电力系统数字孪生的概念、特点及应用展望

　　摘要：针对数字孪生在电力系统中面临的概念模糊、项目数量众多却缺乏评价标准、与传统仿真区别不明等三个问题，通过分析数字孪生的多种定义，澄清数字孪生及其相关基本概念;从数字孪生应当具备的主要特征出发，提出数字孪生项目成熟度评价的五个维度;通过回顾电力系统仿真工具的发展历史，剖析电力系统无法孕育数字孪生概念的根本原因，明确数字孪生与电力系统仿真的区别。在此基础上，提出数字孪生在电力系统应用的发展方向和赋能领域，并介绍了数字孪生的常用构建技术。最后，以基于热泵的制冷供热系统数字孪生项目为例，展示数字孪生的基本特征，并结合所提成熟度评价方法对此项目进行评价分析。

　　关键词：建模;仿真;数字孪生;新型电力系统

　　1引言

　　在以数字化、网络化、智能化为核心的“工业4.0”背景下，数字孪生以其深度融合新一代信息技术和数字模型的理念引发工业界和学术界的关注。通过物理对象和虚拟模型的交互，数字孪生能够刻画物理对象的多维属性、实际行为和状态，分析物理对象的未来发展趋势，从而实现对物理对象的监控、仿真、预测、优化等实际功能服务和应用需求[1]。自航天和军工领域引发数字孪生概念的热潮以来[2,3]，信息化、数字化技术的快速发展进一步推动了数字孪生在制造业、城市管理、医疗、农业、电力等多个行业的研究与应用落地。

　　在制造业，数字孪生有望解决先进制造中物理世界和信息世界如何交互与共融的难题。因此，陶飞等人提出“数字孪生车间”的概念[4]，并在常用的三维模型(物理实体、虚拟实体及连接)的基础上增加服务和孪生数据两个维度，提出数字孪生五维模型的概念以适应数字孪生车间研究过程中的新需求[5]。

　　在此基础上，文献[1]提出数字孪生模型的构建准则和理论体系，并以数字孪生车间为例开展具体研究和分析。在城市管理领域，文献[6]探讨数字孪生城市的理念及其背后可能的支撑技术，提出利用城市孪生体评估、预测城市状态来辅助管理者的决策。文献[7]提出在智慧城市的背景下，健康医疗服务的ISO/IEEE11073标准化数字孪生框架。在医疗健康领域，文献[8]利用数字孪生跟踪人体的健康状况，通过预测体能状态来提供针对性健康管理建议。

　　在农业领域，文献[9]通过探讨数字孪生可能给农业生产提供的附加价值，提出数字孪生在农业中可行的应用技术路线。在能源电力领域，数字孪生技术也正在提供潜在的价值增长点，相关研究和应用呈逐年增长趋势，并逐渐渗透到电力行业的各个环节。在宏观研究层面，文献[10]指出电力系统数字孪生旨在认知电力系统继而辅助电网的决策制定，并通过实时态势感知、超实时虚拟推演的手段以实现数据驱动、实时交互和闭环反馈的3大特点。

　　文献[11]通过结合数字孪生的定义和智能电网的特点给出智能电网数字孪生的定义，给出智能电网数字孪生的整体框架和关键技术环节，最后介绍一种对构建数字孪生关键步骤进行实践的智能电网数字孪生原型系统CloudPSS。文献[12]给出了面向智能发电的数字孪生定义，并提出了智能发电系统的数字孪生架构及部署的一般性方法。文献[13]提出输变电设备状态评估中的数字孪生技术架构，并深入分析数字孪生技术在输变电设备状态评估应用中面临的挑战及发展前景。

　　针对以电力系统为核心的能源互联网，文献[14]给出了能源互联网数字孪生的定义、构建方式与可能应用，并介绍了基于数字孪生的能源互联网规划平台——CloudIEPS。文献[15]提出了针对能源互联网数字孪生系统的总体框架及技术路线，并分析了具体实施过程中需要突破的关键问题。在微观研究层面，数字孪生技术的潜在应用方向十分广泛。在电力系统分析方面，文献[16]提出一种基于数字孪生的交直流电网秒级在线实时分析方法。

　　文献[17]提出一种基于数字孪生概念的状态估计方法，用于实时监测电网状态，并根据可能的未来事件对电网状态进行预测。在优化运行方面，文献[18]提出了一种基于数字孪生驱动的智慧微电网多智能体协调控制架构，并搭建微电网半实物仿真模型验证了所提基于数字孪生驱动的多目标优化调度策略。在电力设备健康状态评估方面，文献[19]提出一种用于分布式光伏系统故障诊断的数字孪生设计方法，并通过仿真实验验证数字孪生技术可提高诊断方法的故障敏感性。在电力系统信息安全方面。

　　文献[20]提出的一种基于物联网的信息物理系统数字孪生模型，通过与控制系统交互来缓解协同虚假数据注入和网络攻击，保障控制系统的正常运行。在电力系统继电保护方面，文献[21]提出基于数字孪生的柔性直流输电系统纵联保护原理，并通过仿真证明数字孪生可以全面提升保护性能，缓解直流保护中的“四性”矛盾。在应用层面，西门子公司通过开发针对芬兰电力系统规划、运行和维护的数字孪生系统，显著提高其自动化程度、数据利用率和决策能力[22]。通用电气公司利用数字孪生优化风电场开发、运营和维护的全过程[23]。

　　在国家电网公司2020年和2021年的科技项目指南中，数字孪生技术备受关切，相关内容包括基于数字孪生的变电设备综合状态评估、调度控制系统数字孪生平台研究、基于数字孪生的特高压直流输电系统能效计量与降损技术、风光储基地数字孪生建模等等。无庸赘述，数字孪生的价值正吸引越来越多研究者的关注，并有望为电力系统的各个环节注入新的活力。尽管如此，电力系统中的数字孪生研究尚处于萌芽阶段，仍有众多关键问题备受业界关注且亟待厘清：

　　1)数字孪生的定义和内涵随着研究的深入反而越来越模糊，数字孪生是否具有被普遍接受的统一概念与定义?2)如何判断某一具体数字孪生项目和理想数字孪生的距离，以排除部分研究将传统技术贴上数字孪生标签进行“炒作”的可能。更重要的是，如何建立数字孪生项目的评价标准，以推进相关项目真正发挥数字孪生概念的优势?3)电力行业积累了多年建模仿真的有关经验，却没有率先提出数字孪生的概念，那么数字孪生与电力系统传统仿真的区别到底是什么?

　　为回答上述问题，本文首先澄清关于数字孪生的几个基本概念，总结出不同定义下数字孪生的共同特点;然后，提出数字孪生项目的成熟度评价方法;接下来，剖析电力系统无法孕育数字孪生概念的根本原因，明确数字孪生与电力系统仿真的区别。在此基础上，根据电力系统的特点，分析数字孪生在电力系统应用的发展方向和潜在赋能领域，并介绍了几种数字孪生的常用构建技术。最后，以基于热泵的楼宇制冷供热系统数字孪生为例展示数字孪生技术的重要作用。

　　2数字孪生概念辨析随着相关研究和应用在各行业的深入，不同的研究者对数字孪生的理解越来越多样化。这些研究者根据自己的理解对数字孪生给出了不同的定义。不同定义不仅从不同角度和侧重点进行诠释，指向的对象也不统一。本章节通过分析和比较不同文献中数字孪生的多种定义，总结产生不同解读的原因，希望澄清与数字孪生有关的基本概念，最后总结数字孪生的主要特点。

　　2.1数字孪生的不同理解

　　数字孪生的理念最早由密歇根大学MichaelGrieves教授于2002年针对产品全生命周期管理(PLM)提出[24]。起初，使用“镜像空间模型(MirroredSpaceModel,MSM)”一词，后命名为“数字孪生”。尽管术语发生变化，背后的思想均为在数字空间建立物理对象的镜像模型，通过比较工程设计和数学模型的区别，来更好地理解理论设计与实际生产，以期加强对设备全生命周期的有效管理。

　　随着信息技术的发展，数字孪生逐渐成为研究热点，也产生了诸多不同的定义。目前被使用的最多的定义来自NASA于2010年发布的报告《建模，仿真，信息技术与处理路线图》[25]：“数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。”不仅如此，数字孪生还被强调为一个“基于仿真的系统工程”(Simulation-BasedSystemsEngineering)。在以多物理场仿真为核心技术的Ansys公司的数字孪生定义中，还提到仿真模型需利用传感器数据实现与真实世界的实时性与同步性[26]。

　　张霖等人[27,28]通过列举工业界和学术界对数字孪生的9种代表性解读并分析不同定义背后的逻辑关联，最后将数字孪生归结为物理对象的数字模型，且该模型必须通过接收来自物理对象的数据而实时演化，从而与物理对象在全生命周期保持一致。在此基础上，人们可以利用这个模型进行分析、预测、诊断、训练等(即仿真)，并将仿真结果反馈给物理对象，从而帮助对物理对象进行优化和决策。除以上定义外，数字孪生还有诸如数字副本[29]、动态虚拟表示[30,31]等多种解读。

　　对比上述关于数字孪生的各种定义，本质区别在于“数字孪生”一词在不同语境下被指向了数字模型、物理实体及其数字模型所构成的整体和支撑其发展的信息技术这几个不同对象。若要厘清不同概念间的联系与区别，可分别以“数字孪生体”指代数字空间中和物理对象对应的数字模型，以“物理-数字孪生系统”指代物理实体与其数字孪生体构成的整体，以“数字孪生技术”指代所有涉及到构造数字空间模型以及基于该模型进行仿真、分析、预测和控制的各种技术。

　　总之，在目前的多数文献中，数字孪生往往被用作一个整体名词指代与之相关的各个组成部分，从而造成了数字孪生概念的不同定义。实际上，数字孪生如果在不同语境中可以用于指代与之相关的不同对象，也就无需将其约束在统一的定义之下并严格限制其使用范围。

　　更进一步，数字孪生可以理解成一种理念：一方面，在数字空间中构建能够反映物理对象客观变化规律的数字空间模型(数字孪生体)，并利用该模型推演、预测物理对象的变化趋势，验证控制规律，从而改变物理对象的演化轨迹;另一方面，持续利用对物理对象的观测，积累对物理对象的认知，从而对其数字空间模型不断进行改进，使之能更准确地反映物理变化规律。总之，若能理解“数字孪生”被用作整体名词，在不同语境中指代“数字孪生体”、“物理-数字孪生系统”和“数字孪生技术”等不同对象，就能理解造成数字孪生不同定义的原因。若能将数字孪生作为一种理念来理解其核心思想，也就不必纠结于统一的定义。基于以上认识，为行文简洁，除非必要，下文中将数字孪生将被用作整体名词，在不同的语境中指代不同对象。

　　2.2数字孪生的特点

　　尽管现有文献对数字孪生的定义尚未统一，但在多种解读的背后，仍可以发现数字孪生的核心特点。首先，“孪生”意为“双胞胎”，代表物理实体和其数学模型之间具有“相同基因”，换言之，具有相同的物理规律和运行机理。因此，“相同基因”构成了数字孪生必备的基本特点。除此之外，还可以梳理出数字孪生的其他四个重要特点，分别是自治、同步、互动、共生。

　　1)自治数字孪生体，即物理实体的数字模型，和物理实体一样，服从相同的物理规律，并在此规律的驱动下独立演化。具体来说，在给定的数字空间边界条件下，数字孪生体通过仿真即可自主推演并获得输出变量的演化轨迹，该过程可以独立于物理实体。自治特性为数字孪生的模拟推演能力赋能，通过赋予数字孪生体不同的边界条件，可以推演不同外部因素对物理实体产生的影响。

　　2)同步同步具有以下两层含义。第一层含义为：在利用数字孪生体推演物理实体的变化轨迹时，需要利用物理实体的当前状态对数字孪生体进行初始化，使数字孪生体和物理实体初始条件保持一致。第二层含义为：支配物理实体演化的物理规律和数字孪生体所蕴含的物理规律需保持一致。

　　在客观世界中，物理实体时刻处于变化和发展的过程中，因此，数字孪生模型需要根据物理实体的变化不断修正自身结构与参数，从而准确反映当前物理规律。为了实现数字孪生体和物理实体的同步，特别是在动态过程分析领域，数字孪生通过构建数据驱动的统计相关性模型来弥补知识驱动的微分代数模型的动态建模不完备的缺陷[11]，并通过与物理实体间的双向数据交互确保数字孪生与物理实体的状态同步。同步性确保了利用数字孪生体推演物理实体演化轨迹的准确性。

　　3)互动互动性指数字孪生体和物理实体间的双向影响。一方面，通过在数字孪生体上预测物理实体的变化趋势，可以对不同的控制策略进行筛选，从而改变物理实体的演化轨迹;另一方面，通过对物理实体的观察和分析，可以不断增进对物理实体的认知，从而改进数字孪生体，使其能够更加准确地反映物理实体的变化规律。互动性是数字孪生的关键特征，也是数字孪生理念存在和发展的前提与保障。若失去了互动能力，数字孪生也就无法服务于认识世界和改造世界的目的了。

　　4)共生共生指数字孪生体和物理实体有利于彼此的发展。对于物理实体，数字孪生体通过预测物理实体的未来运行态势为不同控制策略提供验证平台，从而筛选出合适的控制，实现物理实体发展轨迹的调整;对于数字孪生体，物理实体的存在帮助技术人员更深刻地认识研究对象，从而实现数字孪生体的调整和升级。共生是数字孪生理念存在的目的和意义，即认识世界和改造世界。可以说，正是这些特点将数字孪生与传统建模和仿真技术区别开来，并支撑着数字孪生概念的发展。

　　3数字孪生项目的成熟度评价

　　从以上数字孪生的特点出发，可进一步赋予物理-数字孪生系统五个基本能力或者说性质，分别是可视性、可预测性、可假设性、可解释性和可互动性[32]。更进一步，利用这五条性质可以对数字孪生项目的成熟度从多角度进行评价，由此判断其和理想数字孪生的距离，并为下一步工作的推进提供指导。

　　4电力系统仿真与数字孪生

　　数字孪生虽然在不同文献中的定义不尽相同，但其技术的核心几乎都指向建模和仿真。因此，真正明确电力系统中数字孪生的优势必须要厘清数字孪生和传统意义上的建模仿真的联系和区别。本章通过回顾电力系统仿真工具的发展历史，分析电力系统难以孕育数字孪生概念的原因，最后总结电力系统传统仿真与数字孪生的区别。

　　4.1电力系统仿真工具的发展历史

　　在电力行业，人们通过仿真认识电力系统的物理规律并指导生产已有较长一段历史。促使电力系统大规模使用仿真工具的标志性事件是1965年的北美大停电。在此之前，电力系统的计算只涉及静态潮流计算，利用仿真工具辅助电力系统运行和管理尚未普及。1965年的大规模故障造成了巨大损失，从此引发了业界对电力系统动态行为研究的热潮。

　　70年代，由于电力系统动态的快速性与复杂性决定其只能通过仿真的方式进行分析计算，电力系统行业开展了大量建模仿真工作。能量管理系统(EMS)和调度员培训模拟系统(DTS)在此背景下应运而生，并迅速得到推广。但由于电力系统动态特性复杂，计算规模庞大，模型参数精度有限，电力行业的工程师往往仅对简化后的电力系统进行仿真。简化包括空间尺度上的简化，即仅对局部电力系统仿真;时间尺度上的简化，即仅关注电力系统某个时间尺度的动态。

　　得到计算结果以后，还需要反复校核来确认其准确性。以调度运行方式的N-1静态安全校核为例，电网公司一般只对调度范围内电网进行计算，这是空间上的简化;校核的目的是防止某些系统运行状态越限(如线路过载)，所以采用的是网络的静态模型(潮流模型)，这是时间尺度上的简化。校核的方式来源于实际系统，并通过反复修订使之能代表实际运行工况;若仿真发现某假设故障校核不通过，则不断调整运行方式直到通过;最后将校核完成的运行方式应用于实际生产。为了避免模型参数不准确以及算法局限带来的误差，计算结果也并非直接采用，而是在其基础上通过增加裕量等方式间接影响系统运行。

　　可以看出，电力系统仿真工具的适用范围被严格限制，即使通过仿真校核，比如控制策略，也很少让其自动闭环。总结以上电力系统应用仿真工具的历史，从使用目的来看，传统仿真往往只能被作为一种计算工具用于辅助决策;从仿真对象的动态时间尺度来看，受仿真能力限制，一般仅针对时间常数较大其实时性要求不高的过程，比如前述的运行方式N-1静态安全校核。需要注意的是，在以上N-1校核的实践过程中，仿真和实际系统间存在着某种形式的互动，这虽然是数字孪生的基本性质.之一，但客观来讲，数字孪生的理念并没有在电力系统中得到广泛的实践。

　　4.2电力系统难以孕育数字孪生概念的原因

　　电力行业尽管早就利用仿真认识电力系统并用来辅助制定控制策略，但是没有产生数字孪生的概念，背后的原因与电力系统的复杂性极其相关。电力系统是一个具有多时间尺度、动态特性丰富的复杂系统，比如纳秒级的电力电子开关动态过程、微秒级的电磁暂态过程、毫秒级到秒级的机电暂态过程、分钟级到小时级的中长期动态过程，若涉及规划，时间常数更是以年甚至几十年计。对传统电力系统而言，上述不同时间尺度的动态虽然存在一定程度的耦合，但是耦合性并不强。

　　5电力系统数字孪生应用展望

　　在厘清数字孪生和传统意义上建模仿真的联系和区别后，本章将展望电力系统数字孪生的发展方向和赋能领域。

　　5.1电力系统数字孪生发展方向

　　回顾电力系统的数字化进程，卢强院士早在2000年就提出了数字电力系统的概念[33]：“实际运行的电力系统的物理结构、物理特性、技术性能、经济管理、环保指标、人员状况、科教活动等数字地、形象化地、实时地描述与再现。”文献[33]中还强调可以利用数字电力系统“改善系统的安全稳定性，制定和实施经济运行策略，对电力系统实施紧急控制和反事故控制等”。实际上，数字电力系统与数字孪生技术都蕴含着在数字空间中构建模型，从而实现物理对象的控制及改善这一理念。因此，数字电力系统便是电力系统数字孪生[14]，只是没有采用“孪生”一词。

　　6数字孪生常用构建技术

　　构建一个高可信度、高质量的数字孪生模型是开展各类数字孪生应用的核心和基础。目前，数字孪生在各领域相关实践中常用的关键技术很多，比如知识和数据驱动的融合建模技术、高性能计算技术、虚拟化和容器技术、深度学习和人工智能技术和3D建模技术等等。此外，由于电力系统的特殊性，数字孪生在电力系统中的应用还需依靠数字化交付技术和中台技术。数字孪生常用构建技术的体系化描述可参考数字孪生车间的关键技术分类[4]。

　　尽管电力系统和车间生产系统完全不同，但在构建数字孪生时依赖相同的理念，因此在进行体系化描述时也可互为参考。结合电力系统的实际特点和数字孪生车间关键技术的分类结果，本节将电力系统常用的关键技术进行以下分类：电力系统物理实体互联与共融技术;电力系统孪生体构建、仿真运行与验证技术;电力系统孪生数据构建及管理技术;电力系统数字孪生运行技术;基于电力系统数字孪生的精准服务技术。

　　7数字孪生项目实例——基于热泵制冷供热系统数字孪生的热泵投切控制

　　本节以基于热泵制冷供热系统数字孪生的热泵投切控制为例，展示数字孪生项目需要具备的基本特征，并结合所提成熟度评价方法对此项目进行评价分析。基于热泵制冷供热系统数字孪生的热泵投切控制的基本思路是：首先对楼宇热传递规律进行机理建模。由于制冷供热系统模型复杂参数难以准确获得，建立详细准确的制冷供热系统模型并不现实。因此考虑采用简单的机理模型反应楼宇热传递的基本规律;再利用实测数据(墙壁温度、室内外温度)对模型参数进行在线校准，从而得到楼宇热负荷的数字孪生体。

　　该数字孪生体应该能够预测短期内楼宇内温度的变化。然后，以真实环境中日内室外温度的实测值和给定的控制策略作为孪生体的边界条件，实现短期内较高精度的楼宇热负荷预测;最后，利用模型预测控制的思路选择最佳的热泵开停机控制策略。可见，对基于热泵制冷供热系统数字孪生的热泵投切控制离不开热负荷预测，而热负荷预测首先需要对热负荷进行建模。

　　8结语

　　数字孪生的概念在信息化、数字化浪潮的推动下得以快速传播，为能源电力领域提供潜在的价值增长点。本文聚焦数字孪生在电力系统中面临的概念模糊、项目众多却良莠不齐、相较电力系统传统建模仿真的核心竞争力尚未明确这三个主要问题开展研究。得出以下结论：

　　(1)数字孪生之所以存在多种定义，是由于“数字孪生”被作为整体名词，在不同语境中被分别用于指代“数字孪生体”、“物理-数字孪生系统”和“数字孪生技术”等不同对象。为避免混淆，可结合需要采用更精确的描述。(2)物理-数字孪生系统具有相同基因、自治、同步、互动和共生这五个主要特点。数字孪生更应被当作一种理念来理解其核心思想。(3)可视性、可预测性、可假设性、可解释性和可互动性是物理-数字孪生系统应该具有的基本性质。利用这五个性质可以从多角度对数字孪生项目进行成熟度评价，即判断具体数字孪生项目和理想数字孪生的差距，从而为某一具体项目推进下一步工作提供指导。

　　参考文献

　　[1]陶飞，张贺，戚庆林，等.数字孪生模型构建理论及应用[J].计算机集成制造系统,2021，27(1):1–15.TaoFei,ZhangHe,QiQingling,etal.Theoryofdigitaltwinmodelinganditsapplication[J].ComputerIntergratedManufacturingSystems,2021，27(1):1–15(inChinese).

　　[2]GRIEVESM.Digitaltwin：manufacturingexcellencethroughvirtualfactoryreplication[EB/OL](2014). https://www.3ds.com/fileadmin/PRODUCTS-SERVICES/DELMIA/PDF/Whitepaper/DELMIAAPRISO-Digital-Twin-Whitepaper.pdf.

　　[3]SHAFTOM，CONROYM，DOYLER，etal.Draftmodeling，simulation，informationtechnology&processingroadmap[EB/OL](2010). https://www.nasa.gov/pdf/501321main_TA11-MSITPDRAFT-Nov2010-A1.pdf.

　　[4]陶飞，张萌，程江峰，等.数字孪生车间——一种未来车间运行新模式[J].计算机集成制造系统,2017，23(1):1–9.TaoFei,ZhangMeng,ChengJiangfeng,etal.Digitaltwinworkshop:anewparadigmforfutureworkshop[J].ComputerIntergratedManufacturingSystems,2017，23(1):1–9(inChinese).

　　作者：沈沉1*，曹仟妮1，贾孟硕2，陈颖1，黄少伟1

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