一、前言

全球能源行業順應數字化時代不斷發展，我國電力體制改革深入推進，在這一背景下加快能源轉型已成為行業共識。但能源行業存在著體制、技術與市場壁壘，使得能源轉型面臨挑戰。國家能源局提出智慧能源戰略，建設互聯互通、透明開放、互惠共享的能源共享平臺，以期解決能源行業普遍存在的壁壘問題。數字孿生技術可在物理世界和數字世界之間建立精準的聯系，有助于解決智慧能源發展所面臨的技術難題，支持從多角度對能源互連網絡進行精確仿真和控制。然而，數字孿生技術在智慧能源行業的定義和應用架構仍有待深入研究，對于能源系統的數字孿生技術應用試驗也僅處于初步的驗證探索階段，涉及能源系統變電設備、電力傳輸網和熱電廠的數字孿生模型研究。

本文以面向智慧能源系統的數字孿生技術為研究對象，重點梳理智慧能源領域對數字孿生技術的需求和國內外研究現狀及趨勢，探究數字孿生技術在智慧能源系統中的定義和通用架構，據此分析面向智慧能源系統的數字孿生關鍵技術和生態構建。在此基礎上開展數字孿生技術在智慧能源行業的部署和應用案例研究，進而展望數字孿生技術在智慧能源行業的發展方向和應用趨勢。

二、面向智慧能源系統的數字孿生技術需求分析

（一）宏觀需求分析

2019 年 11 月，《中共中央關于堅持和完善中國特色社會主義制度推進國家治理體系和治理能力現代化若干重大問題的決定》要求，推進能源革命，構建清潔低碳、安全高效的能源體系。《“十三五”國家戰略性新興產業發展規劃》提出，培育基于智慧能源的新業務、新業態，建設新型能源消費生態與產業體系。我國能源產業生態正在發生深刻變革。

目前新型冠狀病毒肺炎疫情給我國經濟發展和能源行業帶來了沖擊，煤炭、天然氣、電力、新能源等行業均遭受到一定程度的影響。這并不能改變我國能源體系實現能源轉型的目標，能源生產和利用方式的根本性改變亟需以新一代數字化技術為關鍵支撐。

（二）技術需求分析

我國能源供應朝著分散生產和網絡共享的方向轉變，但能源行業仍普遍存在體制、技術和市場壁壘，能源供應側、傳輸側和消費側都存在大量信息不透明、不共享的問題。國家能源局提出的“互聯網 +”智慧能源戰略，將借助現代信息技術提供互聯互通、透明開放、互惠共享的信息網絡平臺，打破現有能源“產、輸、配、用”之間的不對稱信息格局，推進能源生產與消費模式革命，重構能源行業生態。該戰略的落地實施要求能源系統實施數字化深度轉型，運用新的技術手段助力數字化轉型成為亟需。

云計算、人工智能（AI）、大數據、數字孿生等新興熱點技術，為能源行業的創新與變革帶來了新發展動力，為加速能源系統的數字化轉型提供了技術支撐。

構建智慧能源生態系統是我國能源行業的發展趨勢，而融合物聯網技術、通信技術、大數據分析技術、高性能計算技術和先進仿真分析技術的數字孿生技術體系，成為解決當前智慧能源發展面臨問題的關鍵抓手。在現有能源系統的建模仿真和在線監測技術的基礎上，數字孿生技術體系進一步涵蓋狀態感知、邊緣計算、智能互聯、協議適配、智能分析等技術，為智慧能源系統提供更加豐富和真實的模型，從而全面服務于系統的運行和控制。

三、面向智慧能源系統的數字孿生技術研究現狀與趨勢

近年來，國外對數字孿生技術的理論層面和應用層面研究均取得了快速發展。美國通用電氣公司（GE）和辛辛那提大學應用涵蓋從設計到維護全過程的數字化來優化產品生產，但尚未實現數字孿生的統一建模技術。美國 ANSYS 公司提出 ANSYS Twin Builder 技術方案，創建數字孿生并可快速連接至工業物聯網，用于改善產品性能、降低意外停機風險、優化下一代產品。文獻提出了數字孿生參考模型，在概念層面實現了對產品生命周期的全面描述。文獻提出了一種多模式數據采集方法，將生產系統與數據庫耦合，為數字孿生提供了狀態感知與分析的基礎能力。

與國外的快速發展勢頭相比，國內在數字孿生技術方面的研究仍處于萌芽階段。文獻提出了一種描述復雜產品的數字孿生設計框架，探索了開發過程中的關鍵技術。文獻提出了數字孿生五維模型概念，展望了該模型在 10 個不同領域中的應用前景。文獻多角度分析了大數據和數字孿生技術之間的異同以及如何促進實現智能制造。文獻總結了信息物理系統中數字孿生的關鍵技術，描繪了數字孿生技術在產品全生命周期的實現途徑。

數字孿生技術在各領域的應用迅速發展，而無論國內還是國外，有關數字孿生技術在能源行業的應用大都處于探索驗證階段。法國達索公司致力于電氣設備的數字孿生仿真建模研究，搭建了用戶和設計師之間的交互平臺。上海交通大學研究團隊建立了數字孿生電網的潮流模型，驗證了數字孿生電網的技術可行性。安世亞太數字孿生體實驗室基于 Flownex 設計軟件建立了數字孿生熱電廠模型，為熱電廠的工程設計和維護提供了技術參考。清華大學研究團隊利用數字孿生 CloudIEPS 平臺，建立了數字孿生綜合能源系統模型，達到降低了能源系統運行成本的目標。

一般認為，數字孿生技術特別適用于資產密集型且可靠性需求高的復雜系統。該技術已逐漸應用到諸多工業領域，又以制造業領域為典型。智慧能源系統是融合多能源的綜合復雜系統，與數字孿生技術的應用方向高度契合。然而，當前數字孿生技術在智慧能源領域應用發展比較零散，沒有建立數字孿生技術在智慧能源領域的應用實施框架。

四、面向智慧能源系統的數字孿生定義和架構

（一）面向智慧能源系統的數字孿生技術定義

數字孿生技術早期被運用在國防軍工及航空航天領域，其基本理念是由 Grieves 教授 2003 年在產品生命周期管理課程上提出。對數字孿生技術概念給出定義，則要追溯到 2009 年美國空軍研究實驗室（AFRL）提出的飛機機身數字孿生定義。2009—2019 年科研機構對數字孿生技術所給出的定義見表 1。

表 1 數字孿生定義的比較

注：IBM 為國際商業機器公司。

綜合各類定義描述，本文面向智慧能源工程應用，概括數字孿生的定義如下：數字孿生技術充分利用精細化物理模型、智能傳感器數據、運維歷史等數據，集成電、磁、熱、流體等多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成對智慧能源系統的映射；數字孿生實例反映對應智能設備的全生命周期過程，能夠實時更新與動態演化，進而實現對智慧能源系統的真實映射。

（二）面向智慧能源系統的數字孿生架構及特點

結合數字孿生的通用架構，本文給出了數字孿生在智慧能源系統中的架構，針對智慧能源系統的特點該架構分為五部分（見圖 1）：物理層、數據層、機理層、表現層和交互層。數據層首先從物理層中收集大量數據，然后進行預處理并傳輸；機理層從數據層接收多尺度數據（包括歷史數據和實時數據），通過“數據鏈”輸入仿真模型后進行數據整合和模擬運算；表現層獲得機理層仿真的結果，以“沉浸式”方式展現給用戶；交互層可以實現精準的人機交互，交互指令可以反饋至物理層對物理設備進行控制，也可以作用于機理層實現仿真模型的更新和迭代生長。相應層次的特點具體闡述如下。

圖1 面向智慧能源系統的數字孿生架構

1. 物理層

常規的能源系統狀態監測，首先在能源設備上安裝傳感器，然后由數據采集軟件匯總，但分散的數據采集系統交互困難。物理層基于能源物聯網平臺，在各智能設備中應用先進傳感器技術收集系統運行的多模異構數據，集成了物理感知數據、模型生成數據、虛實融合數據等海量數據；支持跨接口、跨協議、跨平臺交互，可實現能源系統中各子系統的互聯互通。

2. 數據層

常規的能源系統狀態監測只關注傳感器本身數據，而數字孿生更關注貫穿智能設備全生命周期的多維度相關數據。數據層在各智能設備本地側對數據進行實時清洗和規范化，采用高速率、大容量、低延遲的通信線路進行數據傳輸；同時依托云計算和數據中心，動態地滿足各種計算、存儲與運行需求。

3. 機理層

數字孿生所構建的智慧能源系統仿真模型使用了“模型驅動 + 數據驅動”的混合建模技術，采用基于模型的系統工程建模方法學，以“數據鏈”為主線，結合 AI 技術對系統模型進行迭代更新和優化，以實現真實的虛擬映射。這一模型對智能設備的選型、設計和生產制造都有指導價值，而不僅限于根據數據變化來決定能源設備是否需要檢修或更換。

4. 表現層

數字孿生技術應用虛擬現實（VR）、增強現實（AR）以及混合現實（MR）的 3R 技術，建立可視化程度極高的智慧能源系統虛擬模型，提升了可視化展示效果。利用計算機生成視、聽、嗅等感官信號，將現實與虛擬的信息融為一體，增強用戶在虛擬世界中的體驗感和參與感，輔助技術人員更為直觀、高效地洞悉智能設備蘊含的信息和聯系。

5. 交互層

基于數字孿生的智慧能源系統虛擬模型不再僅僅是傳統的平面式展示或簡單三維展示，而是實現用戶與模型之間的實時深度交互。利用語音、姿態、視覺追蹤等技術，建立用戶與智能設備之間的通道，實現多通道交互體系來進行精準交互，以支持對電力網、燃氣網、熱力網、交通網、供水網等多能耦合的能源系統的高效精準控制和交互。

整體來看，數字孿生既不是對物理系統進行單純的數值模擬仿真，也不是進行常規的狀態感知，更不是僅僅進行簡單的AI、機器學習等數據分析，而是將這三方面的技術都有機整合于其中。數字孿生對能源系統進行數字化建模，并在數字空間與物理空間實現信息交互；首先應用完整信息和明確機理預測未來，再發展到基于不完全信息和不確定性機理推測未來，最終實現能源系統的數字孿生體之間共享智慧、共同進化的孿生共智狀態。

五、面向智慧能源系統的數字孿生關鍵技術

（一）云端–邊緣端協同的數字孿生服務平臺

智慧能源系統包含了眾多領域的物理設備，數據采集向多樣化發展，且數據量呈指數級增長。常規的數據服務平臺已無法滿足對數據進行快速準確處理的要求，亟需構建云端–邊緣端協同的數字孿生服務平臺。邊緣端需要利用智能設備進行一部分本地計算，云端則要求將各設備的數據整合后進行運算。通過建立“數據鏈”、通用算法庫和模型庫，實現多源異構數據分析任務的高效協同分工，從而為數字孿生的應用奠定基礎。

1. 智慧能源系統的“數據鏈”設計

智慧能源系統各個設備組件的設計結構、制造工藝、性能參數、運行參數等，對系統運行服務均會產生影響。基于數據采集、傳輸、分析和輸出的全過程“數據鏈”設計，需要挖掘“數據鏈”與全生命周期過程的映射關系，通過研究“數據鏈”與設計云、生產云、知識云、檢測云、服務云中的實體與虛體關聯關系，利用數據庫和機器學習智能算法，形成全生命周期“數據鏈”的描述與設計方法。圖 2 給出了“數據鏈”中設備數據的采集、傳輸和分析的過程，用于實現數據的縱向貫通和知識的閉環精準交互。

圖2 “數據鏈”中設備數據的采集、傳輸和分析

注：Zigbee 代表紫蜂協議；SQL 代表結構化查詢語言。

2. 云端和邊緣端服務的通用智能算法庫

建立精確、可動態拓展的云端和邊緣端服務的智能算法庫，以加快智慧能源系統分布式計算的速度，實現對網絡、計算、存儲等計算機資源的高效利用。該算法庫是一個體系合理、測試完整且驗證充分的智慧能源系統通用智能算法庫，包括數據清洗算法子庫、性能退化特征提取算法子庫和狀態趨勢預測算法子庫等。尤為核心的是，基于邊緣端–云端協同體系的專業算法應用部署，可實現專業算法的實例化驗證和迭代生長。

3. 智慧能源系統設備的通用精細化模型庫

智慧能源系統設備的精細化模型庫將有助于實現對模型的精細化和個性化建模。構建云端–邊緣端的數據交互機制，為數字孿生模型提供所要求的數據及交互接口，實現數據的縱向貫通。研究云端和邊緣端多維數據約簡合并技術，設計復雜事件處理引擎，開發能源系統模型庫，實現服務的橫向融合。

（二）智慧能源系統的高效仿真與混合建模技術

智慧能源系統由機械、電氣和信息等多系統組成，需要從多物理場和多尺度的角度進行全面、綜合、真實地建模和仿真。通過虛實信息的傳遞并加載到數字孿生模型上，構建“模型驅動 + 數據驅動”的混合驅動方式進行高逼近仿真，在虛擬環境中實現能源系統復雜工況下部件級及系統級性能的預測與分析。

1. 基于多物理場和多尺度的建模與仿真技術

鑒于智慧能源系統的復雜性，技術人員不能只考慮單個物理場效應或一維尺度數據，不能忽略多物理場和多尺度之間的耦合關系。應用有限元仿真軟件構建包括電、熱、磁、力在內的多物理場和體現歷史、實時和未來效應的多尺度的仿真模型，支持技術人員從不同的角度對智慧能源系統的仿真模型進行分析與評價。

2. 基于“模型驅動 + 數據驅動”的建模技術

智慧能源系統的不確定性和復雜化現象突出，而現有狀態分析一般采用事先建立的簡化機理模型，在實際應用中引入簡化的約束，由此導致在復雜環境下無法獲得滿足性能要求的模型。常規的數據驅動方法不能描述客觀物理規律約束，故單獨運用模型驅動或數據驅動的方法均不能滿足能源系統的智能化和時效性需求。基于“模型驅動 + 數據驅動”的混合建模技術，通過類別均衡算法、策略網絡和價值網絡數據學習，克服原始數據類別不均衡和缺失的問題。基于代價敏感學習和機器學習的反演和參數識別方法，克服機理模型難以建模且忽略部分特征的缺點。運用混合建模技術的集成學習算法，提高系統運行狀態評價方法的泛化能力。

（三）數字孿生技術的信息安全防御機制

智慧能源系統是一個由信息網絡連接各子系統的復雜系統，具有高度網絡依賴性。信息交流的可靠與否決定了系統能否正常運行，任何設備的安全問題都可能引發系統數據泄露。針對智慧能源系統面臨的惡意解析和篡改風險，需要研究網絡攻擊檢測與防御技術，增強智慧能源系統運行的安全性。

1. 基于底層分類模塊的多模型檢測技術

基于智慧能源系統終端傳輸的多源傳感信息，提升 AI 算法對量測信息攻擊行為特征的挖掘能力，并強化模型的泛化能力。針對多種分類模型的底層增量式分類器庫，構建分類結果集成輸出模塊，實現對數據完整性攻擊的精準檢測。

2. 構建與數據完整性攻擊相關的特征屬性集

挖掘面向智慧能源系統的數字孿生模型及參數時空耦合物理特征，針對智能終端傳輸的包含多源異構信息的網絡數據，研發基于 AI 的特征提取算法，動態優化選取與數據完整性攻擊相關的最優特征屬性集，進而提取其深層次模型特征。

3. 建立安全風險評估準入機制

基于 AI、統計學和信息論的方法，建立安全風險評估準入機制。對接入智慧能源系統的各子系統進行大數據分析，對各子系統的信息安全進行風險量化。當子系統的風險數值高于某個設定的閾值時，限制該子系統的準入，從而實現基于安全風險評估的訪問控制。

（四）“沉浸式”智慧能源系統可視化和交互技術

有別于常規數學仿真模型，數字孿生模型強調虛實之間的交互，能實時更新與動態演化，從而實現對物理世界的動態真實映射。“沉浸式”可視化技術，可以幫助用戶更清晰、更透徹、更豐富地認識世界，分為算法可視化和模型可視化。

1. 智慧能源系統算法應用結果的可視化技術

數據孿生模型的可視化技術既包括典型的可視化技術，如圖形化展示、查詢、參數更新接口等，也包括圖形化展示組件屬性數據、狀態數據、預測與評估數據。通過組件屬性和組件間關聯的圖形界面與組件模型接口進行可視化和交互。

2. 基于 3R 技術的人機交互技術

常規仿真模型的展現方式偏向于平面式的展示，局限于通過大量的圖表來向用戶展現物理實體的狀態。基于 3R 交互技術，運用可視化展示組件，可模擬三維虛擬空間，將智慧能源系統中的物理設備以近乎真實的狀態展現在用戶面前。通過對虛擬體的操作與控制，間接實現對物理實體、信息網絡、仿真模型的操作與控制，極大擴展用戶的感官體驗，獲得系統運行的真實反饋。

（五）可擴展數字孿生技術的應用新模式

數字孿生交互技術的實現，提升了人機之間的交互能力。該技術可以結合虛擬體的仿真結果，為物理實體增加或擴展新的能力，實現對設計端和運維端的反饋與控制，最終完成對設備物理實體和虛擬仿真體的精確描述與行為預測；在此基礎上可以提供一系列數字孿生技術的應用新模式。

1. 基于數字孿生的智慧能源系統運維新模式

在可擴展的“虛實同步”智慧能源系統運維服務平臺基礎上，梳理典型智慧能源系統全生命周期運維需求；針對個性化需求，研發定制化運維服務的移動應用程序（APP），形成多種遠程運維新模式。例如，針對智慧能源系統中的新產品研發周期長、試驗費用高的問題，研發遠程虛擬仿真試驗技術，探索試驗檢測服務新模式。

2. 面向智慧能源系統應用的 APP

智慧能源系統具有多領域、多層次、多單元的多維異構特點，深度交互式的 APP 應用能提高智慧能源系統設備的管理和優化控制能力。

3. 智慧能源系統設備管理 APP

智慧能源系統設備管理 APP 包括設備設置、地圖、數據管理、維保管理等模塊，具有設備的注冊、參數配置，設備定位、設備狀態展示，設備歷史數據查詢、警報查詢，設備維保歷史記錄、維保單分派、服務質量管理，系統報警設定、系統日志等功能，從而實現設備的全生命周期管理。

4. 智慧能源系統設備優化控制 APP

設備優化控制 APP 包括設備數據源模塊、設備資產分析模塊、狀態檢修智能輔助決策模塊、設備狀態評估模塊和控制指令下發模塊。APP 根據能源設備的負荷情況進行實時控制，實現智能增效，提高設備利用率和系統穩定性；同時以能源設備為對象，使用集群管理來提供壽命健康預測、故障預測和診斷等增值服務。

六、智慧能源系統的數字孿生生態構建

面向智慧能源系統的數字孿生技術貫穿于能源生產、傳輸、存儲、消費、交易等環節，有助于打破能源行業的時間和空間限制，促進各種業務的全方位整合與統一調度管理；橫向聯合能源行業參與主體之間的業務，提高能源利用效率。梳理形成智慧能源行業的數字孿生技術生態圈（見圖 3），按照能源系統的全生命周期過程將之劃分為六部分：能源生產、能源傳輸、能源分配、能源消費、能源存儲和能源市場。隨著各部分之間交互的不斷加深，逐步實現基于數字孿生技術的智慧能源行業可持續發展。針對數字孿生技術應用，對智慧能源行業的 6 個參與主體概括闡述如下。

圖3 智慧能源行業的數字孿生技術生態圈

（一）能源生產

借助云端–邊緣端協同的數字孿生服務平臺，能實現能源生產高效轉換。通過建立虛實映射的仿真模型，實時對能源生產機組的運行狀態和運行環境等進行監控和模擬仿真運行，及時制定各能源生產機組的最優運行策略；同時應用運行數據中提取的特征來優化設備生產設計方案，包括數字孿生風機、多物理場光伏模型和數字化電廠等。

（二）能源傳輸

由于能源空間分布失衡，我國部分區域能源資源匱乏，需要依賴能源傳輸以保障能源安全。數字孿生技術可以提升能源傳輸過程中的控制和優化能力。應用數字孿生技術，對直流輸電網中的柔直模塊化多電平換流器進行數字孿生建模，以實現對能源傳輸的優化和升級。針對用于電能傳輸的電纜等設備，應用數字孿生技術進行虛實映射的數字化建模，指導電纜設備的全生命周期設計，以提高設備的運行性能和增長設備的使用壽命。數字孿生電網在虛擬實體中可以實現多物理場和多尺度的仿真，使管理人員更真實地了解輸電設備的運行狀況和各節點的負荷狀況，通過大數據和智能算法實時監控電網并及時對電網可能出現的問題進行預警。

（三）能源分配

能源路由器的研發尚處于起步階段，運用數字孿生技術對能源路由器建立虛擬模型并進行大數據模擬分析，進而指導設備的生產設計，大大縮短設備的研發周期。針對能源分配環節存在的大量變電設備，采用數字孿生技術將變電站設備實例化，在智能機器人與智能安全監測設備的輔助下，實現海量數據與物理設備的關聯映射，在可視化平臺進行實時展現，形成數字孿生變電站，提升能源分配的經濟性和安全性。

（四）能源消費

數字孿生由虛到實的理念，將助力設計師突破傳統的制造工藝限制來實現全新設計，如建立新能源汽車的數字孿生模型，形成數字孿生映射，對新能源汽車的設計模型進行更新以完善其性能。智能樓宇作為智慧能源系統中的重要部分之一，是典型的產銷者。數字孿生技術對智能樓宇中的智慧家具、供冷供熱系統等建立多物理場和多尺度的仿真模型，對樓宇的溫度、濕度、人員數量和位置等信息進行采集；在可視化平臺中，管理人員基于物聯網技術可以輕松實現對智能樓宇各子系統的智能化控制，運用 AI 算法實現智能樓宇的運行趨勢預測和最優運行策略制定。

（五）能源存儲

在電動汽車充電樁的規劃階段，基于數字城市模型對充電樁的布局進行模擬規劃，在滿足用戶充電需求和市政規劃要求的條件下，實現充電樁的最優分布。在充電樁建成后，對每個充電樁進行仿真建模，在虛擬場景中呈現其狀態信息，及時監測并反饋到實際運維管理中指導故障的及時處理。對儲能設備（如電池、超級電容等）進行多物理場、多尺度數字孿生建模，將這些模型應用于監控和預測儲能設備的運行情況，從而實現優化配置。

（六）能源市場

能源產業的迅猛發展產生了多元化的新型金融市場服務需求，各能源交易公司參與能源市場交易難免存在大量的隱私數據。運用數字孿生技術的信息安全防御機制，對網絡信息攻擊行為進行特征挖掘，構建與數據完整性攻擊相關的最優特征屬性集；建立安全風險評估準入機制，聯合將能源交易信息的安全風險降到最低。

七、數字孿生技術的應用前景

（一）部署策略

隨著云計算、大數據、物聯網、AI、區塊鏈等為代表的新一代數字化技術的快速發展與應用，數字孿生技術在智慧能源行業有廣闊的發展前景。根據智慧能源系統的運行需求，研發智慧能源系統的數字孿生 APP。隨著 5G 和大數據時代的到來，智慧能源系統的數字孿生 APP 將為我國能源領域的轉型升級提供堅實靈活的應用技術支撐。

智慧能源系統的數字孿生 APP 率先支持常用部署配置，可按照瀏覽器 / 服務器（B/S) 或客戶端 / 服務器（C/S）架構進行部署，支持手機、平板電腦、個人計算機等訪問終端。如果部署于云平臺，可實現多人同時訪問、協同作業和遠程專家指導等服務。通過服務和模式創新，顯著提升智慧能源生態系統的工作效率，降低能源產銷成本，實現智慧能源系統規劃、運行和控制方面的提質增效。

（二）應用案例

面向智慧能源系統的數字孿生技術的研究盡管處于起步階段，但是從細化到智慧能源系統的單個設備，再擴展到多主體復雜能源系統，都具有廣闊的應用前景。

1. 數字孿生變電設備

大型泵站設備用于抽提水資源，是一個融合電氣、信息和控制的綜合系統，涉及的子系統包括變電系統、水泵系統、監控系統等。基于數字孿生的泵站設備運行平臺，采用數字孿生的“數據鏈”技術，建立多種部件耦合的多物理場、多尺度數字孿生仿真模型；利用數字孿生泵站可視化管理系統，實現虛擬環境中的仿真與現實的運維無縫銜接，提高企業管理與運維的透明化程度。以變電設備為例（見圖 4），構建電、磁、熱耦合的多物理場和考慮多時間尺度的數字孿生仿真模型，為大型泵站的設備選型和系統運行提供精細化模型。

圖4 變電設備的數字孿生模型

2. 數字孿生電網

數字孿生電網首先對電力網絡中的智能設備進行數據采集，隨后建立電網的數字孿生模型，實現對電網運行狀態的實時感知，進而對電網的健康狀態進行評估和預測（如異常檢測、薄弱環節分析、災害預警等）。上海交通大學研究團隊通過潮流方程（有導納信息）和數據驅動（無導納信息）兩種驅動模式進行對比，分析驗證了數字孿生電網的可行性，證明了當機理模型存在不足時，數據驅動模式仍能得到滿足實際運行需求的結果，對數字孿生電網的可行性開展了有益探索。相應數字孿生電網的框架設計圖如圖 5 所示。

圖 5 數字孿生電網框架設計圖

3. 數字孿生綜合能源系統

綜合能源系統的概念最早起源于熱電協同運行領域，目前已發展為整合一定區域內多種能源的一體化能源系統。安世亞太數字孿生體實驗室構建了熱電廠的數字孿生應用案例，相應模型能準確預測熱電廠的運行性能；基于系統約束解決管理故障和系統瓶頸問題，為日常維修或更換提供前瞻性指導，對停機后的工作優先順序進行評估。該案例以評估冷凝器內結構影響為例，判斷積垢對主冷凝器背壓有負面影響的概率，為相關設備的設計與運維提供了有效參考。清華大學研究團隊借助數字孿生 CloudIEPS 平臺，建立了包含電負荷、冷負荷、熱負荷、燃氣發電機、吸收式制冷機、燃氣鍋爐、光伏、蓄電池、蓄冰空調系統等設備在內的數字孿生綜合能源系統模型，利用該模型對系統內各裝置的容量進行優化來降低系統運行成本。

總之，數字孿生綜合能源系統通過工業互聯網實現能源系統“源–網–荷”各環節設備要素的連接，采用多物理場、多尺度建模仿真和工業大數據方法構建能源系統的數字孿生模型，進而基于數字孿生模型進行能源系統的狀態監測、故障診斷、運行優化，實現綜合能源系統的“共智”。

八、對策建議
在能源轉型和“互聯網 +”背景下，應打破各能源行業的政策壁壘，貫通各能源系統物理連接和交互，建立多種能源優化協調的智慧能源系統。數字孿生技術首先需要構建具有端和云雙向數據、信息交互的閉環反饋、優化和決策的支撐平臺。該平臺是數字孿生技術在智慧能源系統應用的核心環節，有助于解決智慧能源系統發展所面臨的技術壁壘和市場壁壘問題，是實現服務的持續創新、需求的即時響應和產業升級優化的有益探索。基于以上背景和思考，本文從技術發展、應用生態和政策建立三方面出發，對數字孿生技術在智慧能源行業的發展提出應用建議。

（一）建設技術資源共享平臺，聯合攻堅技術發展難題

智慧能源行業的各參與方（如企業、高等院校和科研院所等），不僅需要加快開展面向智慧能源系統的數字孿生技術的體系架構與支撐平臺的關鍵技術研發，還需要加強各方之間的交流合作。建設技術資源共享平臺，發揮研究實力較強單位的帶頭引領作用，分享數字孿生技術應用發展過程中的突破性進展和發展瓶頸判斷；加強高等院校和企業之間的合作，聯合攻克數字孿生技術實施過程中的關鍵性技術要素和難點。

（二）融合能源生態圈各領域的學科特色，構建數字孿生綜合應用系統

為了更好推進數字孿生技術在能源行業全生命周期中的應用，應加快能源行業的價值創造、信息增值、業務革新與效益挖掘。組織智慧能源生態圈中各領域的力量，結合智慧能源系統多學科融合交叉的特點，研發綜合不同領域的、具有較強普適性的數字孿生綜合應用系統，包括“數據鏈”設計技術、數字孿生建模技術和動態交互技術等。通過建立先期試點工程，再逐步推進至整個智慧能源行業的方式，減少各領域之間的壁壘，發揮數字孿生技術在構建數字孿生智慧能源生態中的綜合效應。

（三）促進數字孿生技術發展的標準建設

數字孿生標準建設正處于起步階段，已有國際標準組織發起了數字孿生標準編制工作。我國的數字孿生標準制定尚處于初級階段，缺乏數字孿生相關術語和適用準則等標準參考，影響了數字孿生技術在智慧能源領域的落地應用，亟需啟動開展數字孿生相關標準的制定。同時，教育和科研機構盡快制定相關人才培養方案，鼓勵相關資源向智慧能源行業的數字孿生技術方向傾斜，增強技術推廣過程中的應用型人才培育；以全球視野和格局進行人才培養和技術交流，逐步縮小與發達國家的差距，為實現我國能源系統的數字化轉型提供堅強的基礎支撐

來源： 面向智慧能源系統的數字孿生技術及其應用[J].中國工程科學,2020,22(4):74-85.版權歸原作者所有，轉載請注明。但因轉載眾多，無法確認真正原始作者，故僅標明轉載來源。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權問題，請第一時間告知，我們將根據您提供的證明材料確認版權并按國家標準支付稿酬或立即刪除內容！本文編輯：ZTMAP

總結

以上是生活随笔為你收集整理的探究：数字孪生是如何赋能智慧能源信息化领域系统发展的？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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