输变电设备可靠性评估中的虚拟仿真技术应用现状研究

输变电设备作为电网的核心组成部分，其可靠性直接关系到电力系统的安全稳定运行与用户用电体验。传统可靠性评估多依赖离线试验或历史数据，难以应对复杂工况下的动态性能分析需求。虚拟仿真技术凭借建模精准、场景可复现、成本可控等特点，逐渐成为输变电设备可靠性评估的重要工具。本文聚焦该技术的应用现状，从建模方法、工况模拟、故障分析等维度展开研究，梳理其在实际场景中的落地路径与挑战。

虚拟仿真技术在输变电设备建模中的应用

虚拟仿真的基础是精准建模，输变电设备的仿真建模分为元件级与系统级两个层次。元件级建模聚焦设备核心部件的物理特性，如变压器的绕组结构、断路器的触头系统、绝缘子的绝缘介质等，常用有限元分析（FEA）技术模拟其电磁、热、力学等单一物理场特性，或通过多物理场耦合模型整合多维度参数。例如，变压器绕组的机械强度评估中，研究人员利用FEA模拟短路电流产生的电磁力，分析绕组的变形趋势，其结果与实际短路试验的偏差可控制在5%以内，显著提升了绕组故障的预测精度。

系统级建模则侧重设备间的拓扑连接与协同关系，如变电站内变压器、断路器、母线的组合仿真，或输电线路与塔基的整体建模。这类模型通常基于电力系统分析软件（如PSCAD/EMTDC）构建，整合设备的电气参数与控制逻辑，反映系统级的功率流动与故障传递路径。某电网公司的变电站虚拟模型中，通过系统级建模还原了变压器-母线-断路器的连接关系，可快速计算某一断路器故障对整个变电站供电可靠性的影响。

建模的精准度直接决定仿真结果的可信度。当前，行业内已形成“参数化建模+实验校准”的流程：先通过设备手册或逆向工程获取几何、材料参数，建立初始模型；再利用离线试验数据（如变压器的空载损耗、断路器的分闸时间）修正模型参数，确保仿真输出与实际测试一致。例如，某断路器生产企业针对新型触头材料的仿真模型，通过100次分合闸试验的数据校准，使触头电蚀量的仿真误差从12%降至3%。

不过，设备的个性化参数仍是建模的挑战。不同厂家的变压器铁芯材料、绕组绕制工艺存在差异，导致相同容量的变压器在电磁特性上有明显区别，仿真模型需针对具体设备调整参数，难以形成通用化模板。部分研究尝试引入机器学习算法，通过收集多厂家设备的试验数据，训练参数预测模型，以提升建模效率，但目前仍处于小规模验证阶段。

复杂工况下的输变电设备可靠性验证

输变电设备的实际运行环境充满不确定性，极端天气、重载运行、电网扰动等复杂工况易引发可靠性下降。虚拟仿真技术可复现这些难以在线试验的场景，为可靠性验证提供支撑。极端天气方面，覆冰、高温、台风是常见挑战：针对覆冰输电线路，仿真模型可模拟不同气温、湿度下的覆冰厚度，结合线路的力学参数计算其承载能力，某南方电网公司利用该方法预测寒潮天气下的线路覆冰风险，提前调整线路负荷，避免了3起倒塔事故。

重载运行是城市电网高峰时段的常见工况，变压器、电缆等设备长期处于高负荷状态，易引发热老化。仿真技术通过模拟设备的热传导路径，计算绕组、绝缘层的温度分布，评估热老化速率。例如，某直辖市电网的110kV变压器重载仿真中，研究人员发现变压器顶层油温超过85℃时，绝缘纸的老化速度是正常工况的3倍，据此制定了负荷转移策略，将变压器的年故障率从0.8%降至0.3%。

电网扰动如谐波、电压波动也会影响设备可靠性。随着光伏、风电等新能源的并网，输电线路中的谐波含量增加，可能导致变压器绕组的附加损耗上升。仿真模型可整合谐波源的频谱特性，模拟变压器的电磁损耗与温度变化，评估谐波对可靠性的影响。某风电场附近的输电线路仿真中，研究人员发现5次谐波含量超过3%时，变压器的热损耗增加15%，据此优化了滤波器的参数，降低了谐波影响。

复杂工况的仿真需精准的边界条件支撑。例如，台风天气中的湍流风场、覆冰过程中的雨水电阻率，这些参数的微小变化会显著影响仿真结果。目前，部分研究通过融合气象监测数据（如风速仪、温湿度传感器）实时更新边界条件，提升仿真的实时性与准确性，但极端工况的罕见性导致部分边界条件缺乏历史数据，仍需依赖经验公式估算。

输变电设备故障演化过程的动态模拟

输变电设备的故障多为渐变过程，从初始缺陷到最终失效需经历多个阶段，虚拟仿真可动态模拟这一演化路径，为可靠性评估提供时间维度的参考。例如，绝缘子的污秽闪络故障中，仿真模型可跟踪污秽层的积累、湿润、离子迁移等过程，计算泄漏电流的变化趋势，预测闪络发生的临界条件。某电网公司的绝缘子仿真中，通过模拟湿度从60%升至90%时的泄漏电流变化，成功预测了3次潜在闪络故障，提前完成绝缘子清扫。

变压器的绝缘老化是典型的渐变故障，仿真模型可结合绝缘纸的聚合度、油中溶解气体（DGA）数据，模拟绝缘性能的衰退过程。例如，某研究利用多物理场模型模拟变压器的热-电耦合效应，跟踪绝缘纸的温度分布与水分含量，计算其聚合度的下降速率，预测绝缘失效时间，该结果与实际变压器解剖试验的吻合度达80%以上。

断路器的触头磨损也是动态演化的故障类型。仿真模型可记录每次分合闸操作的电弧能量、触头压力等参数，模拟触头的电蚀量与表面粗糙度变化，评估其剩余分合闸能力。某断路器运维单位的仿真系统中，通过模拟1000次分合闸操作，预测触头的剩余寿命为2500次，与实际试验结果的偏差仅为3%，为运维人员提供了精准的检修依据。

动态模拟的关键是捕捉故障的触发条件。例如，电缆终端头的局部放电故障中，绝缘层的气隙尺寸、电场强度是触发放电的核心参数，仿真模型需精准模拟这些参数的变化，才能准确预测放电的起始时间。目前，部分仿真软件已集成局部放电监测数据，通过实时修正模型参数，提升动态模拟的准确性，但对于一些隐性缺陷（如绝缘内部的微小气隙），仍难以精准建模。

虚拟仿真在输变电设备剩余寿命评估中的应用

剩余寿命评估是可靠性评估的核心目标之一，虚拟仿真通过整合设备的运行数据与老化模型，预测其剩余可用时间。输变电设备的剩余寿命评估需考虑多因素耦合，如变压器的剩余寿命受温度、电压、湿度共同影响，仿真模型可通过多物理场耦合技术整合这些因素，提升评估的准确性。

变压器的剩余寿命评估中，仿真模型常采用“热老化模型+绝缘状态监测”的组合方式：利用热仿真计算绕组的温度分布，结合Arrhenius方程计算绝缘纸的老化速率；同时融合油中溶解气体（DGA）、局部放电（PD）等在线监测数据，修正老化模型参数。某电网公司的变压器剩余寿命评估中，通过该方法预测某台110kV变压器的剩余寿命为8年，与实际运行情况的偏差仅为2年，为设备更换提供了决策依据。

电缆的剩余寿命评估聚焦绝缘层的老化。仿真模型可模拟电缆的电-热-力学耦合效应，跟踪绝缘层的电场分布、温度变化与机械应力，计算其击穿电压的下降速率。例如，某城市电网的10kV电缆剩余寿命评估中，研究人员利用有限元模型模拟电缆的负载电流与环境温度，预测绝缘层的剩余寿命为10年，与实际电缆的运行寿命一致。

断路器的剩余寿命评估则关注触头与弹簧的性能。仿真模型可模拟触头的电蚀量、弹簧的疲劳程度，结合分合闸次数、电弧能量等数据，预测其剩余分合闸能力。某断路器生产企业的剩余寿命评估系统中，通过模拟10000次分合闸操作，预测某型号断路器的剩余寿命为3000次，与实际试验结果的偏差仅为5%，为用户提供了精准的运维建议。

剩余寿命评估的难点在于老化模型的通用性。不同厂家、不同运行环境的设备，老化规律存在差异，仿真模型需针对具体设备调整参数，难以形成通用模板。例如，某型号变压器在热带地区的老化速率是寒带地区的2倍，仿真模型需根据环境温度修正热老化系数，才能准确预测剩余寿命。

多设备协同可靠性评估中的仿真应用

输变电系统是多设备协同工作的复杂系统，单设备的可靠性无法完全反映系统整体可靠性，虚拟仿真可模拟多设备的协同关系，评估系统级的可靠性。例如，变电站的可靠性评估中，仿真模型可整合变压器、断路器、母线、保护装置等设备的参数，模拟某一设备故障对其他设备的影响，计算系统的供电可靠性指标（如SAIDI、SAIFI）。

某变电站的协同可靠性评估中，研究人员利用仿真模型模拟变压器短路故障：当变压器发生短路时，短路电流会触发断路器的保护动作，若断路器的开断能力不足，会导致母线电压下降，影响相邻馈线的供电可靠性。通过仿真，研究人员发现断路器的开断时间需控制在50ms以内，才能确保系统的供电可靠性，据此优化了断路器的保护参数，将系统的SAIDI指标从1.2小时/户降至0.8小时/户。

输电线路的协同可靠性评估中，仿真模型可模拟线路、塔基、绝缘子的协同工作状态，评估极端天气下的系统可靠性。例如，某覆冰线路的协同仿真中，研究人员模拟了线路覆冰厚度达20mm时，塔基的承载能力与绝缘子的闪络风险，发现塔基的承载能力余量仅为10%，绝缘子的闪络概率达30%，据此制定了线路融冰与绝缘子清扫的协同运维方案，避免了线路跳闸事故。

多设备协同仿真的关键是设备间的接口建模。例如，变压器与断路器的协同中，需精准模拟断路器的保护动作时间与变压器的短路电流特性，才能准确评估协同可靠性。目前，部分仿真软件已支持设备接口的参数化建模，通过整合设备的IEC61850通信协议，实现多设备的协同仿真，但对于一些老旧设备（如未采用IEC61850协议的断路器），接口建模仍存在困难。

仿真结果与实际数据的融合方法

虚拟仿真的准确性需通过实际数据验证，仿真结果与实际数据的融合是提升评估可信度的关键。当前，行业内主要采用“离线校准+在线修正”的融合方式：离线阶段利用试验数据校准仿真模型，在线阶段利用实时监测数据修正仿真结果。

离线校准是仿真模型的基础验证环节。例如，变压器的热仿真模型需通过离线负载试验数据校准：在实验室中测量变压器在不同负载下的顶层油温，对比仿真结果，调整模型的热阻参数，确保仿真误差控制在5%以内。某变压器生产企业的离线校准流程中，通过10次负载试验数据校准，使热仿真模型的误差从15%降至3%。

在线修正是仿真结果贴近实际的重要步骤。例如，变压器的在线监测系统可实时采集顶层油温、负载电流、环境温度等数据，将这些数据输入仿真模型，修正模型的热阻、散热系数等参数，提升仿真结果的实时性。某电网公司的在线修正系统中，通过实时融合监测数据，使变压器热仿真的误差从8%降至3%，为实时可靠性评估提供了支撑。

数据融合的难点在于多源数据的一致性。例如，变压器的在线监测数据可能来自不同厂家的传感器（如温度传感器来自A厂家，电流传感器来自B厂家），数据格式与精度存在差异，需通过数据归一化处理才能整合到仿真模型中。目前，部分研究采用机器学习算法（如主成分分析PCA）处理多源数据，提升数据的一致性，但对于一些非结构化数据（如红外热像图），仍难以有效融合。

技术应用中的关键瓶颈

尽管虚拟仿真技术在输变电设备可靠性评估中应用广泛，但仍存在一些关键瓶颈。首先是计算复杂度高，多物理场耦合仿真（如电磁-热-力学耦合）需要大量的计算资源，例如，模拟超高压变压器的电磁-热耦合时，计算时间长达数天，难以满足实时评估需求。某仿真软件的测试中，模拟一台500kV变压器的电磁-热耦合模型，需占用8核CPU、32GB内存，计算时间达72小时。

其次是模型的通用性差。不同厂家、不同型号的输变电设备参数差异大，仿真模型需针对具体设备调整参数，难以复用。例如，某型号断路器的触头模型无法直接应用于另一型号断路器，需重新测量触头的几何参数、材料特性，增加了建模成本。

第三是极端工况的边界条件难确定。例如，龙卷风、冰风暴等罕见极端天气的边界条件（如风速、冰密度）缺乏历史数据，仿真模型只能依赖经验公式估算，导致仿真结果的准确性下降。某研究模拟龙卷风对输电线路的影响时，由于龙卷风的风速分布难以精准建模，仿真结果与实际线路的载荷偏差达15%。

最后是仿真结果的验证困难。部分仿真结果（如变压器的内部热分布）难以通过在线监测直接验证，需通过离线试验或设备解剖才能确认，增加了验证成本。例如，变压器绕组的温度分布仿真结果，需通过光纤测温传感器或解剖变压器才能验证，而光纤测温传感器的安装成本高，解剖变压器则会导致设备报废，限制了验证的可行性。