数字孪生在电力系统应用中的机遇和挑战探讨

田申

摘 要：电力数字孪生系统与现行的仿真软件具有明显的差异性，其主要具有数据驱动、实时交互以及闭环反馈等特点。数字孪生在电力系统中的应用，可以为电网运营调控决策制定提供有力的辅助作用。本文以数字孪生在电力系统应用中的机遇和挑战作为研究对象，在查阅大量相关文献以及结合以往工作经验的基础上，对数字孪生在电力系统中应用优势进行简单介绍，然后分别分析了数字孪生在电力系统应用中的机遇和挑战，期望可以为电力系统更好的应用数字孪生实现高质量发展提供理论参考。

关键词：数字孪生;电力系统;应用

前言

电力系统为其他行业发展提供了重要的电力支撑，属于其他行业发展的基础。跟随时代的发展电力系统逐渐朝着开放式、扁平化、分散化以及边界模糊化的方向发展，电力系统认知复杂性大幅提升。数字孪生（digital twin，DT）将多学科、多物理量、多尺度以及多概率集成为一体，并且这一仿真过程还汇集了智能传感器、5G通信、云平台以及人工智能等热门技术。在电力系统复杂程度逐渐提升、数据井喷式发展以及DT技术日渐完善的发展背景下，电力数字孪生这一新兴产物应运而生，其在数据驱动实时态势感知方面具有优势[1]。电力系统的稳定运行关系到经济以及社会发展，电力数字孪生主要依赖量测数据，与当今电力大数据分析以及电力物联网建设的发展背景具有较高的契合度。

1.数字孪生在电力系统中应用优势

数字孪生可以简单地理解为物理实体与数学模型之间具有相同的物理规律以及运行机理，可以将“相同基因”看作数字孪生必备的特点，除此之外其还具有自治、同步、互动以及共生等重要特点，这也是其在电力系统中的主要应用优势。数字孪生体属于物理实体的数字模型，同样符合物理实体的规律，并且还可以实现独立演化。面对已经给定的数字空间边界情况，数字孪生可以利用仿真完成自主推演，这一过程与物理实体处于相互独立的关系。依靠自治特性数字孪生体能够对各个外部因素对物体实体产生的影响进行科学推演。为了可以对物理规律进行准确反映，数字孪生模型可以结合物理实体的实时变化对自身结构及参数进行对应的修正和调整。正是由于数字孪生同步性的存在，可以为物理实体演化轨迹准确性提供有力保障[2]。而数字孪生的互动性则是指数字孪生体与物理实体可以产生双向影响，这也属于数字孪生应用于电力系统认知最为关键的特征。除此之外，数字孪生体还可以与物理实体实现双向促进发展，进而对物理实体发展轨迹进行调整以及升级数字孪生体。数字孪生这些特点的存在使其明显优于传统建模和仿真技术，为其在电力系统中的应用提供了巨大的支撑作用。

2.数字孪生在电力系统应用中的机遇

数字孪生技术的核心主要为建模和仿真，其与传统意义上的建模仿真既具有一定的联系，也具有明显的区别。电力系统规模不断扩大，其中包含的数据也变得更加多元化，利用传统的电力系统仿真只能够对某个空间尺度和时间尺度下的动态过程进行刻画。电力系统具有明显的动态特性，传统建模仿真所反映的电力系统动态是十分少的。数字孪生明显区别于传统建模仿真只服务于某种业务，其可以与数字化业务进行深度融合，依靠自身的可视性、可预测性、可假设性、可解释性和可互动性对物理实体进行认知和改造。

2.1数字孪生应用于电力设备健康状态评估

电力系统中包含了种类繁多以及数量庞大的电力设备，并且不同电力设备运行特征具有明显差异，利用传统的设备检修方法难以精准评价设备状态。现阶段，电力设备健康状态评估以及运维依旧主要采用计划检修以及事后检修，难以满足精细化的设备管理需求。国网对于状态评估工作一直以來都十分重视，但是却一直没有取得理想的成效，主要是因为无法确立有效的设备健康度评估指标[3]。而数字孪生在电力系统中的应用可以从设备运行数据中对设备健康状态表征量进行筛选和提取，并且在具有敏感性的同时还具有可靠性，国网对状态检修的长期诉求为数字孪生在电力系统的应用提供了巨大的应用空间。

2.2数字孪生应用于电力系统分析

电网的稳定运行离不开电力系统分析的支撑，越来越多的高级量测技术被应用至电力系统分析当中，将电网海量运行数据汇集在一起，以此为基础形成了高维时空数据集。传统的电网静态分析主要是应用物理模型以及严格的数学公式，对于海量运行数据难以进行深度利用，限制了大数据价值的充分发挥。为了充分利用电力系统当中的海量数据，发挥大数据技术所带来的数据福利，可以应用数字孪生对电力系统稳定性以及运行裕度进行进一步分析。

2.3数字孪生应用于故障诊断

电力系统运行过程不可避免的会发生一系列的故障，其中有很多故障发生初期并不明显，一旦处理不及时将会引发巨大的危害。以小电流接地系统为例，其中单相接地故障的特征极不明显，在设计指标对其进行诊断时具有较高的难度，最终影响到诊断的精准性。实现配电网故障的智能诊断，主要是为了对故障进行有效检测、辨识以及定位。随机矩阵理论（random matrix theory，RMT）属于一种有力的高维数据处理工具，以此为基础对配电网故障高维统计指标进行观察和提取，更有利于对电网典型故障原因进行分析和归类，进而建立深层神经网络模型实现故障智能诊断[4]。

2.4 数字孪生应用于微网系统优化运行

微电网系统运行过程会受到负荷以及电源功率波动的明显影响，并且还存在诸多不确定的复杂因素，因此应当利用储能系统实现供需的实时平衡以及可再生能源利用率的提升。利用数字孪生的神经网络模型以及深度强化学习框架，可以对传统算法一系列弊端进行有效规避，有效应对和处理不同天气及季节场景下的微网系统运行。

3.数字孪生在电力系统应用中的挑战

电力系统发展过程对于电力设备健康状态评估、电力系统分析、故障诊断、微网系统优化运行都提出了更为严格的要求，数字孪生因具有可视性、可预测性、可假设性、可解释性和可互动性可以满足电力系统运行和发展的多方面需求而得到了巨大的发展机遇。但是，数字孪生在电力系统中的应用尚处于初期探索阶段，如今还没有形成电力数字孪生系统的系统化研究，仍有很多电力公司对于数字孪生的认识还停留在比较表层的阶段，并没有投入足够的资源支持电力数字孪生系统研究，因此今后应当进一步深度了解和研究数字孪生在电力系统中的应用，为数字孪生在工程中的实际应用提供推动作用。

结语

综上所述，与传统仿真模式相比，数字孪生具有建议介入以及自主学习等优点，与电力系统现代化发展具有更高的适应性。电力数字孪生系统与大数据分析具有较为紧密的联系，可以对系统当中的海量数据价值进行深层次的挖掘，更好的处理不确定性以及误差问题。除此之外，电力数字孪生系统还具有突出的工程实用性，在电力设备健康状态评估、电力系统分析、故障诊断、微网系统优化运行都可以得到有效应用。

参考文献：

[1]庞宇，黄文焘，吴骏，贺兴，邰能灵，胡思哲.数字孪生技术在船舶综合电力系统中的应用前景与关键技术[J/OL].电网技术：1-14[2022-03-08].DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2021.2424.

[2]沈沉，曹仟妮，贾孟硕，陈颖，黄少伟.电力系统数字孪生的概念、特点及应用展望[J].中国电机工程学报，2022，42（02）：487-499.

[3]陈荭，符华.数字孪生在电力系统中的应用[J].电子技术与软件工程，2020（21）：235-236.

[4]贺兴，艾芊，朱天怡，邱才明，张东霞.数字孪生在电力系统应用中的机遇和挑战[J].电网技术，2020，44（06）：2009-2019.