摘要
随着新型电力系统建设的推进，安全稳定控制系统呈现出控制对象增多、控制范围增大、耦合性增强、复杂度增高的趋势，现有工程试验验证方法无法满足未来安全稳定控制系统试验验证需求。考虑到数字孪生技术具有高保真、实时性、交互性的特点，结合数字孪生技术的内涵、模型、架构，提出了基于数字孪生的安全稳定控制系统试验验证架构。最后，对所涉及的关键技术进行了展望。
安全稳定控制（以下简称“稳控”）系统作为保障电网安全稳定运行的第二道防线，在电力系统中发挥着重要作
为提升稳控系统的可靠性，在理论分析层面，文献［
在试验验证层面，稳控系统应严格按照国家或行业标准要求进行试验验
为进一步加强稳控系统可靠性的试验验证，在实验室环境下，采用“电网仿真+稳控装置实物”的数字化仿真验证的手段，开展实验室工程验证。由于实验室资源有限，难以复制与现场规模等量的1∶1稳控系统，现有基于稳控装置实物的数字化仿真验证在试验验证真实性（包括试验规模和精度）、试验场景完备性、试验验证灵活性等方面，与新型电力系统条件下大规模、强耦合的复杂稳控系统的试验验证要求存在相当大的差距。
为了保证稳控系统试验验证的准确性，需要建立保留稳控装置全要素和稳控系统全过程主要运行特性的稳控系统数字化模型。目前，稳控系统数字化模型多采用控制策略模型，其适用范围局限于稳控策略校核以及稳控功能验证、方案设计等离线研究场合，无法满足稳控系统可靠性试验验证的需求。
数字孪生为稳控系统试验验证和实验研究提供了新的研究手段。采用数字孪生理念，构建具有高保真、实时性、交互性等特点的稳控系统数字孪生体，研究基于数字孪生的稳控系统试验验证和实验研究的技术、平台和工具，突破数字化仿真验证面临的保真性、交互性和灵活性等方面的困难，为稳控系统可靠性试验验证乃至在线评估提供了可期待的解决方案。
本文从稳控系统试验验证的角度，梳理了稳控系统试验验证的现状，分析了现有稳控系统数字化仿真验证的局限性，提出了基于数字孪生的稳控系统试验验证架构，并进一步展望了相关关键技术。
在中国，稳控装置的研究开始于20世纪60年代，早期的稳控装置多为独立布置在厂站端的线路跳闸连锁切机、切负荷装置。20世纪80年代，开始研制以集成电路或微机为基础的稳控装置，出现了小型区域化的稳控系统，如最早的中国东北辽西电网区域紧急控制系
随着中国电网规模的扩大和电压等级的提高，稳控系统逐渐由分散、独立的稳控装置发展为区域、协调的稳控系统。针对大电网的稳控系统，稳控站点数量多且信息交互复杂，普通的继电保护测试仪无法满足稳控系统的试验验证需求。为此，开始研究适用于稳控系统的专用测试
2017年，国家电网有限公司成立了系统保护实验室，建成了国内外试验规模最大的控制系统硬件在环实验验证平台，开展重要稳控系统和系统保护工程的实验验证。2019年，国家电网有限公司要求在已有稳控系统试验验证的基础上，增加实验室工程验证环节，即在实验室环境下，联合电网数字化仿真模型和稳控装置实物，开展稳控系统硬件在环试
图1 稳控系统及其试验验证发展历程图
Fig.1 Development history diagram of security and stability control system and its test verification
面向工程应用的稳控系统需经过厂内测试、实验室工程验证、现场联合调试3个阶段的试验验证。同时，针对特高压直流稳控系统，每年还需要结合直流控制保护系统的年度检修开展现场传动试验。其中，厂内测试采用静态试验（和/或动态整组测试）方法；实验室工程验证采用数字化仿真试验方法；稳控系统投运前的现场联合调试主要采用基于控制策略表的联合测试；现场传动试验包括带电传动和不带电传动2种方式，如
出厂静态试验（和/或动态整组测试）主要对装置软、硬件进行系统性检验，属于开环测试。稳控系统制造厂家通过稳控装置专用测试仪生成模拟量和数字量，并将其输入稳控装置，以此验证稳控装置的软、硬件功能，检验装置的质量和性能是否达到设计要求，避免装置“带病出厂”。
实验室工程验证采用数字化仿真试验方法，又称为稳控系统硬件在环试验，主要依托国家电网有限公司系统保护实验室、省级电力科学研究院和具备稳控装置检测资质的质量检验测试机构开展试验，通常用于验证稳控策略及程序的合理性和通信网络安全性，属于闭环测
现场联合调试是在与电网安全隔离的环境下，验证现场稳控装置通信和各项功能的正确性，属于开环测试。现场稳控系统中的稳控装置呈现出地域分布广、数量众多、通信通道复杂的特征，对稳控系统现场联合调试提出了较高的要求。现场联合调试可分为分阶段联调和整体联调2个阶段。分阶段联调主要针对稳控总站、主站、子站、执行站等各层级内和层级间的通信功能进行验证。通过专用测试仪生成模拟量和数字量，输入现场稳控装置，并在通信通道另一端进行信息核对，以确保整体联调之前现场稳控系统各层级的通信功能正常。整体联调主要是利用专用测试仪生成模拟量和数字量，模拟不同故障场景，通过对稳控装置动作结果进行分析，以验证现场稳控系统各环节动作时间是否满足要求以及稳控策略与预期是否一致。通常，稳控装置需要采集的电气量较多，受测试仪输出通道的限制，整体联调需要大量的专用测试仪以满足试验需要。
现场传动试验基于电网和现场稳控系统开展试验，属于闭环测试。现场传动试验环境与真实稳控系统运行环境保持一致，从而尽可能真实地反映稳控系统运行场景，其试验结果可信度高。特高压直流配套稳控系统每年都会开展现场传动试验，通过人工操作或试验的方式模拟预设故障场景，以验证稳控系统动作环节中所有一、二次系统响应的正确性。但是，现场传动试验基于真实的电网和稳控系统，需结合电网检修计划安排试验时间，导致现场传动试验在试验时间方面受限；现场传动试验应以电网和稳控系统安全风险可控为前提条件，试验场景风险较大时不宜开展现场传动试验，由此导致现场传动试验在试验场景方面受限；现场传动试验的成本较高，通常只在重要区域稳控系统中开展试验，无法覆盖所有稳控系统，导致现场传动试验在试验范围方面受限。
当前，实验室工程验证普遍采用基于电网实时仿真的稳控系统硬件在环试验的模式。受试验资源限制，难以在实验室搭建与现场在运稳控系统规模完全一致的稳控试验系统。通常采用稳控系统功能等效的方法，在稳控系统整体功能保全的前提下，对参与试验的稳控装置进行适当等效，一定程度上缓解了稳控系统试验规模受限的问题。但随着新型电力系统的发展，上述方法在有些场合可能不再有效。同时，采用稳控装置实物全硬件在环试验的灵活性和成本问题却依然存在。
为满足大规模、紧耦合、复杂稳控系统常态化试验验证的需求，可以利用计算机技术和数字化手段，从“电网仿真+稳控装置实物”的验证方式，进一步发展到“电网仿真+稳控装置仿真”的验证方式。其中，稳控系统仿真可以是全数字仿真，也可以是数模混合仿真。该方式灵活度高、成本较低，能够用较少硬件资源构建稳控系统数字化试验验证平台，为大规模稳控系统常态化试验验证提供了新的思路。相比现有的稳控系统数字化仿真验证方式，新的数字化仿真验证需要突破稳控系统建模、仿真和校正等现有技术上的局限性。
在稳控系统建模方面，现有模型研究多局限于稳控策略模型。文献［
在稳控系统仿真方面，现有研究基本上都是依靠成熟的商用化电力系统仿真平台，开展稳控系统功能仿真而非特性仿真。文献［
综上，开展稳控系统高精度建模和实时仿真是稳控系统数字化仿真验证的前提。由于稳控系统数字化模型是对实际稳控系统的抽象，仍然存在丢失稳控系统部分信息的可能，无法真正实现在运稳控系统的实验室镜像。为实现稳控系统数字化仿真模型与真实稳控系统的同步演化，需充分考虑稳控系统模型与电网、真实稳控系统、直流控制保护装置等外部系统的信息交互，通过在模型中增加实时数据反馈和校正环节，将真实稳控系统实时运行数据与稳控系统模型仿真数据进行对比，实时校正稳控系统模型的结构、参数和状态，从而使稳控系统数字化仿真模型逐步逼近真实稳控系统。
数字孪生（digital twin，DT）于2003年由Michael Grieves教授提
数字孪生通常具备3个要素：真实空间、虚拟空间及其之间的连
数字孪生在电力行业也有了初步的应用研究。文献［
广义上的稳控系统通常由布置在调度侧的稳控信息管理系统和厂站侧的稳控装置构成，如
图2 稳控系统的典型架构
Fig.2 Typical architecture of security and stability control system
考虑到稳控信息管理系统在稳控系统中数据中台的作用，面向试验验证的稳控系统数字孪生体特指数字空间中与厂站侧的稳控系统物理实体对应的数字模型。为构建用于稳控系统试验验证的高精度数字模型，需要实现对稳控装置全要素和稳控系统全过程主要运行特性的精确模拟。
在稳控装置级模型层面，需要从稳控装置全要素功能实现的角度出发，分别对稳控装置的数据采样、故障判据、方式判别、策略搜索、信息通信等功能进行建模，构建稳控装置通用化模型，实现装置级全要素的精确模拟。
在稳控系统级模型层面，采用面向对象的建模手段，对照待开展试验验证的真实稳控系统，充分考虑稳控系统的物理拓扑模型、动作逻辑模型和信息链路模型，对稳控装置级模型进行组态式建模，构建模拟稳控系统全过程主要运行特性的系统级模型。稳控系统的物理拓扑模型是对照真实稳控系统中多层、多站的系统架构，以及稳控装置之间通信通道和真实稳控系统与外部系统（如直流控保系统、稳控管理系统等）的信息交互，包括各站点装置级模型、以稳控装置为物理拓扑节点的通信连接，以及装置级模型与外部系统交互的接口；稳控系统的动作逻辑模型是指基于真实稳控系统控制策略，针对电网和稳控系统复杂交变故障场景做出相应控制决策；稳控系统的信息链路模型是综合考虑真实稳控系统的网络结构动态变化以及当前故障场景，从故障发生直到稳控措施出口全环节中的信息流路径。
由于稳控信息管理系统汇集了稳控系统所有的运行数据，可以利用它作为稳控系统物理实体和稳控系统数字孪生体之间的连接。通过接收现场稳控装置上送的运行数据和实测数据，监视装置和站间通道的运行状态，实时获取被监控系统中线路、机组、主变压器等元件的运行数据、投停状态、断面潮流水平以及开关位置等信息，并传输至稳控系统数字孪生体，实时校正数字模型的结构、参数和状态，实现稳控系统数字孪生体与稳控系统物理实体的同步演化。
基于数字孪生的稳控系统试验验证架构如
图3 基于数字孪生的稳控系统试验验证架构
Fig.3 Architecture of test verification based on digital twin for security and stability control system
在实验室工程验证阶段，针对具体的稳控系统工程，以稳控系统数字孪生体替换全部或部分待测的稳控装置实物，联合电网数字孪生体开展仿真试验；在试验验证过程中，侧重迭代优化稳控系统数字孪生体中的稳控系统动作逻辑模型，并最终实现用稳控系统数字孪生体替换全部待测的稳控装置实物的目标。
实验室工程验证主要针对预设场景进行，即在电网数字孪生体中，通过设定电网运行方式和故障的组合，开展预设全场景的批量化试验。试验过程中，稳控系统数字孪生体实时获取电网数字孪生体相关运行数据，包括线路、机组、主变压器等元件的电压、电流信号和相应开关的位置信号，通过标准化的投停判据、启动判据、跳闸判据、直流判据等确定元件的投停，结合压板和定值信息进一步确定故障类型、运行方式、潮流水平，检索稳控策略表，确定控制措施及控制量，如切机、切负荷、直流功率调制等，并将控制命令传输至电网数字孪生体，实现闭环试验验证。通过实验室工程验证，可以在实验室初步建立一套与稳控系统工程动作逻辑一致的全数字的稳控系统数字孪生体。
在现场联合调试阶段，主要是进行稳控系统的通信通道以及功能的正确性检验。因此，在稳控信息管理系统现场调试的基础上，通过调度侧稳控信息管理系统实时获取现场稳控系统相关运行数据，包括现场稳控装置的运行状态、通信状态、装置定值、策略表定值、压板信息、控制量等，实时修正稳控系统数字孪生体的运行状态，建立现场稳控系统和稳控系统数字孪生体的正确连接，使稳控系统数字孪生体能跟随现场稳控系统同步演化。同时，在现场稳控系统通道试验和控制策略试验验证的基础上，进一步完善稳控系统数字孪生体中的物理拓扑模型和动作逻辑模型。
在现场传动试验阶段，可以基于稳控系统数字孪生体，预设现场传动的电网运行场景，对现场传动试验的各种可行方案进行推演，优化现场传动试验方案；现场传动试验过程中，通过进一步完善稳控系统数字孪生体中的信息链路模型，实现数字孪生体对物理对象更精确的模拟。
上述试验验证流程如
图4 基于数字孪生的稳控系统试验验证流程图
Fig.4 Flow chart of test verification based on digital twin for security and stability control system
稳控系统数字孪生技术指所有涉及构造稳控系统数字孪生体以及基于此基础进行仿真、分析、预测和控制的各种技术，主要包括以下方面。
1）在精细化建模方面，需要研究整合不同来源、不同表达方式的稳控系统模型信息的方法，构建知识驱动和数据驱动相结合的高精度稳控系统数字化模型。
2）在实时仿真方面，需要研究全过程实时仿真的仿真资源分配和优化调度技术，提高仿真算力，实现稳控系统的实时仿真。
3）在信息交互方面，需要研究模型与外部系统的信息交互方式，实时修正模型的运行状态，实现稳控系统数字孪生体与真实稳控系统的同步演化。
4）在可视化方面，需要研究相关可视化工具和方法，构建稳控系统及试验演变过程的三维可视化平台，实时显示真实稳控系统和稳控系统数字孪生体的参数、状态和试验结果。
5）在信息安全方面，需要充分考虑稳控系统数字孪生体各环节的通信可靠性，建立完整的攻防演练试验环境，提升通信网络安全。
6）在可靠性评估方面，需要建立稳控系统可靠性评估体系，研究可量化的可靠性评估指标，指导稳控系统可靠性评估和试验方案制定。
稳控系统数字孪生体不仅保留了稳控策略模型，而且增加了稳控装置判据、装置模型之间的信息交互，以及模型与真实稳控系统之间的信息交互，能够更加真实地模拟稳控系统的动作特性，提高模型的精度。但在精细化建模和实时仿真方面的相关研究仍存在不足，需要在以下方面做进一步研究。
1）深化人工智能和大数据等技术与稳控系统数字孪生体的结合。基于人工智能和大数据等技术，构建数据驱动的稳控系统数字孪生体。通过机器学习方法对真实稳控系统的历史运行数据进行学习，自动更新和迭代优化模型，从而提升模型的精确性。
2）实现稳控系统数字孪生体与其他领域数字孪生体的联合。稳控系统数字孪生体可以与其他领域的数字孪生系统相结合，实现稳控系统的综合优化和协同控制。例如，通过与电力系统的数字孪生体进行联合仿真，开展电网和稳控系统相继故障下稳控系统的实时模拟、可靠性评估和模型优化。
人工设计试验验证场景的工作量较大，易产生错漏，而人工智能可以按照需求自动生成试验验证场景，特别是一些复杂场景，并进行批量试验，从而达到减轻工作人员的负担、提高试验验证场景设计效率的目的，实现试验验证的智能化。将人工智能技术应用于稳控系统试验验证场景设计需要在以下方面做进一步研究。
1）数据处理。采集真实稳控系统和稳控系统数字孪生体的实时运行数据和历史运行数据，基于数据挖掘、大数据分析等技术，总结归纳数据的特征。基于场景设计需求划分数据至不同数据集，例如，稳控系统检修、电网故障、装置异常等场景，实现数据的分类存储。
2）场景生成。构建稳控系统试验验证场景生成模型，通过输入试验验证场景设计目标和相关约束，关联对应的稳控系统运行数据集。基于已有的运行数据库，结合机器学习或深度学习方法，生成新的试验验证场景数据。
3）评估优化。通过与真实试验验证场景数据进行比较，评估生成场景数据的质量和合理性，判断生成的试验验证场景是否符合预期要求。基于评估结果，对场景生成模型进行优化，提高生成结果的质量和准确性。
稳控系统数字孪生体能够与真实稳控系统同步演化，反映真实稳控系统的实时状态，实时评估稳控系统可靠性。通过对稳控系统可靠性的因果进行分析，综合考虑稳控系统可靠性的影响因素，例如，系统配置、信号采集、定值整定、装置判据、控制策略、通信通道
结合因果分析和数据驱动的稳控系统可靠性评估方法可以对稳控系统的可靠性进行全面评估，有助于发现稳控系统的潜在问题和薄弱环节，确定稳控系统是否满足设计要求，为稳控系统设计、运行或升级方案提供参考。
稳控系统数字孪生体不仅能够实现与现场稳控系统的同步演化，还可以人为预设仿真场景进行稳控系统沙盘推演。通过稳控系统数字孪生体在网络安全、方案优选和故障反演等方面的应用，推动稳控系统数字孪生体的发展。
在网络安全方面，稳控系统中采集、决策、执行等不同环节也面临着网络攻击（拒绝服务、数据篡改等）风
在方案优选方面，针对不同备选方案，设定优化目标和量化评估指标，设计方案试验场景，在稳控系统数字孪生体中开展沙盘推演，选择评估指标最优的方案作为优选方案。
在故障反演方面，通过对故障进行反演，分析故障发生的原因，有助于研究故障机理，提升电力系统的可靠
现有稳控系统试验验证通常包括电网相关数据和稳控系统模型。稳控系统试验验证可以考虑结合数字孪生的技术特点，将电网数字化仿真模型与现场稳控系统相结合，开展稳控系统远程闭环仿真试验。
远程闭环仿真试验可实现实验室环境下电网仿真模型和远方在运稳控系统的信息交互，并构成稳控系统远程闭环试验验证平台，开展相关仿真试验。其中，电网相关数据主要来源于BPA、PSASP、RTDS、ADPSS等软件的仿真结果。文献［
稳控系统远程闭环仿真平台中的实验室电网仿真模型与远方在运稳控系统之间的距离较远，对通信的质量和速度提出了较高的要求。需研究高速、低延迟、高可靠性的远程通信技术，以提升远程闭环仿真试验的准确性和实时性。
本文梳理了稳控系统试验验证现状，分析了现有稳控系统数字化仿真验证的局限性，提出了基于数字孪生的稳控系统试验验证架构，并进一步展望了相关的关键技术，旨在为稳控系统可靠性提升技术的发展提供一些思考和借鉴。需要强调的是，虽然目前数字孪生在电力系统中应用的研究大多在理念层面，但是研究稳控系统高精度数字化模型和实时仿真技术，无论对当下的稳控系统数字化仿真验证，还是未来基于数字孪生的稳控系统试验验证技术的发展，都具有重要意义。未来，需重点关注稳控系统精细化建模和实时仿真、试验验证场景设计、可靠性评估、沙盘推演、异地远程试验验证等关键技术的研究和应用。
参 考 文 献
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