基于数字孪生技术的新型电力系统数字化

李成雲，杨东升，周博文，杨波，李广地

（东北大学 a.信息科学与工程学院； b.辽宁省综合能源优化与安全运行重点实验室， 沈阳 110819）

0 引言

在“双碳”目标的推动下，能源产业正朝着可再生能源和低碳化的方向快速发展。相关数据表明，2020 年电力行业的碳排放量已超过能源领域碳排放总量的40%［1］，电力行业成为能源领域脱碳的主战场，构建包含高比例清洁能源、电力电子设备和新型负荷的新型多能互补综合能源电力系统是电力行业实现“双碳”目标的重要途径。然而，风电、光伏等可再生能源因具有间歇性、波动性等特点，其大规模入网威胁着电力系统的安全稳定运行［2］。大量清洁能源通过电力电子逆变器并入电网，使电力系统运行特性发生深刻变化，增大了电力系统的管理控制难度［3］。传统电网运行模式采用以稳定边界条件为基础的静态运行机制，难以满足波动性大、不确定性强的新型电力系统的建设要求［4］。

电力系统数字化转型的核心技术是数字孪生［5］，综合云服务、大数据、物联网、人工智能等多种新兴数字化技术，可实现电力系统全方位的数字化变革。当前电力系统已然从单一的物理网络演变为耦合大量数字资产和物理实体的复杂系统。数字孪生技术以数据为核心要素［6］，深度融合大数据、人工智能等数字技术，构建机理和数据深度融合的电力系统数字孪生体，实现数字空间与物理空间的精准实时映射［7］。通过数字孪生电力系统实现数字空间对物理空间的在线监测、故障诊断、智能决策等任务，是构建新型电力系统数字化转型升级的重要基础。

本文分析新型电力系统数字化需求、数字化建模方法以及数字化平台的建设情况；阐述数字孪生技术在电力系统发展中起到的重要作用和其广泛的应用前景；最后，构建基于数字孪生的新型电力系统数字化框架，提出数字孪生电力系统模型构建方法，并对新型电力系统数字孪生应用前景进行展望。

1 数字孪生技术的应用与发展

1.1 数字孪生概述

数字孪生是在仿真的基础上发展起来的。数字孪生的概念最早可以追溯到2002 年Michael Grieves 在首次提出产品生命周期管理（Product Lifecycle Management，PLM）时描述的“现实空间、虚拟空间”概念［8］；类似的概念还有2006 年和2011 年提出的“镜像空间模型”和“信息镜像模型”［9］；2010年美国国家航空航天局（NASA）的John Vickers提出了一个新名词“数字孪生”，从此以后，数字孪生概念开始在各个领域萌芽。美国空军实验室拟使用数字孪生技术研究虚拟仿真战斗机，美国通用电气公司（GE）首次利用数字孪生技术构建工业互联网体系。自2014 年开始，西门子、达索、ANSYS 和PTC等知名工业软件公司开始对数字孪生技术投入研究。从2016 年起，美国Gather 公司更是连续4 年将数字孪生列为“十大发展趋势”，数字孪生技术在制造业、航空航天、能源行业、医疗等各行各业开始蓬勃发展起来［10］。

Grieves 描述“数字孪生是一种虚拟信息结构，从微观原子级到宏观几何级完全描述潜在的或实际的物理制造产品。在最佳状态下，任何可以从物理制造产品中获得的信息都可以从数字孪生中获得”［8］。数字孪生概念模型包含3 个主要部分：真实空间中的物理产品；虚拟空间中的虚拟产品；将虚拟产品和真实产品联系在一起的数据和信息的连接。

1.2 数字孪生与仿真

传统意义上的仿真用描述确定性规律和完整机理的模型以软件为载体模拟物理世界，只要模型正确并拥有完整的输入信息和环境数据，就可以基本正确地反映物理世界的特性和参数［11］。因此，模型是对物理世界的理解，而仿真则是验证模型的正确性。

数字孪生作为物理世界的镜像，不仅完美地复刻了真实的物理世界，还通过与物理世界互动提高自身模型精度并对物理世界产生智能决策。相较于传统意义上的仿真，数字孪生不仅可以更加全面细致地描述物理世界，在此基础上还对未来趋势进行前向推演，对智能决策反向推演，从而实现数字空间与物理空间的双向实时互动。在制造业中，数字孪生的意义侧重于实现在包含概念、设计、使用和服务的全生命周期中，构建产品的等效数字对应，从数字产品中了解产品的过去、当前和未来可能的状态［12-13］。随着数字孪生研究的横向拓展，一些学者将数字孪生放在了信息物理系统（Cyber-Physical System，CPS）的框架下［14］，认为数字孪生是信息物理系统的重要环节［15］，是对信息物理系统中物理设备的快速模拟［16］，充当综合计算、通信和控制的网络层［17］，紧密连接底层物理设备和云端服务层。在对数字孪生的纵向深入研究中，首要问题是如何构建数字孪生模型，数字孪生建模是对物理世界的状态、结构、规则等全方面建模［18］，录入信息不止包含实体的几何特征、材料特性、行为规则、环境信息等，还要监测、诊断、预测和控制物理世界的状态和行为［19］。而数字孪生建模的核心是数据和模型，通过智能传感器采集物理产品多物理场、多尺度的状态及结构数据，用于数字孪生模型的训练，使数字孪生模型能够模拟物理产品的实时行为［20］。

1.3 数字孪生在电力系统中的应用与发展

数字孪生技术起源于智能制造领域，并在各行各业都蓬勃发展起来，近几年，在电力系统领域也取得了一系列成果。近年来，国外大量研究将数字孪生建模的核心视为数据和模型的耦合，并将混合模型应用于检测、诊断、预测等任务，得到了更高精度的模型及其更好的性能表现。相比之下，国内对数字孪生的研究始于2017年：北航陶飞团队提出了数字孪生五维模型［21］，讨论了其在卫星/空间通信网络、船舶、车辆、发电厂等10个领域的应用思路和方案，并在后续的研究中提出了数字孪生驱动产品设计、制造和服务的具体应用方法和框架；沈沉团队开发了CloudPSS 建模平台，为高效数字孪生建模探索了新的道路［22］。

在电力系统领域，数字孪生被广泛应用于虚拟评估、故障诊断、过程评估与优化、预测性维护等方面。文献［23］提出了基于数字孪生概念的电力电子变流器健康指标估计方法。文献［24］采用Modelica 建模语言搭建了电、热模型与基于长短期记忆（LSTM）的数据模型耦合的光伏发电预测模型。文献［25］模拟旋转机械劣化过程，提出了一种旋转机械故障诊断参考模型。文献［26］使用物理机理和运行数据构建了热电厂模型，该模型在全工作范围内都表现出了较高的精度。文献［27］在电网在线分析应用背景下提出了一种在线分析数字孪生架构，并在大规模电网的应用中取得了良好效果。文献［28］综述了数字孪生和信息物理系统的发展，并分析了两者的差异和联系。文献［29］基于数字孪生概念，综合利用物联网、人工智能（AI）和机器学习构建三维数据模型，实现了住宅小区能源管理的智能优化和自动化系统。文献［30］构建了数字孪生低压电缆阻抗模型。数字孪生技术在电力系统领域的应用目前还处于初期探索阶段，相关研究多集中在电力系统运行的优化、控制与决策等方面；针对电力系统本身建模的研究并不多，为数不多的研究又以设备的建模为主，难以达到系统级，并且缺少对系统运行过程的建模和模拟，难以刻画电力系统中复杂的物理演变过程。建模方法主要使用Matlab，Modelica 及CloudPSS 等建模语言描述机理，然后利用深度学习（DL）算法从海量电力数据中提取物理特征，两者耦合提高了模型精度。

数字孪生建模仍处于探索阶段，当前研究方向主要分为3类。第1类是运用3D建模、CAD、虚拟现实/增强现实（VR/AR）等技术实现对物理实体几何特征的精准建模，机械工艺比较关注这方面的研究。第2 类关注实现数字孪生建模的实时更新特性，这类研究主要通过融合机理/知识建模和数据建模的优点，深入刻画物理实体的内在演化机理，旨在实现数字孪生体自主虚拟推演的同时跟踪物理实体的行为状态变化，但对这方面的研究还处于初期探索阶段，难以满足数字孪生同步于物理实体的要求。第3类研究主要关注数字孪生与物理实体的双向互动。许多学者从平行控制的角度出发，在叙事互动的过程中提出复杂问题的解决方案。还有一部分学者认为物理实体支撑数字孪生建模，数字孪生同时反馈控制物理实体，两者双向博弈实现系统更新优化。

2 电力系统数字化转型

为应对大规模新能源设备、电力电子变换装置以及新型负荷的广泛并网，电力系统的数字化已然成为必然趋势。当前在电力系统领域针对发电预测、稳态评估、故障诊断等任务已经提出了一系列机理与数据融合驱动的数字化建模方法，为构建数字孪生电力系统提供了前期基础。仿真分析工具是数字化技术和智能算法的载体，随着大量面向新型电力系统的数字化仿真分析平台的建设和发展，构建精准、实时映射电力系统的数字孪生电力系统逐渐成为可能。本文将从数字化需求、数字化建模、数字化平台3 个层次综述电力系统数字化转型的进程。

2.1 新型电力系统数字化需求

国际电工委员会（IEC）将数字化转型定义为以战略和优先化的方式，充分利用数字技术对社会各方面的加速影响，对商业和组织活动、流程、能力和模式的深刻变革［31］。与传统电力系统相比，新型电力系统接入了大量清洁能源、电力电子设备及新型负荷，整个系统的机电设备、电源结构、负荷特性、运行规划、稳态特征等都发生了深刻的变化［32］。电力系统数字化转型是新型电力系统需要应对的深刻复杂的变化和必然趋势。

由于风电、光伏等清洁能源的分散性、随机性以及不确定性，全面、实时、准确地获取设备和系统的状态信息是保障电力系统安全运行的前提条件［9］。源-网-荷-储各个环节均需采集、分析处理海量电力数据，对系统的感知/采集频度、网络通信效率和数据处理能力都提出了更高的要求［33］。由于新能源电力设备工作频率高、投切频繁的特点，风-光-水协同优化运行和多能动态平衡［34］需要充分运用电力数据资源和AI 技术，实现高效、智能的管理控制。新型电力系统的电磁环境发生重大变化，传统电力设备和系统的简化等效模型已经难以刻画高维机理特征，使用DL 算法从海量电力数据中提取电力系统行为特征，可以克服机理模型的局限性。

新一代信息通信技术、智能感知、智能控制、物联网、数字孪生、云计算/边缘计算等数字技术广泛地应用在电力系统发、输、变、配、用等各个环节，得到了设备图像缺陷监测、故障预测性维护、无人机输电巡线、AI在线客服等功能，体现了“电力+算力”的数字电力技术创新［35］，为新型电力系统的数字化转型奠定了坚实的基础。

2.2 新型电力系统数字化建模

由于新型电力系统内部机理和外部运行特征都已发生了深刻复杂的变化，传统的机理驱动模型已经难以应对当前电力系统安全稳定运行、预测性维护、智能分析决策等需求。发挥海量电力数据的核心要素作用，以大数据、云计算/边缘计算、深度学习等AI技术赋能电力系统数字化建设［36］，构建数据和机理融合驱动的电力系统稳态评估、运行规划、故障诊断、智能决策等模型，是适应新型电力系统数字化转型的必由之路。

当前，新型电力系统建模的研究主要分为3 个方向。

2.2.1 清洁能源、电力电子设备和新型负荷并网带来的变化

文献［37］考虑新能源和负荷的不确定性，提出一种概率Voronoi 自适应高维模型表达的新能源系统小干扰稳定评估方法。文献［38］研究了高比例风光并网系统稳定性和功率振荡特性。文献［39］研究了高比例新能源并网背景下光伏电站谐波输出和治理问题。文献［40］面向分布式可再生能源，深入研究了综合能源系统在不同阶段的运行状态及状态转移过程。文献［41-42，32］先后提出了新能源场站的模型结构、机电暂态和电磁暂态等值模型。文献［43］考虑风电机组故障穿越的特性，建立了风电场等值模型，可用于电网稳定分析计算。文献［44］建立了考虑新能源一次调频死区的系统频率响应模型。文献［45］研究了适用于电力系统的大规模电池储能系统（BESS），并提出了控制模型和控制策略。

2.2.2 充分利用电力数据资源，构建数据驱动的机器学习模型

文献［46］提出了基于微分神经网络的风电机群低电压穿越特性建模方法。文献［47］提出了基于大数据的大电网储能调度方法，提升了储能调度的容错和效率。文献［48］以6个电力系统动态响应模型为例，研究了使用量测数据建立动态模型的能力，试图从量测数据中探索出模型结构特征。文献［49］提出了数据驱动的分布式能源系统及其线性潮流模型，提高了模型的准确性和鲁棒性。文献［50］提出了一种数据驱动的模型预测控制（MPC）方法，缓解了电网热过载问题。

2.2.3 考虑机理模型和数据模型的局限性，构建数据和知识/机理双驱动的模型

数据驱动模型是基于统计学算法将数据转化为物理模型的替代模型，但该模型的可解释性不足，难以深度刻画物理实体的机理。机理和数据的融合建模是实现更精确状态估计的关键。文献［51］提出了风-光-储联合发电的“数据+模型”混合驱动仿真模型，该模型表明储能在提升可再生能源消纳能力和指令响应范围的同时，可以降低功率波动。文献［52］将特征建模方法引入电网动态响应等效模型。文献［53］基于数字孪生技术构建了电压源变换器的模型-数据混合驱动模型。文献［54］提出了一种基于模型-数据混合驱动的电源变换器开路开关故障诊断方法。文献［55］提出了一种模型和数据混合驱动的方法，缓解了大电力系统分支过载的问题。文献［56］提出了一种基于物理和数据驱动的配电系统停电预测模型，用来评估电网韧性。文献［57］建立了基于物理模型和数据模型的船用直流混合动力系统能效和排放评估框架。文献［58］使用大量数据训练循环门控单元补偿机理建模误差，构建了基于对抗网络（GAN）的机理和数据双驱动软测量建模框架。文献［24］搭建了基于Modelica 建模语言的电力系统电热混合模型，并与基于LSTM的数据驱动模型进行耦合，建立了基于机理和数据的光伏板数字孪生模型。

传统的基于物理机理的电力系统模型往往结构复杂、参数辨识难度大；这类模型精度一定程度上依赖于模型复杂度，难以应对结构的动态变化，对极端场景具有较高的精度，而对于微弱的异常信息并不灵敏。显然，传统的机理模型对波动性强、随机性强、设备投切频繁、电磁特征明显的新型电力系统表现出明显的局限性。而数据驱动模型从海量数据中提取模型特征，其精度依赖于样本数据量和模型算法，对微弱的异常信息一般仍能保持较高的精度；而由于样本数量不足，数据模型对极端场景的学习能力不足。

由于数据模型可解释性差，其结果也欠缺可靠性。因此，在传统机理模型的基础上融合数据驱动模型，可对可再生能源并网引起的动态和不确定部分进行建模，构建数据和机理融合驱动的数字孪生模型，在提高模型精度的同时还提高了模型的灵活性和可靠性。

2.3 新型电力系统数字化平台建设

仿真分析工具是新型电力系统各个环节技术发展的载体。传统电力系统的仿真分析软件/平台经过长期发展已经趋于稳定成熟，例如适用于电力设备或小规模电网离线电磁暂态仿真的PSCAD/EMTDC，EMTP-RV，Matlab/Simulink 等；能完成多类型暂态分析的ADPSS 和PowerFactory；能建设从输电网到电力电子产品全范围详细电磁暂态模型的OPAL-RT；支持硬件在环电磁暂态仿真的软件实时数字仿真器（RTDS）、RT-Lab半实物仿真平台等。

基于这些仿真工具，衍生出了一系列数字化在线仿真分析平台：文献［59］构建了基于CloudPSS 和RT-Lab的联合实时仿真的在线阻抗分析装置；文献［60］搭建了基于RTDS 的数字化变电站仿真系统用于保护测试；文献［61］将多维信息空间数据映射成虚拟仿真图像，搭建了应用三维虚拟仿真技术构建的电力操作系统；河北电科院打造的数字孪生电网全场景仿真验证平台完成试运行，该平台集成激光点云、倾斜摄影、可视化三维建模技术，搭建了虚拟与现实交互融合的数据底座；文献［61］介绍了离网分散的混合可再生电力系统数据分析平台（OSDAP）；文献［62］中，清华大学沈沉团队面向以新能源为主体的新型电力系统开发了数字化仿真平台和运行环境——CloudPSS，现已成为能源领域仿真分析的重要工具之一；文献［63］介绍了一个实时仿真和硬件在环测试平台，用于分布式可再生能源的数字孪生设计、演示和测试；文献［64］介绍了一种集成现场可编程门阵列（FPGA）和数字孪生技术的电力系统实时监控诊断技术。

以数字化仿真平台为载体，集成模型驱动的仿真技术和海量多源电力数据，为构建多维度数据空间和多物理场下虚实互动的数字孪生电力系统开辟了道路。

3 新型电力系统数字孪生框架

3.1 系统框架

在新型电力系统中，大量清洁能源、电力电子设备和新型负荷并网给当前电力系统的安全稳定高效运行带来了巨大的挑战。构建以新能源为主体的新型电力系统必须充分发掘海量电力数据资源，在原有仿真层次上，采用大数据、云服务、人工智能、深度学习、5G通信、虚拟现实等新兴数字和通信技术，实现对电力系统全生命周期、全方位的精准模拟。本文在前述研究的基础上构建了包括物理层、传输层、模型层、平台层、服务层共5个层次的新型电力系统数字孪生框架，如图1所示。

图1 新型电力系统数字孪生框架Fig.1 Digital twin system framework of the new power system

（1）物理层包括新型电力系统中的风电场、光伏发电厂、水力发电厂、变电站、换流站、输电线路、储能装置等所有设备。物理层向其他各层传输电力设备状态数据、电网运行数据和人员行为以及管理数据，是数字孪生电力系统其他环节的基础。

（2）传输层则包括海量的传感器和智能传感终端，精准采集物理层的数据，用于新型电力系统数字孪生模型的规划设计、离线训练和在线更新。物联网作为电力系统信息采集及接入平台，运用传感器技术、射频识别技术、数字化标识技术等，实现海量电力终端设备及智能传感设备的互联互通和智能化管理。该层用于安全传输来自于物理层的多维、多源异构数据，为模型层提供智能分析处理，是数字孪生电力系统各环节数据可靠性的重要保障。

（3）模型层需要深入挖掘大规模新能源、电力电子设备、新型负荷接入后新型电力系统的内在机理，建立符合新型电力系统特征的机电暂态、电磁暂态、潮流模型、优化调度、需求响应等模型。新型电力系统数字孪生模型是多环节/多层次协同运行、实时通信的模型群，也是数字孪生电力系统的核心层。

（4）平台层是在模型的基础上搭建数字化平台，是数据机理融合模型的数字载体，同时是各项电力业务的接口平台，需要完整实现发电侧的风光水选址定容、无人机巡检、储能规划配，大电网的消纳能力评估、运行规划、故障诊断、稳态评估等任务，以及负荷侧的电动汽车、屋顶光伏等电力系统全生命周期的运维管理。因此，平台层是以上3 个层次的工程实践。

（5）服务层是依托大数据、云计算、边缘计算、深度学习等新兴信息技术和数字技术构建的云平台，直接与用户交互，为用户提供优质能源服务，是整个数字孪生电力系统与市场和用户交流的媒介。

3.2 系统模型

本文采用机理与数据融合建模方法，提出了新型电力系统的数字孪生模型，如图2 所示（图中：CNN为卷积神经网络；MPC为安全多方计算协议）。

图2 新型电力系统数字孪生模型Fig.2 Digital twin model of a new power system

新型电力系统向数字孪生电力系统提供海量电力数据资源，孪生系统分由机理仿真模型和运行状态数据模型组成，两者独立离线训练，协同在线运行。理想情况下，数字孪生系统的输出将实时跟踪物理系统的输出；在离线训练和在线运行时，数字孪生系统通过不断更新网络模型修正与物理系统之间的误差，逼近物理系统的输出。

机理仿真模型是在传统电力系统仿真模型基础上建立的。但在新型电力系统背景下，需要研究大规模新能源设备、大量电力电子设备接入后电力系统的拓扑结构、调度方式（规则、约束等）、电磁暂态、潮流模型等。由于新能源易受天气因素干扰，要对电力系统中所有要素（发电厂、变电站、光伏板、风轮、变压器等）进行包含气候信息的全景数字建模，深度挖掘新型电力系统的运行机理，研究对象大到发电、变电、输电、配电过程中涉及的机电暂态和电磁暂态，小到电力设备的健康状态管理和寿命预测等。

当前的仿真基本都是基于事物机理的静态系统，包含结构参数、拓扑信息等，无法处理实时状态数据和时变约束条件。因此，要搭建基于数据的运行状态模型，实现实时数据感知、处理、分析和决策。

机理模型是对物理世界深入研究后得到的简化数学等效模型，这类模型一般是在某种假设和约束条件下建立的，而基于数据的模型，比如常见的神经网络，一般是“黑箱”或者“灰箱”模型，即从大量的数据中捕捉物理现象的行为特征。对于机理模型来说，数据模型可以补充未被建模和无法被建模部分的机理特征，修正机理模型的结果。

新型电力系统数字孪生模型是机理仿真模型和运行状态数据模型的有机耦合。孪生数据是数字孪生系统的实时输出数据，向下与新型电力系统的实时感知数据互动，在线更新优化数据模型参数；向上提供数据给云服务平台，用于完成调峰填谷、电力交易等上层业务。同时，数字孪生系统需要具备灵活的系统数据接口，以接入数据采集与监视控制（SCADA）系统、工程生产管理系统（PMS）、订单管理系统（OMS）等的信息，并能对接入数据进行清洗、融合，形成带有业务信息的结构化时序数据。

3.3 技术体系

3.3.1 全景建模技术

构建数字空间的虚拟模型需要在三维几何模型的基础上，集成物理实体的监测信息、行为信息、规则信息等全生命周期信息。在全景建模方面，文献［65］通过使用行为信息等非几何数据增强3DCAD 模型之间的互联性，在计算机辅助设计工具中创建了一个用于存储、可视化和搜索空间数据的工具。文献［66］将加工低刚度薄壁零件过程中的切削仿真与过程测量相结合，快速重构变形工件模型，实现了一种时变几何建模方法。

电力系统十分复杂，其全景建模不只是对物理机理的仿真，还要集成三维几何动态模型。此外，电力系统中任何物理系统都不是在一成不变的环境中运行的，全景建模还要集成环境模拟模型、设备故障老化模型、异常风险模型等。采用VR/AR/混合现实（MR）等技术可以构建增强三维几何模型，然而实现全景建模是对电力系统多物理场、多时间尺度、多维度的仿真，目前存在大量难以研究的机理，给相关建模造成了困难。相关模型的有效集成也直接影响全景建模的成效，实现电力元宇宙是数字孪生全景建模的最终目标［67］。

3.3.2 多维异构数据处理技术

数字孪生电力系统模型的构建需要大量数据支撑，各服务模型，如发电预测模型、稳态评估模型、故障诊断模型等也都依赖大量高质量数据的支撑。由于新型电力系统具有波动性强、间歇性强、分散性强的特点，无论是传感器采集的数据、数字孪生模型产生的孪生数据还是用户域产生的服务数据都是庞大而复杂的［68-69］。大量多源异构数据可能还存在数据重复存储［70］、坏数据、数据价值密度低等问题，将对模型的离线训练和在线更新造成巨大困难。

数据的可靠性、传输稳定性、多源数据的同步性、数据采集的容错性等都将对数字孪生模型产生重要影响。因此，除了要集成多元异构数据之外，还要解决海量数据预处理的问题，加快发展海量多源异构数据压缩存储、数据加工、数据可视化、数据自动抽取及格式转换等技术。可以说构建数字孪生电力系统最不可忽视的就是数据问题，随着电力系统数字化转型升级，电力系统的实时处理数据量将达到新的量级。

3.3.3 安全通信技术

实时通信是数字孪生的关键特征之一。数字孪生电力系统要求孪生系统与物理系统实时双向信息交互，从而实现孪生系统的在线更新，保障孪生系统拟真度，实现物理系统的实时控制保障系统安全稳定高效运行。

为解决电网故障诊断领域中常见的数据不平衡问题，需要在提供大量优质数据资源的同时，保障数据传输的稳定性和高效性。电力系统中已经存在大量时滞环节，再加上通信时滞，将会给数字孪生电力系统的双向实时交互带来巨大困难。为保障数字孪生电力系统的高效运行，须从硬件和软件上同时实现通信技术的升级。此外，无论是大量数据的采集还是指令的下达，都可能存在传输过程中数据丢失等问题，数据传输和存储一旦出现问题，将给电力系统带来不可估量的损失。

4 新型电力系统数字孪生应用展望

展望新型电力系统数字孪生技术应用与发展的未来，如何提升电力系统实时态势感知能力和数据分析处理能力，完成电力系统动态建模，实现数字孪生系统的动态推演，是构建数字孪生电力系统必须要攻克的关键难题。

数字孪生电力系统从某种意义上是对传统仿真技术的一次全面升级，在数字空间中构建电力系统的数字镜像是新型电力系统数字化转型升级的美好愿景和宏伟蓝图。当然，在数字空间近距离、全面、实时、深入地观测或探索电力系统的运行动态，对数字孪生电力系统进行各项试验，间接获得真实电力系统的状态输出，这些都依赖于数字孪生模型的可靠性。数字孪生技术的核心指向建模和仿真，数字孪生电力系统三维动态模型反映电力系统多时间尺度的动态特性，发掘电力系统更深层次过程动态特征。其在电力设备层面表现为海量电力设备资源全生命周期实时可视化监控和智能资源优化配置；在电力系统层面，则可以突破时空限制，实现电力系统的可观测、可预测、可假设、可解释、可互动。

构建数字孪生电力系统是面向新型电力系统、提升电力系统实时态势感知能力和数据分析处理能力、构建数字孪生电力系统的必由之路。随着大数据、云计算、可视化技术、虚拟现实等一系列新兴技术的深度发展，数字孪生电力系统的宏伟蓝图将会一步一步成为现实。

5 结束语

本文综述了数字孪生技术的发展以及在电力系统领域的应用现状，分析了大规模接入清洁能源、电力电子设备及新型负荷后，电力系统的数字化需求以及当前数字化建模和数字化平台建设的研究现状，在综述电力系统数字化转型升级的发展历程的过程中突出构建数字孪生电力系统的必要性和重要性。最后在当前研究的基础上提出了新型电力系统数字孪生框架和数字孪生建模方法，并对新型电力系统数字孪生应用前景进行了展望。