2023数字孪生电网规范第1部分：总体架构.docx

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1、数字挛生电网规范第1部分：总体架构前言错误!未定义书签。引言错误!未定义书签。数字李生电网规范第1部分：总体架构11范围12规范性引用文件13术语和定义14总体架构14.1 概述24.2 物理电网层24.3 挛生模型层24.4 业务应用层25数字挛生电网主要功能要求25.1 概述25.2 李生模型层35.2.1数据感知35.2.2挛生模型35.2.3应用交互45.3业务应用层55.3.1 服务能力55.3.2 业务应用5数字学生电网规范第1部分：总体架构1范围本标准规定了数字李生电网的总体架构，并具体规定了数字学生电网物理电网层、李生模型层、业务应用层的逻辑架构及主要功能要求。本标准适用于输电

2、、配电、用电等环节的数字挛生体系架构设计与规划。2规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挛生体系架构GB/T40601-2023:电力系统实时数字仿真技术要求GB/T31464-2023：电网运行规则GB/T2900.50-2008：电工术语发电、输电及配电通用术语ISO/IECAWI30172:数字挛生应用案例ISO/1ECAWI30173: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.

3、 1数字学生digita1twin由物理资产、虚拟镜像和用户界面组成的混合模型。来源：ISO/TR24464:2023,3.1.4电力网eIectrica1powerSystemje1ectricaIpowernetwork输电配电的各种装置和设备、变电站、电力线路或电缆的组合，简称电网。注：电力网各部分的范围可视具体情况（例如地理位置所有权和电压等级等）确定。来源:GB/T2900.50-2008数字挛生电网digita1twinpowergrid通过全面感知和实时连接，构建强实时、高保真、自演化的数字映射，并可反向作用于物理电网，形成可观测、可预测、可控制的数字李生电网模型，实现虚实交互控

4、制。模型演化modeIevo1ution模型在使用过程中通过有依据的数据传递、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/T41723-20234.1 概述业务应用层业务应用（稳态仿真）（暂态仿真）（短路计算）（）服务能力【可视化（分析）预测）（决策）JO数字挛生电网通过综合运用感知、计算、建模、调控等信息技术，描述物理电网一二次设备在现实世界的变化过程，通过同步映射与协同控制，进而实现对物理电网的可视化监视、分析发展趋势、异常预测、推理决策等。数字挛生电网总

5、体架构可分为物理电网层、李生模型层、业务应用层，如图1所示。应用交互（同步映射）（协同控制）挛生模型层0学生模型（模型构建（模型演化）（验证评估）g数据感知（数据采集）（数据预处理）（数据存储与管理）图1数字季生电网总体架构4.2 物理电网层物理电网层应包电力一次、二次等设备，例如变压器、输电线路、电压表、继电器等，覆盖源、网、荷、储各环节，为挛生模型层提供数据支撑。4.3 挛生模型层挛生模型层对物理电网的数字镜像空间进行全过程管理，包含数据感知、挛生模型、应用交互。可依托三维引擎、仿真计算、人工智能算法等技术，采用数据驱动模型、机理模型及机理混合数据驱动模型等方法构建李生模型，提供李生模型演

6、化与验证评估能力，并实现物理电网与数字李生电网模型的同步映射与协同控制。4.4 业务应用层业务应用层应通过季生模型层与其他业务应用系统进行对接，将李生计算的结果进行应用，为不同业务应用提供可视化、分析、预测、决策等共性服务能力，并可对物理电网进行反馈控制，解决上层业务应用需求，包括但不限于稳态仿真、暂态仿真、短路计算等。5数字字生电网主要功能要求5.1 概述数字李生电网功能逻辑如图2所示，应具备但不限于5.25.3的功能。业务应用层（稳态仿真）（暂态仿真）（可视化监测）（同步映射i:协同控制挛生模型层型建模构厂型化J模演证估验评感知数据预处理据集数采据储管数存与B-I理反馈控制物理电网层图2数

7、字季生电网功能逻辑架构5.2 挛生模型层5.2.1数据感知数据感知层应基于多种传感器及采集终端实现电气量、状态量、物理量、环境量、空间量、行为量的源网荷储海量数据的全面感知与采集，承接挛生模型与物理电网之间上行感知数据采集和下行控制指令等数据交换的执行。此外，数据感知层需具备数据处理能力，整合各类数据，并进行数据清洗，为挛生模型提供准确、可靠的数据，应满足以下要求：a）数据采集可通过物联感知技术可直接从物理电网层获取数据或通过数据库间接调取数据。采集的数据种类包括结构化数据、半结构化数据及非结构化数据。b）数据预处理可将来源于不同设备及系统中的数据进行整合、清洗，保证数据一致性、准确性和可用性

8、，包含清洗、融合、降维、转换、分析等方法。c）数据存储与管理可利用计算机硬件和软件技术对数据进行有效的收集、分类存储和应用，充分有效地发挥数据的作用。数据库系统中所建立的数据结构，应充分描述数据间的内在联系，便于数据修改、更新与扩充，同时保证数据的独立性、可靠、安全性与完整性，减少数据冗余，提高数据共享程度及数据管理效率。5.2.2挛生模型5.2.2.1概述通过模型构建、模型演化、验证评估等过程，构建李生模型层，构建物理电网数字挛生模型并实现对挛生模型的全生命周期管控。5.2.2.2模型构建模型构建服务可提供数字挛生体定义、组装、构建的全过程服务，实现对数字挛生电网中设备实体、单元及系统功能特

9、性的数字化、可视化表达。a）按照模型构建范围划分，李生模型可分为设备级、单元级、系统级等多维多时空多尺度李生模型，要求如下：D设备级挛生模型应明确各模型的输入、输出参数。构建强调对设备属性、功能、能力、驱动等层面的李生，主要完成设备自身属性的构建。2）单元级享生模型是由多个设备组成单元的功能、性能和接口模型，需要完成单元级挛生体与业务、仿真服务的双向映射。不同版本之间的演化支持自动迭代或者人工干预，演化更新涉及的参数或者模型应支持自动备份。3）系统级挛生模型是由多个单元组成的系统整体功能、性能模型，如微电网、虚拟电厂等系统模型。b）按照模型M建方法划分,挛生模型可分为可视化模型、机理模型、数据

10、驱动模型和混合模型，要求如下：1）可视化模型是描述电力设备几何参数（如形状、尺寸、位置等）与设备间连接关系的三维模型，可通过渲染等技术与物理电网保持一致。2）机理模型是基于电路基本定律、物理过程等构建的数学模型，包含暂态与稳态仿真模型、物理场仿真模型等。3）数据驱动模型是充分利用电网历史运行数据或量测数据，将相关数据进行整合和提炼,经过训练和拟合构建的自动化决策模型，包含负荷预测模型、故障预测模型等。4）混合模型是基于机理模型和数据驱动模型，融合机理公式和运行推演规律等构建的混合模型。5. 2.2.3模型演化学生模型在电网运行过程中设备参数或拓扑结构等发生了改变,形成了新版本的模型。a）模型在

11、使用过程中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、对模型进行更新。b）演化更新应能进行版本管理，各版本通过唯一识别码区分，应能有效区分不同版本之间的功能差异。c）不同版本之间的演化支持自动迭代或者人工干预，演化更新涉及的参数或者模型应支持自动备份。d）演化更新前后的版本应支持与物理实体的同步运行，待验证评估后方可正式以新版本上线运行。6. 2.2.4验证评估模型验证评估应遵循以下规则：a）误差范围：应根据具体的验证对象，明确模型允许的误差范围。b）验证内容：应根据物理对象的验证需求，明确模型验证的目标尺寸、位置、特征、功能或性能。c）

12、验证环境：应根据验证对象的验证特征、功能或性能，确定模型验证的硬件与软件环境需求，明确验证环境特点。d）验证方案：应根据具体验证对象的验证需求与验证环境，设计相应的验证方案与流程。e）验证实施：验证实施过程应遵循设计方案的流程，并应在遵循电网实际生产安全要求条件下进行。7. 2.3应用交互8. 2.3.1概述通过同步映射和系统控制等过程，构建应用交互层，利用数据感知采集、可视化交互以及设备管理配置功能，结合控制指令的拆解、下发，实现对物理电网调控等的闭环管理。9. 2.3.2同步映射a）模型-模型的同步过程中，应遵循以下要求：1）应明确各模型的输入、输出参数及关联关系。2）应根据模型特征构建其

13、相应端口，以传递数据、信号和事件。3）模型-模型的关联绑定后，应对模型的耦合约束等信息进行检查。b）模型-数据的映射过程中，应选取正确的物理电网数据作为模型驱动数据。模型-数据的关联映射分为状态数据、报警数据和控制指令等，要求如下：1）状态数据应包括对应应用所需物理电网的状态信息。2）控制指令应包括对应应用所需物理电网行为的控制指令。3）报警数据应包括对应应用所需超出电网要素安全稳定运行要求的数据。5. 2.3.3协同控制基于机理模型与数据驱动模型等，连接李生模型和物理电网，一方面实现最优决策控制指令的下达和执行，另一方面收集物理电网及系统反馈信息并更新控制决策指令。完成学生模型与物理电网之间

14、的互操作与双向互动。a）物理电网及系统将控制指令拆分后下发至对应的电力设备，执行后将设备状态、控制结果反馈。b）为设备监测分析、设备状态预警等场景应用提供支持，形成挛生模型与物理电网间的在线闭环调控，保障物理电网的安全运行。5.3业务应用层5.3.1服务能力李生服务层可以为业务应用系统提供可视化监视、分析发展趋势、异常预测、推理决策等方面的共性能力：a）可视化指根据具体业务场景，从模型处理、场景编辑、可视化渲染、脚本制作和虚实融合等多方面进行全时空、全过程、全交互、全实时的可视化服务，从而构建起一个更加逼真的虚拟空间。可通过二维、三维、GIS、图表等方式进行应用及结果展示及监测功能。b）分析指

15、当物理电网出现某一行为时可通过李生模型开展模拟分析，通过设定不同假设条件、叠加不同工况来模拟不同假定场景下电网的运行情况，并从设备及系统的真实反应来策划各种假设情况的应对措施。c）预测指利用数字挛生电网模型，包括物理对象的机理模型和基于感知量测的数据驱动模型等，预测物理电网在未来一段时间的变化情况，针对电力系统部分特性进行较高可信度的计算推演，实现异常和故障预测。d）决策可形成满足多时间尺度、多应用业务需求的精准推理结果，提供业务应用系统决策依据。5.3.2业务应用业务应用是指通过数字挛生电网共性服务能力，解决电网业务应用需求仿真，可包含电网稳态。暂态、短路计算、预测性调度等。a）电网稳态：数字季生电网包含设备稳态模型。通过设定不同的运行条件，在数字李生模型中实施潮流计算，以模拟电网在不同条件下的电网运行方式包括潮流分布、电压等，确定电网的稳态工作点，以评估电网的运行情况，有助于制定满足要求的电网运行方式。b）电磁暂态：数