基于數字孿生概念的智慧能源監控和管理系統研究

陳 智，張耀軍，張軍保

（大唐海南能源開發有限公司，海口 570203）

0 引言

數字孿生是對象或系統的虛擬表示，以及反映它如何隨時間變化。數字孿生出現在多個經濟部門和領域，使虛擬而非模擬成為管理單個技術、基礎設施系統、城市地區甚至自然的方式。在智慧能源領域，數字孿生通過實現先發制人的監控和維護來提高智慧能源的安全性、可靠性和使用效率，并支持對其設計和使用的決策。盡管人們越來越希望使用數字孿生來加強智慧能源領域監控和管理方面的開發和實施，但人們對“孿生”的過程及其在智慧能源監控和管理系統的設計、規劃和持續管理中的作用知之甚少。鑒于此，本文旨在提供基于數字孿生概念的智慧能源監控和管理系統技術架構，并說明智慧能源監控和管理系統的設計和實現。為此，除明確數字孿生的概念外，還介紹了數字孿生的關鍵技術。本研究側重于智慧能源監控和管理系統的數字孿生實施，并詳細描述系統技術架構、系統整體方案和系統功能模塊。

1 數字孿生的概念及關鍵技術

1.1 數字孿生的概念

數字孿生（Digital Twin，DT）是一種同步虛擬和物理狀態的行為，以使虛擬和物理狀態“相等”。這樣看來，數字孿生與其說是在虛擬領域的鏡像現實（即“孿生”），不如說是關于產生虛擬現實所需的愿望和行動。本文認為，對數字孿生的概念界定需要注意理解數字孿生作為“邊界對象”的作用，即根據不同人的背景和專業知識對不同人具有多種含義的人工制品或概念以及邊界工作的產物和效果。這些都是由模型、信息和數據的選擇特征、屬性、條件及行為組成的。這些模型、信息和數據在整個生命周期中不斷被存儲，并且可以提供給應用程序和服務，以提供一個適用于具體情況的映射，使用最合適的建模語言創建和操作網絡物理系統。數字孿生的應用基礎是信息系統的代碼生成基礎設施、自適應數字孿生的可擴展基礎架構和用于配置的可重用語言組件，因此可使用“兩步法”進行數字孿生的創建：第一步，軟件工程師使用所需的建模語言配置信息系統，以生成數字孿生的低代碼開發平臺；第二步，領域專家利用生成的平臺創建數字孿生。

在此基礎上，數字孿生的結構和體系取決于其應用、行為和能力范圍。例如，在工業制造領域，產品可以在加工過程中被跟蹤和監控，以便有效地提高產品質量。同時，對機器磨損情況的監測可以協調保養和維修工作計劃，并有助于減少計劃停機時間。但是，如果出現意外的產品下行問題或需要在短時間內調整生產計劃，則可以使用生產資源的數字孿生重新安排當前的生產計劃并執行修改后的生產計劃。例如，過程模擬和機器學習可以帶來額外的收益，利用機器學習算法對現有制造工藝進行分析，可以對工藝進行優化，實現更高的穩定性和質量。由此可見，數字孿生的開發和設計必須始終考慮到它所代表的產品和要實施的應用程序。事實上，每個組成部分都可以有它自己的數字孿生，它們可以聚合成模型、信息和數據，并且層次化地表示為系統。

1.2 數字孿生的關鍵技術

1.2.1 數字建模

建模技術是建設數字孿生的基礎技術，主要部分是系統的模型與分析、系統開發的核心活動和需求工程。在數字孿生中，所有的系統開發結果都會定期進行復查和評估。使用案例是提出開發要求、明確開發中系統業務模式的重要投入，也是開發系統的前提。通常情況下，可使用基于模型的系統工程（Model-Based Systems Engineering，MBSE）工具將數字孿生的開發與基于模型的系統工程結合起來。在整個系統生命周期內，使用MBSE 工具創建必要的模型，并使它們在數字孿生的知識庫中可用。需要注意的是，MBSE 模型的粒度和詳細程度是可變的，并且必須以“適合目的”和“適當調整以適應各種意外情況”的方式選擇。

1.2.2 一體化的仿真驗證

對單個維度物理性能或系統性能進行數值仿真的技術在當前已經比較成熟。然而，對于復雜的實際產品，其運行時的性能涉及多物理場、多學科的綜合作用。為此，在數字化模型的基礎上，基于單個系統或多個系統的聯合仿真對產品性能進行預測分析同樣是實現產品數字孿生的重要技術。

1.2.3 其他技術

實現完備的產品數字孿生還需要建模和仿真之外的其他技術，如創成式設計技術、基于歷史數據的仿真結果校準技術等。

2 智慧能源監控和管理系統設計

2.1 系統整體方案

基于數字孿生概念的智慧能源監控和管理系統采用物聯網智控節能控、管、維一體化技術架構，多網絡融合及大數據云計算技術、人工智能技術，實現在遠程云架構下的多客戶端數據可視化、信息圖形化、控制智能化，嵌入人工智能巡檢模型軟件與能源專家分析系統，由過去以控制功能為主、人工巡檢方式轉變為主動式數據巡檢、預測性維護和操作優化，事前發現故障隱患，預防處理，確保能源系統安全可靠運行。在設計中，系統的控制邏輯可以采用塊連線的方式，將信息從一個塊傳輸到另一個塊，或者采用腳本語言，這種語言在高級控制算法的經典程序設計語言中更為常見，為用戶提供了更高級別的控制機會，以發送所有連接子系統的命令。具體的系統方案如圖1所示。

圖1 基于數字孿生概念的智慧能源監控和管理系統架構

如圖1 所示，系統將大數據平臺作為離線計算及存儲支撐，在信息管理層制定統一的協議標準；在實時監控層進行智慧能源應用情況的監控；在智慧控制層通過通用協議做統一的接入口，做好廠商協議和數據的接入。

2.2 系統技術架構

基于數字孿生的智慧能源監控和管理系統的技術主要包括物聯網技術、能源預測技術和高維數據分析技術。

2.2.1 物聯網技術

物聯網等信息技術的應用，加上能夠獲取產品生命周期內產生的數據的智能設備，并以人工智能（Artificial Intelligence，AI）的數據挖掘能力為支撐，都在為新時代數據驅動的產品設計、制造和服務鋪平道路。物聯網平臺從物理系統中實時生成數據，并結合以前能源消耗的歷史數據集，用于數字孿生概念的開發。同樣，智能電網和工業物聯網還能提供智能傳感和安全傳輸網絡，以構建面向最終消費者的數字孿生框架。

2.2.2 能源預測技術

跨越不同時間范圍的穩健負荷預測模型對于電力系統的有效運行至關重要，并且已被確定在優化數字孿生的實際運行中發揮了重要作用。能源預測大致可分為短期、中期和長期負荷預測。短期負荷預測允許確定提前1 小時到1 周的能源消耗。中期負荷預測通常持續2 周到3 年，主要目的是事前規劃、維護和調度負載。長期負荷預測旨在實現對未來能源需求的預測，從而可以長期了解電力消耗，以制定、規劃和起草國民經濟方面的有效政策。使用數字孿生進行能源預測的好處是平臺運行得更快，能夠提供新能源部門的數字孿生方法，提供檢查基準能量的時間維度，使用數據驅動的大規模模型快速完成在線分析工作等。

2.2.3 高維數據分析技術

數據不能以原始形式用于推薦或能源預測，因此有必要了解影響能源預測的關鍵變量，以理解可能影響能源消耗的顯著特征。這涉及用數據挖掘技術處理高維數據的過程。此類數據包括預測和關鍵歷史能源數據，如從公用事業、社交媒體、住宅信息以及政策中獲得每小時電力需求數據；天氣數據包括室外溫度、室外相對濕度、室外空氣密度、地面溫度和區域內部總熱量增益等；建筑能源消耗數據包括照明、熱循環能源消耗、制冷能源消耗等。此外，還需要考慮其他特征，如工作日、周末、節假日情況，不同溫度、時間下的能源概況，以及包括年齡、家庭規模和歷史消費數據在內的消費者人口統計信息。這些都被認為是影響能源動態變化的因素。為了提取這些動態信息，需要在數據預處理方面付出努力。從智能儀表、氣象站和歷史消費中收集用于開發基于數字孿生的智慧能源監控和管理系統所需的參數，并測量、處理和分析消費者相關數據，以制定和優化能源戰略。在這方面，高維數據分析技術的運用有助于為系統提供自主決策。

2.3 系統功能服務

基于數字孿生的智慧能源監控和管理系統提供以下功能服務。

2.3.1 能源消耗分析和預測相關服務

智慧能源管理服務已經被認為可以為消費者提供節能的動力，并且可以發現他們能源行為中的問題。通過數字孿生，可以在虛擬世界和物理世界之間實現高精度的分析，允許以各種規模（如每日、每周或每月）預測能源消耗。此外，還可以估計未來的能源消耗，以便發現更好的能源行為和選擇，提供與競爭相關的服務。

2.3.2 基于行為分析的能源管理服務

基于用戶的能源消費習慣，采集數字孿生實時監測數據并進行分析，從而糾正不良的能源行為和生活方式。這可以通過簡單地分析消費習慣來實現，一方面計算與能源行為相關的生活行為，另一方面幫助智慧能源監控和管理系統有效地進行數字孿生需求側管理，同時提高智慧能源監控和管理系統的服務質量。

2.3.3 糾正消費者不良的用電習慣

數字孿生允許根據消費者不同且獨立的能源使用模式生成消費者習慣。通過數字孿生，智慧能源監控和管理系統把握機會，實時糾正消費者不良的用電習慣。其原理主要是分析特定用戶的消費習慣并檢查他們是否在健康消費范圍內。實現這一目標的方法是應用非侵入式設備負載監控技術，對智能電表數據與最終用戶家用電器的使用情況進行分解，并使用相似度測量值多方位進行用電質量和產品能耗分析對比。

3 結語

數字孿生已成為不同領域的流行概念，包括能源、公共衛生和基礎設施領域，但人們對“數字孿生是什么”和“孿生過程如何工作”的理解仍然有限。本文探索了作為邊界對象的數字孿生，并通過邊界工作的棱鏡，說明它們的設計過程是一個協商決策的積極過程，即關于如何協調現實的數字和物理方面。研究基于數字孿生闡明智慧能源監控和管理系統的相關問題，包括系統方案、技術架構和功能模塊；展示了數字孿生在智慧能源監控和管理系統中的協調工作，方便從業人員對“數字孿生是什么”和“虛擬現實應該是什么樣子”有自己的理解。