2热电厂生产运行数字孪生

热电厂数字孪生在生产中建设的核心是如何依据发电机组的机理模型，根据生产过程系统、设备或物质流动传递机理和能量守恒建立精确数学模型和三维动态模型，实时在线监控、模拟、诊断、预测和控制电厂在现实环境中的生产过程和操作行为。其中机理模型包括发电基础理论模型、电厂业务流程逻辑模型、运行优化模型、运行仿真模型、设备故障及诊断模型等、检修培训模型等。通过在生产运行数字孪生系统可在虚拟环境中改变运行参数设置来模拟仿真不同工况条件下机组和设备的运行情况，为应对异常情况，提供事先的决策依据，也可验证不同优化策略对提高运行效率和设备寿命的有效性。通过数字孪生可实现对物理电厂建设／生产／运维过程的动态实时可视化，可在虚拟空间对发电厂的建设／生产／运维过程进行模拟，仿真和验证，实时预测缺陷、故障和性能降低等情况，实现对生产状态的优化控制和管理事件流程控制执行。

3.3数字孪生全生命周期管理

热电厂数字孪生全生命周期管理目的是解决信息孤岛问题和动态仿真可视化问题，持续提高热电厂的整体运行的经济性与安全性。全生命周期管理是在大数据共享的基础上进行数据挖据分析和模型管理，打破发电厂在时间维度的信息孤岛现象，深度挖掘生产及管理过程和结果数据。通过构建全厂的数子孪生全生命周期模型，存储电厂全生命周期的所有模型和数据，据此使得电厂在全生命周期中的任意阶段都能实现状态、动作可视化和原因可追溯。

结语

通过数字孪生系统，可以构建出泛在电力物联网的互联网生态圈中的组成成分，在这个生态圈中可以进行全领域的数字化、智能处理分析、物理对象与虚拟对象的平行协作。实现电力系统中设备的全生命周期管理的数字化，通过各类信息数据作为驱动力支撑系统的高效、高品质、绿色运行管理。

参考文献

［1］黄海松，陈启鹏，李宜汀，等．数字孪生技术在智能制造中的发展与应用研究综述［J］．贵州大学学报(自然科学版)，2020，37(5):1－8．

［2］沈沉，贾孟硕，陈颖，等．能源互联网数字孪生及其应用［J］．全球能源互联网，2020，3(1):1－13．