基于数字孪生的变电站潜在故障定位预警研究

考虑变电站环境复杂,所产生的设备维护成本较高,当前多数系统虽然包含了大量的告警数据,但这些数据仍存在不准确及不相关性。为此,研究了变电站潜在故障定位不准确及不及时的原因,提出了三种模型,分别包括IEC 61850信息模型、基于人工神经网络关键信息提取模型、数字孪生UWB定位模型,并将这三种模型有效融合,通过数字孪生可视化实时精准定位告警故障。实例验证表明,该方法能够大幅度提升变电站潜在故障预警速度,提高定位精确度,对变电站潜在故障排查起着至关重要的作用。