С наукой взаимодействуем в части поставок ВУЗам моделирующего ПО и цифровых лабораторий на базе КПМ РИТМ. Список ВУЗов и описание проектов находятся в соответствующем разделе на сайте https://energy.exponenta.ru/ (ЮГУ, ЧГУ, УрОРАН, ДальГАУ, НГТУ). Также предоставляем обучающие материалы, лабораторные работы и методички. Чаще всего интересуются материалами по электроэнергетическим протоколам связи (SV, GOOSE, C37.118) для цифровых подстанций.
Вот про PowerFactory интересно. Как они сертификат получили? Доказали, что считают по методике из ГОСТа?
Engee - это верифицированный продукт корпоративного класса, поэтому пользователю Engee доступна возможность автоматизированного сравнения математических моделей, созданных в Engee с их эквивалентами, созданными в других известных средах моделирования.
Точность Engee - это легко и открыто проверяемое свойство. В базовой демонстрационной документации Engee содержатся примеры того, как пользователю организовать процесс автоматического сопоставления модели Engee против эквивалентной модели в другом ПО.
Наша команда собирала в Engee различные модели (как Пример 1 и Пример 2 из статьи), так и более крупные энергосистемы. Далее, мы в "Редакторе скриптов" организовали сравнение результатов симуляции с соответствующими результатами моделей из MATLAB/Simulink. Относительная погрешность составляла порядка 1e-6.
Как заявляют сами разработчики Engee, они придерживается формализованной системы обеспечения математической корректности и точности, и критериев "приёмки" выпускаемых математических библиотек. На данный момент, все выпускаемые блоки тестируются против блоков Simulink(Simscape).
Если вас интересует сравнение с PowerFactory, напишите нам на info@exponenta.ru, может организовать демо-показ.
Мы собрали в ПО цифровую модель трансформатора, которая в рабочем режиме при разной нагрузке, в режиме КЗ и ХХ полностью повторяет работу реального трансформатора, т.е. мгновенные значения токов и напряжений совпадают с измерениями параллельно работающего реального трансформатора. Таким образом у нас получены значения сопротивлений Т-образной схемы замещения с кривой намагничивания. Если осциллограммы цифровой модели и реального трансформатора отличаются, то ИИ-алгоритм должен предупредить об этом персонал и в идеале указать причину аномалии. Данные с аномалиями для обучения ИИ-алгоритма генерировались только цифровой моделью и не проходили проверку в ходе живого эксперимента.
При обучении на нормальных данных, можно получить картину "здорового" трансформатора. При возникновении аномалии алгоритм распознает, что поведение трансформатора не похоже на нормальное и сразу просигнализирует об этом. Если реальных данных нормального режима недостаточно, их можно сгенерировать с помощью цифровой модели, которой вы доверяете.
При обучении на аварийных данных и нормальных данных можно получить алгоритм, который подскажет персоналу, что возникла аномалия и в чем конкретно причина. Именно эту ситуацию мы и смоделировали, при этом аварийные данные получены с цифровой модели.
В реальности также есть сценарий, при котором персонал "дообучает" алгоритмы за счет ведения журнала состояния оборудования в специальном ПО.
"Вы пишете что набрать данных с реальных объектов да еще в редких режимах это дорого и не всегда возможно поэтому можно создать цифровой двойник. А разве потом не надо доказать, что цифровой двойник будет генерировать валидные данные как раз в этих редких режимах?" При наличии реальных осциллограмм редких режимов, конечно, стоит доказать валидность данных от цифрового двойника. Непроверенные данные редких режимов могут привести к ошибке при вынесении вердикта, то есть к ошибке при объявлении причины, но не к ошибке выявления аномального поведения. Ведь при отсутствии данных редких режимов действует концепция, когда обучение производится не на отказах, а на правильной работе оборудования в различных режимах. Доверять данным редких режимов от цифрового двойника мы можем только с некоторой степенью уверенности.
"Задача моделирования трансформатора решалась в рамках теории нелинейных цепей или моделировались поля? (Для сопротивления нулевой последовательности это важно)". Мы разрабатывали модель трансформатора, которая отражает его электромагнитные параметры. В модели в ветвь намагничивания заложена нелинейная кривая зависимости тока от магнитного потока.
"Я правильно понимаю что измерение напряжений по сторонам трансформатора, деление одного на другое и сравнение полученной величины с паспортным значением коэффициента трансформации тоже можно назвать цифровым двойником простеньким?" Коэффициент трансформации - это один из множества диагностических параметров, по которому ограничено можно судить о текущем состоянии трансформатора. Так что в каком-то смысле - да, назвать так можно)
Спасибо за вопрос. Такая разница в осциллограммах в данный момент времени может быть вызвана небольшой разновременностью работы защиты в двух опытах, а также незначительным различием в частоте генераторов при переходном процессе.
В традиционной релейной защите (РЗ) существуют функции контроля неисправности измерительных цепей. Например, БНН - функция блокировки при нарушениях во вторичных цепях измерительного трансформатора напряжения. Для РЗ, принимающей SV, реализуется дополнительная функция контроля качества SV потока. В её обязанности, в том числе, входит реакция на выпадание выборки в процессе приёма. Разные производители по разному реализуют такую функцию. Найти подробности можно в специальном файле от конкретного производителя цифровой РЗ: PIXIT (Protocol Implementation Cоnformance Extra Information For Testing) либо в руководстве по эксплуатации.
Да, в целом это возможно. Первый способ: настроить сетевую карту так, чтобы она не удаляла checksum. Ведь контрольная сумма кадра обрабатывается сетевой картой на аппаратном уровне до того, как кадр будет передан в Wireshark. Второй способ проще: добавить в кадр отдельное поле для checksum, которая рассчитывается "вручную". То есть нужно добавить кусок кода в блок-отправитель, который рассчитывает checksum. Аналогично сделать в блоке-приемнике. Это дополнительное поле точно не будет отбрасывать сетевая карта.
Ваше понимание цифрового двойника предполагает наличие каналов связи с реальным объектом и корректировку модели под его текущий режим. Мы же предполагаем более простое определение для цифрового двойника в текущей реализации. Двойник это цифровая копия физического объекта, помогающая точнее воспроизводить всевозможные режимы его работы для улучшения качества разработки и производства вторичного оборудования цифровых подстанций. Важно заметить, что при наличии каналов связи мы вполне легко добавляем механизм уточнения модели по измерениям с реального объекта по цепям host-target. Модель в процессе своей работы управляема (в нашем случае с ПК) по любым своим параметрам.
Согласны, все зависит от цели моделирования. В нашем случае ключевое значение имеют потоки информации, поступающие с измерителей в модели. SV-потоки с машины реального времени дают нам полную картину того, что происходило бы на живой цифровой подстанции, поэтому мы здесь используем термин “двойник”.
По сути машина реального времени передает измерения с имитационной модели, учитывающей физику реальных процессов (в данном случае измерения с ЛЭП), которые могут быть доступны релейной защите и другим вторичным системам, принимающим SV-потоки (АСКУЭ, УСВИ,ПА и др.). При необходимости имитационная модель может быть достроена до решения, описанного вами. У нас есть инструмент, который позволяет уточнять параметры модели, отталкиваясь от текущих измерений с реального объекта.
Для статьи была создана виртуальная физическая модель в ПО для физического моделирования объектов, эта модель была развернута на машине реального времени КПМ РИТМ. Машина реального времени, по сути, это промышленный компьютер, который обеспечивает работу нашей физической модели энергосистемы в жестком реальном времени, а также в реальном времени выдавать измерения с этой модели в виде SV-потока в данном случае. А сама модель энергосистемы может быть построена из различных элементов: электрические машины, трансформаторы, ЛЭП, нагрузки, источники возобновляемой энергии, силовая электроника и т.д.
На машину реального времени (это не генератор тестовых сигналов) мы загрузили верифицированную физическую модель электроэнергетической сети. Получился черный ящик с моделью, к которому можно подключить, например, токовую защиту, которая будет чувствовать и реагировать на поступающие из ящика SV-потоки с измерениями, будто она сейчас установлена на реальной подстанции. В свою очередь защита может выдавать управляющее воздействие, которое может принять машина реального времени и отключить, например, поврежденную ЛЭП, при этом произойдет изменений режима в сети, что отразится и в SV-потоке. Выходит, что комбинация верифицированная модель + жесткое реальное время + SV-потоки и дает “двойник”. То есть получается имитация потоков данных с реального объекта.
Запросить цены можно, написав на почту info@exponenta.ru
С наукой взаимодействуем в части поставок ВУЗам моделирующего ПО и цифровых лабораторий на базе КПМ РИТМ. Список ВУЗов и описание проектов находятся в соответствующем разделе на сайте https://energy.exponenta.ru/ (ЮГУ, ЧГУ, УрОРАН, ДальГАУ, НГТУ). Также предоставляем обучающие материалы, лабораторные работы и методички. Чаще всего интересуются материалами по электроэнергетическим протоколам связи (SV, GOOSE, C37.118) для цифровых подстанций.
Вот про PowerFactory интересно. Как они сертификат получили? Доказали, что считают по методике из ГОСТа?
"Редактор скриптов" в Engee, конечно, напоминает Jupiter, не нужно долго привыкать.
Engee - это верифицированный продукт корпоративного класса, поэтому пользователю Engee доступна возможность автоматизированного сравнения математических моделей, созданных в Engee с их эквивалентами, созданными в других известных средах моделирования.
Точность Engee - это легко и открыто проверяемое свойство. В базовой демонстрационной документации Engee содержатся примеры того, как пользователю организовать процесс автоматического сопоставления модели Engee против эквивалентной модели в другом ПО.
Наша команда собирала в Engee различные модели (как Пример 1 и Пример 2 из статьи), так и более крупные энергосистемы. Далее, мы в "Редакторе скриптов" организовали сравнение результатов симуляции с соответствующими результатами моделей из MATLAB/Simulink. Относительная погрешность составляла порядка 1e-6.
Как заявляют сами разработчики Engee, они придерживается формализованной системы обеспечения математической корректности и точности, и критериев "приёмки" выпускаемых математических библиотек. На данный момент, все выпускаемые блоки тестируются против блоков Simulink(Simscape).
Если вас интересует сравнение с PowerFactory, напишите нам на info@exponenta.ru, может организовать демо-показ.
В редакторе скриптов вызвать внешний С или С++ код можно через макрос
@ccallДжулии.Мы собрали в ПО цифровую модель трансформатора, которая в рабочем режиме при разной нагрузке, в режиме КЗ и ХХ полностью повторяет работу реального трансформатора, т.е. мгновенные значения токов и напряжений совпадают с измерениями параллельно работающего реального трансформатора. Таким образом у нас получены значения сопротивлений Т-образной схемы замещения с кривой намагничивания. Если осциллограммы цифровой модели и реального трансформатора отличаются, то ИИ-алгоритм должен предупредить об этом персонал и в идеале указать причину аномалии. Данные с аномалиями для обучения ИИ-алгоритма генерировались только цифровой моделью и не проходили проверку в ходе живого эксперимента.
При обучении на нормальных данных, можно получить картину "здорового" трансформатора. При возникновении аномалии алгоритм распознает, что поведение трансформатора не похоже на нормальное и сразу просигнализирует об этом. Если реальных данных нормального режима недостаточно, их можно сгенерировать с помощью цифровой модели, которой вы доверяете.
При обучении на аварийных данных и нормальных данных можно получить алгоритм, который подскажет персоналу, что возникла аномалия и в чем конкретно причина. Именно эту ситуацию мы и смоделировали, при этом аварийные данные получены с цифровой модели.
В реальности также есть сценарий, при котором персонал "дообучает" алгоритмы за счет ведения журнала состояния оборудования в специальном ПО.
Добрый день! Спасибо за интересные вопросы!
"Вы пишете что набрать данных с реальных объектов да еще в редких режимах это дорого и не всегда возможно поэтому можно создать цифровой двойник. А разве потом не надо доказать, что цифровой двойник будет генерировать валидные данные как раз в этих редких режимах?" При наличии реальных осциллограмм редких режимов, конечно, стоит доказать валидность данных от цифрового двойника. Непроверенные данные редких режимов могут привести к ошибке при вынесении вердикта, то есть к ошибке при объявлении причины, но не к ошибке выявления аномального поведения. Ведь при отсутствии данных редких режимов действует концепция, когда обучение производится не на отказах, а на правильной работе оборудования в различных режимах. Доверять данным редких режимов от цифрового двойника мы можем только с некоторой степенью уверенности.
"Задача моделирования трансформатора решалась в рамках теории нелинейных цепей или моделировались поля? (Для сопротивления нулевой последовательности это важно)". Мы разрабатывали модель трансформатора, которая отражает его электромагнитные параметры. В модели в ветвь намагничивания заложена нелинейная кривая зависимости тока от магнитного потока.
"Я правильно понимаю что измерение напряжений по сторонам трансформатора, деление одного на другое и сравнение полученной величины с паспортным значением коэффициента трансформации тоже можно назвать цифровым двойником простеньким?" Коэффициент трансформации - это один из множества диагностических параметров, по которому ограничено можно судить о текущем состоянии трансформатора. Так что в каком-то смысле - да, назвать так можно)
Спасибо за вопрос.
Такая разница в осциллограммах в данный момент времени может быть вызвана небольшой разновременностью работы защиты в двух опытах, а также незначительным различием в частоте генераторов при переходном процессе.
В традиционной релейной защите (РЗ) существуют функции контроля неисправности измерительных цепей. Например, БНН - функция блокировки при нарушениях во вторичных цепях измерительного трансформатора напряжения. Для РЗ, принимающей SV, реализуется дополнительная функция контроля качества SV потока. В её обязанности, в том числе, входит реакция на выпадание выборки в процессе приёма. Разные производители по разному реализуют такую функцию. Найти подробности можно в специальном файле от конкретного производителя цифровой РЗ: PIXIT (Protocol Implementation Cоnformance Extra Information For Testing) либо в руководстве по эксплуатации.
Да, в целом это возможно.
Первый способ: настроить сетевую карту так, чтобы она не удаляла checksum. Ведь контрольная сумма кадра обрабатывается сетевой картой на аппаратном уровне до того, как кадр будет передан в Wireshark.
Второй способ проще: добавить в кадр отдельное поле для checksum, которая рассчитывается "вручную". То есть нужно добавить кусок кода в блок-отправитель, который рассчитывает checksum. Аналогично сделать в блоке-приемнике. Это дополнительное поле точно не будет отбрасывать сетевая карта.
Мы не использовали указанный вами ГОСТ для формирования данных
Ваше понимание цифрового двойника предполагает наличие каналов связи с реальным объектом и корректировку модели под его текущий режим. Мы же предполагаем более простое определение для цифрового двойника в текущей реализации. Двойник это цифровая копия физического объекта, помогающая точнее воспроизводить всевозможные режимы его работы для улучшения качества разработки и производства вторичного оборудования цифровых подстанций. Важно заметить, что при наличии каналов связи мы вполне легко добавляем механизм уточнения модели по измерениям с реального объекта по цепям host-target. Модель в процессе своей работы управляема (в нашем случае с ПК) по любым своим параметрам.
Согласны, все зависит от цели моделирования. В нашем случае ключевое значение имеют потоки информации, поступающие с измерителей в модели. SV-потоки с машины реального времени дают нам полную картину того, что происходило бы на живой цифровой подстанции, поэтому мы здесь используем термин “двойник”.
По сути машина реального времени передает измерения с имитационной модели, учитывающей физику реальных процессов (в данном случае измерения с ЛЭП), которые могут быть доступны релейной защите и другим вторичным системам, принимающим SV-потоки (АСКУЭ, УСВИ,ПА и др.). При необходимости имитационная модель может быть достроена до решения, описанного вами. У нас есть инструмент, который позволяет уточнять параметры модели, отталкиваясь от текущих измерений с реального объекта.
Для статьи была создана виртуальная физическая модель в ПО для физического моделирования объектов, эта модель была развернута на машине реального времени КПМ РИТМ. Машина реального времени, по сути, это промышленный компьютер, который обеспечивает работу нашей физической модели энергосистемы в жестком реальном времени, а также в реальном времени выдавать измерения с этой модели в виде SV-потока в данном случае. А сама модель энергосистемы может быть построена из различных элементов: электрические машины, трансформаторы, ЛЭП, нагрузки, источники возобновляемой энергии, силовая электроника и т.д.
На машину реального времени (это не генератор тестовых сигналов) мы загрузили верифицированную физическую модель электроэнергетической сети. Получился черный ящик с моделью, к которому можно подключить, например, токовую защиту, которая будет чувствовать и реагировать на поступающие из ящика SV-потоки с измерениями, будто она сейчас установлена на реальной подстанции. В свою очередь защита может выдавать управляющее воздействие, которое может принять машина реального времени и отключить, например, поврежденную ЛЭП, при этом произойдет изменений режима в сети, что отразится и в SV-потоке. Выходит, что комбинация верифицированная модель + жесткое реальное время + SV-потоки и дает “двойник”. То есть получается имитация потоков данных с реального объекта.