基于数字孪生的电力计量设备自动化生产技术研究

基于数字孪生的电力计量设备自动化生产技术研究

刘彦卓,高宇

内蒙古电力（集团）有限责任公司鄂尔多斯市棋盘井供电分公司  016064

摘要：随着双碳目标的开展与落地应用，电力领域对终端侧电能计量与碳计量的需求迅速增加，当前的电力工业正日益面临着在更短的生产时间内提供更多定制电力计量产品的挑战。因此，这反过来要求电力计量装备生产系统拥有灵活的生产线来应对，尽可能地缩短生产周期与配置时间，以满足市场需求。在信息物理融合的背景下，通过生产系统的数字孪生技术，可以通过在模拟环境中实现和测试重新配置的情景，满足产品快速迭代中面临的复杂系统参数变化带来的挑战。基于此，对基于数字孪生的电力计量设备自动化生产技术进行研究，以供参考。

关键词：数字孪生；电力计量；自动化生产；智能制造

引言

近年来随着智能制造产业的发展，在以智慧电能表为主的电力计量设备开发方法和解决方案方面取得了许多重大成果。尽管如此，如何在工业环境中有效部署、排程与调度相关生产策略仍然是一个非常重要的，且部分尚未解决的技术难题。通常的做法是将工厂专家、流程负责人和优化专家三者联系起来，以构建具有本地化特色的解决方案,这种方法通常导致需要大量的定制服务方法，流程繁琐且难以维护。

1数字孪生系统特点

数字孪生体是真实物理实体的数字表示，具有以下特点。1）数字孪生体必须是物理实体的数字表示，包括尽可能真实的模型和物理实体的所有可用数据；2）这些可用数据必须包含在运行期间获得的所有过程数据，以及在物理实体期间创建的所有组织和技术信息；3）数字孪生体必须始终与物理实体保持同步与实时更新；4）必须能够在数字孪生体上对物理实体的行为进行模拟。此外，就电力计量设备生产而言，为了实现生产线与数字孪生生产线的有效交互，必须还需要具备以下功能：1）能够识别不同计量产品的ID；2）拥有版本管理系统，以跟踪数字孪生体在其生命周期中的变化；3）按照系统规模，需要分别构建具体产品、生产线、运行控制过程的数字孪生体；4）需要构建不同过程数字孪生体之间用于协同模拟和数据交换的接口，实现各孪生体上层的高级控制体系；在现代电气智能制造工厂引入了数字孪生技术来支持其大规模的生产运作，能够实现自动化检测，使干预更加安全，并将减少诊断时间，提高运营、维护和生产过程的可视性，以支持知情决策。

2电能计量自动化系统概念

随着计算机和网络等新技术的应用,功率测量的自动化技术迅速发展。通过电力质量的自动化管理,可以实现对企业运营和电网的实时监控以及电力质量的测量,为火电厂的有效运行调整提供有用的指导。在电能计量自动控制系统的建设中,应注重电能计量的维护,在发电企业的智能应用中发挥更大的作用,为电厂的节能评估、发电质量统计、电力统计、工厂用电量统计等提供坚实的基础。功率测量自动化是以测量工作的自动化为核心,通过技术的集成,将负载管理、电能质量、互联网监控和工厂负载等多种控制有机地结合起来,使火电厂的智能调节更加高效,为火电厂的智能自动控制奠定了坚实的基础。

3基于数字孪生的电力计量设备自动化生产技术

3.1电容功率测试要点及其解决方案

（1）电流测试精度。在对通过电容的交流电流进行检测的时候，由于电容内部寄生电感和电阻的影响，电流会有轻微的震荡。另外电流本身的值较小，而且经过外部连接线，又会耦合外部的噪声，对电流测试的精准度会造成影响，所以需要高精度测量。（2）测试速度。由于流水线设备运转速度较快，且要在电容通电一段时间让电流进入稳态时才能进行测量，因此在配合流水线设备运行的条件下，需要能够快速的测试电容功率。（3）有功功率测试精度。在电容功率测量时，由于电容通电时，其功率角接近90°，功率因数极低。功率因数越低，有功功率的测试越困难，需要保证一定的测试精度。为了提升客户产品测量可靠性，需要采用高精度模拟电路设计，从硬件上对信号进行调理与采集，最大限度降低原始信号的失真度。采用FPGA+DSP高效率架构进行逻辑控制与数据处理，利用FPGA的高速逻辑控制及DSP的强大数据处理能力，高效精确的进行数据采集运算。精确测量低功率因数下的有功功率。在相角为90°左右时，能至少达到0.01度的分辨率。

3.2基于数据挖掘的解决方案

对于车间调度来说，需要基于数据挖掘算法，对如吞吐时间、在制品库存和生产延迟等参数进行综合考虑。需要考虑制造过程数据具有回报值的不确定性、不同制造过程的复杂性和多样性、不平衡分布、维度灾害等特征，对长时间尺度和大范围的生产数据进行主成分分析，同时结合实际经验，进行关键数据挖掘。在实际生产控制过程中，将数据挖掘方法与调度规则结合，基于实时调度规则的适当性，对整体机器与任务的双重最优进行策略求解。通常，数据挖掘是指基于数据驱动和知识提取方法，从大量的数据和不同种类的数据库中发现特定模式的方法。当应用于不同类型的数据时，其方法和算法可能有所不同。数据挖掘目标主要包括预测和描述，涵盖如分类、预测、关联、回归、聚类、总结、依赖性建模、变化和偏差检测等业务。对于生产排程问题，需要同时用到以上两种描述性与预测性任务，在生产过程中，由于生产线流程、用户需求、产品类型等多源异构数据表征形式不一，因此需要建立能够描述生产系统关键特征的数据表述方式。

3.3在电气工程自动化控制故障诊断的运用

在以往的自动控制系统故障诊断中,通常是由工作人员进行重心巡逻和检查,或者通过专用仪器进行测试。但方法相对落后,检验人员的工作量大,限制了设备的实际应用。采用智能技术对设备进行故障检测,可以提高设备检测效率,快速纠正设备质量,使性能系统更好地发挥作用和使用。将智能技术应用于能源工程中的自动控制和故障检测,不仅可以解决当前能源工程中存在的问题,还可以利用人工智能技术将传感器技术与信息采集技术相结合,实现能源工程中的自动控制和故障诊断。故障诊断系统由故障库、故障规则库、故障推理数据库、知识处理接口、知识获取接口、故障解释器、学习系统和人机交互组成。故障库的任务是收集各种故障示例和相关知识:故障排除标准数据库包含电气系统和自动化控制的规格。故障推理机是支持人员进行故障分析的核心部分,因此系统以故障处理和分析为核心,以达到及时发现和修复出现问题的目的。

3.4基于节能降耗的智能电表用电监管

配电线路中央计量模式设计完成后,为了实现功率测量技术在使用时节能降耗的显著优势,可在中央计量模式下添加智能计量设备,以监控多个终端用户的功耗。在这个过程中,应该清楚的是,与早期的电表相比,电表设备的智能特性具有以下五个优点。其中之一是主动记录电力消耗事件,从而有效保障终端用户的电力消耗信息安全,最大限度地避免系统故障和电力传输违规。二是加强电源端口的输出容量,提高功率测量和统计结果的准确性,避免或减少功率测量错误事件的可能性,提高电表的集成安全性和可操作性。第三是功率参数优化和实时测量的功能,可以有效地记录终端设备使用中的瞬时功率、异常电压和电流变化。第四,增加了组合测量功能。五是提供多时段的终端速率调节功能。

结束语

现代技术在电气工业中的应用逐渐广泛,同时带来了高效的运行条件,也进一步增加了管理难度。本文对管理过程中的电流测量进行了研究,并在节能降耗的基础上提出了一种新的电流测量技术,同时实际应用验证了该技术应用的可行性。未来对智能电网建设的要求将不断提高,现代技术也将得到进一步发展和应用。作为电流计量中最基本的单元,无线网络电表的应用范围也在不断扩大。

参考文献

[1]王光跃.节能降耗中电力计量技术的应用探讨[J].科技资讯,2020,18(13):49+51.

[2]燕昌春.电力计量装置提质增效策略探究[J].通信电源技术,2020,37(04):230-231.

[3]刘拓.提高和加强电力计量技术的标准化管理与应用[J].农电管理,2020(02):32-34.

[4]程祥群,程丰平,李杰.电力计量装置异常原因及监测研究[J].科学技术创新,2019(31):191-192.

[5]王雷.电力计量技术的管理现状及应用对策研究[J].科技创新导报,2019,16(25):142-143.