基于數字孿生技術的新型電力系統數字化

李成雲，楊東升，周博文，楊波，李廣地

（東北大學 a.信息科學與工程學院； b.遼寧省綜合能源優化與安全運行重點實驗室， 沈陽 110819）

0 引言

在“雙碳”目標的推動下，能源產業正朝著可再生能源和低碳化的方向快速發展。相關數據表明，2020 年電力行業的碳排放量已超過能源領域碳排放總量的40%［1］，電力行業成為能源領域脫碳的主戰場，構建包含高比例清潔能源、電力電子設備和新型負荷的新型多能互補綜合能源電力系統是電力行業實現“雙碳”目標的重要途徑。然而，風電、光伏等可再生能源因具有間歇性、波動性等特點，其大規模入網威脅著電力系統的安全穩定運行［2］。大量清潔能源通過電力電子逆變器并入電網，使電力系統運行特性發生深刻變化，增大了電力系統的管理控制難度［3］。傳統電網運行模式采用以穩定邊界條件為基礎的靜態運行機制，難以滿足波動性大、不確定性強的新型電力系統的建設要求［4］。

電力系統數字化轉型的核心技術是數字孿生［5］，綜合云服務、大數據、物聯網、人工智能等多種新興數字化技術，可實現電力系統全方位的數字化變革。當前電力系統已然從單一的物理網絡演變為耦合大量數字資產和物理實體的復雜系統。數字孿生技術以數據為核心要素［6］，深度融合大數據、人工智能等數字技術，構建機理和數據深度融合的電力系統數字孿生體，實現數字空間與物理空間的精準實時映射［7］。通過數字孿生電力系統實現數字空間對物理空間的在線監測、故障診斷、智能決策等任務，是構建新型電力系統數字化轉型升級的重要基礎。

本文分析新型電力系統數字化需求、數字化建模方法以及數字化平臺的建設情況；闡述數字孿生技術在電力系統發展中起到的重要作用和其廣泛的應用前景；最后，構建基于數字孿生的新型電力系統數字化框架，提出數字孿生電力系統模型構建方法，并對新型電力系統數字孿生應用前景進行展望。

1 數字孿生技術的應用與發展

1.1 數字孿生概述

數字孿生是在仿真的基礎上發展起來的。數字孿生的概念最早可以追溯到2002 年Michael Grieves 在首次提出產品生命周期管理（Product Lifecycle Management，PLM）時描述的“現實空間、虛擬空間”概念［8］；類似的概念還有2006 年和2011 年提出的“鏡像空間模型”和“信息鏡像模型”［9］；2010年美國國家航空航天局（NASA）的John Vickers提出了一個新名詞“數字孿生”，從此以后，數字孿生概念開始在各個領域萌芽。美國空軍實驗室擬使用數字孿生技術研究虛擬仿真戰斗機，美國通用電氣公司（GE）首次利用數字孿生技術構建工業互聯網體系。自2014 年開始，西門子、達索、ANSYS 和PTC等知名工業軟件公司開始對數字孿生技術投入研究。從2016 年起，美國Gather 公司更是連續4 年將數字孿生列為“十大發展趨勢”，數字孿生技術在制造業、航空航天、能源行業、醫療等各行各業開始蓬勃發展起來［10］。

Grieves 描述“數字孿生是一種虛擬信息結構，從微觀原子級到宏觀幾何級完全描述潛在的或實際的物理制造產品。在最佳狀態下，任何可以從物理制造產品中獲得的信息都可以從數字孿生中獲得”［8］。數字孿生概念模型包含3 個主要部分：真實空間中的物理產品；虛擬空間中的虛擬產品；將虛擬產品和真實產品聯系在一起的數據和信息的連接。

1.2 數字孿生與仿真

傳統意義上的仿真用描述確定性規律和完整機理的模型以軟件為載體模擬物理世界，只要模型正確并擁有完整的輸入信息和環境數據，就可以基本正確地反映物理世界的特性和參數［11］。因此，模型是對物理世界的理解，而仿真則是驗證模型的正確性。

數字孿生作為物理世界的鏡像，不僅完美地復刻了真實的物理世界，還通過與物理世界互動提高自身模型精度并對物理世界產生智能決策。相較于傳統意義上的仿真，數字孿生不僅可以更加全面細致地描述物理世界，在此基礎上還對未來趨勢進行前向推演，對智能決策反向推演，從而實現數字空間與物理空間的雙向實時互動。在制造業中，數字孿生的意義側重于實現在包含概念、設計、使用和服務的全生命周期中，構建產品的等效數字對應，從數字產品中了解產品的過去、當前和未來可能的狀態［12-13］。隨著數字孿生研究的橫向拓展，一些學者將數字孿生放在了信息物理系統（Cyber-Physical System，CPS）的框架下［14］，認為數字孿生是信息物理系統的重要環節［15］，是對信息物理系統中物理設備的快速模擬［16］，充當綜合計算、通信和控制的網絡層［17］，緊密連接底層物理設備和云端服務層。在對數字孿生的縱向深入研究中，首要問題是如何構建數字孿生模型，數字孿生建模是對物理世界的狀態、結構、規則等全方面建模［18］，錄入信息不止包含實體的幾何特征、材料特性、行為規則、環境信息等，還要監測、診斷、預測和控制物理世界的狀態和行為［19］。而數字孿生建模的核心是數據和模型，通過智能傳感器采集物理產品多物理場、多尺度的狀態及結構數據，用于數字孿生模型的訓練，使數字孿生模型能夠模擬物理產品的實時行為［20］。

1.3 數字孿生在電力系統中的應用與發展

數字孿生技術起源于智能制造領域，并在各行各業都蓬勃發展起來，近幾年，在電力系統領域也取得了一系列成果。近年來，國外大量研究將數字孿生建模的核心視為數據和模型的耦合，并將混合模型應用于檢測、診斷、預測等任務，得到了更高精度的模型及其更好的性能表現。相比之下，國內對數字孿生的研究始于2017年：北航陶飛團隊提出了數字孿生五維模型［21］，討論了其在衛星/空間通信網絡、船舶、車輛、發電廠等10個領域的應用思路和方案，并在后續的研究中提出了數字孿生驅動產品設計、制造和服務的具體應用方法和框架；沈沉團隊開發了CloudPSS 建模平臺，為高效數字孿生建模探索了新的道路［22］。

在電力系統領域，數字孿生被廣泛應用于虛擬評估、故障診斷、過程評估與優化、預測性維護等方面。文獻［23］提出了基于數字孿生概念的電力電子變流器健康指標估計方法。文獻［24］采用Modelica 建模語言搭建了電、熱模型與基于長短期記憶（LSTM）的數據模型耦合的光伏發電預測模型。文獻［25］模擬旋轉機械劣化過程，提出了一種旋轉機械故障診斷參考模型。文獻［26］使用物理機理和運行數據構建了熱電廠模型，該模型在全工作范圍內都表現出了較高的精度。文獻［27］在電網在線分析應用背景下提出了一種在線分析數字孿生架構，并在大規模電網的應用中取得了良好效果。文獻［28］綜述了數字孿生和信息物理系統的發展，并分析了兩者的差異和聯系。文獻［29］基于數字孿生概念，綜合利用物聯網、人工智能（AI）和機器學習構建三維數據模型，實現了住宅小區能源管理的智能優化和自動化系統。文獻［30］構建了數字孿生低壓電纜阻抗模型。數字孿生技術在電力系統領域的應用目前還處于初期探索階段，相關研究多集中在電力系統運行的優化、控制與決策等方面；針對電力系統本身建模的研究并不多，為數不多的研究又以設備的建模為主，難以達到系統級，并且缺少對系統運行過程的建模和模擬，難以刻畫電力系統中復雜的物理演變過程。建模方法主要使用Matlab，Modelica 及CloudPSS 等建模語言描述機理，然后利用深度學習（DL）算法從海量電力數據中提取物理特征，兩者耦合提高了模型精度。

數字孿生建模仍處于探索階段，當前研究方向主要分為3類。第1類是運用3D建模、CAD、虛擬現實/增強現實（VR/AR）等技術實現對物理實體幾何特征的精準建模，機械工藝比較關注這方面的研究。第2 類關注實現數字孿生建模的實時更新特性，這類研究主要通過融合機理/知識建模和數據建模的優點，深入刻畫物理實體的內在演化機理，旨在實現數字孿生體自主虛擬推演的同時跟蹤物理實體的行為狀態變化，但對這方面的研究還處于初期探索階段，難以滿足數字孿生同步于物理實體的要求。第3類研究主要關注數字孿生與物理實體的雙向互動。許多學者從平行控制的角度出發，在敘事互動的過程中提出復雜問題的解決方案。還有一部分學者認為物理實體支撐數字孿生建模，數字孿生同時反饋控制物理實體，兩者雙向博弈實現系統更新優化。

2 電力系統數字化轉型

為應對大規模新能源設備、電力電子變換裝置以及新型負荷的廣泛并網，電力系統的數字化已然成為必然趨勢。當前在電力系統領域針對發電預測、穩態評估、故障診斷等任務已經提出了一系列機理與數據融合驅動的數字化建模方法，為構建數字孿生電力系統提供了前期基礎。仿真分析工具是數字化技術和智能算法的載體，隨著大量面向新型電力系統的數字化仿真分析平臺的建設和發展，構建精準、實時映射電力系統的數字孿生電力系統逐漸成為可能。本文將從數字化需求、數字化建模、數字化平臺3 個層次綜述電力系統數字化轉型的進程。

2.1 新型電力系統數字化需求

國際電工委員會（IEC）將數字化轉型定義為以戰略和優先化的方式，充分利用數字技術對社會各方面的加速影響，對商業和組織活動、流程、能力和模式的深刻變革［31］。與傳統電力系統相比，新型電力系統接入了大量清潔能源、電力電子設備及新型負荷，整個系統的機電設備、電源結構、負荷特性、運行規劃、穩態特征等都發生了深刻的變化［32］。電力系統數字化轉型是新型電力系統需要應對的深刻復雜的變化和必然趨勢。

由于風電、光伏等清潔能源的分散性、隨機性以及不確定性，全面、實時、準確地獲取設備和系統的狀態信息是保障電力系統安全運行的前提條件［9］。源-網-荷-儲各個環節均需采集、分析處理海量電力數據，對系統的感知/采集頻度、網絡通信效率和數據處理能力都提出了更高的要求［33］。由于新能源電力設備工作頻率高、投切頻繁的特點，風-光-水協同優化運行和多能動態平衡［34］需要充分運用電力數據資源和AI 技術，實現高效、智能的管理控制。新型電力系統的電磁環境發生重大變化，傳統電力設備和系統的簡化等效模型已經難以刻畫高維機理特征，使用DL 算法從海量電力數據中提取電力系統行為特征，可以克服機理模型的局限性。

新一代信息通信技術、智能感知、智能控制、物聯網、數字孿生、云計算/邊緣計算等數字技術廣泛地應用在電力系統發、輸、變、配、用等各個環節，得到了設備圖像缺陷監測、故障預測性維護、無人機輸電巡線、AI在線客服等功能，體現了“電力+算力”的數字電力技術創新［35］，為新型電力系統的數字化轉型奠定了堅實的基礎。

2.2 新型電力系統數字化建模

由于新型電力系統內部機理和外部運行特征都已發生了深刻復雜的變化，傳統的機理驅動模型已經難以應對當前電力系統安全穩定運行、預測性維護、智能分析決策等需求。發揮海量電力數據的核心要素作用，以大數據、云計算/邊緣計算、深度學習等AI技術賦能電力系統數字化建設［36］，構建數據和機理融合驅動的電力系統穩態評估、運行規劃、故障診斷、智能決策等模型，是適應新型電力系統數字化轉型的必由之路。

當前，新型電力系統建模的研究主要分為3 個方向。

2.2.1 清潔能源、電力電子設備和新型負荷并網帶來的變化

文獻［37］考慮新能源和負荷的不確定性，提出一種概率Voronoi 自適應高維模型表達的新能源系統小干擾穩定評估方法。文獻［38］研究了高比例風光并網系統穩定性和功率振蕩特性。文獻［39］研究了高比例新能源并網背景下光伏電站諧波輸出和治理問題。文獻［40］面向分布式可再生能源，深入研究了綜合能源系統在不同階段的運行狀態及狀態轉移過程。文獻［41-42，32］先后提出了新能源場站的模型結構、機電暫態和電磁暫態等值模型。文獻［43］考慮風電機組故障穿越的特性，建立了風電場等值模型，可用于電網穩定分析計算。文獻［44］建立了考慮新能源一次調頻死區的系統頻率響應模型。文獻［45］研究了適用于電力系統的大規模電池儲能系統（BESS），并提出了控制模型和控制策略。

2.2.2 充分利用電力數據資源，構建數據驅動的機器學習模型

文獻［46］提出了基于微分神經網絡的風電機群低電壓穿越特性建模方法。文獻［47］提出了基于大數據的大電網儲能調度方法，提升了儲能調度的容錯和效率。文獻［48］以6個電力系統動態響應模型為例，研究了使用量測數據建立動態模型的能力，試圖從量測數據中探索出模型結構特征。文獻［49］提出了數據驅動的分布式能源系統及其線性潮流模型，提高了模型的準確性和魯棒性。文獻［50］提出了一種數據驅動的模型預測控制（MPC）方法，緩解了電網熱過載問題。

2.2.3 考慮機理模型和數據模型的局限性，構建數據和知識/機理雙驅動的模型

數據驅動模型是基于統計學算法將數據轉化為物理模型的替代模型，但該模型的可解釋性不足，難以深度刻畫物理實體的機理。機理和數據的融合建模是實現更精確狀態估計的關鍵。文獻［51］提出了風-光-儲聯合發電的“數據+模型”混合驅動仿真模型，該模型表明儲能在提升可再生能源消納能力和指令響應范圍的同時，可以降低功率波動。文獻［52］將特征建模方法引入電網動態響應等效模型。文獻［53］基于數字孿生技術構建了電壓源變換器的模型-數據混合驅動模型。文獻［54］提出了一種基于模型-數據混合驅動的電源變換器開路開關故障診斷方法。文獻［55］提出了一種模型和數據混合驅動的方法，緩解了大電力系統分支過載的問題。文獻［56］提出了一種基于物理和數據驅動的配電系統停電預測模型，用來評估電網韌性。文獻［57］建立了基于物理模型和數據模型的船用直流混合動力系統能效和排放評估框架。文獻［58］使用大量數據訓練循環門控單元補償機理建模誤差，構建了基于對抗網絡（GAN）的機理和數據雙驅動軟測量建模框架。文獻［24］搭建了基于Modelica 建模語言的電力系統電熱混合模型，并與基于LSTM的數據驅動模型進行耦合，建立了基于機理和數據的光伏板數字孿生模型。

傳統的基于物理機理的電力系統模型往往結構復雜、參數辨識難度大；這類模型精度一定程度上依賴于模型復雜度，難以應對結構的動態變化，對極端場景具有較高的精度，而對于微弱的異常信息并不靈敏。顯然，傳統的機理模型對波動性強、隨機性強、設備投切頻繁、電磁特征明顯的新型電力系統表現出明顯的局限性。而數據驅動模型從海量數據中提取模型特征，其精度依賴于樣本數據量和模型算法，對微弱的異常信息一般仍能保持較高的精度；而由于樣本數量不足，數據模型對極端場景的學習能力不足。

由于數據模型可解釋性差，其結果也欠缺可靠性。因此，在傳統機理模型的基礎上融合數據驅動模型，可對可再生能源并網引起的動態和不確定部分進行建模，構建數據和機理融合驅動的數字孿生模型，在提高模型精度的同時還提高了模型的靈活性和可靠性。

2.3 新型電力系統數字化平臺建設

仿真分析工具是新型電力系統各個環節技術發展的載體。傳統電力系統的仿真分析軟件/平臺經過長期發展已經趨于穩定成熟，例如適用于電力設備或小規模電網離線電磁暫態仿真的PSCAD/EMTDC，EMTP-RV，Matlab/Simulink 等；能完成多類型暫態分析的ADPSS 和PowerFactory；能建設從輸電網到電力電子產品全范圍詳細電磁暫態模型的OPAL-RT；支持硬件在環電磁暫態仿真的軟件實時數字仿真器（RTDS）、RT-Lab半實物仿真平臺等。

基于這些仿真工具，衍生出了一系列數字化在線仿真分析平臺：文獻［59］構建了基于CloudPSS 和RT-Lab的聯合實時仿真的在線阻抗分析裝置；文獻［60］搭建了基于RTDS 的數字化變電站仿真系統用于保護測試；文獻［61］將多維信息空間數據映射成虛擬仿真圖像，搭建了應用三維虛擬仿真技術構建的電力操作系統；河北電科院打造的數字孿生電網全場景仿真驗證平臺完成試運行，該平臺集成激光點云、傾斜攝影、可視化三維建模技術，搭建了虛擬與現實交互融合的數據底座；文獻［61］介紹了離網分散的混合可再生電力系統數據分析平臺（OSDAP）；文獻［62］中，清華大學沈沉團隊面向以新能源為主體的新型電力系統開發了數字化仿真平臺和運行環境——CloudPSS，現已成為能源領域仿真分析的重要工具之一；文獻［63］介紹了一個實時仿真和硬件在環測試平臺，用于分布式可再生能源的數字孿生設計、演示和測試；文獻［64］介紹了一種集成現場可編程門陣列（FPGA）和數字孿生技術的電力系統實時監控診斷技術。

以數字化仿真平臺為載體，集成模型驅動的仿真技術和海量多源電力數據，為構建多維度數據空間和多物理場下虛實互動的數字孿生電力系統開辟了道路。

3 新型電力系統數字孿生框架

3.1 系統框架

在新型電力系統中，大量清潔能源、電力電子設備和新型負荷并網給當前電力系統的安全穩定高效運行帶來了巨大的挑戰。構建以新能源為主體的新型電力系統必須充分發掘海量電力數據資源，在原有仿真層次上，采用大數據、云服務、人工智能、深度學習、5G通信、虛擬現實等新興數字和通信技術，實現對電力系統全生命周期、全方位的精準模擬。本文在前述研究的基礎上構建了包括物理層、傳輸層、模型層、平臺層、服務層共5個層次的新型電力系統數字孿生框架，如圖1所示。

圖1 新型電力系統數字孿生框架Fig.1 Digital twin system framework of the new power system

（1）物理層包括新型電力系統中的風電場、光伏發電廠、水力發電廠、變電站、換流站、輸電線路、儲能裝置等所有設備。物理層向其他各層傳輸電力設備狀態數據、電網運行數據和人員行為以及管理數據，是數字孿生電力系統其他環節的基礎。

（2）傳輸層則包括海量的傳感器和智能傳感終端，精準采集物理層的數據，用于新型電力系統數字孿生模型的規劃設計、離線訓練和在線更新。物聯網作為電力系統信息采集及接入平臺，運用傳感器技術、射頻識別技術、數字化標識技術等，實現海量電力終端設備及智能傳感設備的互聯互通和智能化管理。該層用于安全傳輸來自于物理層的多維、多源異構數據，為模型層提供智能分析處理，是數字孿生電力系統各環節數據可靠性的重要保障。

（3）模型層需要深入挖掘大規模新能源、電力電子設備、新型負荷接入后新型電力系統的內在機理，建立符合新型電力系統特征的機電暫態、電磁暫態、潮流模型、優化調度、需求響應等模型。新型電力系統數字孿生模型是多環節/多層次協同運行、實時通信的模型群，也是數字孿生電力系統的核心層。

（4）平臺層是在模型的基礎上搭建數字化平臺，是數據機理融合模型的數字載體，同時是各項電力業務的接口平臺，需要完整實現發電側的風光水選址定容、無人機巡檢、儲能規劃配，大電網的消納能力評估、運行規劃、故障診斷、穩態評估等任務，以及負荷側的電動汽車、屋頂光伏等電力系統全生命周期的運維管理。因此，平臺層是以上3 個層次的工程實踐。

（5）服務層是依托大數據、云計算、邊緣計算、深度學習等新興信息技術和數字技術構建的云平臺，直接與用戶交互，為用戶提供優質能源服務，是整個數字孿生電力系統與市場和用戶交流的媒介。

3.2 系統模型

本文采用機理與數據融合建模方法，提出了新型電力系統的數字孿生模型，如圖2 所示（圖中：CNN為卷積神經網絡；MPC為安全多方計算協議）。

圖2 新型電力系統數字孿生模型Fig.2 Digital twin model of a new power system

新型電力系統向數字孿生電力系統提供海量電力數據資源，孿生系統分由機理仿真模型和運行狀態數據模型組成，兩者獨立離線訓練，協同在線運行。理想情況下，數字孿生系統的輸出將實時跟蹤物理系統的輸出；在離線訓練和在線運行時，數字孿生系統通過不斷更新網絡模型修正與物理系統之間的誤差，逼近物理系統的輸出。

機理仿真模型是在傳統電力系統仿真模型基礎上建立的。但在新型電力系統背景下，需要研究大規模新能源設備、大量電力電子設備接入后電力系統的拓撲結構、調度方式（規則、約束等）、電磁暫態、潮流模型等。由于新能源易受天氣因素干擾，要對電力系統中所有要素（發電廠、變電站、光伏板、風輪、變壓器等）進行包含氣候信息的全景數字建模，深度挖掘新型電力系統的運行機理，研究對象大到發電、變電、輸電、配電過程中涉及的機電暫態和電磁暫態，小到電力設備的健康狀態管理和壽命預測等。

當前的仿真基本都是基于事物機理的靜態系統，包含結構參數、拓撲信息等，無法處理實時狀態數據和時變約束條件。因此，要搭建基于數據的運行狀態模型，實現實時數據感知、處理、分析和決策。

機理模型是對物理世界深入研究后得到的簡化數學等效模型，這類模型一般是在某種假設和約束條件下建立的，而基于數據的模型，比如常見的神經網絡，一般是“黑箱”或者“灰箱”模型，即從大量的數據中捕捉物理現象的行為特征。對于機理模型來說，數據模型可以補充未被建模和無法被建模部分的機理特征，修正機理模型的結果。

新型電力系統數字孿生模型是機理仿真模型和運行狀態數據模型的有機耦合。孿生數據是數字孿生系統的實時輸出數據，向下與新型電力系統的實時感知數據互動，在線更新優化數據模型參數；向上提供數據給云服務平臺，用于完成調峰填谷、電力交易等上層業務。同時，數字孿生系統需要具備靈活的系統數據接口，以接入數據采集與監視控制（SCADA）系統、工程生產管理系統（PMS）、訂單管理系統（OMS）等的信息，并能對接入數據進行清洗、融合，形成帶有業務信息的結構化時序數據。

3.3 技術體系

3.3.1 全景建模技術

構建數字空間的虛擬模型需要在三維幾何模型的基礎上，集成物理實體的監測信息、行為信息、規則信息等全生命周期信息。在全景建模方面，文獻［65］通過使用行為信息等非幾何數據增強3DCAD 模型之間的互聯性，在計算機輔助設計工具中創建了一個用于存儲、可視化和搜索空間數據的工具。文獻［66］將加工低剛度薄壁零件過程中的切削仿真與過程測量相結合，快速重構變形工件模型，實現了一種時變幾何建模方法。

電力系統十分復雜，其全景建模不只是對物理機理的仿真，還要集成三維幾何動態模型。此外，電力系統中任何物理系統都不是在一成不變的環境中運行的，全景建模還要集成環境模擬模型、設備故障老化模型、異常風險模型等。采用VR/AR/混合現實（MR）等技術可以構建增強三維幾何模型，然而實現全景建模是對電力系統多物理場、多時間尺度、多維度的仿真，目前存在大量難以研究的機理，給相關建模造成了困難。相關模型的有效集成也直接影響全景建模的成效，實現電力元宇宙是數字孿生全景建模的最終目標［67］。

3.3.2 多維異構數據處理技術

數字孿生電力系統模型的構建需要大量數據支撐，各服務模型，如發電預測模型、穩態評估模型、故障診斷模型等也都依賴大量高質量數據的支撐。由于新型電力系統具有波動性強、間歇性強、分散性強的特點，無論是傳感器采集的數據、數字孿生模型產生的孿生數據還是用戶域產生的服務數據都是龐大而復雜的［68-69］。大量多源異構數據可能還存在數據重復存儲［70］、壞數據、數據價值密度低等問題，將對模型的離線訓練和在線更新造成巨大困難。

數據的可靠性、傳輸穩定性、多源數據的同步性、數據采集的容錯性等都將對數字孿生模型產生重要影響。因此，除了要集成多元異構數據之外，還要解決海量數據預處理的問題，加快發展海量多源異構數據壓縮存儲、數據加工、數據可視化、數據自動抽取及格式轉換等技術。可以說構建數字孿生電力系統最不可忽視的就是數據問題，隨著電力系統數字化轉型升級，電力系統的實時處理數據量將達到新的量級。

3.3.3 安全通信技術

實時通信是數字孿生的關鍵特征之一。數字孿生電力系統要求孿生系統與物理系統實時雙向信息交互，從而實現孿生系統的在線更新，保障孿生系統擬真度，實現物理系統的實時控制保障系統安全穩定高效運行。

為解決電網故障診斷領域中常見的數據不平衡問題，需要在提供大量優質數據資源的同時，保障數據傳輸的穩定性和高效性。電力系統中已經存在大量時滯環節，再加上通信時滯，將會給數字孿生電力系統的雙向實時交互帶來巨大困難。為保障數字孿生電力系統的高效運行，須從硬件和軟件上同時實現通信技術的升級。此外，無論是大量數據的采集還是指令的下達，都可能存在傳輸過程中數據丟失等問題，數據傳輸和存儲一旦出現問題，將給電力系統帶來不可估量的損失。

4 新型電力系統數字孿生應用展望

展望新型電力系統數字孿生技術應用與發展的未來，如何提升電力系統實時態勢感知能力和數據分析處理能力，完成電力系統動態建模，實現數字孿生系統的動態推演，是構建數字孿生電力系統必須要攻克的關鍵難題。

數字孿生電力系統從某種意義上是對傳統仿真技術的一次全面升級，在數字空間中構建電力系統的數字鏡像是新型電力系統數字化轉型升級的美好愿景和宏偉藍圖。當然，在數字空間近距離、全面、實時、深入地觀測或探索電力系統的運行動態，對數字孿生電力系統進行各項試驗，間接獲得真實電力系統的狀態輸出，這些都依賴于數字孿生模型的可靠性。數字孿生技術的核心指向建模和仿真，數字孿生電力系統三維動態模型反映電力系統多時間尺度的動態特性，發掘電力系統更深層次過程動態特征。其在電力設備層面表現為海量電力設備資源全生命周期實時可視化監控和智能資源優化配置；在電力系統層面，則可以突破時空限制，實現電力系統的可觀測、可預測、可假設、可解釋、可互動。

構建數字孿生電力系統是面向新型電力系統、提升電力系統實時態勢感知能力和數據分析處理能力、構建數字孿生電力系統的必由之路。隨著大數據、云計算、可視化技術、虛擬現實等一系列新興技術的深度發展，數字孿生電力系統的宏偉藍圖將會一步一步成為現實。

5 結束語

本文綜述了數字孿生技術的發展以及在電力系統領域的應用現狀，分析了大規模接入清潔能源、電力電子設備及新型負荷后，電力系統的數字化需求以及當前數字化建模和數字化平臺建設的研究現狀，在綜述電力系統數字化轉型升級的發展歷程的過程中突出構建數字孿生電力系統的必要性和重要性。最后在當前研究的基礎上提出了新型電力系統數字孿生框架和數字孿生建模方法，并對新型電力系統數字孿生應用前景進行了展望。