數字孿生技術在電廠智慧化轉型中的應用意義與策略思考

［摘 要］數字孿生技術正成為推動電廠智慧化轉型的關鍵力量，通過集成物聯網、大數據與AI 算法，實現實時監控、故障預測、運行效率優化、資產智能管理及未來規劃創新。文章探討了數字孿生技術在電廠智慧化轉型中的應用意義，包括提升設備可用性與安全性、優化能源效率、延長資產壽命及促進技術創新，并提出了涵蓋戰略規劃、技術實施、數據管理、組織優化、人才培養及持續創新的綜合應用策略，旨在為電力企業的智慧轉型提供全面指導框架。

［關鍵詞］數字孿生技術；電廠；智慧化；轉型

［中圖分類號］TP399 ［文獻標志碼］A ［文章編號］2095–6487（2024）09–0126–03

隨著全球能源體系向高效、清潔、智能的方向邁進，傳統電力行業正面臨前所未有的轉型壓力與機遇。數字孿生技術作為一種先進的數字化解決方案，使電廠能夠在不中斷生產的前提下，實現對系統的深度洞察與優化。

1 數字孿生技術在電廠智慧化轉型中的應用意義

1.1 實時監控與故障預測

在傳統的電力生產過程中，設備故障通常會導致非計劃停機，影響供電穩定性并造成經濟損失。數字孿生技術通過集成物聯網傳感器、大數據分析和機器學習算法，實時收集并分析發電設備的運行數據，例如，溫度、振動、電流等關鍵參數。這種實時監控能力使得操作人員能夠即時發現潛在問題，甚至在故障發生前進行預測性維護。例如，通過對歷史數據的學習，系統可以識別出特定故障模式的先兆，提前調度維修資源，避免突發故障造成的損失，顯著提高電廠的可用性和安全性。

1.2 優化運行效率

數字孿生模型不僅能夠反映當前的設備狀態，還能模擬不同的運行策略和環境條件，為決策者提供直觀的對比分析。通過模擬不同的負荷分配、燃料使用方案或維護計劃，工程師可在不干擾實際生產的情況下，測試各種優化方案的可行性，從而找到最優的運營策略。隨著實踐的深入，不僅能提升能源轉換效率，減少能源浪費，還能降低排放，符合綠色低碳的發展趨勢。例如，智慧火電廠通過數字孿生系統調整燃燒參數，可更精確地控制燃燒過程，提高熱效率，同時減少污染物排放。

1.3 資產管理與壽命延長

在資產管理方面，數字孿生技術通過持續跟蹤資產狀態和性能衰減，支持精準的生命周期管理。其能夠根據設備的實際使用情況和健康狀況，預測其剩余使用壽命，指導維修和更換計劃，避免過度維護或維護不足。此外，通過分析歷史維護數據和性能指標，可發現設備設計或操作中的不足，反饋給產品設計階段，促進下一代設備的持續改進。這樣既保證了電廠資產的最大化利用，又延長了關鍵設備的服役壽命，降低了長期運營成本。

1.4 創新與未來規劃

數字孿生技術的引入，為電力行業的創新提供了無限可能，不僅是一種技術手段，更是一種思維方式的轉變，推動了從被動應對到主動預測、從局部優化到全局協同的升級。在規劃層面，通過構建整個電網的數字孿生模型，可模擬不同能源結構下的系統表現，評估新能源接入的可行性和影響，為電網的靈活擴展和能源互聯網的構建提供科學依據。同時，數字孿生技術還促進了跨領域技術的融合，例如，與人工智能、區塊鏈的結合，進一步提升了電廠的智能化水平，為實現能源的智慧調度和個性化服務創造了條件[1]。

2 數字孿生技術在電廠智慧化轉型中的應用策略

2.1 戰略規劃與頂層設計理念

（1）明確轉型目標。明確總體目標（表1），應緊密結合企業現狀與未來發展規劃，確保數字孿生項目能夠與企業的長遠愿景相匹配。同時，這些目標的設定應充分考慮行業發展趨勢、政策導向、市場競爭態勢以及內部資源條件，確保既具有挑戰性又具備可行性[2]。

（2）頂層設計。構建全廠級的數字孿生體系架構是實現智慧化轉型的基礎，而這一架構應遵循“從微觀到宏觀，從局部到整體”的原則，確保數據在不同層級間的流動與整合。具體實施時，需要考慮以下幾個方面：①建立統一的數據交換格式和通信協議，確保設備、系統間的數據無縫對接。同時，將體系分為設備層、系統層、工廠層和企業層，每一層級聚焦于特定的管理與分析任務，形成逐級遞進的管理結構。②開發集成平臺作為數字孿生體系的“大腦”，負責數據的匯總、處理、分析和展示，支撐決策制訂。③設計完善的安全機制，包括數據加密、訪問控制、網絡安全等，確保數字孿生系統的穩定運行和數據隱私。

2.2 技術選型與系統集成

（1）選擇合適技術。技術選型需綜合考慮技術成熟度、成本效益、可維護性等因素。具體來說：①物聯網（IoT）設備，建議選擇高精度、低功耗的傳感器，覆蓋關鍵設備的各類監測點，確保數據采集的全面性和準確性；②大數據處理平臺，通常是根據數據量級和處理需求，選擇支持大規模數據存儲、實時處理和分析的平臺，如Hadoop、Spark 等；③人工智能算法，例如，針對故障預測、效率優化等場景，選擇或定制合適的機器學習算法，如深度學習、強化學習等，提高分析的準確性和自動化水平。

（2）系統集成。系統集成的目標是確保數字孿生系統與現有信息化系統（如SCADA、ERP）的無縫銜接，實現數據流、信息流和工作流的統一管理。實現這一目標，需要開發標準化API 接口，實現新舊系統間的高效數據交換，減少數據孤島現象。同時，還需要使用中間件技術，如消息隊列、數據總線等，實現異構系統間的數據同步和事件觸發。通常應重新設計工作流程，將數字孿生系統的分析結果融入日常運維決策中，實現決策的智能化和自動化。此外，開發統一的用戶界面，使操作人員能夠在一個平臺上完成監控、分析、決策等全部操作，提升工作效率。

2.3 數據管理與分析

（1）選擇合適技術。技術選型需綜合考慮技術成熟度、成本效益、可維護性等因素。具體來說：①物聯網（IoT）設備，建議選擇高精度、低功耗的傳感器，覆蓋關鍵設備的各類監測點，確保數據采集的全面性和準確性；②大數據處理平臺，通常是根據數據量級和處理需求，選擇支持大規模數據存儲、實時處理和分析的平臺，如Hadoop、Spark 等；③人工智能算法，例如，針對故障預測、效率優化等場景，選擇或定制合適的機器學習算法，如深度學習、強化學習等，提高分析的準確性和自動化水平。

（2）系統集成。系統集成的目標是確保數字孿生系統與現有信息化系統（如SCADA、ERP）的無縫銜接，實現數據流、信息流和工作流的統一管理。實現這一目標，需要開發標準化API 接口，實現新舊系統間的高效數據交換，減少數據孤島現象。同時，還需要使用中間件技術，如消息隊列、數據總線等，實現異構系統間的數據同步和事件觸發。通常應重新設計工作流程，將數字孿生系統的分析結果融入日常運維決策中，實現決策的智能化和自動化。此外，開發統一的用戶界面，使操作人員能夠在一個平臺上完成監控、分析、決策等全部操作，提升工作效率。

2.3 數據管理與分析

2.3.1 數據治理

有效的數據治理是數字孿生系統穩定運行的前提，所以，應建立一套完整的數據管理體系，構建要素如下。

（1）數據標準化。①數據命名規則：確立統一的數據元素命名規范，確保數據的唯一性和易于理解；②編碼規則：制訂數據編碼體系，確保數據分類、編碼的一致性與可比性。

（2）數據質量控制。①數據清洗：去除無效數據、糾正錯誤數據，如填補缺失值、修正格式錯誤等；②異常檢測：運用統計學或機器學習方法識別數據中的異常點，剔除或修正。

（3）數據安全保護。①加密技術：對敏感數據進行加密處理，確保數據在傳輸和存儲過程中的保密性；②訪問權限控制：根據用戶角色和職責，設置數據訪問權限，防止未授權訪問。

2.3.2 高級分析應用

大數據分析和機器學習技術的應用是數字孿生價值實現的核心，其主要應用包括：通過分析設備歷史運行數據，識別故障發生的早期征兆，提前發出預警，減少非計劃停機時間。運用算法模型（表2），對運行參數進行優化配置，如負荷分配、燃料消耗等，以最小的投入獲取最大的輸出。分析能耗數據，識別能耗異常和浪費點，提出節能降耗的改進建議，助力能效提升?；谠O備狀態監測數據，預測維護周期和所需資源，轉向更為經濟高效的維護策略。

2.4 組織與流程優化

（1）組織結構調整。在推進數字孿生技術應用的過程中，組織結構的調整是確保項目成功落地的關鍵一環，因此，建議成立一個專門的數字化轉型小組，該小組應直接向高層匯報，以確保有足夠的決策權和資源調配能力。同時，其職責不僅包括數字孿生項目的規劃與執行，還需負責項目的持續優化，確保技術應用能夠隨業務發展和外部環境的變化而進化。值得注意的是，小組成員應來自不同部門，包括但不限于IT、運維、財務、安全等，以確保多角度、全方位的視角，促進跨部門間的溝通與協作，消除信息孤島，形成合力。

（2）流程優化。基于數字孿生模型，企業可重新審視并設計運維、檢修、決策等關鍵業務流程，使之更加自動化、智能化。例如，通過集成實時數據和預測分析，運維流程可從被動響應轉變為基于狀態的主動干預，進而縮短響應時間；檢修流程可依據設備的健康狀況預測進行，避免過度或不足的維護，減少不必要的成本支出；決策流程可通過數字孿生提供的可視化決策支持系統，使管理層可更快地掌握全局信息，做出更加精準、迅速的決策，提高管理效率。

2.5 人才培養與文化塑造

（1）專業技能培訓。面對數字化轉型的挑戰，人才是核心競爭力。企業需投資于員工的數字技能培養，特別是數字孿生技術、數據分析、人工智能等相關領域的專業知識，包括定期舉辦內部培訓、在線課程學習、參加行業研討會等方式，使員工緊跟技術發展前沿，掌握最新工具和技術的應用方法。此外，鼓勵員工通過實際項目操作，將理論知識轉化為解決實際問題的能力，提升團隊整體的數字化素養和實踐能力。

（2）創新文化培育。構建鼓勵創新、擁抱變化的企業文化，推動數字孿生技術持續深入應用。企業應倡導“數據驅動決策”的理念，鼓勵員工在日常工作中積極利用數據進行分析和決策，而不是依賴經驗和直覺。同時，建立容錯機制，鼓勵員工大膽嘗試，即使失敗也能從中學習，以此激發員工利用數字孿生技術進行持續改進的積極性。此外，通過表彰創新成果、設立創新基金等激勵措施，營造一個充滿活力和創新氛圍的工作環境。

2.6 持續迭代與技術創新

（1）敏捷迭代。在快速變化的市場和技術環境中，采用敏捷開發模式對于數字孿生項目至關重要，也就意味著要快速響應業務需求變化，頻繁迭代，不斷優化數字孿生模型和應用功能。通過短周期的“開發–測試– 反饋”循環，及時調整方向，確保項目始終與企業目標和市場需求保持一致。敏捷團隊需具備高度的自主性和靈活性，能夠快速適應變化，同時利用自動化工具提高開發效率，確保迭代速度的同時，保證產品質量。

（2）開放合作。開放合作，與科研機構、技術供應商、高校以及其他行業伙伴緊密合作，推動技術創新。通過合作，企業可獲取最前沿的技術動態，共同研發新的應用場景，如利用邊緣計算提升數據處理速度，借助5G 通訊實現遠程實時監控與控制，探索區塊鏈技術在供應鏈透明化管理中的應用等。開放合作不僅能夠加速技術創新的進程，還有助于企業拓寬視野，把握行業趨勢，引領電力行業的智慧化轉型潮流。

3 結束語

數字孿生技術在電力行業中的深度應用，標志著傳統電力生產方式向智慧化、精細化管理的全面轉型。其不僅能夠有效提升電廠的運行效率和經濟性，還為實現能源綠色轉型、構建可持續的能源體系奠定了堅實的技術基礎。隨著技術的不斷成熟與應用的深化，數字孿生將引領電力行業邁入一個更加高效、安全、可持續發展的新篇章。

參考文獻

[1] 周璽西. 數字孿生技術在電網調峰調度自動控制中的應用[J]. 光源與照明，2023（11）：234-236.

[2] 呂凱. 基于數字孿生技術的電廠安全生產遠程監測系統設計[J]. 自動化應用，2023（18）：216-218.