Цифровые двойники электроэнергетического оборудования — основные принципы и технические требования

Page 1
background image

Page 2
background image

48

цифровая трансформация

Цифровые двойники 
электроэнергетического 
оборудования — 
основные принципы 
и технические требования

УДК 621.314:004.942

Усложнение

 

проблем

 

управления

 

активами

 

и

 

обеспечения

 

эксплуатационной

 

надежности

 

электроэнергетического

 

обо

-

рудования

с

 

которыми

 

приходится

 

считаться

 

специалистам

 

на

 

всех

 

этапах

 

жизненного

 

цикла

приводит

 

к

 

необходимости

 

разработки

 

и

 

внедрения

 

цифровых

 

двойников

На

 

основе

 

ана

-

лиза

 

этих

 

проблем

 

сформулирована

 

цель

 

и

 

задачи

 

работы

Дано

 

пояснение

 

терминов

 

и

 

определений

используемых

 

авто

-

рами

Изложены

 

основные

 

принципы

 

разработки

 

архитектуры

 

цифровых

 

двойников

 

в

 

виде

 

образов

экспертиз

 

и

 

функции

 

их

 

компонентов

Предложены

 

общие

 

технические

 

требования

 

к

 

цифровым

 

двойникам

 

электроэнергетического

 

оборудования

Сформулированы

 

функции

 

пользователей

 

цифрового

 

двойника

 

на

 

всех

 

этапах

 

жизненного

 

цикла

 

электроэнергетического

 

обо

-

рудования

.

Дарьян

 

Л

.

А

.,

д.т.н., профессор «НИУ 

«МЭИ», Заслуженный 

член СИГРЭ, директор 

по научно-техническому 

сопровождению АО 

«Техническая инспекция 

ЕЭС»

Конторович

 

Л

.

Н

.,

к.т.н., эксперт SEERC, 

Заслуженный член 

СИГРЭ, директор 

ООО «Инжиниринг 

энергетического 

оборудования»

Ключевые

 

слова

:

цифровой двойник, 

электрическое энерге-

тическое оборудование, 

проектирование, ис-

пытание, диагностика, 

мониторинг, модели-

рование физических 

процессов, архитектура 

цифрового двойника, 

образы, экспертизы, 

цифровая платформа, 

программное обеспече-

ние, база данных, ма-

тематическая модель, 

алгоритм искусственно-

го интеллекта

АКТУАЛЬНОСТЬ

 

ПРОБЛЕМЫ

В последние годы появились новые вызовы, с кото-

рыми сталкиваются специалисты многих отраслей 

промышленности, в том числе и электроэнергети-

ческой:

1.  Объективное усложнение задач обеспечения экс-

плуатационной  надежности  электрооборудова-

ния,  в  том  числе  высоковольтного.  Связано  это 

с существенными изменениями, произошедшими 

в  последние  несколько  десятков  лет  в  электро-

энергетической отрасли. Одним из них является 

старение активов и увеличение риска их выхода 

из  строя.  При  этом  требования  по  надежному 

снабжению  потребителей  электрической  энерги-

ей остаются на высоком уровне, в связи с чем для 

поддержания оборудования, отработавшего свой 

нормированный ресурс, в надлежащем состоянии 

требуется  либо  увеличение  эксплуатационных 

расходов, либо его замена на новое оборудова-

ние, что в текущих экономических условиях явля-

ется сложной задачей.

2.  Объективное  усложнение  задач  оптимального 

управления активами в связи с необходимостью 

оперативно принимать сложные решения в обе-

спечении  безопасной  нагрузочной  способности 

оборудования,  продлении  или  сокращении  его 

срока  службы,  планировании  вывода  из  строя 

оборудования для профилактических и ремонт-

ных работ.

3.  Отсутствие  единого  диагностического  Центра 

с  усовершенствованными  моделями  состояний 

ц

и

ф

р

о

в

а

я

  

т

р

а

н

с

ф

о

р

м

а

ц

и

я

цифровая  трансформация


Page 3
background image

49

для  сбора  и  обработки  эксплуатационных  дан-

ных  и  выдачи  рекомендаций  по  дальнейшим 

действиям эксплуатирующим организациям.

4.  Отсутствие  сертифицированных  специалистов 

и  стимулов  для  предоставления  объективной 

информации о техническом состоянии оборудо-

вания эксплуатирующими его организациями.

5.  Повышение уровня автоматизации, что привело 

к резкому увеличению объема сложной инфор-

мации  при  снижении  полноты  и  достоверности 

анализа причин отказов оборудования из-за не-

достаточной  квалификации  персонала,  эксплу-

атирующего  микропроцессорные  диагностиче-

ские системы и приборы.

6.  Сокращение  числа  высококвалифицированных 

экспертов.

7.  Интенсивное  развитие  информационных  тех-

нологий — цифровизация всех сфер общества, 

в  том  числе  и  электроэнергетической  отрасли, 

которая приводит к необходимости оперативно-

го анализа огромных массивов данных о техни-

ческих параметрах электрооборудования, уста-

новленного на объектах электроэнергетики.

Одним  из  наиболее  эффективных  и  современ-

ных путей решения проблемы оптимизации управ-

ления  активами  и  обеспечения  эксплуатационной 

надежности  оборудования  без  дополнительных 

эксплуатационных  затрат  является  разработка 

и внедрение цифровых двойников (ЦД).

Примеры основных понятий, требований и кон-

кретных  реализаций  цифровых  двойников  про-

мышленного,  в  том  числе  энергетического,  обо-

рудования  представлены,  например,  в  работах 

[1–6]. Однако информация об основных принципах 

и технических требованиях к разработке цифровых 

двойников  оборудования  станций  и  подстанций 

в этих публикациях отсутствует. 

Целью  настоящей  работы  является  описание 

принципов и технических требований к разработке 

цифровых двойников оборудования объектов элек-

троэнергетики.

ТЕРМИНЫ

 

И

 

ОПРЕДЕЛЕНИЯ

Термины  и  определения  касательно  цифровых 

двойников в настоящее время не стандартизованы, 

поэтому мы вынуждены уделить им особое внима-

ние для однозначного понимания их значений авто-

рами и читателями. Ведь не зря великий математик 

и философ Декарт говорил: «Люди избавились бы 

от половины своих неприятностей, если бы смогли 

договориться о значении слов».

Цифровой

 

двойник

 (Digital Twin)

 — цифровая ко-

пия  физического  объекта  или  процесса,  помогаю-

щая оптимизировать эффективность бизнеса. 

Цифровой

 

двойник

 

оборудования

  —  виртуаль-

ная модель, которая на микро- и макроуровне либо 

описывает реально существующий объект (высту-

пая как дубль готового конкретного изделия), либо 

служит  прототипом  будущего  объекта.  При  этом 

любая  информация,  которая  может  быть  получе-

на при тестировании физического объекта, должна 

быть получена и на базе тестирования его цифро-

вого двойника.

Классифицируют  три  типа  двойников: 

цифро

-

вые

 

двойники

-

прототипы

  (Digital  Twin  Prototype, 

DTP), 

цифровые

 

двойники

-

экземпляры

 (Digital Twin 

Instance,  DTI)  и 

агрегированные

 

двойники

 

(Digital 

Twin Aggregate, DTA).

DTP

 характеризует физический объект, прототи-

пом которого он является, и содержит информацию, 

необходимую для описания и создания физической 

версии объекта. Эта информация содержит требо-

вания  к  производству,  подробную  трехмерную  или 

двумерную  (таблицы  данных  или  чертежи)  геоме-

трическую  модель,  спецификацию  на  материалы, 

технологические процессы, технические требования 

к закупкам и логистике комплектующих. DTP приме-

няется на всех этапах производства, но не взаимо-

действует  с  физическим  объектом  и  соответствует 

не условиям эксплуатации, а условиям испытаний на 

заводе-изготовителе. Например, такими свойствами 

обладают  расчетные  подсистемы  проектирования 

с возможностью цифровой имитации заводских ис-

пытаний,  предусмотренных  стандартами  на  обору-

дование. 

DTI  описывают  конкретный  физический  объект, 

с  которым  двойник  остается  связанным  на  протя-

жении всего жизненного цикла. Двойники этого типа 

обычно содержат:

 

– упрощенную  3D-модель  основных  конструктив-

ных  элементов  с  общими  размерами  (то  есть 

учитывают  конструкцию  физического  объекта 

приближенно,  в  основном  как  модель  «черный 

ящик»);

 

– спецификацию на применяемые материалы;

 

– спецификацию  на  процессы  с  перечислением 

операций, которые были выполнены при созда-

нии  физического  объекта,  а  также  результаты 

различных тестов на объекте;

 

– записи  о  сервисном  обслуживании,  включая 

замену  узлов  оборудования  и  операционные 

показатели;

 

– результаты измерений, полученные от датчиков 

и приборов.

DTI

  используются  на  всех  этапах  эксплуата-

ции — от монтажа до утилизации. Частично функ-

ции, указанные в цифровых двойниках этого типа, 

выполняют  системы  диагностического  мониторин-

га,  обеспечивающие  сбор,  хранение  и  обработ-

ку  сигналов  от  установленных  на  оборудовании 

датчиков,  приборов,  измерительных  и  защитных 

устройств  и  по  специальным  алгоритмам  пред-

упреждающие  о  рисках  выхода  из  строя  оборудо-

вания  при  текущих  условиях  эксплуатации.  Такие 

системы не позволяют прогнозировать техническое 

состояние  оборудования  при  изменении  условий 

эксплуатации:  старении  материалов,  изменении 

внешних воздействий, возникновении и/или разви-

тии дефектов конструкции.

DTA

  представляют  собой  систему,  в  которой 

двойники-экземпляры  (DTI)  и  прототипы  (DTP)  яв-

ляются  подсистемами  и  обмениваются  между  со-

бой данными с помощью случайных или проактив-

ных (упреждающих) запросов. При этом DTA могут 

использовать  DTP  в  полном  объеме,  симулируя 

произвольное  изменение  геометрии  объекта,  за-

 5 (62) 2020


Page 4
background image

50

мену  его  отдельных  компонентов,  узлов  и  деталей 

конструкции на другие, либо использовать DTP ча-

стично для прогнозирования изменения техническо-

го состояния при изменении воздействий на объект

и/или изменении свойств применяемых материалов. 

Изменение геометрии и конструкции в этом случае 

допустимо только частично для некоторых заранее 

определенных случаев, связанных с возникновени-

ем и развитием дефектов.

Дополнительно введем следующие определения:

Диагностические

 

критерии

 

ЦД

  —  физико-хи-

мические или расчетные параметры ЦД, номиналь-

ные и допустимые значения которых характеризу-

ют  как  техническое  состояние  соответствующего 

физического объекта в целом, так и его отдельных 

узлов в полном объеме для всех режимов. Напри-

мер,  критерии  электрической,  электродинамиче-

ской, механической прочности и устойчивости обо-

рудования. 

Критерии

 

эффективности

 

ЦД

  —  геометриче-

ские, физико-химические или расчетные параметры 

цифрового  двойника,  номинальные  и  допустимые 

значения  которых  характеризуют  эффективность 

функционирования соответствующего физического 

объекта в целом, его отдельных компонентов и уз-

лов в полном объеме для всех режимов. Например, 

величина  потерь  электроэнергии  в  оборудовании, 

нагрузочная  способность  и  срок  службы  оборудо-

вания.

Информативные

 

параметры

 

ЦД

  —  геометри-

ческие,  физико-химические  или  расчетные  пара-

метры  физического  объекта,  передаваемые  циф-

ровому  двойнику,  изменение  которых  влияет  на 

изменение соответствующих диагностических кри-

териев  или  критериев  эффективности.  Например, 

температура и влажность окружающей среды, на-

пряжения  и  токи,  внешние  механические  воздей-

ствия.

Информационные

 

модели

 

ЦД

 — набор данных, 

методик, алгоритмов и программ их ввода, хране-

ния и визуализации. Например, данные о конструк-

ции  и  функциональных  параметрах  физического 

объекта ЦД, данные об условиях и технологии из-

готовления, монтажа и эксплуатации, данные о про-

филактических и ремонтных работах и т.д.

Математические

 

модели

 

ЦД

 — набор методик, 

алгоритмов и программ, основанных на численном 

или аналитическом решении систем уравнений (ал-

гебраических,  обыкновенных  дифференциальных 

или  с  частными  производными),  а  также  данных 

о  свойствах  материалов  и  внешних  воздействи-

ях,  симулирующих  различные  мультифизические 

(например,  электрические,  электромагнитные, 

термические,  механические  и  др.)  установившие-

ся  и  переходные  процессы  и  адекватно  описыва-

ющие  соответствующие  процессы  в  физическом

объекте.

Экспертные

 

модели

 

ЦД

 — набор методик, ал-

горитмов, программ и данных, основанных на опы-

те  экспертов,  полученном  при  проектировании, 

изготовлении,  испытаниях,  эксплуатации,  перио-

дической и непрерывной диагностике на включен-

ном  и  отключенном  оборудовании,  анализе  ава-

рий  аналогичных  объектов.  В  экспертной  модели 

используется также опыт лабораторных исследо-

ваний  и  опыт  испытаний  различных  физических 

моделей аналогичных объектов в целом или их от-

дельных компонентов и узлов. Экспертные моде-

ли содержат необходимые для функционирования 

цифрового  двойника  эмпирические  зависимости 

между  информативными  параметрами,  диагно-

стическими  критериями  и  критериями  эффектив-

ности,  ранжирование  критериев  и  параметров  по 

степени риска отклонений от их номинальных зна-

чений,  а  также  определения  уровня  допустимых 

значений.

Статистическая

 

модель

 

ЦД

 — набор методик, 

алгоритмов  и  программ,  основанных  на  методах 

искусственного интеллекта и адекватно описываю-

щих изменение диагностических критериев и крите-

риев  эффективности  в  зависимости  от  изменения 

информативных параметров с использованием ал-

горитмов машинного обучения и исторических дан-

ных об этих параметрах и критериях.

Экспертиза

 

ЦД

 — набор конкретных информа-

ционных и математических и(или) экспертных и(или) 

статистических моделей, позволяющих достоверно 

определить  текущие  и  прогнозные  значения  соот-

ветствующих  конкретных  диагностических  крите-

риев или критериев эффективности при изменении 

значений  их  информативных  параметров.  Экспер-

тиза может проводиться без физического объекта 

или совместно с физическим объектом, отключен-

ным или не отключенным от потребителя.

Образ

 

цифрового

 

двойника

 

оборудования

 — на-

бор экспертиз цифрового двойника оборудования, 

характеризующих его отдельные функциональные, 

физические или химические свойства и позволяю-

щих достоверно определить текущее и прогнозное 

техническое состояние отдельных компонентов фи-

зического объекта ЦД.

Виды

 

обеспечений

 

цифрового

 

двойника

 

оборудо

-

вания

 — набор информационных данных, методиче-

ских, аппаратных и программных средств, позволяю-

щих достоверно реализовать все образы ЦД.

Цифровая

 

платформа

 

ЦД

 

оборудования

  — 

сис тема  алгоритмизированных  взаимоотношений 

между видами обеспечений всех образов цифрово-

го двойника, объединенных единой информацион-

ной средой.

ЦЕЛЬ

 

И

 

ЗАДАЧИ

 

СОЗДАНИЯ

ЦИФРОВОГО

 

ДВОЙНИКА

 

ОБОРУДОВАНИЯ

Целью  создания  цифровых  двойников  оборудова-

ния, в том числе энергетического, является обеспе-

чение требуемой надежности и снижение эксплуата-

ционных затрат на оборудование за счет принятия 

обоснованных и оптимальных, оперативных и долго-

срочных  решений,  основанных  на  использовании 

определенных с помощью цифрового двойника те-

кущих и прогнозных значений диагностических кри-

ЦИФРОВАЯ 

ТРАНСФОРМАЦИЯ


Page 5
background image

51

териев работы отдельных узлов, компонентов и обо-

рудования  в  целом  на  всех  этапах  его  жизненного 

цикла.

При  разработке  ЦД  необходимо  решать  комп-

лекс  задач,  связанных  с  междисциплинарным  мо-

делированием, анализом данных и машинным об-

учением. Некоторые из этих задач приведены ниже:

 

– выбор  организационно-методического  обеспе-

чения ЦД, в том числе стандартов и методиче-

ских материалов, определение типов пользова-

телей, их роли и прав доступа, формы и объема 

информации, необходимой для их работы;

 

– разработка  архитектуры  цифрового  двойника, 

в том числе разработка технических требований 

ко всем его компонентам и образам, выбор про-

граммной и аппаратной (цифровой) платформы 

для  реализации  разработанной  архитектуры 

сбора,  передачи,  хранения,  визуализации  дан-

ных и функционирования программного обеспе-

чения  статистических,  экспертных  и  математи-

ческих  моделей,  необходимых  для  реализации 

цифрового двойника конкретного оборудования;

 

– сбор  данных  о  конкретном  оборудовании,  ЦД 

которого разрабатывается, в том числе данные 

изготовителя и эксплуатации; 

 

– анализ  конструкции  конкретного  оборудования, 

определение  и  описание  его  критических  зон, 

описание  вероятных  дефектов  оборудования 

в  целом,  его  отдельных  компонент  и  образов, 

отдельных узлов и критических зон;

 

– разработка  информационных,  математических, 

экспертных и статистических моделей для диа-

гностирования вероятных дефектов и прогнозов 

их развития в том числе, определение критериев 

и  информативных  параметров  физико-химиче-

ских  явлений,  проявляющихся  при  возникнове-

нии и развитии дефектов, методов и аппаратных 

средств  прямого  или  косвенного  (с  помощью 

дополнительного  расчета)  измерений  этих  кри-

териев и параметров;

 

– разработка  информационных,  математических, 

экспертных  и  статистических  моделей  для 

оценки  текущих  значений  интегральных  кри-

териев  технического  состояния  оборудования 

и  прогнозов  их  развития,  в  том  числе  индекса 

технического состояния, прогнозируемого срока 

службы, текущей и прогнозируемой нагрузочной 

способности;

 

– анализ  характеристик  программно-аппаратных 

платформ для сбора, передачи, хранения, визу-

ализации, защиты и обработки данных моделей, 

в том числе с помощью статистических методов 

искусственного интеллекта, экспертных алгорит-

мов сравнения текущих данных с допустимыми 

значениями  и  математических  методов  моде-

лирования  электрических,  электромагнитных, 

термических и механических процессов; 

 

– разработка  рекомендаций  по  уточнению  харак-

теристик критериев и параметров для уточнения 

интенсивности  и  локализации  дефектов,  меро-

приятия по полному или частичному устранению 

дефектов, включая профилактические и ремонт-

ные работы.

 

– разработка  методик  и  данных  для  автономно-

го  тестирования  программных  и  аппаратных 

средств  компонентов  цифрового  двойника, 

информационных,  математических,  экспертных 

и статистических моделей, проведение тестиро-

вания разработанных моделей;

 

– разработка методик и данных для тестирования 

программных  и  аппаратных  средств  компонен-

тов  цифрового  двойника  на  физических  объек-

тах;

 

– проведение  тестирования  функционирования 

цифрового  двойника  при  передаче  данных  от 

реального  физического  объекта  на  цифровую 

платформу с интегрированными в нее разрабо-

танными моделями.

ПОЛЬЗОВАТЕЛИ

 

ЦИФРОВОГО

 

ДВОЙНИКА

 

И

 

ИХ

 

ФУНКЦИИ

На  каждом  этапе  жизненного  цикла  цифрового 

двойника  с  его  данными,  методическим,  програм-

мным  и  аппаратным  обеспечением  работают  раз-

личные  пользователи,  выполняющие  различные 

функции,  в  том  числе  принимающие  технические 

и  управленческие  решения.  Всех  пользователей 

ЦД условно разделим на три типа:

 

– пользователи-заказчики оборудования;

 

– пользователи-разработчики оборудования (в том 

числе, проектанты, закупщики материалов и ком-

плектующих, изготовители и испытатели);

 

– пользователи-эксплуатационники,  в  том  числе 

монтажные  организации,  специалисты  станций 

и подстанций, специалисты энергосистем (отде-

лов качества и технических инспекций), эксперты 

различных диагностических центров и организа-

ций по соответствующему оборудованию. 

В  ряде  случаев  в  качестве  пользователей-за-

казчиков  выступают  пользователи-эксплуатацион-

ники.

Необходимо отметить, что если цифровой двой-

ник разрабатывается не на первом, а на каком-ли-

бо  другом  этапе  жизненного  цикла  оборудования, 

например, на этапе эксплуатации, то для его функ-

ционирования  нужно  собрать  в  базу  данных  всю 

необходимую  информацию  для  работы  математи-

ческих,  экспертных  и  статистических  моделей  как 

на соответствующем этапе разработки, так и после-

дующих этапах.

На

 

этапе

 

проведения

 

тендера

 на закупку поль-

зователи-заказчики  разрабатывают  технические 

требования на оборудование, основанные на нор-

мативной и методической документации, изучении 

особенностей  эксплуатации  оборудования  в  кон-

кретных условиях и технических требованиях к ана-

логичному оборудованию, разработанному различ-

ными фирмами. База данных цифрового двойника 

(на этом этапе двойника-прототипа) должна содер-

жать эту информацию и тем самым повысить каче-

ство, достоверность и полноту предъявляемых на 

тендер технических требований. Сформированные 

 5 (62) 2020


Page 6
background image

52

требования также заносятся в базу данных цифро-

вого  двойника  и  являются  первыми  данными  для 

контроля  технического  состояния  оборудования, 

в  том  числе  и  проверки  тендерных  предложений 

разработчиков на соответствие тендерным требо-

ваниям.

Пользователи-разработчики  оборудования  на 

этом этапе используют базу данных и программное 

обеспечение двойника-прототипа для выбора ком-

поновки конструкции и проведения оптимизацион-

ных и поверочных расчетов конструкции, предлага-

емой для участия в тендере.

На

 

этапах

 

расчетного

 

проектирования

,  кон-

струирования,  разработки  технологической  и  кон-

структорской документации, заказа и входного кон-

троля  материалов  и  комплектующих,  подготовки 

производства,  изготовления  и  испытания  обору-

дования  пользователи-разработчики  используют 

базу  данных  цифрового  двойника  с  конкретными 

номинальными конструктивными и технологически-

ми параметрами оборудования (соответствующими 

чертежам без учета производственных отклонений) 

и  номинальными  свойствами  материалов  (соот-

ветствующими  каталогам  без  учета  их  реальных 

свойств в состоянии поставки). Используется также 

методическое, аппаратное и программное обеспе-

чение  цифрового  двойника-прототипа  для  имита-

ционного и прогнозного моделирования оборудова-

ния в условиях конкретной испытательной станции 

разработчика и конкретных, нормируемых стандар-

тами, видов и параметров испытаний.

На основании результатов имитационного и про-

гнозного  моделирования  принимаются  решения 

о соответствии конструкции техническим требова-

ниям и создается реальный физический объект.

Пользователи-заказчики  осуществляют  контроль 

качества  выполнения  работ  по  изготовлению  обо-

рудования, сопоставляя результаты приемо-сдаточ-

ных  испытаний  с  нормативными  или  контрактными 

требованиями.  Однако,  как  показывает  практика, 

во  многих  случаях  для  обеспечения  качественного 

контроля результатов приемо-сдаточных испытаний 

бывает  недостаточно.  Поэтому  очень  часто  в  соот-

ветствии  с  договорами  на  поставку  оборудования 

пользователи-заказчики осуществляют контроль ка-

чества  выполнения  работ  на  всех  этапах  создания 

оборудования:  от  конструирования  до  испытаний. 

Для  выполнения  контроля  на  этих  этапах  исполь-

зуются  данные  о  конструкции  конкретного  экзем-

пляра  оборудования,  характеристики  материалов 

и  параметры  режимов  его  испытаний.  Совместно 

с ними должны использоваться для контроля путем 

взаимного  сопоставления  и  анализа  отклонений 

результаты  расчетов  и  имитационного  моделирова-

ния цифрового двойника с результатами измерений 

и испытаний отдельных комплектующих и материа-

лов,  отдельных  узлов  и  компонентов,  а  также  обо-

рудования в целом. Эти данные необходимы также 

для  контроля  качества  изготовленного  оборудова-

ния,  проверки  соответствия  параметров  и  характе-

ристик  оборудования  техническим  требованиям 

тендера  и  нормативных  материалов.  Все  данные 

базы  цифрового  двойника-прототипа,  необходимые 

для  поверочного  расчета  и  имитационного  модели-

рования,  результаты  этих  расчетов  и  моделирова-

ния,  результаты  измерений  и  испытаний,  а  также 

данные  по  техническим  требованиям  тендерной 

документации  должны  быть  переданы  пользовате-

лям-заказчикам на соответствующих этапах контро-

ля  в  цифровом  виде,  что  позволяет  формировать 

и базу данных цифрового двойника-экземпляра. На 

этом же этапе по предложениям пользователей-раз-

работчиков  должна  формироваться  в  базе  данных 

двойника-экземпляра  номенклатура  и  допустимые 

значения  уставок  для  критериев  и  информативных 

параметров  всех  образов  и  экспертиз  цифрового 

двойника. Кроме того, формируются также требова-

ния к номенклатуре, методам проведения экспертиз 

для  периодического  и  непрерывного  контроля  кри-

териев  и  информативных  параметров  в  эксплуата-

ции.  На  реальном  оборудовании  устанавливаются 

(либо обеспечиваются места и контрольные кабели 

для установки) соответствующие датчики, приборы, 

устройства и системы диагностического мониторин-

га и технологических защит. Характеристики и описа-

ния мест установки этой аппаратуры также заносят-

ся  в  базу  данных  цифрового  двойника-экземпляра. 

Все указанные данные используются для диагности-

рования  оборудования  на  последующих  этапах  его 

жизненного цикла. Кроме того, в базу данных циф-

рового  двойника-экземпляра  должна  передаваться 

в цифровом виде вся информация, необходимая не 

только для диагностирования, но и для выполнения 

других работ на последующих этапах жизни обору-

дования, в том числе монтажная, эксплуатационная 

и ремонтная документация.

На

 

этапах

 

транспортировки

хранения

мон

-

тажа

 

и

 

работ

 

по

 

пусконаладке

 

оборудования

 

перед его пуском в эксплуатацию, в том числе та-

ких же работ по датчикам, приборам, устройствам 

и сис темам диагностического мониторинга и защи-

ты  оборудования,  пользователи  цифрового  двой-

ника-экземпляра выполняют следующие функции:

 

– пользователи-разработчики осуществляют шеф-

надзор  за  выполнением  работ,  контролируя 

качество,  используя  информацию  базы  данных 

цифрового двойника-экземпляра;

 

– пользователи-эксплуатационники  осуществля-

ют выполнение работ, контролируя их качество, 

используя информацию базы данных цифрового 

двойника-экземпляра  (кроме  того,  совместно 

с  пользователями-разработчиками  они  должны 

выполнить прогнозное моделирование по мате-

матическим  и  экспертным  моделям  цифрового 

двойника и выяснить до реального пуска в экс-

плуатацию  влияние  всех  изменений  информа-

тивных параметров на изменения критериев).

На первом пуске оборудования условия эксплу-

атации часто сильно отличаются от условий стан-

дартных испытаний на заводе изготовителе, в том 

числе по схемам соединения оборудования, влия-

нию одного оборудования на другое, воздействую-

ЦИФРОВАЯ 

ТРАНСФОРМАЦИЯ


Page 7
background image

53

щим на оборудование токам и напряжениям, влия-

нию температуры и влажности окружающей среды, 

влиянию  результатов  транспортировки,  хранения 

и  монтажа.  Поэтому  прогнозирование  значений 

критериев  и  информативных  параметров  может 

значительно  снизить  риски  дальнейшей  эксплуа-

тации  и  возможной  аварии  оборудования.  По  ре-

зультатам  анализа  этих  прогнозов  можно  принять 

решение  о  дополнительных  мерах  по  снижению 

рисков, например, дополнительной сушки изоляции 

для силовых трансформаторов. Кроме того, может 

приниматься  решение  о  замене  комплектующих 

или  отдельных  узлов,  изменении  схем  и  режимов 

пуска и т.д. Следует отметить, что важным обсто-

ятельством  является  использование  базы  данных 

цифрового двойника для задания «уставок» и кали-

бровки датчиков, приборов, устройств и систем мо-

ниторинга и технологических защит. Применяемые 

в  настоящее  время  отдельными  разработчиками 

и  изготовителями  приборов  статистические  алго-

ритмы, основанные на методах машинного обуче-

ния, приводят к тому, что оборудование в режиме 

обучения в течение 1–3 месяцев работает без кон-

троля соответствующих приборов. При дальнейшей 

эксплуатации калибровку и уставки необходимо все 

равно менять, так как режимы эксплуатации в номи-

нальных и пусковых условиях отличаются. В ряде 

случаев  отказ  от  повторной  калибровки  и  уточне-

ния уставок приводил к ошибкам в работе приборов 

мониторинга и технологических защит и возникно-

вению аварийных ситуаций.

На

 

этапах

 

эксплуатации

  пользователи-экс-

плуатационники  с  помощью  данных,  программных 

и  аппаратных  средств  цифрового  двойника  могут 

выполнять следующие функции (виды работ):

1.  Сбор,  хранение  и  визуализацию  на  удаленных 

компьютерах  пользователей,  измеренных  на 

реальном  объекте  и  переданных  через  АСУ 

ТП подстанции данных от отдельных приборов 

и  систем  диагностического  мониторинга.  С  по-

мощью сравнения между собой текущих и пре-

дыдущих  значений  этих  данных,  сравнения  их 

с  заданными  допустимыми  значениями  оцени-

вается  уровень  риска  и  выявляется  наличие 

аномальных  явлений.  Анализ  скорости  изме-

нения этих данных (трендов) позволяет прогно-

зировать  будущее  развитие  этих  аномальных 

явлений  в  ближайшей  перспективе.  При  этом, 

делается предположение о том, что условия ра-

боты  оборудования  и  условия  внешней  среды 

не меняются в прогнозируемый период. В боль-

шинстве случаев допустимые значения параме-

тров не меняются в процессе всей эксплуатации 

и  определены  не  для  конкретного  реального 

объекта,  а  являются  усредненными  значения-

ми  всего  парка  оборудования.  Датчики  для  из-

мерения  информативных  параметров  обору-

дования  установлены  не  в  критических  зонах, 

а в других его доступных местах. Это приводит 

к тому, что использование данных мониторинга 

информативных  параметров  оборудования  без 

учета данных о его конструкции (оборудование 

рассматривается как «черный ящик») позволяет 

только выявить аномальные явления и на ран-

них стадиях их развития предупредить эксплуа-

тационный персонал о необходимости принятия 

мер  для  снижения  рисков  аварийных  отключе-

ний. Выявить причину возникновения аномалий, 

определить конкретную критическую зону и об-

разовавшийся дефект конструкции только с по-

мощью  данных  приборов  и  систем  диагности-

ческого мониторинга в большинстве случаев не 

представляется возможным.

2.  Выявление  причин  возникновения  аномалий 

в  конкретных  критических  зонах  оборудования 

с  помощью  данных  от  систем  диагностическо-

го  мониторинга  и  базы  данных  о  конструкции 

и  характеристиках  материалов  оборудования, 

каталога  вероятных  дефектов  аналогичного 

оборудования,  математических,  экспертных 

и статистических моделей цифрового двойника. 

С этой целью выполняется имитационное моде-

лирование  критериев  в  критических  зонах  при 

изменении информативных параметров, а также 

при  изменении  характеристик  внешней  среды 

или внешних воздействий на оборудование.

3. Прогнозирование изменений технического состо-

яния оборудования при планируемых и аварий-

ных  электрических,  электромагнитных,  тепло-

вых и механических воздействиях, а также при 

изменениях  физических  и  химических  характе-

ристик  применяемых  в  оборудовании  материа-

лов,  за  счет  их  старения  или  условий  эксплуа-

тации.

4.  Определение  текущих  и  прогнозных  значений 

интегральных показателей оборудования, в том 

числе  срока  службы,  нагрузочной  способности 

и индекса технического состояния.

5.  Планирование  необходимого  объема,  длитель-

ности  и  затрат  на  выполнение  профилактиче-

ских и ремонтных работ.

Пользователи-разработчики  совместно  с  поль-

зователями-эксплуатационниками  (по  их  запросу) 

на стадии эксплуатации используют данные и про-

граммное  обеспечение  цифрового  двойника  для 

поиска  причин  появления  аномальных  явлений 

и  вероятных  дефектов.  На  основе  имитационно-

го моделирования и изучения опыта эксплуатации 

с помощью баз данных и моделей цифрового двой-

ника разрабатываются предложения и проекты по 

модификации  конструкции  с  целью  повышения  ее 

эффективности  и  надежности,  а  также  продления 

срока службы. 

ХАРАКТЕРИСТИКА

 

ФИЗИЧЕСКОГО

 

ОБЪЕКТА

 

ЦИФРОВОГО

 

ДВОЙНИКА

Физическим  объектом,  для  которого  с  помощью 

цифрового  двойника  осуществляется  моделиро-

вание  и  прогнозирование,  является  электроэнер-

гетическое  оборудование,  установленное  на  элек-

трических станциях и подстанциях. Кроме того, под 

физическим  объектом  цифрового  двойника  будем 

 5 (62) 2020


Page 8
background image

54

понимать и группу оборудования для решения об-

щей  задачи:  электрическое  присоединение,  элек-

трическая установка, станция или подстанция. Для 

ЦД группы оборудования необходимо разработать 

ЦД  для  каждого  вида  оборудования,  входящего 

в эту группу.

С  физического  объекта  осуществляется  сбор 

данных, в том числе с установленных на нем датчи-

ков, приборов, устройств, систем диагностического 

мониторинга и защиты с передачей данных на циф-

ровую платформу.

Описание

 

данных

собираемых

 

с

 

физических

 

объ

-

ектов

.

 Перечень данных, способ сбора и первичной 

обработки,  а  также  методы  передачи  данных  и  ин-

формационные  модели  данных  разрабатываются 

для конкретного физического объекта. В состав со-

бираемых  данных  должны  входить  как  данные,  по-

лучаемые автоматически в непрерывном режиме от 

АСУТП  ПС,  систем  диагностического  мониторинга 

оборудования, так и данные ручного инструменталь-

ного контроля и диагностирования, периодически вы-

полняемых на неотключенном и отключенном обору-

довании. Например, из систем мониторинга должны 

поступать все данные, упомянутые в распоряжении 

№  538р  ОАО  «ФСК  ЕЭС»  «Об  утверждении  техни-

ческих требований к системам автоматической диа-

гностики силового оборудования при его первичном 

вводе в эксплуатацию». Перечень данных уточняет-

ся для всех конкретных физических объектов энерге-

тического оборудования подстанции. Объем данных, 

такты опроса и такты передачи данных должны со-

ответствовать  требованиям  российских  стандартов 

и  нормативных  материалов,  а  также  международ-

ным стандартам и нормативным материалам МЭК. 

В  зависимости  от  наличия,  достоверности 

и  подробности  данных  о  конкретных  физических 

объектах  определяется  объем  реализуемых  ин-

формационных, математических, экспертных и ста-

тистических моделей цифрового двойника.

ТЕХНИЧЕСКИЕ

 

ТРЕБОВАНИЯ

 

К

 

РАЗРАБАТЫВАЕМЫМ

 

ЦИФРОВЫМ

 

ДВОЙНИКАМ

Для решения указанных выше задач ЦД и обеспе-

чения функций пользователей на всех этапах жиз-

ненного  цикла,  прежде  всего  эксплуатации,  раз-

рабатываемые  образы,  экспертизы  и  модели  ЦД 

должны  удовлетворять  приведенным  ниже  техни-

ческим требованиям.

Общие требования к ЦД оборудования:

 

– структура ЦД, состоящая из образов, экспертиз, 

моделей,  критериев  и  информативных  параме-

тров (рисунок 1).

 

– геометрическая  и  структурная  модель  объ-

екта с описанием критических зон и вероятных 

дефектов,  характерных  для  конструкций  кон-

кретных физических объектов;

 

– информация о технологических процессах изго-

товления и сборки отдельных элементов и обо-

рудования в целом;

Рис

. 1. 

Структура

 

цифрового

 

двойника

 

оборудования

ЦИФРОВАЯ 

ТРАНСФОРМАЦИЯ


Page 9
background image

55

 

– набор данных о воздействиях, критериях и па-

раметрах, о комплектующих, компонентах и уз-

лах  оборудования,  рассчитанных  на  стадиях 

проектирования,  измеренных  на  стадии  изго-

товления и испытаний на заводе изготовителе, 

измерениях и испытаниях на монтаже и в экс-

плуатации;

 

– информационные,  математические,  экспертные 

и  статистические  модели,  описывающие  основ-

ные  физическо-химические  процессы,  происхо-

дящие  в  оборудовании  и  влияющие  на  его  экс-

плуатационные характеристики и срок службы.

Цифровой двойник обеспечивает:

 

– сбор,  первичную  обработку,  передачу  данных 

на  удаленный  сервер,  хранение  и  обработку 

данных,  необходимых  для  функционирования 

цифрового двойника;

 

– самодиагностику  измеренных  или  расчетных 

входных данных, оценку качества и достаточно-

сти данных (входных и выходных показателей), 

поступающих от объектов мониторинга и пери-

одического контроля физического объекта;

 

– отображение в режиме реального времени про-

цессов, протекающих в оборудовании;

 

– проведение  различных  имитационных  и  про-

гнозных экспериментов «что, если» с использо-

ванием математических, экспертных и статисти-

ческих моделей;

 

– определение  критических  зон  оборудования, 

текущие  значения  критериев  диагностики 

и  эффективности,  в  том  числе  интегральных 

критериев, прогнозирование их изменений;

 

– по  результатам  диагностики  и  моделирования 

выдачу  информации,  необходимой  для  приня-

тия управленческих решений;

 

– постоянное «самообучение» как в соответствии 

с изменениями, происходящими на протяжении 

жизненного  цикла  реального  объекта,  так  и  по 

результатам  моделирования  ситуаций ,  в  кото-

рых реальный объект не эксплуатировался.

ТРЕБОВАНИЯ

 

К

 

МАТЕМАТИЧЕСКИМ

ЭКСПЕРТНЫМ

 

И

 

СТАТИСТИЧЕСКИМ

 

МОДЕЛЯМ

 

ИСКУССТВЕННОГО

 

ИНТЕЛЛЕКТА

Общие

 

требования

 

к

 

математическим

 

моделям

:

 

– описывать  основные  физические  процессы, 

происходящие  в  оборудовании  при  различных 

воздействиях  и  свойствах  применяемых  мате-

риалов  (например,  для  силовых  трансформа-

торов  —  неравномерное  распределение  тока 

нагрузки по отдельным ветвям обмоток и нерав-

номерное  распределение  напряжений  при  раз-

личных  режимах;  воздействие  электрического 

поля  на  различные  участки  изоляции  и  опре-

деление  запасов  их  электрической  прочности; 

воздействие  магнитных  полей  на  локальные 

и  общие  потери  электроэнергии  в  отдельных 

системах  и  элементах  конструкции;  влияние 

электродинамических,  температурных  и  меха-

нических воздействий);

 

– определять критерии и параметры для условий 

всех этапов жизненного цикла оборудования;

 

– быть  параметрическими  для  возможности  изу-

чения влияния изменения электрических, меха-

нических и тепловых внешних для оборудования 

воздействий на его техническое состояние;

 

– быть параметрическими для возможности изуче-

ния влияния изменения электрических, механи-

ческих и тепловых характеристик применяемых 

материалов на его техническое состояние;

 

– обеспечивать  возможность  прогнозировать 

значения  выходных  параметров  по  изменению 

входных параметров на заданный горизонт вре-

мени вперед;

 

– по  запросу  пользователя  представлять  отчеты 

с текущими и прогнозными выходными и расчет-

но-диагностическими данными;

 

– визуализировать  текущие  и  прогнозные  выход-

ные и расчетно-диагностические данные в удоб-

ном пользователю виде для анализа и принятия 

решений; 

 

– быть  апробированы  путем  успешного  их  при-

менения  при  проектировании,  изготовлении 

и испытаниях оборудования при его эксплуата-

ции не менее 3 лет.

Требования

 

к

 

экспертным

 

моделям

:

 

– классифицировать  расчетные  или  измеряемые 

параметры  объекта  как  информативные  или 

неинформативные  для  выявления  конкретного 

вероятного дефекта, и с помощью эмпирических 

зависимостей  или  тенденций  роста  и  спада 

(трендов)  их  изменения  прогнозировать  значе-

ния критериев и параметров, характеризующих 

конкретный  дефект  с  определенной  вероятно-

стью;

 

– подтверждаться результатами осмотров анало-

гичных  реальному  оборудованию  физических 

объектов  при  их  авариях  или  несоответствиях, 

выявленных  в  эксплуатации  или  на  заводе-

изготовителе  (в  некоторых  случаях  они  могут 

быть подтверждены результатами специальных 

испытаний на физических моделях или лабора-

торными исследованиями. 

Успешный  опыт  применения  экспертных  моде-

лей для аналогичных конструкций должен быть не 

менее 3 лет.

Требования

 

к

 

статистическим

 

моделям

 

искус

-

ственного

 

интеллекта

:

 

– осуществлять  автоматический  поиск  зави-

симости  между  входными  информативными 

параметрами  и  выходными  критериями  для 

каждого дефекта и характеристики материалов 

объекта, заданного в экспертных моделях (поиск 

зависимости  должен  происходить,  например, 

с использованием методов машинного обучения 

и  математической  статистики,  модели  должны 

допускать визуализацию и ручную корректиров-

ку зависимостей);

 

– вычислять  критерии  по  найденным  зависимос-

тям  и  сопоставлять  их  с  результатами  опреде-

ления критериев по математическим и эмпи ри-

 5 (62) 2020


Page 10
background image

56

ческим моделям, если такие критерии определя-

ются этими моделями. (сравниваемые значения 

используются  для  верификации,  валидации 

и машинного обучения статистических моделей 

совместно с данными прямых измерений инфор-

мативных и диагностических параметров);

 

– обеспечить составление библиотеки паттернов 

входных  параметров  (выявление  по  ретроспек-

тивным  данным  возможных  вариантов  измене-

ния  входных  параметров,  возможность  ручного 

редактирования паттернов входных параметров, 

возможность  задания  возмущающих  воздей-

ствий для входных параметров);

 

– обеспечить прогнозирование выходных параме-

тров на основе «обученных» моделей, прогнозов 

входных  параметров,  библиотеки  паттернов 

входных  параметров  и  заданных  вручную  воз-

мущающих воздействий. 

ТРЕБОВАНИЯ

 

К

 

АРХИТЕКТУРЕ

 

ЦИФРОВОГО

 

ДВОЙНИКА

Цифровой двойник должен иметь возможность ра-

боты  с  большими  объемами  данных  Big  Data  (об-

работка  терабайтов  данных  в  сутки).  При  этом  он 

должен содержать все образы, описывающие изме-

нение состояния реального физического оборудо-

вания во всех его текущих и прогнозных режимах, 

включая режимы и технические состояния, которые 

еще  реально  не  произошли.  В  процессе  работы 

цифрового  двойника  необходимо  реализовать  кэ-

ширование данных на всех уровнях обработки ин-

формации для предотвращения повторного запуска 

одинаковых запросов разными пользователями.

Аппаратно-программное  обеспечение  цифро-

вого  двойника  должно  располагаться  у  заказчика 

или  специализированной  экспертной  организации 

и  принимать  данные  от  удаленного  физического 

объекта  с  использованием  защищенных  каналов 

связи.  Оно  должно  базироваться  на  инструмен-

тальной платформе, обеспечивающей прием, хра-

нение  и  обработку  данных  в  соответствии  с  рос-

сийскими  и  международными  стандартами.  Для 

реализации информационных моделей платформа 

цифрового двойника должна содержать инструмен-

тальные средства для обеспечения удаленного до-

ступа пользователей к базе данных и визуализации 

данных в удобном для пользователей виде.

Для  реализации  математических,  экспертных 

и  статистических  моделей  цифрового  двойника 

в платформу должны быть интегрированы инстру-

ментальные  средства  моделирования  мультифи-

зических  задач  (например,  ANSYS  или  COMSOL) 

и  инструментальные  средства  искусственного 

интеллекта  (например,  PYTHON).  Интеграция  ин-

формационных, математических, экспертных и ста-

тистических  моделей  предполагает  разработку 

специальных  программных  модулей  (шлюзов)  для 

преобразования данных, используемых различны-

ми  прикладными  программами  моделей,  инстру-

ментальными  средствами  мультифизического  мо-

делирования и искусственного интеллекта. 

ТРЕБОВАНИЯ

К

 

ОБРАЗАМ

 

ЦИФРОВОГО

 

ДВОЙНИКА

Для обеспечения идентичности цифрового двойника 

реальному  физическому  объекту  и  выполнения  ро-

лей  пользователей  (разработчика,  заказчика  и  экс-

плуатации) цифровой двойник должен содержать не-

обходимое  и  достаточное  количество  образов.  Для 

электроэнергетического  оборудования  в  общем  слу-

чае необходимо реализовать следующие 11 образов: 

«Виртуальная  конструкция»,  «История  событий», 

«Физико-химический»,  «Визуальный»,  «Электрофи-

зический»,  «Электромагнитный»,  «Электродинами-

ческий», «Термический», «Механический», «Акусти-

ческий» и «Технико-экономический».

Следует  отметить,  что  для  достаточной  адек-

ватности  образа  реальному  объекту,  каждый  об-

раз  должен  содержать  не  менее  трех  различных 

экспертиз для каждого диагностического критерия 

и критерия эффективности.

ТРЕБОВАНИЯ

 

К

 

РЕЖИМАМ

 

ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ

 

ЦИФРОВОГО

 

ДВОЙНИКА

В  общем  случае  необходимо  предусмотреть  воз-

можность функционирования цифрового двойника 

в следующих режимах:

 

– основной  режим,  когда  компоненты  цифрового 

двойника работают штатно;

 

– режим  тестирования  и  других  технологических 

работ, при котором допускается проведение тех-

нологических  работ  на  отдельных  компонентах 

при обеспечении полной доступности цифрово-

го двойника;

 

– аварийный  режим,  при  котором  доступность 

цифрового  двойника  снижена  до  ликвидации 

аварийной ситуации.

В заключение отметим, что в настоящей работе 

приведены  только  основные  группы  требований, 

имеющих  принципиальное  значение  при  разра-

ботке  цифровых  двойников  оборудования.  Неко-

торые группы требований, например, надежности, 

безопасности,  численности  и  квалификации  пер-

сонала,  защиты  информации  от  несанкциониро-

ванного  доступа,  сохранности  информации  при 

авариях  и  некоторые  другие  являются  в  доста-

точной  степени  разработанными  и  представлены 

в соответствующей нормативно-технической доку-

ментации, в связи с чем в настоящей статье они не 

при ведены.

ВЫВОДЫ

1.  Предложены термины и определения, позволя-

ющие однозначно толковать технические требо-

вания  к  цифровым  двойникам  и  позволяющие 

описать структуру цифрового двойника.

2.  Сформулированы  цели  и  задачи  разработки 

цифровых  двойников  электроэнергетического 

оборудования.

3.  Сформулированы функции пользователей циф-

рового двойника на всех этапах жизненного цик-

ла электроэнергетического оборудования. 

ЦИФРОВАЯ 

ТРАНСФОРМАЦИЯ


Page 11
background image

57

ЛИТЕРАТУРА
1.  Digital  twins  and  simulations.  ABB 

Review, 2019, no. 02, pp. 42-46.

2.  Digital  Twin  and  Big  Data  Towards 

Smart  Manufacturing  and  Industry 

4.0: 360 Degree Comparison / IEEE 

Access, 15 Jan. 2018. URL: https://

ieeexplore.ieee.org/document/

8258937.

3.  Fei  Tao,  FangyuaSui,  Ang  Liu, 

Qinglin  Qi,  Meng  Zhang,  Boyang 

Song,  Ziron  Guo,  Stephen  C.-Y.  Lu, 

A.Y.C. Need. Digital twin-driven pro-

duct design framework. International 

Journal  of  Production,  2018.  URL: 

https://www.tandfonline.com/doi/full/

10.1080/00207543.2018.1443229.

4.  Прохоров  А.  Цифровые  двой-

ники  —  эволюция  и  классифи-

кация.  URL:  https://data.cnews.

ru/articles/2018-04-18_tsifrovye_

dvojniki_kontseptsiya_razvivaetsya. 

5.  Липатов М. Первый в России ком-

плекс  предиктивной  аналитики 

для  энергетического  и  промыш-

ленного  оборудования  //  Экспо-

зиция  Нефть  Газ,  2016,  №  3(49). 

С. 82–83. 

6.  Ерошенко  С.А.,  Хальясмаа  А.И. 

Технологии  цифровых  двойников 

в энергетике / Материалы юбилей-

ной X Междунар. науч.-техн. конф. 

«Электроэнергетика  глазами  мо-

лодежи  –  2019».  Иркутск:  Изд-во 

ИРНИТУ, 2019, т. 1. С. 55–58.

REFERENCES
1.  Digital  twins  and  simulations.  ABB 

Review, 2019, no. 02, pp. 42-46.

2.  Digital  Twin  and  Big  Data  Towards 

Smart  Manufacturing  and  Industry 

4.0: 360 Degree Comparison / IEEE 

Access, 15 Jan. 2018. URL: https://

ieeexplore.ieee.org/document/ 

8258937.

3.  Fei  Tao,  FangyuaSui,  Ang  Liu, 

Qinglin  Qi,  Meng  Zhang,  Boyang 

Song,  Ziron  Guo,  Stephen  C.-Y.  Lu, 

A.Y.C. Need. Digital twin-driven pro-

duct design framework. International 

Journal  of  Production,  2018.  URL: 

https://www.tandfonline.com/doi/full/

10.1080/00207543.2018.1443229.

4.  Prokhorov A. Digital alter ego - evo-

lution and classifi cation. URL: https://

data.cnews.ru/articles/2018-04-18_

tsifrovye_dvojniki_kontseptsiya_raz-

vivaetsya. 

5.  Lipatov  M. The  fi rst  Russian  predic-

tive analytics complex for power and 

industrial  equipment  //  Oil  Gas  Ex-

position  Publ.,  2016,  no.  3(49),  pp. 

82–83. (In Russian)

6.  Yeroshenko  S.A.,  Halyasmaa  A.I. 

Digital  alter  ego  technologies  in 

power engineering / Proc. of Jubilee 

Xth  International  Research  Techni-

cal Conference "Power Engineering 

As  Seen  By  Youth".  Irkutsk,  Irkutsk 

National Research Technical Univer-

sity Publ., 2019, vol. 1, pp. 55–58. (In 

Russian)

На прав

ах рек

ламы

4.  Предложены  основные  принципы  разработки 

архитектуры цифровых двойников в виде обра-

зов и экспертиз и функции их компонентов.

5.  Предложены общие технические требования к циф-

ровым двойникам электроэнергетического оборудо-

вания на всех этапах его жизненного цикла.  

 5 (62) 2020


Читать онлайн

Усложнение проблем управления активами и обеспечения эксплуатационной надежности электроэнергетического оборудования, с которыми приходится считаться специалистам на всех этапах жизненного цикла, приводит к необходимости разработки и внедрения цифровых двойников. На основе анализа этих проблем сформулирована цель и задачи работы. Дано пояснение терминов и определений, используемых авторами. Изложены основные принципы разработки архитектуры цифровых двойников в виде образов, экспертиз и функции их компонентов. Предложены общие технические требования к цифровым двойникам электроэнергетического оборудования. Сформулированы функции пользователей цифрового двойника на всех этапах жизненного цикла электроэнергетического оборудования.

Поделиться:

«ЭЛЕКТРОЭНЕРГИЯ. Передача и распределение»