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一、項目背景

supET工業互聯網平臺是2018年由阿里云計算有限公司牽頭、聯合浙江中控技術股份有限公司、之江實驗室、國家工業信息安全發展研究中心、等六家單位共建supET工業互聯網平臺。阿里云supET工業互聯網平臺致力于打造包容、共贏、開放、協作的工業互聯網生態，為制造業企業提供一站式的數字化、網絡化、智能化服務促進工業互聯網和消費互聯網的融通發展。

基于仿真的數字孿生解決方案是ANSYS公司的數字孿生解決方案。通過對物理設備建立高保真度、高穩定性、高可視化的實時仿真模型，并經由IOT平臺，實現實際物理設備與虛擬仿真設備之間的映射。在實際設備運行過程中，虛擬設備可經由實際設備傳感器采集到的實時數據，實現與現實設備的同步運行。因此，基于仿真的數字孿生解決方案所定義的數字孿生是動態的，不僅具備與實際設備一致的屬性，更能夠與實際設備以相同工況運行。因此，運維操作人員可通過監視數字孿生模型的工作狀態，獲取實際設備的全面運行信息，并對設備狀態進行預測判斷。

在電網運行過程中，變電站的主變壓器的運行維護存在較大痛點。作為變電站的主要設備，主變壓器承擔了輸電過程中的變壓任務。在主變壓器工作中，鐵芯和線圈的發熱量較高，因此需要采用較強的冷卻措施。而且鐵芯和線圈的溫度是運維人員極為關心參數。為了對鐵芯和線圈進行冷卻，在設計中，整個鐵芯和線圈是浸泡在冷卻油中的。這一結構雖然可以保證鐵芯和線圈在工作中維持正常的溫度，卻阻礙了在鐵芯和線圈上安裝溫度傳感器。因此，對鐵芯和線圈的溫度監控成為了一大難題。

當前在大多數裝備行業中，當“產品”被企業制造出來后，交付給用戶后，同樣也成為大量的“產品孤島”。特別對于大型、復雜的“裝備產品”，產品一旦交付，制造企業很難再從 “產品”的獲取有價值的運行信息，更加無法為“用戶”給出對產品的運維保養的建議。雖然“物聯網技術”可以解決設備的“在線”的通訊問題，但是僅僅完成“連接”還是遠遠不夠，還是需要對采集數據進行“語義化”、“模型化”的解析，更需要把設備的“設計域知識”帶到“設備運維域”，完成對設備的全生命周期管理。

因此在工業互聯網的建造中，設備裝備、制造流程的“數字孿生”是一種不可或缺的技術。“數字孿生”可以定義為一個基于歷史數據和當前數據的不斷發展的數字模型鏡像，它首先包含了產品的“設計知識”，也就是“機理模型”、“3D模型”等，設計知識是“數字孿生”的起點；第二，數字孿生擁有通過“IoT技術”采集到的“運行時狀態”，并對其建立統一的信息模型，對外提供標準數據調用接口，實現設備的互聯、互通、互操作；最后，在“數字孿生”中還包含了進行物理仿真、3D渲染的“計算引擎”。概括地說，數字孿生通過大量積累的、實時實際的測量數據，通過“實時仿真”進行實時計算，并給出場景下的仿真、渲染結果，從而為系統性能分析、優化提供指標化的建議，指導物理世界的行動，比如設備動作，并可以為產品設計或流程變更提供建議。

二、項目實施

1.案例定位

2.案例優勢分析

設備數字孿生是通過“IoT在線數據”和“設備仿真模型”的技術融合，實現基于模型的實時在線分析，并通過3D交互技術進行交互展示，把設備的“設計域知識”帶到“設備運維域”，從而更好地服務設備智能運維，實現基于模型的設備智能監控及維護。

在業務價值方面：設備數字孿生通過“IoT在線數據”和“設備仿真模型”的技術融合，實現基于模型的實時在線分析，并通過3D交互技術進行交互展示，把設備的“設計域知識”帶到“設備運維域”，從而更好地服務設備智能運維，實現基于模型的設備監控和維護。設備數據孿生可以根據當前的電網“負載工況”，提前1~2小時預測出過熱問題，從而判斷變壓器是否過載，是否要啟動備用變壓器等，幫助電網人員進行決策；

在開發工具層面：在自研的Device Twin SDK中，集成了“仿真模型運行時求解”、“IoT數據寫入”、“時序數據存儲”、“自定義可視化面板”的完整工具閉環；

3.實施步驟及路徑

按照四個主要步驟完成了對110kV電力變壓器的設備數字孿生的的開發，即為：1）物理對象選取；2）系統建模及模型集成；3）運行時模型部署；4）在線模型運行計算。

其中機理模型部分，通過ANSYS的Fluent/CFX和Maxwell的CAE軟件完成。

機理模型的輸入參數包括輸入端與輸出端的電流、泵的流量、油溫和環境溫度。其中輸入輸出端的電流和環境溫度是所有變電站都可獲得的，油溫的獲取需對變壓器進行適當改造，但改造難度不大，泵的流量一般是只有開關兩個狀態。其開啟時的流量可通過查詢泵供應單位的響應產品手冊獲取。

物理模型的內部功能模塊劃分主要包括電磁模塊、流體模塊和工況判斷模塊三部分。電磁模塊用于計算銅損和鐵損。流體模塊用于根據銅損、鐵損、泵流量和環境溫度，計算鐵芯和線圈的溫度。工況判斷部分用于根據其他模塊計算出的參數歸類為典型工況并輸出工況號。

在對電磁模塊和流體模塊進行建模時，采用了ANSYS公司的降階模型技術，將電磁三維仿真和流體三維仿真處理成具有三維仿真精度，但能夠進行實時仿真的降階模型，并集成進變壓器整體模型內。

運行時部署通過Docker進行對模型及算法應用Device Twin進行容器化封裝，實現高度靈活的自動化交付流程，構建彈性可擴展的系統架構，特別適合物聯網的規模化的場景。

4.案例推廣應用價值

本案例具備較廣泛的推廣應用價值。主要應用場景在于重型設備的運維監控和流程工業關鍵工藝良品率的提高方面。本案例的價值點在于，設備內部某關鍵參數，無法通過傳感器直接獲取。由于這一關鍵參數無法直接獲取，從而導致了設備運行的潛在風險或生產工藝的良品率地下問題。通過數字孿生建設，可降低設備運行風險或提高生產工藝良品率。舉例說明，通過對航空發動機渦輪葉片建立數字孿生，可監控渦輪溫度。通過對冶金行業加溫爐內建立數字孿生，可精確監控物料溫度，從而提高良品率。

三、實施效果

在建立數字孿生前，變電站運維人員只能通過間接手段推測主變壓器鐵芯與線圈溫度。手段包括：1、用紅外熱像儀檢查油箱外壁溫度。2、每天對油箱內的油進行化驗，分析頭一天的鐵芯與線圈超溫情況。3、對于某些數字化程度較高的變電站，可測量油箱內油的溫度。

在建立數字孿生后，變電站運維人員可直接實時觀察鐵芯與線圈溫度。