★北京卓越电力建设有限公司曹悦，胡少华，魏志超，陈国庆，崔宾

★国网北京市电力公司电缆分公司丁一铭

关键词：数字孪生；电力系统；高压电缆检修；大数据分析

高压电缆作为电力系统中的一个重要环节发挥着关键作用。任何电缆故障均会造成电力系统局部或者整体断电，进而给社会经济带来严重的影响。所以，有效而精准的高压电缆检修技术对于保障电力系统平稳运行具有重要意义^[1]。传统高压电缆检修方式以人工巡查为主、定期维保为辅，存在人力成本大、检修效率低下、不能做到实时检测并预报故障等缺点，不能适应目前电力系统高效率、高可靠性的要求。近年来，伴随着数字孪生技术的发展与进步，出现了高压电缆检修的创新方法^[1]。数字孪生技术就是利用数字化手段在物理世界中构造装备虚拟复制品以及利用实时数据分析对装备状态进行在线监测与预报。就高压电缆检修而言，数字孪生能够建立准确的高压电缆模型，将电缆运行状态实时反馈，利用大数据分析技术对可能发生的电缆故障做出预测并依据预测结果及时维修与保养，实现对设备状态实时监控和预测，显著提高了检修效率并降低了故障发生率，对电力行业具有革命性意义^[2]。尽管数字孪生在高压电缆检修中的应用还处于初级阶段，但其巨大潜力已经开始被行业认识和利用，为高压电缆检修带来了前所未有的机遇。

1　数字孪生技术简介

数字孪生技术作为近年来工业领域应用较为广泛的新型技术之一，集成了实体设备与虚拟模型，可实时监测并预测设备运行状态，成为设备智能化管理的关键手段。数字孪生技术核心思想就是通过采集设备多种运行数据来构建对应于实体设备运行状况的虚拟模型，并通过数据分析及机器学习方法实时监控并预测其运行情况^[3]。在高压电缆检修领域，数字孪生技术的应用主要是通过建立电缆的数字孪生模型，实现对电缆的状态进行实时监测和故障预测。具体而言，就是通过采集电缆的运行数据，包括电缆的运行温度、电流、电压等参数，建立电缆的数字孪生模型，并对其进行仿真分析。数字孪生模型还可以模拟电缆的工作过程，并以此为依据进行预测性维修，有助于降低电缆的故障率，提高电网的稳定性。在电缆异常情况下，通过与电缆数字孪生模型数据进行比较，可迅速发现可能故障原因并达到电缆故障报警目的。同时数字孪生模型也能仿真电缆运行过程并作为预测性维修基础，有利于减少电缆故障率和电网稳定性。但数字孪生技术在高压电缆中的应用尚处于初期，仍面临着诸多挑战与问题。比如电缆运行数据量巨大且种类繁多，如何对其进行高效的采集和处理并构建精确的电缆数字孪生模型就成为了当前面临的重要课题。另外如何确保数字孪生模型在实体设备上的同步性并确保其实时性、准确性也是一个亟待解决的难题。今后随着数字孪生技术的不断发展，将会有越来越多的方法与工具来解决这些问题，从而达到高压电缆数字孪生技术的深入应用^[2,3]。

2　数字孪生技术在高压电缆检修中的应用现状

2.1　传统高压电缆检修方法限制

高压电缆在电力系统中扮演着关键角色，它的工作状况会直接决定整个电力系统的稳定性和安全性。传统的高压电缆维修技术主要涵盖了如可视化检验、电气参数的测试与分析以及无损检测等多种方法。但是，这些方法都有其明确的局限性。例如，对高压电缆进行全方位的可视化检查会消耗大量的人力和物力资源，而电气参数的测试和分析通常需要在电缆停止工作时进行，这可能会导致维修期间电力供应中断。尽管非破坏性检测不会对电缆的正常工作造成干扰，但其检测结果的可信度仍然受到了广泛的质疑。因此，传统的高压电缆维修技术在诸如时间效益、成本支出以及检测精度等多个方面都存在明显的不足和局限性。伴随着新型信息技术的不断进步，越来越多的专业人士和学者开始尝试运用数字孪生技术来进行高压电缆的检修工作，并已经取得了初步的研究成果。现阶段，基于数字孪生技术的高压电缆维修方式主要涵盖了实时的监控和预警，以及基于过去数据进行的状态预估等多种方法。实时监测与预警是通过构建电缆的数字孪生模型来实时收集和反馈电缆的运行状态数据，一旦数据出现异常，系统会立刻发出预警，从而避免故障的发生^[4]。基于历史数据进行的状态预测，是通过对电缆过去的运行数据进行深入的学习和分析，以预测电缆在未来可能的运行状况，进而能够提前进行检修工作的规划，并优化运维资源的分配。另外，利用数字孪生技术进行高压电缆的检修，还能实现设备使用寿命的预估、故障的诊断以及健康管理等多项高级功能。毫无疑问，数字孪生技术为高压电缆的维修提供了一种创新的方法，这不仅显著提升了维修的效率，还减少了成本，并提高了维修的精确度。尽管如此，这项技术在高压电缆维修领域的应用仍然是初级阶段，为了使其在高压电缆维修中得到更广泛的应用，我们需要在抽象建模、数据处理和学习算法等多个方面进行深入的研究和优化。

2.2　数字孪生技术的应用实例

数字孪生技术融合了物理世界与数字世界的特点，旨在为实际设备提供精准的仿真模拟。高压电缆是电力系统中不可或缺的一部分，其工作状态的优劣将直接决定电力系统能否稳定运行。数字孪生技术在高压电缆检修中的应用主要包括两个方面：施工现场的布置模拟和实时监控。

首先，数字孪生技术可以通过建立施工现场的三维模型，进行场地布置模拟。传统的基于CAD软件的一次性施工总平面布置存在着一些问题，例如布置方案的时效性和合理性难以保证。而数字孪生技术通过统一的管理平台，可以实现传感器阈值的设置和阈值超标自动报警，并可对施工现场进行实时的数字化监控和场景的动态数字仿真。施工现场的三维模型可以来自BIM专用软件或其他的建模软件。在复杂且场地狭小的工程项目中，数字孪生技术提供了一种新的思路，可以帮助解决施工场地布置方面的问题^[5]。

其次，数字孪生技术还可以实现对施工现场的实时监控。通过多种传感器，数字孪生技术可以真实地反映出施工现场的环境、机械、劳务等情况，为施工决策和现场管理提供了依据。在高压电缆检修中，数字孪生技术的实时监控功能可以帮助工程技术人员及时获取高压电缆的状态信息，并对潜在的风险进行预警。这种实时监控的能力可以极大地提高高压电缆检修的效率和安全性。

虽然数字孪生技术在高压电缆检修中的应用还处于初级阶段，但已经展现出了巨大的潜力和优势。随着BIM等技术在施工过程中的推广和数字化水平的提高，数字孪生技术在高压电缆检修中的应用将会得到进一步的发展。特别是随着工业物联网、大数据和人工智能等技术的不断融合，数字孪生技术将发挥更加重要的作用，并为高压电缆检修领域带来更多的创新和突破。另外，数字孪生技术结合了大数据分析和机器学习的方法，不仅可以发现潜在的问题，还能提供潜在的故障原因和相应的解决策略，这极大地提升了维修工作的效率和精确度。

2.3　数字孪生技术在高压电缆检修中存在的问题

一是技术成熟度低。在高压电缆的维修领域，数字孪生技术仍然是在其初始的发展时期。但由于科研的创新速度和技术的下沉速度尚未达到预期，这导致它在高压电缆维修应用中遇到了众多挑战，尤其是在技术成熟度方面存在明显的不足。这一现象主要体现在两个关键领域：一方面，尽管数字孪生技术在其他行业已经取得了一定的成功，但在高压电缆维修领域，由于高压环境的复杂性和设备条件的特殊性，数字孪生技术仍然难以得到充分和有效的应用。例如，在高压和高干扰的环境中，传感器的数据采集可能会受到干扰，这使得模型的训练和验证变得困难；从另一个角度来看，由于高压电缆系统具有多种复杂特性，例如系统的高度复杂性和结构的分散性，这些因素都增加了构建数字孪生模型的复杂性。

二是数据获取困难。数字孪生技术的核心思想是利用实时大数据、云计算和机器学习等先进技术，构建一个与实际设备行为高度匹配的虚拟模型，从而能够实时监控设备的运行状态并对未来的行为进行预测。但是，当我们将数字孪生技术应用于高压电缆的维修场景时，数据采集成了一个主要的挑战。高压电缆系统所处的工作环境和状况极为复杂，它涉及电气、机械和环境等多个影响要素，因此需要依赖众多的传感器来进行数据收集。然而，由于高压电缆故障具有高度的多样性和隐秘性，目前可用的数据收集方法通常不能全面覆盖所有可能出现故障的区域，这导致在建立数字孪生模型的过程中，数据完整性难以得到充分保障。

三是结果的可信度。在目前的应用实践中，数字孪生技术在高压电缆维修中的可靠性成了一个核心议题。在大规模的工业应用场景中，对设备状态进行实时和精确的模拟与预测是确保电力系统稳定运行的关键因素。但是，从技术实施的视角来看，要达到准确和无误的预测是一项具有挑战性的任务，因为不可避免地会出现一些预测误差，这些误差有可能对预测结果的可靠性造成不良影响。鉴于大型工业设备的高度复杂性，数字孪生模型需依赖大量的数据训练来达到精确预测的目的。尽管如此，数据的品质和精确度对模型训练的成果有着深远的影响。从一个角度看，源数据的误差可能会使模型的预测产生误差。从另一个角度看，由于设备的运行状态具有高度的复杂性和变化性，因此获取全面且能够涵盖所有潜在故障状况的数据变得尤为困难。因此，尽管数字孪生技术因其出色的预测性在多个领域产生了深远的影响，但其在高压电缆维修领域的实际应用效果仍然受到文章中提及的某些问题的限制。

3　数字孪生技术在高压电缆检修中的改进措施

3.1　提高技术成熟度

数字孪生技术在高压电缆的检修中不断发挥着重要作用，然而面临的一大挑战就是技术的成熟度。当前而言，虽然这项技术已经在多个领域取得了广泛的应用和关注，但是在电力行业中，其应用规模和深度仍处于较初级阶段，主要短板在于系统构建的复杂性、实时数据处理的准确性、模拟结果的逼真度等方面。

对于这些问题，必须采取对应的改进措施以提升技术的成熟度，从而进一步释放数字孪生技术的潜力。首要任务是优化和强化系统的构建流程。物联网技术和云计算技术的发展，为数字孪生系统的构建、运维和优化提供了更多可能性。通过改进算法，可以提高实时数据处理的效率和准确率。此外，加强与实地工作经验的结合，融合多源异构数据，将有助于提高模拟结果的逼真度及可靠性。

随着相关技术的不断发展和深化，数字孪生技术在高压电缆检修中的应用前景十分广阔。在上述问题得到逐步解决的同时，可以预见未来数字孪生技术将在高压电缆检修方面实现更高效、更精准，并且更智能的应用。这一研判基于两大因素，一是电力设备复杂度的不断增大和智能化需求的持续提升；二是跨行业数字化、网络化、智能化趋势下，数字孪生技术有望获得更快速的发展和更宽广的应用空间^[6]。

3.2　建立数据收集和分析系统

在目前的高压电缆维修行业中，尽管数字孪生技术已经在实践中得到了应用，但要使其得到更为广泛和深入的使用，仍需依赖更为完整和高品质的数据支持。由于传统电力运维人员对现场运行状态无法进行及时有效的观察和记录，而这些信息又都是通过人工采集获得的，存在着很大的滞后性。因此，构建一个既精确又高效的数据采集和分析系统变得尤为关键。这个系统需要覆盖电缆从设计到制造、运输、安装、运营和检修的整个生命周期数据。它不仅要包含电缆的电气、机械、热力和老化性能数据，还要包括电缆工作环境中的温度、湿度、埋藏深度和周边土壤的性质等信息。这些数据是一个有机整体，可以通过各种方式进行管理并存储起来。我们需要对收集到的数据进行精确和实时的记录，同时也要进行有效的分类和整理，这样才能进行后续的数据分析和挖掘。我们期望的数据收集和分析系统不仅可以有效地支持数字孪生的创建和更新，还需要能够深入分析数据，提取高压电缆故障的关键影响因素，从而提前预测电缆的运行情况，预防可能出现的异常情况。因此，在设计过程中需要结合具体应用场景来建立起基于大数据挖掘技术的高压电缆故障诊断系统。这种系统也应该拥有高效的动态学习能力，能够持续优化数据分析和处理模型，从而提高预测的准确性和判断的准确度。然而，搭建这种系统也遭遇了诸多困难，这包括如何高效地处理和分析大量的数据、如何构建合适的数据结构和模型，以及如何确保数据的安全和隐私等问题。随着信息技术和互联网的快速发展，大数据分析已经成为社会研究领域中不可或缺的重要内容之一，而数据质量问题又是大数据分析过程中最关键的一环。因此，要构建一个既高效又可靠的数据收集和分析系统，不仅需要跨学科的深度研究和合作，还必须依赖于不断更新的技术和理论基础。显然，建立数据收集和分析系统不仅仅是技术层面的挑战，它更依赖于健全的法律、标准和规范的推进，以及各相关部门和企业的主动合作与支援。随着数字化变电站建设步伐的加快，电力生产设备逐步向智能化方向发展，而传统的检修方式已无法满足智能电网对安全稳定的要求。展望未来，建立数据收集和分析系统将是推动数字孪生技术在高压电缆维修中得到更广泛应用的核心因素，同时也是提升电力系统运行效率和可靠性的必选方案。

3.3　增强模型准确性

在高压电缆检修中，数字孪生技术的模型准确性尤为重要。高压电缆系统的复杂性使其成为一个巨大的挑战。然而，当前存在的问题是，由于缺乏足够的历史数据和设备故障样本，使得模型的准确性受到影响。因此，增强模型的准确性就显得至关重要。

随着大数据和人工智能的发展，可以通过机器学习和深度学习技术来提升数字孪生模型的准确性。这些方法能够对大量数据进行复杂的分析，找出电缆设备故障与离线数据之间的深度关联，使模型能够更准确地预测高压电缆的状态。此外，利用计算流体动力学（CFD）模型和有限元分析（FEA），可以在更深层次上理解电缆的物理状态和故障机制，将进一步提升模型的准确性。

然而，随着模型准确性的提升，计算复杂性也随之增加。为解决这一问题，可以采用集群计算和边缘计算等技术进行辅助。集群计算能够对大量数据进行快速处理，而边缘计算则可以将计算任务靠近数据源，降低数据传输延迟，进一步改善模型的响应速度。此外，为解决因数据量大而产生的存储问题，可以使用云存储服务，这不仅能够有效解决存储问题，还能提供强大的数据处理能力。

3.4　提高运算和分析效率

数字孪生技术的核心能力在于运算和分析。然而，在当前高压电缆检修领域的应用中，这一关键能力并未完全发挥出来，可能的原因包括缺乏专门的计算硬件、算法不够优化等。提升运算与分析效率将有利于更快更准确地进行设备状态的实时监测与预测，从而提高电力系统的运行稳定性和安全性。

为此，可以从以下几个方面进行改进。一方面，需要增强系统的计算能力。这可能需要配备更强大的硬件设备，或者通过优化算法和数据结构，减少计算的复杂度和数据的传输量，从数学层面提升运算效率。另一方面，可以通过改进数据归一化和特征选择等预处理步骤，提升数据分析的精度和效率。例如，使用特定的特征选择算法，可以从海量数据中准确快速地筛选出反映电缆状态的关键特征，有助于提高预测模型的准确性和实用性[7]。再者，也可以通过引入更先进的人工智能和机器学习算法，提升模型的预测能力和解释性，使得检修决策更为科学和合理。

4　基于数字孪生技术的高压电缆检修未来展望

随着科技的进步，高压电缆的检修工作也正在向智能化方向发展，其中离不开数字孪生这一关键技术。目前看来，基于数字孪生技术的智能高压电缆检修应用场景可能主要包括实时监控、预测性维护和虚拟模拟训练等。

实时监控是数字孪生技术在高压电缆检修中应用的基础。通过传感器等设备对高压电缆的运行状况进行实时监控，生成的大量数据将被数字孪生模型接收和处理，通过实时地建立和更新设备的数字模型，能够形成电缆的实时状态风险评估，从而实现对电缆可能出现的故障进行提前预警。此外，基于这种实时监控，还可以运用复杂的数据分析算法，例如机器学习和深度学习，进一步提高预警精度和实时故障判定能力^[7,8]。

在预测性维护方面，数字孪生技术具有很大潜力帮助进一步提升高压电缆的运行效率和可靠性。利用数字孪生技术建立实时监测模型，工程师可以根据大数据分析出的趋势，预测电缆将会在何时、何地和由于什么原因出现故障，从而提前进行维护，避免故障发生。这样可以将检修工作从传统的定期维护，甚至等到出故障时才进行抢修，转变为预测性维护。

对于虚拟模拟训练，不仅可以节省昂贵的培训设备，而且可以提供一个更加真实的电缆故障模拟环境。使用数字孪生，可以根据真实的设备状态数据建立高度精确的设备模型，并通过模拟设备在各种条件下的运行状态，提供近乎真实的故障模拟和处理经验，对维护员工进行培训。

总的来说，基于数字孪生技术的高压电缆检修已经从理论进入了现实，但其真正的应用价值仍有待在各个方面的深化研究和应用实践中进一步发掘和证明。随着科技的不断进步，必然会诞生出更多能够促进高压电缆检修智能化的新技术和新方法。

作者简介：

曹　悦（1997-），男，北京人，助理工程师，现就职于北京卓越电力建设有限公司，研究方向为输电电缆运检技术。

胡少华（1990-），男，山东聊城人，工程师，学士，现就职于北京卓越电力建设有限公司，研究方向为输电电缆运检技术。

魏智超（1998-），男，河北张家口人，助理工程师，现就职于北京卓越电力建设有限公司，研究方向为输电电缆运检技术。

陈国庆（1987-），男，湖北孝感人，工程师，学士，现就职于北京卓越电力建设有限公司，研究方向为输电电缆运检技术。

崔　宾（1978-），男，北京人，工程师，现就职于北京卓越电力建设有限公司，研究方向为输电电缆运检技术。

丁一铭（1994-），男，北京人，工程师，硕士，现就职于国网北京市电力公司电缆分公司，研究方向为输电电缆运检技术。

参考文献：

[1] 张冀, 马也, 张荣华, 等. 数字孪生变电站框架设计与关键技术研究[J]. 工程科学与技术, 2023, (6) : 15 - 30.

[2] 任冠男. 电力通信运维精益化闭环管控研究[J]. 光源与照明, 2023, (8) : 84 - 86.

[3] 丁冬, 陆玉琪. 数字孪生技术在主变状态检修中的应用分析[J]. 电工技术, 2022, (18) : 182 - 184.

[4] 唐学用, 梁垚, 孙斌, 等. 数字孪生技术在区域多能源系统中的应用展望[J]. 南方电网技术, 2021, (5) : 104 - 114.

[5] 陶飞, 马昕, 戚庆林, 等. 数字孪生连接交互理论与关键技术[J]. 计算机集成制造系统, 2023, (1) : 1 - 10.

[6] 贺兴, 艾芊, 朱天怡, 等. 数字孪生在电力系统应用中的机遇和挑战[J]. 电网技术, 2020, (6) : 2009 - 2019.

[7] 江秀臣, 许永鹏, 李曜丞, 等. 新型电力系统背景下的输变电数字化转型[J]. 高电压技术, 2022, (1) : 1 - 10.

[8] 朱庆, 张利国, 丁雨淋, 等. 从实景三维建模到数字孪生建模[J]. 测绘学报, 2022, (6) : 1040 - 1049.

摘自《自动化博览》2024年9月刊