梁志开，江志明，李甘，吴刚

摘要：随着数字孪生水利工程的建设需求不断增长，对数字孪生在设备运维领域的研究受到广泛关注。为了研究基于数字孪生技术的水利机电设备智慧运维管理体系，详细阐述了基于数字孪生技术的水利机电设备智慧运维管理平台设计方案与架构，并从数据管理、模型构建、仿真模拟、设备孪生体等方面详细阐述了该平台数字孪生相关的关键技术。结果表明：实现机电设备运维状态的感知、分析、预测，对提高机电设备运维可靠性、保障电站安全运行具有重要意义，对其他水利工程机电设备智慧运维管理具有一定参考价值。

关键词：智慧水利； 水利机电设备； 数字孪生； 智慧运维平台

中图法分类号：TP315文献标志码：ADOI：10.15974/j.cnki.slsdkb.2023.09.020

文章编号：1006-0081（2023）09-0116-07

0引言

数字孪生技术充分利用物理模型、传感器实时更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应实体装备的全生命周期过程［1］。具体来讲，数字孪生以数字化形式在虚拟空间构建一个与物理世界相一致的虚拟模型，通过物联感知、大数据、人工智能等技术，实现对物理世界场景的虚实对应、精准映射、协同交互、智能推演［2-3］。数字孪生技术在工业产品、电力系统、智慧城市等领域已建立了相对成熟的技术体系与初步应用，但在水利行业尚处于起步阶段。

水利部于2021年底开始陆续颁布了一系列数字孪生水利建设的政策文件，明确了智慧水利是新时期推进水利高质量发展的6条实施路径之一，应按照“需求牵引、应用至上、数字赋能、提升能力”要求，以数字化、网络化、智能化为主线，以数字化场景、智慧化模拟、精准化决策为路径，以构建数字孪生流域为核心，全面推进算据、算法、算力建设，加快构建具有预报、预警、预演、预案（简称“四预”）功能的智慧水利体系，为新阶段水利高质量发展提供有力支撑和强力驱动。

生产运营智慧管理是数字孪生水利工程建设业务应用的重要内容之一，而水利工程机电设备智慧运维是支撑生产运营智慧管理的重要环节。基于数字孪生水利工程机电设备智慧运维的新发展方向，集成了多学科、多尺度、超高保真的数字孪生模型，能反映物理设备的几何特征、物理性质、动态相互作用和演化机制，提高了全因素预测维护决策的实时感知能力。目前，对数字孪生在设备运维领域的研究尚处于起步阶段，基于数字孪生的水利工程机电设备智慧运维是数字孪生水利工程建设的研究热点［4］。

本文提出了基于数字孪生技術的水利机电设备智慧运维管理平台设计方案、总体架构与技术架构，并重点阐述数据管理、模型构建、仿真模拟、设备孪生体等数字孪生相关关键技术，实现了机电设备运行状态的感知、分析、预测，对提高机电设备运维可靠性、保障电站安全运行具有重要意义［5］。

1管理平台设计

基于数字孪生技术的水利机电设备智慧运维管理平台以具体应用需求为目标，基于数字孪生相关关键技术，通过构建物理空间与数字空间之间的闭环数据交换通道，实现数字空间和水利机电设备物理空间的虚实客观映射，在数字空间对物理设备的运维实时状态进行呈现，并对历史状态进行记录。基于其状态的映射和记录，面向具体运维需求，对物理空间的活动进行分析决策支持或闭环控制，并支持设备物理实体与数字孪生系统的双向迭代优化。

基于数字孪生技术的水利机电设备智慧运维管理平台依托传感器感知与反馈控制通路，根据水利机电设备运维真实数据的反馈控制指令，实现物理实体与虚拟数字孪生体的精准映射、交互融合和智能反馈控制。同时，物理空间和数字空间的功能又可在机电设备运维过程中进行持续改进迭代升级［6］。

1.1总体架构

基于数字孪生技术的水利机电设备智慧运维管理平台总体架构主要分为数据源、数据接入层、数据层、组件层、应用层5个部分，图1为平台总体架构。

（1） 数据源。主要用于多源异构孪生体的汇集，数据来源包括工业互联网平台、大数据平台、现有模型、新建模型、异构三维模型。基于数字孪生技术的水利机电设备智慧运维管理平台横向关联水利各专业、纵向贯通水利全业务，实现各部门、各专业分散建设的设备数字孪生汇集。这些孪生体来源分散、结构多样、体量巨大。汇集的主要任务是对模型、属性、关联关系等数字孪生核心要素进行整合。

（2） 数据接入层。实现数据格式的归一化与校验，校验内容包括模型归属类别、唯一性、完整性、元数据、模型预览等。

（3） 数据层。用于实现基于数字孪生技术的水利机电设备智慧运维管理平台的核心数据管理。数字孪生管理平台通过数据汇集搭建孪生体模型数据中心，实现多维度、跨专业、格式归一化的孪生体数据集中存储与管理，通过模型唯一识别码实体ID关联数据中心的各类业务和感知数据及映射关系，服务于后期孪生体的复用。同时，模型数据库的搭建沿用数据中心的建设技术框架，为后期数据中心整合和扩展提供技术准备。

（4） 组件层。用于提供基于数字孪生技术的水利机电设备智慧运维管理平台的核心业务应用支撑服务，基于数字孪生技术的水利机电设备智慧运维管理平台应用服务能力，以统一目录体系、可视化展示、空间坐标配准、属性编辑、场景组合、数据检索等基本的管理组件作为支撑，基于一系列组件技术实现数据、模型、信息管理以及相关工作业务管理，为平台业务应用提供基础支撑功能。

（5） 应用层。搭建平台的基本应用功能，用于实现基于数字孪生技术的水利机电设备智慧运维管理平台的各项具体应用，实现孪生体上传入库、在库管理和出库共享分发等环节功能。

1.2技术架构

基于数字孪生技术的水利机电设备智慧运维管理平台的技术架构，主要分为部署环境、数据层技术、支撑层技术和服务层微服务架构、网关层技术、应用层技术等主要技术环节，以此支撑多样的孪生体应用，如图2所示。

（1） 部署环境。主要包括基于虚拟器、容器架构、专用网络和负载均衡设备进行的部署安装，实现在水利工程体系下兼容与适配。

（2） 数据层。在数据接入方面，采用ETL数据中间件的方式完成数据的集成过程，采用关系型数据库、NoSql数据库、对象存储服务和分布式文件存储系统等方式进行数据的混合存储。在数据分析与计算方面，为满足孪生体海量空间与非空间数据计算的性能需求，采用分布式计算架构进行设计。

（3） 支撑层。用于对平台应用与数据操作进行技术支撑。数据转换工具为定制开发的用于多源数据归一化的工具软件，完成多类三维数据的归一化处理。而三维转换插件则是针对BIM，OSGB等特殊三维格式的专业化、轻量化、结构化转换插件，可将BIM轻量化为通用三维格式，将OSGB结构化为OBJ格式，从而适配更多的三维平台。

（4） 服务层。采用微服务架构进行实现，兼顾扩展性、容错性、技术选型灵活、开发运维效率等因素。微服务架构是将原本单一进程拆分为多个进程服务，且相互之间存在调用关系，又能独立部署运行的松耦合架构，便于服务的稳定、扩展和维护，可以更好支撑数字孪生多种多样的应用需求。

（5） 网关层。主要包括负载均衡、缓存、限流、降级、熔断等相关数字孪生共享服务网关技术，以支撑数字孪生平台业务应用。

（6） 应用层。主要包括支撑水利机电设备孪生体配置、调用、变更、运维等应用实现的相关技术。

2关键技术

2.1多源异构数据库构建技术

数据是支撑数字孪生水利工程进行模拟仿真和决策的依据与基础，数据质量与管理水平将直接影响到数字孪生系统的建设成功与否。

目前，中国水利行业除水文水情数据有行业通用的标准规范外，其他水利工程子系统均没有通用的数据格式行业标准，针对水利工程各系统开展异构数据模型的研究，包括异构数据的数据内容、数据格式、接口规范等信息系统建设数据要素，促进工程数据信息共享与整合。明确数据采集对象，建立数据的采集、传输和存储机制，建立水利数据元标准与数据交换格式标准，根据通用标准，制定满足特定业务数据需求的专用标准与规范。

基于多源异构数据库的数字孪生水利工程采用异构数据库系统集成了多个相关数据库系统，可以实现数据的共享和透明访问，实现不同数据库之间的数据信息资源、硬件设备资源和人力资源的合并和共享，从而有效解决了数据孤岛问题，为数字孪生水利工程业务应用打下坚实基础［7］。

异构数据库系统与各信息子系统信息交换拓扑结构如图3所示。各信息子系统向异构数据库推送实时信息的交换流程包括：

（1） 异构数据库发起业务请求；

（2） 分发枢纽校验用户名和密码的正确性；

（3） 分发枢纽校验通过后，将业务请求转发给信息系统平台；

（4） 信息系统进行用户有效性校验；

（5） 信息系统进行业务处理；

（6） 信息系统将业务处理的消息返回给分发枢纽；

（7） 分发枢纽将消息的处理结果返回给异构数据库。

基于数字孪生技术的水利机电设备智慧运维管理平台数据架构，主要分为数据连接、数据映射、孪生模型和数据决策等主要数据模块，以此连接物理与孪生空间的对象数据，如图4所示。

（1） 数据连接。包括基于大数据平台实现数据的采集感知与反馈控制。

（2） 数据映射。包括数据互联、信息互通与模型互操作等功能模块，功能模块之间可进行交互，从而实现数据、信息、模型的管理。

（3） 孪生模型。包括模型的构建、融合、修正与验证。

（4） 数据决策。包括对数据决策应用的描述、诊断、预测与处置等。

2.2“数据+知识+模型”驱动建模技术

数字孪生建模技术根据模型更新机理可分为基于数据驱动、基于知识驱动、基于模型驱动的3类建模技术。① 数据驱动建模技术：基于底层数据分析，无需知识和模型建立，通用性强、适用性广；② 知识驱动建模技术：基于中层机理规律，无需精确建模，适用于原理知识成熟场景；③ 模型驱动建模技术：基于上层现有模型，需现有模型已知，适用于模型成熟场景。水电站机电设备运维往往是多源异构数据、多物理场耦合、运维机理模型不全的复杂场景，可采用“数据驱动+知识驱动+模型驱动”相结合的建模方式［8］。

基于数据驱动的建模采用深度学习、强化学习等机器学习算法以及受生物启发的各类演化计算方法。基于模型/知识驱动的建模面向特定应用领域的规则知识、人在回路的操作经验知识以及已有模型与算法知识等。数据、知识、模型驱动建模的优缺点如图5所示。

通过“数据+知识+模型”驱动建模技术，構建机电设备运维全视域及全声域孪生模型，原理如图6所示，数据、知识、模型驱动建模从不同的技术场景与维度，丰富和完善了机电设备全视域与全声域孪生模型，提高了模型精确度与完整性，“数据+知识+模型”驱动建模技术既作为数字孪生模型的支撑，也接受孪生模型应用反馈并不断修正与完善，形成建模与应用的良性自循环。

2.3多物理场耦合有限元仿真技术

随着科技发展，水利工程运维场景以及机电设备结构越来越复杂，各机电设备运维系统由复杂的图4基于数字孪生技术的水利机电设备智慧运维管理平台数据架构多物理场耦联系统组成，设备在运行中受到电、磁、热、力及流体等多物理场的耦合作用，影响的运维场景包括水轮发电机组转子振动、母线温升、电抗器振动噪声、开关柜发热故障等多场耦合作用场景。多物理场耦合仿真可以更准确地反映物理实体真实的状态和行为信息，拟实物理实体的功能和性能，提高数字孪生的拟实化程度及保真度，是数字孪生应用取得成功的关键因素。多物理场耦合有限元仿真技术在设备智慧运维管理平台中的关键技术应用不仅包括构建多场耦合的数学计算模型，如电-磁-流-热-力-声-结构等多场耦合数学模型，而且还包括构建大规模并行有限元算法。

研究大规模并行有限元算法技术，是解决多物理场耦合仿真难题的有效途径。稳定、可靠、快速、准确的数值计算方法是多物理场耦合求解的关键问题。新型并行算法的提出、多场耦合模型分解或局部等效、有限元计算网格与步长的自适应优化、均匀化理论等有限元数值技术的发展促进了多场耦合问题的解决。

数字孪生平台实时监测物理实体的运维状态，将多物理场监测量作为虚拟实体的一部分输入，并借助多物理场耦合仿真模型计算得到各物理场分布，进而实现物理实体与虚拟数字体之间的数据映射和交互。基于数字孪生平台，可以进行实际数据与仿真数据的对比实验，实现虚拟仿真与多物理场仿真校核［9］。

2.4设备数字孪生体构建技术

数字孪生是物理世界的数字化呈现，可通过构建设备设施数字孪生体来描述设备设施物理实体，对物理世界设备设施实体信息进行实时采集、运算分析、监控统计等，使得运行维护人员更精准地掌握设备设施动态变化，进而实现对实际设备设施运行过程的提效和降本目的［10］。

创建水利工程机电设备数字孪生体，需要实现添加孪生体、添加孪生节点、配置功能属性、配置孪生规则、设置孪生体模板、添加数字映射、查看孪生体运行日志等操作，运行操作人员可在设备设施数字孪生体的数字孪生节点上配置物理模型属性和孪生规则，通过数据映射能力，实现设备设施数字孪生体的系统管理，设备数字孪生体构建流程如图7所示。设备数字孪生体构建涉及的关键技术包括以下两部分。

（1） 阶段式数字孪生体生成技术。水利机电设备构建数字孪生体的过程分为建模与仿真两个阶段。建模阶段将待建立数字孪生体的设备物理实体拆解成各种基础组件，逐层分级组合成水利机电设备数字孪生体标准模型。仿真阶段则是基于构建好的三维数字模型，结合结构、热学、电磁、流体等物理规律和机理，计算、分析和预测物理实体的未来状态，从而建立水利机电设备数字孪生体内部和孪生体之间的关联关系。最终的数字孪生体由1个或多个单元级数字孪生体按层次和关联关系逐级复合而成，从而实现数字孪生体的生成。

（2） 复合式数字孪生体信息模型库。水利机电设备数字孪生体模型除了具有极强业务背景的水利机电设备数字孪生体标准模型以外，还包括OSGB，3DMAX，GLTF，revit，bently，catia，OBJ，FBX，3DS等模型。因此，实现兼容众多模型格式就是数字孪生体管理系统的核心功能。在结构设计上，数字孪生体管理系统指定了水利机电设备基础模型，对于其他格式的三维模型，首先通过格式导出工具标准化为水利机电设备标准基础模型，如果不具备标准化条件的，转化为通用三维格式OBJ。在具体实现过程中，采用关系型数据库，用于存储各类模型的基础数据、专业数据、显示图形数据以及组件的编码信息。同时支持存储各领域的数据字典，用于解析专业数据含义。

3结论

本文详细介绍了基于数字孪生技术的水利机电设备智慧运维管理平台设计方案、总体架构与技术架构，并重点阐述了多源异构数据库构建技术、“数据+知识+模型”驱动建模技术、多物理场耦合有限元仿真技术、设备数字孪生体构建技术，从数据管理、模型构建、仿真模拟、设备孪生体等方面介绍了水利机电设备智慧运维平台数字孪生相关关键技术。实现机电设备运维状态的感知、分析、预测，对提高机电设备运维可靠性、保障电站安全运行具有重要意义，可为其他水利工程机电设备智慧运维管理提供较好的示范与启示意义。

参考文献：

［1］张以晓.论数字孪生技术与智慧水利建设［J］.黑龙江水利科技，2022，50（7）：180-183.

［2］张绿原，胡露骞，沈启航，等.水利工程数字孪生技术研究与探索［J］.中国农村水利水电，2021，469（11）：58-62.

［3］黄艳，喻杉，罗斌，等.面向流域水工程防灾联合智能调度的数字孪生长江探索［J］.水利学报，2022，53（3）：253-269.

［4］梁静波，杨振奇，杜儒林，等.基于数字孪生的水利工程运维研究进展与探索［C］∥2022年（第十届）中国水利信息化技术论坛论文集.2022：1-6.

［5］申振，姜爽，聂麟童.数字孪生技术在水利工程运行管理中的分析与探索［J］.东北水利水电，2022，40（8）：62-65.

［6］张正文，彭姣，孙树娟，等.电网数字孪生管理平台的设计及实现［J］.河北电力技术，2022，41（1）：8-11.

［7］梁志开，叶倍颖，曹阳，等.基于异构数据库的水利工程信息管理系统构建［J］.水利水电快报，2022，43（6）：137-142.

［8］周超，唐海華，李琪，等.水利业务数字孪生建模平台技术与应用［J］.人民长江，2022，53（2）：203-208.

［9］彭宣霖.基于水机电多场耦合有限元方法的水电机组振动特性研究［D］.武汉：华中科技大学，2018.

［10］庄存波，刘检华，熊辉，等.产品数字孪生体的内涵，体系结构及其发展趋势［J］.计算机集成制造系统，2017，23（4）：753-768.

（编辑：李晗）

Research on intelligent operation and maintenance management platform of hydraulic electromechanical equipment based on digital twin technology

LIANG Zhikai，JIANG Zhiming，LI Gan，WU Gang

（Changjiang Survey，Planning，Design and Research Co.，Ltd.，Wuhan 430010，China）

Abstract： With the growing construction demand of the digital twin water conservancy project，the research on the intelligent operation and maintenance management system of water conservancy electromechanical equipment based on the digital twin technology has gradually become one of the hot spots in the industry.To study of intelligent operation and maintenance and management system of hydraulic electromechanical equipment based on digital twin technology，the design scheme and architecture of the intelligent operation and maintenance management platform was described in detail，and the key technologies related to the digital twin of the intelligent operation and maintenance platform of hydraulic electromechanical equipment were introduced from the aspects of data management，model construction，simulation，equipment twins，etc.The results showed that the realization of sensing，analyzing and forecast was important to improve the reliability of the equipment and ensuring the safe operation of the station.It can provide a good demonstration and inspiration for the intelligent operation and maintenance management of other hydraulic engineering electromechanical equipment.

Key words： intelligent water conservancy； hydraulic electromechanical equipment； digital twins； intelligent operation and maintenance management platform