数字孪生电网的特性、架构及应用综述

王 鑫 王 霖 余 芸 敖知琪 孙凌云

①(浙江工业大学计算机科学与技术学院 杭州 310023)

②(南方电网数字电网研究院有限公司 广州 510663)

③(浙江大学南方电网人工智能创新联合研究中心 杭州 310058)

④(浙江大学计算机科学与技术学院 杭州 310058)

1 引言

电网企业需要整合新一代人工智能技术和新能源技术，构建数字化、智能化、互联网化的数字电网[1]。数字电网包括两大部分内涵，分别为物理空间中电网的数字化以及数字空间中电网的智慧化[2]。国家电网[3]和南方电网[4]都已经开始建设数字电网，并取得了一定的进展。数字孪生(Digital Twin, DT)是数字电网的重要实现技术，但其定义却还在不断发展中。文献[5]提出数字孪生技术是指在信息化平台内建立、模拟一个物理实体、流程或者系统。文献[6]认为数字孪生是一种利用数字化建模、数据分析等技术对物理实体进行能力拓展或增强的技术。数字孪生起源于美国密歇根大学Grieves教授的Conceptual Ideal for PLM (Product Lifecycle Management)设想[7]，是推动企业数字化转型、促进数字经济发展的重要抓手[8]。

数字孪生电网(Digital Twin Power Grid, DTPG)的定义目前仍未得到有效的统一。但现有研究工作主要是借鉴数字孪生技术在其他领域的应用，将数字孪生技术应用于电网领域，构建出数字空间中的电网孪生体。传统电网仿真技术利用离线数据进行模型训练、更新，且仅对单一问题进行分析决策，不同于此，DTPG的意义在于对物理电网进行全面、准确、实时的数据感知，保障模型训练和更新的实时性、高保真性，实现多尺度的电网动态数字化。在电网数据感知和传输、数据监测和分析、决策制定和执行等方面利用DTPG可以增加或拓展物理电网的功能。因此数字孪生电网不仅是物理电网的复制。本文从数字孪生电网的特性与评价标准，典型架构设计，场景应用与演进这3个方面进行了文献综述，综述核心脉络如图1所示。

图1 综述核心脉络图

2 数字孪生电网的特性与评价标准

在进行数字孪生电网的研究时，首先需要考虑并解决以下问题：(1)如何更准确地概括数字孪生电网的特性，并区分数字孪生电网技术和传统电网仿真建模技术；(2)如何对现有的数字孪生电网的落地应用进行规范化评价，以对未来该领域的工作起到指导作用。本节将总结不同文献中数字孪生电网的关键特性，并以此建立关于数字孪生电网项目的评价标准。

2.1 数字孪生电网的特性

总结数字孪生电网的特性，需要先从数字孪生的特性入手。文献[8]提出互操作性、可拓展性、实时性、保真性、闭环性是数字孪生的典型特性，实时性和闭环性是传统仿真技术不具备的两个关键特性，正是如此，传统仿真技术也不具备数字孪生技术所拥有的分析优化能力。文献[9]指出数字孪生体系应有互动性、演绎性、共享性、社会性4个特性，以此实现虚实双向数据传递，即孪生体在实时接受实体数据的同时反过来驱动物理实体。文献[10]提出孪生体在和实体有相同物理规律和运行机理外还应该有自治、同步、互动、共生4个重要特性。

文献[11]在数字孪生电网尚无统一定义的情况下提出孪生电网是物理电网通过数字孪生技术进行全要素数字化后形成的虚拟镜像，并提出基于数字孪生的数字电网应当具备全息复制、孪生交互、虚实迭代3大特性：(1)全息复制，基于传感设备获取的数据，充分感知、监测并数字化描述物理电网；(2)孪生交互，基于全息复制由物理电网建立虚拟电网，在虚拟电网中拓展、增加物理电网的功能，由虚拟电网反馈、指导物理电网的运行和管理；(3)虚实迭代，保持虚拟电网和物理电网时空一致，虚拟电网预警物理电网的潜在风险，物理电网反馈指导结果，虚拟电网校正更新指导，二者以此方式不断交互，优化迭代。文献[12]提出数字孪生电力系统在运行过程中需要具备数据驱动、闭环反馈和实时交互3大特性：(1)数据驱动，依据数据建立模型进行感知和分析；(2)闭环反馈，可以让电力孪生系统拥有主动学习数据的能力从而实现自适应更新和优化；(3)实时交互，串联起前两个特性，进一步完善系统实时态势感知和超实时虚拟测试功能。文献[11,12]关于这些特性的论述深刻总结了数字孪生电网或电力系统的核心要素，两篇文献中的特性主要从3个维度进行总结：(1)怎么样从实体到孪生体，全息复制和数据驱动均围绕此进行展开；(2)怎么样让数字孪生发挥作用，虚实迭代和闭环反馈体现了孪生体需要和实体相互融合优化以体现数字孪生的作用；(3)怎么样体现孪生而非仿真，孪生交互和实时交互突出了孪生体与实体交互的重要性。略显不足的是文献[11]并未就建模方式进行说明，而文献[12]没有侧重体现孪生电力系统对实体电力系统的赋能。

在以上研究基础上，本文提出数字孪生电网应具有数据知识混合驱动[13]、实时双向交互、虚实相融共生这3个最为关键的特性。基于此3大特性，可以对数字孪生电网进行定义：与物理电网进行实时双向交互，利用数据知识混合驱动建模，构建多尺度、全面、实时的电网数字化映射，在数据预测、异常诊断、决策制定等有孪生需求的电网应用场景进行虚实体间的互相融合和共生。数据知识混合驱动这一特性将帮助数字孪生电网更精确地进行建模，这一方式已经在电网中有所应用和探索[14,15]。与以往传统电网仿真技术不同，不仅仅是从物理电网到仿真电网的单向交互，也不仅仅是有较高时间延迟的虚实体间双向数据信息交互。实时双向交互体现在孪生电网实时接收物理电网的电气量数据、电力设备数据、监控监测数据等，物理电网实时接收来自孪生电网的数据预测、控制指令、异常预警等反馈信息。这一特性使得数字孪生电网以数据在“物理电网-孪生电网-物理电网”的闭环传输为抓手，以数据信息在虚实体间的极低延迟传输为保证，实现数字孪生电网的实时精准映射，也即“闭环性”或“闭环反馈”[12]。“实时双向交互”与文献[11]提出的“孪生交互”含义基本相同，但强调了交互的实时性，因为实时性是数字孪生电网精准实现孪生的保证。文献[16]利用数字孪生规划火神山医院供电案例以及文献[17]构建风力发电机组数字孪生系统都体现了这一特性。虚实相融共生是指数字孪生电网在实时双向交互的基础上，一方面实时指导物理电网并拓展物理电网的功能，另一方面也在物理电网不断的实时反馈下优化自身，这是数字孪生电网有别于传统仿真电网的重要特性。

2.2 数字孪生电网的评价标准

基于数字孪生电网的特性，可以进一步建立数字孪生电网项目的评价标准。文献[10]根据其提出的数字孪生电力系统特性建立了包含可视性、可互动性、可预测性、可解释性、可假设性在内的5性评价体系，其具体展现形式为5性指标雷达图。另一种评价标准则是围绕数字孪生电网的特性建立阶梯式评价体系。《数字孪生体技术白皮书》[18]提出了数字孪生体的成熟度模型，即数字孪生体会经历数化、互动、先知、先觉、共智5个阶段的发展。整个成熟度模型呈阶梯状，由数字化物理世界的“数化”阶段逐级向上发展到最后不同孪生体共享智慧的“共智”阶段。使用此成熟度模型可以对数字孪生电网项目发展情况进行评价。

3 数字孪生电网的典型架构

3.1 数字孪生电网架构概述

为了促使数字孪生技术尽快投入到应用阶段，首先需建立基础的数字孪生架构模型。早期的数字孪生模型为包含物理实体、虚拟实体及二者间连接关系的3维模型[19]。随着相关研究的深入，现在较为普遍接受的是包含物理实体、虚拟实体、连接、孪生数据、服务的5维数字孪生模型[20]。该5维模型是一个通用的数字孪生参考架构，可以适用到各个数字孪生的应用领域中，也可以很好地集成人工智能、大数据等技术。目前有一些不同的数字孪生电网架构被提出，分布在电网不同细分领域的研究成果中，尚未统一。文献[11]提出了主要包括物理电网、感知层、传输层、数据层、平台层和应用层的6层数字电网架构，其中感知层和传输层负责对感知到的数据进行交互，数据层处理数据、实现数字化建模，平台层为数字电网所在平台。文献[21]将电力装备数字孪生技术架构分为基础支撑层、数据互动层、建模仿真层和功能应用层，其中基础支撑层依靠包括感知装备、传感网络、电力物联网网关等提供数字孪生的数据源，数据互动层管理基础支撑层的数据，建模仿真层对电力装备进行数字孪生建模、仿真和可视化，功能应用层实现数字孪生技术在电力装备全生命周期的应用。文献[22]对通用5维数字孪生架构进行改进，设计了关于数字孪生虚拟电厂的4层技术生态系统，包含物理层、感知层、信息中枢层、决策应用层，其中：物理层为基础，是孪生数据的载体，为感知层提供数据；感知层是数据感知接入的媒介，将数据存储到数字孪生系统中；信息中枢层是核心，由数据中台、孪生模型以及智能分析平台等内容构成；决策应用层按场景分为设备管理、配网接入、应用业务以及运营管理模块等。

3.2 4层数字孪生电网框架及技术分布

数字孪生电网框架以物理电网层、孪生数据层、孪生电网层、孪生应用层这4层架构进行设计，并在框架设计中体现本文所总结的数字孪生电网3大特性。表1对分布于各层中的技术进行了统计，这些技术主要围绕着孪生电网的构建(由实到虚)和应用(由虚到实)两大关键问题进行。具体的数字孪生电网框架及所用技术栈如图2所示。

图2 数字孪生电网4层架构

表1 数字孪生电网4层架构的相关文献统计

物理电网层：物理电网层是数字孪生电网的基础，主要由全物理电网的物理要素(包括电网设施、通信设备、传感设备、数据计算设备、数据存储设备等)组成，该层的两大根本任务是实现对数据的精准感知和保障数据的实时通信。由于电网中的数据具有分布范围广、数据量大、数据维度高、易受外部环境干扰等特点，且数字孪生电网的构建对数据有较强的时效性和准确性的要求，所以物理电网层的技术需要从数据获取与感知，数据交互与传输这两个方面进行实现。在数据获取与感知方面，首先，需要数字化标识技术[23]对电网公司的资产进行全方位、规范化的数字化标识。其次，要对电网全域的电气量及非电气量进行智能感知，文献[24]介绍了一种建立在监测多物理量基础上的常用设备状态感知方法。在泛在电力物联网背景下，可以利用物联网智能感知高维度多节点大规模复杂系统的运行状态数据，并实现对传感器、集中器以及通信信道的保护等需求[25]，还可以通过物联网末端的边缘计算进行更进一步的感知优化[26]。采集数据的效率也极大影响着电网获取数据的能力，文献[27]提出了一种基于层次聚类的异步分布式聚合布局构造算法，极大提高了智能电网数据采集的效率。在数据交互与传输方面，由于物理电网具有覆盖面积广、通信方式多样、通信数据量大的特点，物理电网层需要依赖基础通信设施将孪生电网中的数据在各层间进行高速稳定的交互和传输，主要通信方式包括光纤通信、卫星通信、无线通信等。目前的通信技术尚存在诸如通信时延较高，功耗较高，覆盖面积较小等不足，可以基于最新一代5G通信技术来满足数字孪生电网中数据传输交互的高标准要求。文献[28]探讨了5G技术在电网中的应用。在通信协议方面，根据孪生电网建设中不同场景的数据传输要求，可以选择不同的IoT(Internet of Things)通信协议[21]来实现。

孪生数据层：孪生数据层是基于物理电网层获取的数据进行数据资源汇集处理，为孪生电网层建立基础，主要从数据的存储、处理、融合等方面入手[21]。孪生数据层的数据包括电力数据(物理电网层感知获取的电气量、全电网物理设备数据)、环境数据(气象数据、地理数据等)、业务数据和人员数据(工作人员的各种行为数据)。由于从物理电网层中获取的数据是多源异构数据，所以在数据存储时可以采取诸如MongoDB, Neo4j等非关系型数据库进行数据存储，同时也需要解决多源异构电力感知数据的深度融合分析问题[29]。在针对电力数据进行处理分析时，随着数据量逐渐变大，如果仍采取云计算会导致数据处理时间过长，所以数据处理部分功能可以采取边缘计算和云计算结合的方式进行，从而不影响孪生电网的实时性和准确性。数据中台技术也可以用于数字孪生电网中，因为电力数据有来源分散、数据量大、结构多样等特点，孪生数据层需要通过建设横向关联、纵向贯通的数据中台，作为数据的汇聚、治理、挖掘、共享中心[11]，以此为数字孪生电网的建设提供精细化的数据基础。

孪生电网层：孪生电网层将对物理电网进行精准映射、智能支撑，对孪生电网模型进行实时更新，是数字孪生电网的核心部分。以深度学习、数据挖掘为基础的数据驱动技术已经在电网具体场景应用中取得了不错的效果[30,31]。出于对模型的高精度要求，数字孪生电网在建模时不能采取传统的经验驱动建模方式，而是应该使用数据驱动的方式。如文献[32]就利用数据驱动进行发电机的等效建模，进一步还可以采用数据知识驱动混合建模方式进行孪生电网建模，这体现了数字孪生电网的数据知识混合驱动特性，以数据和知识不断迭代、改进模型，及时反映设备、电网的运行状态[9]。在数据不足、丢失或者从头构建数字孪生模型成本过高时，可以采取基于历史数据进行迁移学习[33]。在构建孪生电网模型时，可以采取分模块、分步骤、从小到大进行，如可以先实现电力设备的孪生建模，再逐步上升到孪生电网子系统、孪生局部电网，最后整合成为统一的孪生电网。

孪生应用层：孪生应用层作用是在数字孪生电网模型基础上，全方位、多尺度地对物理电网在“发、输、变、配、用”5大环节中的数据分析、可视化交互等功能接口进行拓展或增强。从面向电网(如异常预警、故障诊断等)、面向业务(如负荷预测、调度规划等)、面向管理(如人员管理、电网企业投资等)3个维度提供各类应用接口。为电网设备监测、电网运行管理、电网企业运营决策、工作人员培训等物理电网运行中的各类场景提供应用。孪生应用层中的数据分析主要是以大数据技术、人工智能技术实现的。而常用应用中的可视化交互则需要3D可视化仿真技术来实现，由于要对电网进行多物理场、全尺度的仿真，所以需要牺牲部分精度换取更快速的仿真技术(如模型降阶技术)，来满足孪生电网的实时性[21]。

物理电网层感知获取数据，孪生数据层汇集分析数据，孪生电网层构建孪生电网模型，孪生应用层提供功能接口，数据信息在4层框架中以“物理电网层-孪生数据层-孪生电网层-孪生应用层-物理电网层”(或可以简化为“物理电网层-孪生电网层-物理电网层”)进行实时的、双向的闭环交互，这体现了数字孪生电网的实时双向交互特性。在实时双向交互基础上，物理电网实时感知并传输数据、孪生电网实时更新模型并提供接口，以此实时优化物理电网，体现虚实相融共生这一特性。

4 数字孪生电网的应用及演进

数字孪生电网将物理电网完全映射到数字空间中，保证虚实电网实时双向交互数据；实时更新电网模型、实时反馈物理电网，实现虚实电网相融共生，因此数字孪生电网的应用也不仅仅是传统的数据收集和分析。文献[10]提出数字孪生可以在4个领域对电力系统进行赋能，也可以以此来概括数字孪生电网的应用：(1)增强感知，以孪生电网基于数据和物理规则来补充传感器没有量测到的数据；(2)增强认知，利用数字孪生电网模拟物理电网的运行来获取更多电网中的规律；(3)增强智能，利用机器学习实现机器智能；(4)增强控制，将孪生电网作为电网中控制算法的测试平台。本节将从数字孪生电网在电网各运行场景中的应用及其在更大领域内拓展演进后的应用这两个方面进行综述。

4.1 数字孪生电网的应用

孪生电网能实时精准映射物理电网，其具体应用可以体现在以下5个场景，相关文献分布如表2所示。

表2 数字孪生电网的相关应用场景分类统计

(1)电力系统分析。随着电网规模不断扩大和新能源分布式电网的不断发展，电力系统变得日趋复杂，电力系统分析的响应速度需要更快，数据分析的准确率需要更高。基于数字孪生可以实现面向未来的新型电力系统分析与控制体系架构[34,35]，文献[36]讨论了数字孪生技术在新型电力系统中的适用性，文献[37]基于数字孪生技术在D5000在线分析平台中新增了一个应用级分析平台。数字孪生电网基于先进算法和强大算力，在高性能并行计算、复杂事件处理等方面可以进一步提高电力系统分析的效率和可靠性，以适应未来电力系统发展的趋势。

(2)状态评估。在电网系统运行过程中，及时准确地进行系统状态评估，可以确保电力系统的安全性和稳定性。文献[38]提出了一种基于数字孪生的电网状态估计方法，文献[39,40]基于数字孪生技术对变压器进行了状态评估。一方面，相比于传统电网仿真技术，数字孪生电网与物理电网相似度更高，能更准确估计电网及其中设备的状态情况。另一方面，数字孪生电网可以及时基于状态评估指导物理电网，物理电网也可以及时反馈从而修改孪生电网模型，这样大大提高了孪生电网状态评估的实用性。

(3)电力数据预测。准确的电力数据预测可以提高电网的运行效率和智能决策水平，是智能电网的研究重点之一。数字孪生技术已在电力数据预测方面有所应用，如光伏发电功率预测[33,41]，风力发电预测[42]等。与传统电力数据预测方法相比，数字孪生电网在预测精度方面更高，同时利用数字孪生特性为预测模型提供了实时维护和更新，保证了长时间的准确预测。

(4)电网健康维护。利用数字孪生的可视性和实时性可以实现电力系统故障诊断[43–45]、故障定位[46]、异常预警[47]、提供保护[48]，从而实现电网的健康维护，如文献[17]就以此对风电机组的塔筒和机舱进行监测与预警。这些工作一般先对于裸露在外部的电网设备，利用常规视频图像、红外图像、激光点云等多技术感知的电网巡检数据进行数字孪生可视化，再结合孪生电网数据进行健康维护。相比于传统的健康维护方法，数字孪生电网在数据感知、模型训练更新等方面性能更优异，所以其在进行健康维护时具有准确及时、快速灵敏等优点。其中，对于电网设备难以直接从外观表征观测的情况，如密闭的变压器内部等，数字孪生电网可以根据实时感知到的数据进行故障诊断、异常检测等健康维护。

(5)仿真建模。利用数字孪生技术构建电网的数字孪生体，进行电网的全域多尺度仿真建模，如电网供电规划[16]、风力发电机系统[17]、城轨供电系统[49]、断路器[50]、工业电网[51]、大型可再生能源发电机[52]的仿真建模，进一步可以在仿真模型基础上进行行为仿真和研究[53]。与传统仿真建模方式相比，数字孪生电网一方面可以与物理电网、电网工作人员进行实时交互，并主动校正模型。另一方面，数字孪生电网可以依靠更强大的计算能力实现对电网进行大范围、全区域、多尺度的动态可视化。

4.2 数字孪生电网的演进

在对物理电网进行数字孪生化后，还可以尝试将孪生电网放到更大的维度中去应用。能源互联网及其数字孪生系统不仅在技术层面上有了更高要求，还极大地拓展了电力互联网的内涵和外延[54]。文献[55]设计了一种能源互联网数字孪生系统，该系统结合人工智能技术、物联网技术等新兴技术，保障能源互联网稳定、安全地运行。数字孪生能源互联网可以在具有随机不确定性、机理模糊性、控制复杂性等特点的能源互联网场景下进行电力设备状态评价、电网安全分析与自主调控、用户多元服务、结构及系统规划等典型应用[55,56]。文献[57,58]针对以电网为主体的智慧能源系统，分析了数字孪生技术在智慧能源系统中的需求、价值与意义，展望了智慧能源系统中数字孪生技术的未来发展与应用。

传统电网往往由于设备复杂、管理水平低下等导致其运行效率低、能耗高[59]，随着以新能源为主体的新型电力系统不断发展，传统电网要抓住新能源技术和数字化技术，加速向综合能源系统演进。未来的综合能源系统将以电能和电网为核心，因此，数字孪生综合能源系统将以数字孪生电网为核心，具备环保、安全、互联、智能、高效、经济等特征，从能源生产到消费贯穿能源行业的方方面面[58]，其概念如图3所示。

图3 数字孪生综合能源系统概念图

5 数字孪生电网的挑战性问题

5.1 孪生电网数据的管理

数据是数字孪生电网的核心要素，从数据的角度提升孪生电网质量及水平主要分3个方面：数据感知、数据通信和数据分析。数据感知方面，孪生模型的构建需要精确、全面地感知获取物理电网的数据。但在物理电网实际运行过程中，其传感设备仍不能满足孪生电网对数据的要求，如存在无法感知的盲区或感知数据不准确的情况。需要优化更新电网中传感器，提高对物理电网的数据感知能力，提升传感设备感知数据的精度，提高传感设备感知数据的覆盖维度，全面提升驱动数字孪生电网建模的数据质量。数据通信方面，也存在着时延过大、数据噪声等问题。如何加强数据在孪生电网内部、孪生电网和物理电网间的传输能力，使海量数据在极低时延、极小异常率条件下传输。数据分析方面，需要综合利用大数据技术以及各种新兴人工智能技术，并不断优化算法，提升数据分析的能力。

5.2 孪生电网模型的构建

在孪生电网的构建中，模型构建是较为重要也较为困难的部分。物理电网中包含海量的电力设备、人员、资产，其中巨大的数据量和复杂的数据维度会给孪生建模带来极大的挑战，比如对电网中电力装备进行建模时就需要解决全尺度多物理场耦合模型的建立这一难点[21]，又比如在对输变电设备进行孪生建模时存在的数据量大、结构复杂、特殊运行工况等问题[60]。在数字孪生电网模型构建过程中，如何更好地应用已有的电网领域的专家经验知识去结合数据驱动技术建模，从而使得模型更加精准；如何保证数字孪生电网的虚实相融共生，使得模型和物理电网在复杂多变不稳定的运行环境中时刻保持同步，即物理电网支持孪生模型实时更新优化，孪生模型实时对物理电网进行应用上的拓展。

5.3 孪生电网的可视化

物理电网跨域广、设备多、运行情况多样，这些特点就造成了电网中存在数据量庞大、数据交互频繁、数据更新快等问题。在完成孪生电网的建模后，这些问题就会给孪生电网的可视化交互分析带来挑战。应该如何设计可视化分析与交互的方案，从而使得孪生电网能更好地赋能电网企业的决策、执行、运营等环节；应该如何保证可视化技术能够良好响应，从而体现孪生电网的实时性、准确性，体现数字孪生电网可视化相比较于传统电网仿真技术的优势。工业4.0研究院就数字孪生电网的发展问题给出1.0-3.0的演进过程[61]，即从“DTL1(Digital Twin Level 1)的几何形状”到“DTL2引入GIS(Geographic Information System)等数据”再到“DTL3全面采用点云驱动”。基于此演进过程，在可视化方面，数字孪生电网可以从两个维度解决这些问题，如图4所示：首先，如何从点到面，从单一的电力设备到电网中的简单子系统，从子系统再到局部电网，从局部电网到整体电网；其次，如何由表及里，从基础形状可视化到高精度仿真可视化，再到多尺度多维度的全电网动态数据可视化。

图4 解决可视化交互挑战性问题的两个维度

5.4 孪生电网的信息物理安全

数字孪生电网是未来电网数字化的核心，甚至是演进后的数字孪生能源系统的核心，所以数字孪生电网的信息物理安全问题就成了未来的一大挑战性问题。针对数字孪生电网的网络攻击会导致数字孪生电网出现数据泄密、系统失灵、决策失效等问题，进一步导致更严重的社会问题。针对数字孪生电网的信息物理安全问题可能来自内外部两方面，如外部的恶意网络攻击和内部的系统运行故障。如何建立一个覆盖数字孪生电网的及时准确的安全监测机制，如何针对外部恶意攻击建立健壮的保护机制，如何在发生信息物理安全问题后建立有效的容错机制以保证数字孪生电网正常运行。

5.5 孪生电网标准的确立

数字孪生电网领域已经有了一定的相关探索和应用，如何对当前的及未来的数字孪生电网项目的孪生程度建立合适、准确、可量化的评价体系，从而确立标准，这一问题将影响后续研究的展开。前文所述的研究给出了一些可参考的孪生程度标准化评价体系，但当前在数字孪生电网领域，还没有形成标准化的评价体系。需要结合数字孪生电网的特性，由标准化组织、行业协会或其他权威组织提出一套健全的、可量化的数字孪生电网项目评价体系。除了上述评价标准之外，在数字孪生电网的未来应用中，结合数字孪生基础共性标准[62]，还需要围绕着构建孪生电网的硬件设备、通信技术及协议、人工智能技术、通用可视化平台等建立数字孪生电网通用的实现标准，以保证各层级孪生电网、各区域孪生电网联通时更加高效。除了上节所述的物理信息安全问题，数字孪生电网还存在许多安全运行问题，因此需要建立数字孪生电网的维护标准，规范应用孪生电网的操作，保证孪生电网的软硬件安全及数据安全。

5.6 孪生电网生态的建立

数字孪生电网的未来发展需要完善的生态构建，才能更好地给电网公司赋能。数字孪生电网乃至数字孪生目前尚处于初期探索阶段，此相关领域还没有较好的开源、开放平台以供学术研究和工业应用。例如，有部分数字孪生电网的研究工作借助游戏引擎，导致无法实现精细化电网管理等高级需求[61]。电网行业的领军企业、科研机构需要推动数字孪生电网开源技术生态的建设，以加快数字孪生电网的基础技术升级和产业链形成。生态建立的挑战性问题来自3个方面，首先，需要联合电网领域的科研机构和企业，建立一个数字孪生电网的开源社区；其次，贴合电网的实际业务需求，设计一个适合电网公司使用的数字孪生平台；最后，整合学术理论成果和工程应用技术，推出一批具有代表性的数字孪生电网项目，形成一个完善的数字孪生电网产业生态并不断迭代改进。

6 结束语

本文介绍了基于数字孪生技术的数字孪生电网的定义，从以下几个方面对数字孪生电网研究进展进行了总结：

(1)归纳了数字孪生电网的主要特性和项目评价体系。本文结合数字孪生通用特性与数字孪生电网特性，从模型建立、人机交互、模型维护、模型应用等维度把握孪生这一关键词，总结出数据知识混合驱动、实时双向交互、虚实相融共生这3大特性，从核心特性角度评价了数字孪生电网整体性的解决方案。进而提出可以根据3大特性建立孪生电网项目的评价体系。

(2)论述了数字孪生电网架构及实现。在架构方面，基于已有研究中提出的架构和数字孪生一般化架构，提出了包括物理电网层、孪生数据层、孪生电网层、孪生应用层的4层架构体系，并就4层架构的孪生电网实现技术进行了总结，从技术实现角度总结了数字孪生电网的解决方案。

(3)介绍了数字孪生电网的相关应用和演进。从电力系统分析、状态评估、数据预测、健康维护、仿真建模等方面介绍了数字孪生电网的应用，从具体应用场景角度介绍了数字孪生电网的解决方案，并在更大维度上(如数字孪生能源互联网、智慧能源系统等)探讨了数字孪生电网的演进。

(4)分析了数字孪生电网的挑战性问题。挑战性问题可以分成数据管理、模型构建、可视化、信息物理安全、标准确立和生态建立6个方面。其中前4个挑战性问题是当前数字孪生电网发展的技术瓶颈，数据管理和模型构建影响着数字孪生电网构建和应用时的数据精度、通信效率和决策准度；可视化交互方面的问题则来自实时孪生电网中的海量数据和复杂运行情况；信息物理安全方面的问题则是孪生电网运行时会有来自孪生电网内外部的攻击或者问题，导致数据泄密、系统失灵和决策失效。而更为重要的是宏观层面标准确立和生态建立方面的问题，应该自上而下对其进行引导，才能更好地促进数字孪生电网发展。