基于自适应学习技术的变电站仿真培训系统设计与应用

王钰 万润楠 孙睿

摘要：在現代智能学习技术的发展背景下，变电站培训系统也在逐渐实现技术升级，而针对于传统系统与学员个性化学习需求所存在的不足之处，以智能化的自适应学习技术为研究基础，提出一种可以综合考虑用户模型有关特征，集合“教学、学习、联系、考核和评价”为一身的多种教学模式，依托于智能化与“互联网+”的智慧学习平台要求，为提升变电站运维人员的日常工作效率与质量以及处理紧急异常情况的工作能力、个性化学习培训需求提供有效的仿真培训方案。

关键词：自适应学习技术  变电站  仿真培训系统  系统设计

中图分类号：TM74

Design and Application of the Substation Simulation Training System Based on Adaptive Learning Technology

WANG Yu  WANG Runnan  SUN Rui

（Electric Power Research Institute， State Grid Inner Mongolia East Electric Power Co.， Ltd.， Hohhot， Inner Mongolia Autunomous Region， 028001 China）

Abstract： In the context of the development of modern intelligent learning technology， the substation training system is also gradually upgrading its technology. However， in response to the shortcomings of traditional systems and personalized learning needs of students， this article takes intelligent adaptive learning technology as research basis， and proposes a variety of teaching modes that can comprehensively consider the relevant characteristics of user models and integrate "teaching， learning， connection， assessment and evaluation"， which rely on the requirements of intelligent and "Internet+" intelligent learning platforms to provide effective simulation training programs for improving the daily work efficiency and quality of substation operation and maintenance personnel， as well as their working ability to deal with emergencies and abnormal situations and personalized learning and training needs.

Key Words： Adaptive learning technology; Substation; Simulation training system; System design

变电站仿真培训系统从实体仿真阶段，过渡到实体与虚拟相结合的仿真，再发展到纯数字仿真，到目前的3D虚拟现实模拟的变电站仿真，历时大约30年时间。目前的变电站模拟训练系统中，存在着一些问题，如理论与实际脱节、缺少趣味等问题，不能适应变电站人员的个性化学习需要。因此迫切需要一种集多种教学模式于一体的仿真培训系统来满足变电站长远创新发展的需要。

1 变电站仿真培训系统整体架构设计

本文研究以某地区500kV的变电站仿真训练系统为例对其进行深入分析，采用了层、面向服务和构件化的体系结构，对基础设施、服务层、仿真应用层和人机展示层等四个层次的体系结构进行全面探讨[1]。其中，底层由服务器、操作系统、网络、存储等组成，能够为云环境下的仿真工作提供必要的硬件支持。

底层的业务主要由数据、平台管理、功能模块等组成，采用一种包含一些即时历史数据、授权数据、图片数据以及平台管理数据的基于业务的体系结构。为实现全过程的全过程控制奠定了理论和技术基础。在此基础上，提出了一种面向对象的、面向对象的面向对象的方法。在人机呈现层中，视觉化的人机界面是其核心部分，它包括了对虚拟现实的建模，对虚拟现实的可视化，对电力网络的仿真监控的演示等，它可以为整个系统提供一个具有良好的人机互动与显示的接口。

2 自适应学习功能设计

通过对自适应学习功能的研究，给出了一种基于目标导向的学习功能实现方法。其中的领域模型是整个自适应学习功能系统的基础，它可对领域知识结构展开详细的描述，将每个概念以及概念之间的关系都包括进去，而这个模型实施目的就是要将领域知识的结构化。而用户模型是实现个体化学习的核心，也是每个学习者个性特征的抽象表示，该模型包含如个人的学习兴趣、学习成绩、能力状况等[2]。在此基础上，用户模型可针对不同的个体特点进行不同的设计，并结合教学模型来实现二者紧密连接的目标。教学模型能向使用者传送有自适应的指令，并向使用者提供有针对性的学习资料。然而自适应学习引擎其可通过使用适应性学习的方法，实现基于个体特征的动态行为分析。其流程是：该体系对学生的学习行为和学习状况进行了采集，并对数据进行了分析，并在此基础上，对学生的学习内容做出了相应的调节，并在此基础上，根据学生的学习行为和反馈，不断地对其进行更新，在此基础上，对该模型作进一步的改进。本项目将在IEEEPAPI和CELTS-11标准的基础上，结合学习方式、认知水平和学习历史等特征，研究符合电网运行管理人员学习特征的个性化学习内容推荐方法。在这些特征中，学员的学习方式特点包括：学员对教学方式的认识、教学方式的投入等。知识概念的形成与发展是知识概念形成的基础，而知识概念的形成与发展又是知识概念形成的基础。学习者的学习历程主要有快速、重复两个方面。

针对变电所操作人员个体化的问题，提出了一种新的变电所操作规程。本系统采用两种方式来进行个体化的推荐技术：一种是基于个体化的内容推荐，二是个性化的内容推荐导航。而个性化的内容，则是针对各种媒介的特性，将所需要的信息，自动的与用户相匹配。根据用户的学习风格、认知水平和兴趣偏好，对用户进行个性化的推荐内容引导。其中，整体导航主要是由领域知识树状结构来表现，通过学习状态标记来表示使用者目前对知识的掌握程度，因此，让不同层次的使用者能够更加清楚地认识到自己目前所学的东西在知识系统中的地位。而里面蕴含的知识和概念，可以使使用者更有条理地掌握所学内容。

3 变电站仿真培训系统功能模块设计

3.1案例制作

在这个方案中，教员将登陆到教师模式状态，使用这个系统来完成个案的生成，即教员要设定主题，之后按照问题需要，执行正确运算。最后将运算后的答案进行编辑并保存起来，具体的实例制造的模块流程如下图1所示。

且本系统还支持分类题目的类别、难以程度等操作，可以更快地收集每一位学员学习风格与认知水平、学习历史等资料，从而可以有目标地将合适的题目推荐给学员，便于学员在学习中循序渐进。

3.2系统技术指标

根据实际变电站的运行情况分析，仿真培训系统在稳定运行方面、暂态性与实时性、系统资源的可靠程度、充裕程度等方面需要满足一定的指标。

3.2.1暂态与稳态运行

该指标需要保障系统能够正常计算，并将计算过程不能够违背实际物理情况、结果收敛正常作为基础，如保护与自动装置的动作、故障与扰动情况系统的现象、仿真系统的报警与报文等；且后续的潮流计算和仪表误差应当将其控制在合理的范围之内[3]。

3.2.2实时性指标

该指标需要保障过程快、满等模型的运行周期分别小于0.02和0.01s；整个系统的数据刷新周期≤1s；断路器变位警告的相应时间应当≤2s；系统多媒体调用的相应时间应当≤2s [4]。

3.2.3系统的可靠性指标

无论是整个仿真计算机平均没有故障的工作时间还是软件的没有故障的工作时间，都可以保障在长时间下运行，一般都要求二者＞3万h；整个系统的可用率不能小于99.99%；系统发生故障的频率每一年不能高于1次。

3.2.4资源充裕度指標

计算机的CPU在正常工作状态下，其对于系统的评价指标最为重要的两项是任意5min的负荷率与任意1s内的负荷率。结合本系统分析结果，要求这两项指标数值分别为25%和40%；且备用的内存与外存容量分别要高于50%和80%[5]。

3.3学习模式

当学员进入到学校模式后，可以在3D仿真中进入到所模拟的站点区域来选取一个情景，并且可以在这个情景中漫游，如图2所示。学员可以自己选取试题进行练习，并能在全过程中将每一道试题的正确练习过程给学员演示出来。而且，为了让学员可以清楚地知道自己要进行哪些操作，现在，在这个过程中，所使用到的所有仪器和设备，都会以突出显示出来，这样可以让学员在学会如何进行正确操作之后，更好地了解要进行哪些仪器和设备。而且，每一步的动作，都会有一段录音。

3.4练习模式

练习模式能使学员熟悉并熟悉该模型的训练过程，使其工作过程标准化，并能收集并储存学员的学习行为资料。在实践方式中，从工具间取出头盔的方法如图3所示。

在练习模式中，学员需要先做正确的动作然后再做题，若操作的步骤和次序与正确操作要求不一致，则会出现相应的错误标记，并将其扣分。为了避免做错的动作会影响到正确的答案，做错的动作将不会顺畅地进行，比如在一个3D界面上进行一个操作将某个断路器拉开，假如这个操作是一个错误的操作；然后，这个断路器就不会被打开，当其工作正常时，这个断路器就会打开。另外，为使训练过程顺畅，训练方式下设有提醒系统，提醒学员下一步该如何做，学员可以根据提示的作用，也可以根据正确的动作程序进行动作。

3.5考试模式

考试模式是通过在一定的时限之内，以执行所需的运输检验环节来检验学员的技术水平。当学员进入到测试状态时，整个动作都会在系统监视下进行，并且会根据学员进行的动作和事先输入正确动作进行对比，从而给学员打分[6]。与训练模式不同的地方在于，在考试模式中每一步动作都不会出现任何提示，就算出现错误的动作系统也会做出反应并进行相应的步骤，在考试结束后，系统会自动给出分数，然后按照正确的程序进行答题。

在考试方式中，采用对虚拟角色的运行检查的方式。在一个3D的虚拟环境中，當使用者完成一项工作后，将会得到相应的回馈，并得到相应的回馈。当学员操作正确时，将会在屏幕底部出现特效。通过及时的反馈和回馈方式，让参加者有一种沉浸于游戏中之感觉，使得该考试模式具有“模拟训练”和游戏化的模拟仿真的功能特性。

同时在考试的题型方面，需结合变电站的相关理论和技能操作给出适合的题型；在考试内容方面，要建立包括笔试、实际操作（例如闸倒闸操作、异常及事故处理、操作票填写）、设备巡视及挂接地线等几个模块的考试题库，考题库的题目要多，要有科学的结构，要能覆盖到电力系统和变电所中的大多数问题。而且试题库的内容也要便于修订、输入、扩展。在考试方式上可集中或者分散式的选择，保障整个考试模式系统满足学员学习与考核的多样化需求。

3.6智能考核评价

智能化的测试和评价，可以利用预先输入的变压器运行检测正确操作步骤、安全规范知识、电气设备原理的分析等，来建立智能评价对照库，并设计智能推理与评价引导算法。如果学员在培训或参加测试时，后台会根据参加者所做的动作，自动判定其操作的正确性。为实现智能测评系统，将学员在考试过程中的各种可能情况都考虑在内，建立一套全新的考核评价模型。

（1）对全部运算事件的要素进行集合，形成一种独特的识别，以确保每一次运算生成的数据组合具有唯一性，从而为精确评价提供依据。

（2）将一个操作记录建模为一个对象，并将其转化为一个对象，一个对象可以包括一系列的对象，其先决条件可以是有序的，也可以是无序的。在这种模式下，可以将不同运算记录按一定次序进行组合，而符合这些次序运算记录就是问题的标准解答。

（3）根据不同的动作，一个器会被分为两个类别，一个是“必需操作”，一个是“能够操作”。“必须操作”的定义是，做多或者做少都是不正确的，会被扣掉相应的点数。至于能够操作，那就是做得多就不会扣分，做得少就会扣分。

（4）根据操作的基础逻辑，对整个体系进行打分和评定。

3.7系统调试

（1）低压配电房开关柜的运行和调试。低压室开关箱工作时，变电站用变压器的对应开关会发生改变。

（2）故障排除。将故障排除分成负载失效和小母线失效两种情况。当负载失效时，对应的冷气出口空开跳脱。当小型母线发生故障时，则将交流动力箱内的空开断开。

（3）风冷式变压器控制盒的调试。它包括两个部件，一个是电源开关，一个是手柄。

第一，能量的转换。如果打开第一部分的电源空档，我的工作灯就会熄灭。如果打开第二部分的电源空档，第二部分的工作灯会熄灭。若拉开电源一、二段电源为空载状态。然后电源I动作，电源II动作，风扇正常；冷却设备的灯光熄灭，风机也会停止运转。

第二，把手。如果把手从手动改为自动，则风扇正常，冷却器正常熄灭，风扇停止运转。如果把手从人工改为维修，则风扇正常，冷却机正常，风机熄灭，风机停机。如果把手从手动改为停机，则风机正常，冷却器正常灯熄灭，风机停机。

（4）设定过压并进行调试。在丰汗一号线路上进行了过电压设定的调试。当第一次过压被设定时，LCD窗口和监视器外壳将同时给出相应的信号。在液晶窗口上，电流差动保护面板将点亮相应的远距离跳闸，过电压跳闸，过电压报警指示灯。监视屏幕上，对应着电压保护动作，远端跳闸动作指示灯亮起。

4结语

综上所述，结合自适应学习技术来实现变电站的培训仿真模拟系统设计与应用，能够为用户提供多元化的培训功能，适应不同能力变电站运维人员的个性化学习需求，并且也可将“学习、练习、考试与评价”等多个模式结合，为学员们提供了理论知识学习与练习、实践操作练习、考核鉴定与自动评估等集成解决方案，从而可以在很大程度上节约了维护人员学习训练的时间成本，并用自动化监督与提示来提高维护人员的操作水平，提高其发现与处理异常状况的能力。保证整个电网系统运行的安全、平稳、可靠性。

参考文献

[1] 孙帅，高峰，马雁，等.基于自适应学习技术的变电站仿真培训系统设计与应用[J].电工技术，2023（8）：95-97.

[2] 祁永超，田铭兴，陈小强，等.基于Unity3d的变电站虚拟仿真培训系统构建[J].兰州交通大学学报，2021，40（1）：53-59.

[3] 王辉东，张盛，丁叶强，等.基于智能变电站"三层两网"框架标准的仿真培训系统研究[J].能源与环保，2022，44（5）：233-238，248.

[4]王磊，杨国练，陈维，等.VR技术在变电站仿真培训系统中的应用研究[J].自动化仪表，2021，42（9）：25-29.2021（15）：3.

[5] 林培玲，黄龙杰，刘俊英，等.基于VR技术的智能变电站运行仿真培训系统[J].信息技术，2022（1）：107-113.

[6] 王晓龙，刘浩.虚拟仿真技术在变电站教学中的应用[J].电子技术，2022，51（1）：144-145.