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★北京卓越電力建設有限公司曹悅，胡少華，魏志超，陳國慶，崔賓

★國網北京市電力公司電纜分公司丁一銘

關鍵詞：數字孿生；電力系統；高壓電纜檢修；大數據分析

高壓電纜作為電力系統中的一個重要環節發揮著關鍵作用。任何電纜故障均會造成電力系統局部或者整體斷電，進而給社會經濟帶來嚴重的影響。所以，有效而精準的高壓電纜檢修技術對于保障電力系統平穩運行具有重要意義^[1]。傳統高壓電纜檢修方式以人工巡查為主、定期維保為輔，存在人力成本大、檢修效率低下、不能做到實時檢測并預報故障等缺點，不能適應目前電力系統高效率、高可靠性的要求。近年來，伴隨著數字孿生技術的發展與進步，出現了高壓電纜檢修的創新方法^[1]。數字孿生技術就是利用數字化手段在物理世界中構造裝備虛擬復制品以及利用實時數據分析對裝備狀態進行在線監測與預報。就高壓電纜檢修而言，數字孿生能夠建立準確的高壓電纜模型，將電纜運行狀態實時反饋，利用大數據分析技術對可能發生的電纜故障做出預測并依據預測結果及時維修與保養，實現對設備狀態實時監控和預測，顯著提高了檢修效率并降低了故障發生率，對電力行業具有革命性意義^[2]。盡管數字孿生在高壓電纜檢修中的應用還處于初級階段，但其巨大潛力已經開始被行業認識和利用，為高壓電纜檢修帶來了前所未有的機遇。

1　數字孿生技術簡介

數字孿生技術作為近年來工業領域應用較為廣泛的新型技術之一，集成了實體設備與虛擬模型，可實時監測并預測設備運行狀態，成為設備智能化管理的關鍵手段。數字孿生技術核心思想就是通過采集設備多種運行數據來構建對應于實體設備運行狀況的虛擬模型，并通過數據分析及機器學習方法實時監控并預測其運行情況^[3]。在高壓電纜檢修領域，數字孿生技術的應用主要是通過建立電纜的數字孿生模型，實現對電纜的狀態進行實時監測和故障預測。具體而言，就是通過采集電纜的運行數據，包括電纜的運行溫度、電流、電壓等參數，建立電纜的數字孿生模型，并對其進行仿真分析。數字孿生模型還可以模擬電纜的工作過程，并以此為依據進行預測性維修，有助于降低電纜的故障率，提高電網的穩定性。在電纜異常情況下，通過與電纜數字孿生模型數據進行比較，可迅速發現可能故障原因并達到電纜故障報警目的。同時數字孿生模型也能仿真電纜運行過程并作為預測性維修基礎，有利于減少電纜故障率和電網穩定性。但數字孿生技術在高壓電纜中的應用尚處于初期，仍面臨著諸多挑戰與問題。比如電纜運行數據量巨大且種類繁多，如何對其進行高效的采集和處理并構建精確的電纜數字孿生模型就成為了當前面臨的重要課題。另外如何確保數字孿生模型在實體設備上的同步性并確保其實時性、準確性也是一個亟待解決的難題。今后隨著數字孿生技術的不斷發展，將會有越來越多的方法與工具來解決這些問題，從而達到高壓電纜數字孿生技術的深入應用^[2,3]。

2　數字孿生技術在高壓電纜檢修中的應用現狀

2.1　傳統高壓電纜檢修方法限制

高壓電纜在電力系統中扮演著關鍵角色，它的工作狀況會直接決定整個電力系統的穩定性和安全性。傳統的高壓電纜維修技術主要涵蓋了如可視化檢驗、電氣參數的測試與分析以及無損檢測等多種方法。但是，這些方法都有其明確的局限性。例如，對高壓電纜進行全方位的可視化檢查會消耗大量的人力和物力資源，而電氣參數的測試和分析通常需要在電纜停止工作時進行，這可能會導致維修期間電力供應中斷。盡管非破壞性檢測不會對電纜的正常工作造成干擾，但其檢測結果的可信度仍然受到了廣泛的質疑。因此，傳統的高壓電纜維修技術在諸如時間效益、成本支出以及檢測精度等多個方面都存在明顯的不足和局限性。伴隨著新型信息技術的不斷進步，越來越多的專業人士和學者開始嘗試運用數字孿生技術來進行高壓電纜的檢修工作，并已經取得了初步的研究成果。現階段，基于數字孿生技術的高壓電纜維修方式主要涵蓋了實時的監控和預警，以及基于過去數據進行的狀態預估等多種方法。實時監測與預警是通過構建電纜的數字孿生模型來實時收集和反饋電纜的運行狀態數據，一旦數據出現異常，系統會立刻發出預警，從而避免故障的發生^[4]?；跉v史數據進行的狀態預測，是通過對電纜過去的運行數據進行深入的學習和分析，以預測電纜在未來可能的運行狀況，進而能夠提前進行檢修工作的規劃，并優化運維資源的分配。另外，利用數字孿生技術進行高壓電纜的檢修，還能實現設備使用壽命的預估、故障的診斷以及健康管理等多項高級功能。毫無疑問，數字孿生技術為高壓電纜的維修提供了一種創新的方法，這不僅顯著提升了維修的效率，還減少了成本，并提高了維修的精確度。盡管如此，這項技術在高壓電纜維修領域的應用仍然是初級階段，為了使其在高壓電纜維修中得到更廣泛的應用，我們需要在抽象建模、數據處理和學習算法等多個方面進行深入的研究和優化。

2.2　數字孿生技術的應用實例

數字孿生技術融合了物理世界與數字世界的特點，旨在為實際設備提供精準的仿真模擬。高壓電纜是電力系統中不可或缺的一部分，其工作狀態的優劣將直接決定電力系統能否穩定運行。數字孿生技術在高壓電纜檢修中的應用主要包括兩個方面：施工現場的布置模擬和實時監控。

首先，數字孿生技術可以通過建立施工現場的三維模型，進行場地布置模擬。傳統的基于CAD軟件的一次性施工總平面布置存在著一些問題，例如布置方案的時效性和合理性難以保證。而數字孿生技術通過統一的管理平臺，可以實現傳感器閾值的設置和閾值超標自動報警，并可對施工現場進行實時的數字化監控和場景的動態數字仿真。施工現場的三維模型可以來自BIM專用軟件或其他的建模軟件。在復雜且場地狹小的工程項目中，數字孿生技術提供了一種新的思路，可以幫助解決施工場地布置方面的問題^[5]。

其次，數字孿生技術還可以實現對施工現場的實時監控。通過多種傳感器，數字孿生技術可以真實地反映出施工現場的環境、機械、勞務等情況，為施工決策和現場管理提供了依據。在高壓電纜檢修中，數字孿生技術的實時監控功能可以幫助工程技術人員及時獲取高壓電纜的狀態信息，并對潛在的風險進行預警。這種實時監控的能力可以極大地提高高壓電纜檢修的效率和安全性。

雖然數字孿生技術在高壓電纜檢修中的應用還處于初級階段，但已經展現出了巨大的潛力和優勢。隨著BIM等技術在施工過程中的推廣和數字化水平的提高，數字孿生技術在高壓電纜檢修中的應用將會得到進一步的發展。特別是隨著工業物聯網、大數據和人工智能等技術的不斷融合，數字孿生技術將發揮更加重要的作用，并為高壓電纜檢修領域帶來更多的創新和突破。另外，數字孿生技術結合了大數據分析和機器學習的方法，不僅可以發現潛在的問題，還能提供潛在的故障原因和相應的解決策略，這極大地提升了維修工作的效率和精確度。

2.3　數字孿生技術在高壓電纜檢修中存在的問題

一是技術成熟度低。在高壓電纜的維修領域，數字孿生技術仍然是在其初始的發展時期。但由于科研的創新速度和技術的下沉速度尚未達到預期，這導致它在高壓電纜維修應用中遇到了眾多挑戰，尤其是在技術成熟度方面存在明顯的不足。這一現象主要體現在兩個關鍵領域：一方面，盡管數字孿生技術在其他行業已經取得了一定的成功，但在高壓電纜維修領域，由于高壓環境的復雜性和設備條件的特殊性，數字孿生技術仍然難以得到充分和有效的應用。例如，在高壓和高干擾的環境中，傳感器的數據采集可能會受到干擾，這使得模型的訓練和驗證變得困難；從另一個角度來看，由于高壓電纜系統具有多種復雜特性，例如系統的高度復雜性和結構的分散性，這些因素都增加了構建數字孿生模型的復雜性。

二是數據獲取困難。數字孿生技術的核心思想是利用實時大數據、云計算和機器學習等先進技術，構建一個與實際設備行為高度匹配的虛擬模型，從而能夠實時監控設備的運行狀態并對未來的行為進行預測。但是，當我們將數字孿生技術應用于高壓電纜的維修場景時，數據采集成了一個主要的挑戰。高壓電纜系統所處的工作環境和狀況極為復雜，它涉及電氣、機械和環境等多個影響要素，因此需要依賴眾多的傳感器來進行數據收集。然而，由于高壓電纜故障具有高度的多樣性和隱秘性，目前可用的數據收集方法通常不能全面覆蓋所有可能出現故障的區域，這導致在建立數字孿生模型的過程中，數據完整性難以得到充分保障。

三是結果的可信度。在目前的應用實踐中，數字孿生技術在高壓電纜維修中的可靠性成了一個核心議題。在大規模的工業應用場景中，對設備狀態進行實時和精確的模擬與預測是確保電力系統穩定運行的關鍵因素。但是，從技術實施的視角來看，要達到準確和無誤的預測是一項具有挑戰性的任務，因為不可避免地會出現一些預測誤差，這些誤差有可能對預測結果的可靠性造成不良影響。鑒于大型工業設備的高度復雜性，數字孿生模型需依賴大量的數據訓練來達到精確預測的目的。盡管如此，數據的品質和精確度對模型訓練的成果有著深遠的影響。從一個角度看，源數據的誤差可能會使模型的預測產生誤差。從另一個角度看，由于設備的運行狀態具有高度的復雜性和變化性，因此獲取全面且能夠涵蓋所有潛在故障狀況的數據變得尤為困難。因此，盡管數字孿生技術因其出色的預測性在多個領域產生了深遠的影響，但其在高壓電纜維修領域的實際應用效果仍然受到文章中提及的某些問題的限制。

3　數字孿生技術在高壓電纜檢修中的改進措施

3.1　提高技術成熟度

數字孿生技術在高壓電纜的檢修中不斷發揮著重要作用，然而面臨的一大挑戰就是技術的成熟度。當前而言，雖然這項技術已經在多個領域取得了廣泛的應用和關注，但是在電力行業中，其應用規模和深度仍處于較初級階段，主要短板在于系統構建的復雜性、實時數據處理的準確性、模擬結果的逼真度等方面。

對于這些問題，必須采取對應的改進措施以提升技術的成熟度，從而進一步釋放數字孿生技術的潛力。首要任務是優化和強化系統的構建流程。物聯網技術和云計算技術的發展，為數字孿生系統的構建、運維和優化提供了更多可能性。通過改進算法，可以提高實時數據處理的效率和準確率。此外，加強與實地工作經驗的結合，融合多源異構數據，將有助于提高模擬結果的逼真度及可靠性。

隨著相關技術的不斷發展和深化，數字孿生技術在高壓電纜檢修中的應用前景十分廣闊。在上述問題得到逐步解決的同時，可以預見未來數字孿生技術將在高壓電纜檢修方面實現更高效、更精準，并且更智能的應用。這一研判基于兩大因素，一是電力設備復雜度的不斷增大和智能化需求的持續提升；二是跨行業數字化、網絡化、智能化趨勢下，數字孿生技術有望獲得更快速的發展和更寬廣的應用空間^[6]。

3.2　建立數據收集和分析系統

在目前的高壓電纜維修行業中，盡管數字孿生技術已經在實踐中得到了應用，但要使其得到更為廣泛和深入的使用，仍需依賴更為完整和高品質的數據支持。由于傳統電力運維人員對現場運行狀態無法進行及時有效的觀察和記錄，而這些信息又都是通過人工采集獲得的，存在著很大的滯后性。因此，構建一個既精確又高效的數據采集和分析系統變得尤為關鍵。這個系統需要覆蓋電纜從設計到制造、運輸、安裝、運營和檢修的整個生命周期數據。它不僅要包含電纜的電氣、機械、熱力和老化性能數據，還要包括電纜工作環境中的溫度、濕度、埋藏深度和周邊土壤的性質等信息。這些數據是一個有機整體，可以通過各種方式進行管理并存儲起來。我們需要對收集到的數據進行精確和實時的記錄，同時也要進行有效的分類和整理，這樣才能進行后續的數據分析和挖掘。我們期望的數據收集和分析系統不僅可以有效地支持數字孿生的創建和更新，還需要能夠深入分析數據，提取高壓電纜故障的關鍵影響因素，從而提前預測電纜的運行情況，預防可能出現的異常情況。因此，在設計過程中需要結合具體應用場景來建立起基于大數據挖掘技術的高壓電纜故障診斷系統。這種系統也應該擁有高效的動態學習能力，能夠持續優化數據分析和處理模型，從而提高預測的準確性和判斷的準確度。然而，搭建這種系統也遭遇了諸多困難，這包括如何高效地處理和分析大量的數據、如何構建合適的數據結構和模型，以及如何確保數據的安全和隱私等問題。隨著信息技術和互聯網的快速發展，大數據分析已經成為社會研究領域中不可或缺的重要內容之一，而數據質量問題又是大數據分析過程中最關鍵的一環。因此，要構建一個既高效又可靠的數據收集和分析系統，不僅需要跨學科的深度研究和合作，還必須依賴于不斷更新的技術和理論基礎。顯然，建立數據收集和分析系統不僅僅是技術層面的挑戰，它更依賴于健全的法律、標準和規范的推進，以及各相關部門和企業的主動合作與支援。隨著數字化變電站建設步伐的加快，電力生產設備逐步向智能化方向發展，而傳統的檢修方式已無法滿足智能電網對安全穩定的要求。展望未來，建立數據收集和分析系統將是推動數字孿生技術在高壓電纜維修中得到更廣泛應用的核心因素，同時也是提升電力系統運行效率和可靠性的必選方案。

3.3　增強模型準確性

在高壓電纜檢修中，數字孿生技術的模型準確性尤為重要。高壓電纜系統的復雜性使其成為一個巨大的挑戰。然而，當前存在的問題是，由于缺乏足夠的歷史數據和設備故障樣本，使得模型的準確性受到影響。因此，增強模型的準確性就顯得至關重要。

隨著大數據和人工智能的發展，可以通過機器學習和深度學習技術來提升數字孿生模型的準確性。這些方法能夠對大量數據進行復雜的分析，找出電纜設備故障與離線數據之間的深度關聯，使模型能夠更準確地預測高壓電纜的狀態。此外，利用計算流體動力學（CFD）模型和有限元分析（FEA），可以在更深層次上理解電纜的物理狀態和故障機制，將進一步提升模型的準確性。

然而，隨著模型準確性的提升，計算復雜性也隨之增加。為解決這一問題，可以采用集群計算和邊緣計算等技術進行輔助。集群計算能夠對大量數據進行快速處理，而邊緣計算則可以將計算任務靠近數據源，降低數據傳輸延遲，進一步改善模型的響應速度。此外，為解決因數據量大而產生的存儲問題，可以使用云存儲服務，這不僅能夠有效解決存儲問題，還能提供強大的數據處理能力。

3.4　提高運算和分析效率

數字孿生技術的核心能力在于運算和分析。然而，在當前高壓電纜檢修領域的應用中，這一關鍵能力并未完全發揮出來，可能的原因包括缺乏專門的計算硬件、算法不夠優化等。提升運算與分析效率將有利于更快更準確地進行設備狀態的實時監測與預測，從而提高電力系統的運行穩定性和安全性。

為此，可以從以下幾個方面進行改進。一方面，需要增強系統的計算能力。這可能需要配備更強大的硬件設備，或者通過優化算法和數據結構，減少計算的復雜度和數據的傳輸量，從數學層面提升運算效率。另一方面，可以通過改進數據歸一化和特征選擇等預處理步驟，提升數據分析的精度和效率。例如，使用特定的特征選擇算法，可以從海量數據中準確快速地篩選出反映電纜狀態的關鍵特征，有助于提高預測模型的準確性和實用性[7]。再者，也可以通過引入更先進的人工智能和機器學習算法，提升模型的預測能力和解釋性，使得檢修決策更為科學和合理。

4　基于數字孿生技術的高壓電纜檢修未來展望

隨著科技的進步，高壓電纜的檢修工作也正在向智能化方向發展，其中離不開數字孿生這一關鍵技術。目前看來，基于數字孿生技術的智能高壓電纜檢修應用場景可能主要包括實時監控、預測性維護和虛擬模擬訓練等。

實時監控是數字孿生技術在高壓電纜檢修中應用的基礎。通過傳感器等設備對高壓電纜的運行狀況進行實時監控，生成的大量數據將被數字孿生模型接收和處理，通過實時地建立和更新設備的數字模型，能夠形成電纜的實時狀態風險評估，從而實現對電纜可能出現的故障進行提前預警。此外，基于這種實時監控，還可以運用復雜的數據分析算法，例如機器學習和深度學習，進一步提高預警精度和實時故障判定能力^[7,8]。

在預測性維護方面，數字孿生技術具有很大潛力幫助進一步提升高壓電纜的運行效率和可靠性。利用數字孿生技術建立實時監測模型，工程師可以根據大數據分析出的趨勢，預測電纜將會在何時、何地和由于什么原因出現故障，從而提前進行維護，避免故障發生。這樣可以將檢修工作從傳統的定期維護，甚至等到出故障時才進行搶修，轉變為預測性維護。

對于虛擬模擬訓練，不僅可以節省昂貴的培訓設備，而且可以提供一個更加真實的電纜故障模擬環境。使用數字孿生，可以根據真實的設備狀態數據建立高度精確的設備模型，并通過模擬設備在各種條件下的運行狀態，提供近乎真實的故障模擬和處理經驗，對維護員工進行培訓。

總的來說，基于數字孿生技術的高壓電纜檢修已經從理論進入了現實，但其真正的應用價值仍有待在各個方面的深化研究和應用實踐中進一步發掘和證明。隨著科技的不斷進步，必然會誕生出更多能夠促進高壓電纜檢修智能化的新技術和新方法。

作者簡介：

曹　悅（1997-），男，北京人，助理工程師，現就職于北京卓越電力建設有限公司，研究方向為輸電電纜運檢技術。

胡少華（1990-），男，山東聊城人，工程師，學士，現就職于北京卓越電力建設有限公司，研究方向為輸電電纜運檢技術。

魏智超（1998-），男，河北張家口人，助理工程師，現就職于北京卓越電力建設有限公司，研究方向為輸電電纜運檢技術。

陳國慶（1987-），男，湖北孝感人，工程師，學士，現就職于北京卓越電力建設有限公司，研究方向為輸電電纜運檢技術。

崔　賓（1978-），男，北京人，工程師，現就職于北京卓越電力建設有限公司，研究方向為輸電電纜運檢技術。

丁一銘（1994-），男，北京人，工程師，碩士，現就職于國網北京市電力公司電纜分公司，研究方向為輸電電纜運檢技術。

參考文獻：

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[2] 任冠男. 電力通信運維精益化閉環管控研究[J]. 光源與照明, 2023, (8) : 84 - 86.

[3] 丁冬, 陸玉琪. 數字孿生技術在主變狀態檢修中的應用分析[J]. 電工技術, 2022, (18) : 182 - 184.

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[5] 陶飛, 馬昕, 戚慶林, 等. 數字孿生連接交互理論與關鍵技術[J]. 計算機集成制造系統, 2023, (1) : 1 - 10.

[6] 賀興, 艾芊, 朱天怡, 等. 數字孿生在電力系統應用中的機遇和挑戰[J]. 電網技術, 2020, (6) : 2009 - 2019.

[7] 江秀臣, 許永鵬, 李曜丞, 等. 新型電力系統背景下的輸變電數字化轉型[J]. 高電壓技術, 2022, (1) : 1 - 10.

[8] 朱慶, 張利國, 丁雨淋, 等. 從實景三維建模到數字孿生建模[J]. 測繪學報, 2022, (6) : 1040 - 1049.

摘自《自動化博覽》2024年9月刊