唐學(xué)用，梁垚,2，孫斌，李慶生，顏霞

(1.貴州電網(wǎng)公司有限責任公司電網(wǎng)規(guī)劃研究中心，貴陽550003；2. 貴州大學(xué)電氣工程學(xué)院，貴陽550025；3.貴州電網(wǎng)有限責任公司，貴陽550002)

0 引言

能源是人類賴以生存和發(fā)展的基礎(chǔ)，是國民經(jīng)濟的命脈，如何在確保人類社會能源可持續(xù)供應(yīng)的同時減少用能過程中的環(huán)境污染，是當今世界各國共同關(guān)注的熱點[1]。美國在2002年啟動氫燃料計劃，贊助汽車商開展氫燃料汽車研究，奧巴馬執(zhí)政時期還對清潔能源的發(fā)展做了重點規(guī)劃[2]。加拿大為應(yīng)對能源危機與溫室效應(yīng)，將能源綜合利用列為國家發(fā)展戰(zhàn)略[3]。丹麥正在積極推動向具有綜合能源特性和以靈活性交易為互聯(lián)手段的區(qū)域能源互聯(lián)網(wǎng)的轉(zhuǎn)型[4]。瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院提出能量樞紐(energy hub)的概念[5]。德國在撒哈拉沙漠啟動建設(shè)的大型太陽能項目“沙漠科技”將與北海電網(wǎng)組成一個有機整體，從而形成跨越歐洲、中東、北非的跨洲超級電網(wǎng)[6]。

為解決能源供應(yīng)問題，目前的方法可總結(jié)為開源與節(jié)流兩個方面，開源即是人類尋求更多的可用能源以維護能源的可持續(xù)供應(yīng)，除去傳統(tǒng)意義上的化石能源(包括頁巖氣)、核能和水能外，風(fēng)能、太陽能、生物質(zhì)能和海洋能等近年來得到高度關(guān)注并迅速發(fā)展[7]，節(jié)流則是盡可能節(jié)約資源提高能源利用效率，減少環(huán)境污染，實現(xiàn)資源優(yōu)化配置。作為二次能源的核心，電力系統(tǒng)是實現(xiàn)能源轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵途徑[8]，不同能源系統(tǒng)之間的多能互濟與能源梯級利用是提高能源綜合利用率的有效途徑[9]。針對上述兩個問題，研究人員提出了綜合能源系統(tǒng)[10]、智能電網(wǎng)[11]、能源互聯(lián)網(wǎng)[12]等概念，從不同角度對多能源系統(tǒng)的整體架構(gòu)進行了闡述說明[13]。

目前對于電力系統(tǒng)的數(shù)字建模與仿真技術(shù)已有一定研究。但是并未進行大規(guī)模應(yīng)用，且并未擴展到天然氣、供熱等其他能源系統(tǒng)當中，當前多能源系統(tǒng)規(guī)劃運行存在仿真手段有限且效果并不太理想的問題。而隨著當前云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等技術(shù)的常態(tài)化發(fā)展，作為信息/物理系統(tǒng)關(guān)鍵融合技術(shù)之一的數(shù)字孿生技術(shù)，為區(qū)域多能源系統(tǒng)的發(fā)展提供了廣闊的技術(shù)前景。

1 區(qū)域多能源系統(tǒng)

1.1 區(qū)域多能源系統(tǒng)特點

區(qū)域多能源系統(tǒng)(multi-energy systems，MES)是下一代新型的智能能源系統(tǒng)，區(qū)域內(nèi)多種能源、網(wǎng)、荷、儲深度融合、緊密互動，需利用系統(tǒng)化、集成化和精細化的方法來分析、設(shè)計、運行和管理整個能源系統(tǒng)的生產(chǎn)、傳輸、存儲和使用[14]，其目的在于有效提高社會能源的綜合利用效率，實現(xiàn)社會能源的可持續(xù)供應(yīng)，同時提高社會能源供用系統(tǒng)的靈活性、安全性、經(jīng)濟性和自愈能力[15]。區(qū)域多能源系統(tǒng)包含了區(qū)域電力系統(tǒng)、區(qū)域天然氣系統(tǒng)、區(qū)域供冷與熱力系統(tǒng)、分布式的可再生能源發(fā)電設(shè)備、儲能設(shè)備、能源變換設(shè)備和與終端用戶緊密連接的智能化信息物理系統(tǒng)。圖1是由日本的Tokyo Gas能源公司繪制的一個未來多能源系統(tǒng)的示意圖[16]。

圖1 區(qū)域多能源系統(tǒng)Fig.1 Multi-energy systems

區(qū)域多能源系統(tǒng)是一個極其復(fù)雜的、多能源耦合的系統(tǒng)，在時間、空間、行為3個方面都存在一定的復(fù)雜性。1)時間尺度不同。區(qū)域多能源系統(tǒng)既要考慮迅速響應(yīng)的環(huán)節(jié)如電力系統(tǒng)，其能量傳輸幾乎瞬間完成，動態(tài)時間尺度為毫秒甚至納秒級；也要考慮具有較大延時的環(huán)節(jié)如熱力及燃氣管道系統(tǒng)，其動態(tài)需在秒、分鐘甚至小時級的時間尺度上描述。

此外，仿真分析技術(shù)既要滿足規(guī)劃和評估等長時間尺度研究的需要，也要滿足運行控制等短時間尺度分析的需要。2)多系統(tǒng)耦合方面：多種元件的耦合與疊加造成多能源系統(tǒng)互動機理難以把握和精確量化。3)行為方面：新能源的接入顯著增加了發(fā)電出力的隨機性，造成供需雙側(cè)的不匹配問題，從而嚴重影響系統(tǒng)的安全穩(wěn)定運行。

1.2 區(qū)域多能源系統(tǒng)研究現(xiàn)狀

針對區(qū)域多能源系統(tǒng)時間、空間及行為上的特點，國內(nèi)外學(xué)者從優(yōu)化及建模方面開展了大量研究。文獻[17 - 19]將碳交易機制應(yīng)用于電力系統(tǒng)電源規(guī)劃模型中，緩解了低碳能源發(fā)電經(jīng)濟性與低碳性之間的矛盾。文獻[20]將多能源規(guī)劃周期根據(jù)負荷水平分成若干個階段，在每個規(guī)劃階段期初增加設(shè)備投入，以滿足長時間尺度下負荷增長的需求。文獻[21 - 24]進行統(tǒng)一多能源系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)建模，將氣網(wǎng)絡(luò)與熱網(wǎng)絡(luò)能量平衡及質(zhì)量平衡的偏微分方程通過傅里葉變換轉(zhuǎn)變?yōu)榕c電網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)表達上一致的代數(shù)方程，并將穩(wěn)態(tài)多能流方程擴展至?xí)簯B(tài)多能流方程，為后續(xù)多能源系統(tǒng)建模立了標尺。

區(qū)域多能源系統(tǒng)實體具備很強的非線性、不確定性、以及運行方式的關(guān)聯(lián)性，已有的多能源系統(tǒng)建模多采用如下研究思路。首先從具體的設(shè)備入手，建立相應(yīng)的設(shè)備模型庫，然后再利用針對特定綜合能源單元系統(tǒng)的仿真分析和實驗驗證來不斷豐富這些模型庫[25]，而此類模型為固定模型，難以反映真實系統(tǒng)，對于間歇性能源，受天氣、季節(jié)因素影響較大，設(shè)備在不同的生命周期的運行特性也不相同。區(qū)域多能源系統(tǒng)仿真方面，大多采用以歐洲的DIgSILENT、北美的PSS/E、中國的SSDG等研究分析電力-熱力-天然氣機理模型為主的仿真軟件。但研究多將能源單元仿真與能源網(wǎng)絡(luò)仿真分開，多能源系統(tǒng)是一個由終端能源單元和供能網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成的有機整體，目前尚缺乏將兩者有機整合后的系統(tǒng)化仿真手段。而在電力系統(tǒng)仿真中有一種融合數(shù)字計算與實物模擬的混合仿真技術(shù)，被認為是未來針對復(fù)雜動態(tài)系統(tǒng)研究最有效的仿真手段，目前已有一些采用半實物仿真的工作，如利用電力系統(tǒng)中的實時數(shù)字仿真(RTDS)技術(shù)對微網(wǎng)特性進行半實物仿真研究。電力大系統(tǒng)部分的動態(tài)采過程用數(shù)字仿真實現(xiàn)，而微網(wǎng)設(shè)備的動態(tài)過程則采用實物加以模擬，但將半實物仿真技術(shù)擴展至燃氣、供熱、制冷等方面的研究還處于探索階段。

在規(guī)劃、運行方面，多能源系統(tǒng)是一個多目標、多約束、非線性的混合整形優(yōu)化問題，單靠規(guī)劃人員以往經(jīng)驗進行已不能滿足實際工作需求，而且多能源系統(tǒng)還存在許多不確定的影響，如多能源系統(tǒng)規(guī)劃需打破原有各能源系統(tǒng)單獨規(guī)劃、單獨設(shè)計、單獨運行的模式；在尋求整體目標優(yōu)化的過程中，還需考慮各方利益訴求，在整體及局部優(yōu)化間尋求平衡點。太陽能及風(fēng)能等間歇能源的接入，使原本僅存在負荷端不確定的系統(tǒng)，轉(zhuǎn)換為現(xiàn)有的雙側(cè)不確定系統(tǒng)，規(guī)劃需要綜合考慮供需兩側(cè)不確定性帶來的影響，同時，在進行規(guī)劃方案優(yōu)選時，還需綜合考慮各方面因素。

針對多能源系統(tǒng)的特點和當前仿真手段存在的不足，需要在當前如RTDS等數(shù)?；旌戏抡婕夹g(shù)的基礎(chǔ)上，探索既能實現(xiàn)模型矯正，又能滿足全壽命周期仿真的技術(shù)方法。

2 數(shù)字孿生技術(shù)

數(shù)字孿生是物理世界和數(shù)字虛擬世界溝通的橋梁。該概念由密西根大學(xué)教授Grieves提出，NASA將其用于建立飛船鏡像仿真模型，用于健康診斷和飛行測試[26]。西門子、GE、ABB、達索等公司將數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用到工業(yè)制造領(lǐng)域，達索公司構(gòu)建了基于數(shù)字孿生的汽車仿真平臺，根據(jù)空氣動力學(xué)和流體力學(xué)測試結(jié)果改進信息世界中的產(chǎn)品設(shè)計模型，并反饋到物理實體產(chǎn)品改進中[27]。西門子采用數(shù)字孿生為工業(yè)資產(chǎn)構(gòu)建了高保真的數(shù)字世界，進行資產(chǎn)全生命周期管理[28]。通用電氣將數(shù)字孿生分別建立可靠性預(yù)測模型、物理仿真模型、優(yōu)化調(diào)度模型，動態(tài)響應(yīng)模型用于設(shè)備生產(chǎn)和運維[29]。數(shù)字孿生技術(shù)已經(jīng)快速融入到了傳統(tǒng)制造業(yè)，智慧城市、智慧管網(wǎng)等開始逐漸采用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建物理本體的超寫實模型來對物理實體進行全周期的設(shè)計、制造和管理、運維[30 - 31]。數(shù)字孿生建模方法已在機床和飛機上得到應(yīng)用實踐[32 - 33]。國內(nèi)外研究者也開始探索電網(wǎng)數(shù)字孿生化方面的應(yīng)用。文獻[34]提出一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的電力系統(tǒng)動態(tài)監(jiān)控手段；文獻[35]設(shè)計了電力系統(tǒng)數(shù)字孿生的框架；文獻[36]運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分析電力系統(tǒng)設(shè)備紅外圖像，實現(xiàn)設(shè)備精準定位、識別；文獻[37]運用人工智能檢測配電網(wǎng)高阻接地故障。而隨著電網(wǎng)通信網(wǎng)絡(luò)在通信組網(wǎng)方式[38 - 40]、帶寬預(yù)測與分配[41 - 44]、網(wǎng)絡(luò)安全與保護[45 - 46]等幾個方面的提升，以及泛在電力傳感器的發(fā)展，電力網(wǎng)絡(luò)逐漸透明化，為電網(wǎng)數(shù)字孿生體構(gòu)建提供技術(shù)支撐。

數(shù)字孿生是應(yīng)用人工智能、傳感、仿真工具等數(shù)字技術(shù)，具有平行互動、精準映射、虛實迭代特征，實現(xiàn)物理原子到數(shù)據(jù)比特的轉(zhuǎn)化、連接物理世界與數(shù)據(jù)世界的技術(shù)、過程和方法。數(shù)字孿生具有以下典型特征。1)高保真性：數(shù)字世界從本體構(gòu)成、形態(tài)行為、運行規(guī)則等多維度、多角度、多屬性上對物理世界進行全息復(fù)制。2)可擴展性：數(shù)字模型可根據(jù)數(shù)字世界自我推演或者物理世界形態(tài)變化進行拆解、集成、復(fù)制、修改、刪除等操作[27]。3) 互操作性：數(shù)字模型與物理世界都具備標準接口和規(guī)范定義，不同數(shù)學(xué)模型之間，不同物理終端之間、數(shù)學(xué)模型與物理終端都可以進行信息交互。

數(shù)字孿生包括3個主要部分：物理世界(空間)實體、數(shù)字世界(空間)模型、物理實體和虛擬模型之間的數(shù)據(jù)和信息交互通道[47]。

數(shù)字世界(空間)：完成對物理實體的全息復(fù)制和高保真建模，建立對象、模型以及數(shù)據(jù)集一體的虛擬副本，實時動態(tài)反映物理實體行為狀態(tài)，支持對物理實體多層次、多維度、多尺度、多物理場的仿真模擬。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)、知識學(xué)習(xí)系統(tǒng)從物理實體歷史、實時數(shù)據(jù)中挖掘各種模態(tài)的結(jié)果，衍生數(shù)據(jù)價值。

物理世界(空間)：物理元素的互聯(lián)和感知具有標準定義和接口，支持即插即用。具有廣域布置的傳感器以及狀態(tài)反饋點，能夠高密度寬頻率地采集信息。接受數(shù)字世界的優(yōu)化指令，改變其物理元素組合模式、生產(chǎn)流程、資源匹配。

連接和協(xié)同：采用設(shè)計工具、仿真工具、物聯(lián)網(wǎng)、虛擬現(xiàn)實等各種數(shù)字化的手段建立物理世界和數(shù)字世界的準實時聯(lián)系和映射。通過傳感器洞察和呈現(xiàn)物體的實時狀態(tài)，同時將承載指令的數(shù)據(jù)通過標準接口回饋到物體，最終導(dǎo)致狀態(tài)變化，形成閉環(huán)反饋。

數(shù)字孿生體是物理實體的全要素映射，以數(shù)字化的形式對物理對象過去和目前的行為進行動態(tài)呈現(xiàn)，并在此基礎(chǔ)上對物理對象的未來發(fā)展進行預(yù)測和推演，然后再將預(yù)測推演得到的信息反饋給物理對象從而改變物理對象的行為特征或者物理過程的發(fā)展軌跡。數(shù)字孿生技術(shù)的反饋并不只是狹義地包含實時控制，而是將運行與規(guī)劃通過數(shù)據(jù)進行融合，結(jié)合人工智能與數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實時感知物理系統(tǒng)，并同時修正數(shù)字系統(tǒng)模型。數(shù)字孿生影響的可以是物理對象生命周期中任意時間尺度的行為或者發(fā)展軌跡。用數(shù)字孿生技術(shù)進行區(qū)域多能源系統(tǒng)的規(guī)劃和運行優(yōu)化，結(jié)果的實施其實從不同時間尺度上改變了該系統(tǒng)的發(fā)展軌跡。

數(shù)字孿生技術(shù)通過全景鏡像實時仿真，實現(xiàn)物理系統(tǒng)的可視、可控、可驗及同步迭代，可以滿足區(qū)域多能源系統(tǒng)多時間尺度、多能耦合、行為隨機等仿真的需求，在生命周期的不同時間尺度上，有效提高系統(tǒng)的安全性、可靠性和經(jīng)濟性。

3 基于數(shù)字孿生技術(shù)的區(qū)域多能源系統(tǒng)應(yīng)用展望

實際上區(qū)域多能源系統(tǒng)的數(shù)字孿生是數(shù)據(jù)和知識共同驅(qū)動的信息物理電力網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字空間建模。數(shù)字空間建模技術(shù)是智能電網(wǎng)數(shù)字孿生技術(shù)的基礎(chǔ)，實現(xiàn)對復(fù)雜的“信息-能量-環(huán)境”耦合動態(tài)精確模擬是構(gòu)建智能電網(wǎng)數(shù)字孿生的前提。數(shù)字空間的知識融合、復(fù)雜動態(tài)的行為預(yù)測以及人工智能的優(yōu)化決策是構(gòu)建區(qū)域多能源系統(tǒng)數(shù)字孿生的目標。

結(jié)合區(qū)域多能源系統(tǒng)的需求和數(shù)字孿生技術(shù)的特點，本文擬從不同場景，嘗試提出數(shù)字孿生技術(shù)在區(qū)域多能源系統(tǒng)中的應(yīng)用展望。

3.1 基于數(shù)字孿生技術(shù)的區(qū)域多能源系統(tǒng)建模仿真及數(shù)據(jù)處理

構(gòu)建區(qū)域多能源系統(tǒng)的數(shù)字孿生模型是打造區(qū)域多能源系統(tǒng)數(shù)字孿生體的前提，相較于傳統(tǒng)建模，數(shù)字孿生體是使用全景自校準數(shù)字孿生建模方法，并制定多能源系統(tǒng)模型與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)標準，該建模方法具有較強泛化能力，易于推廣。為保證孿生體作為區(qū)域多能源系統(tǒng)在虛擬空間全要素重建和數(shù)字化映射，需要構(gòu)建的模型包括：考慮多種能量傳輸過程中的多維、非線性混合約束的多能源網(wǎng)絡(luò)的穩(wěn)態(tài)潮流模型；考慮全景因素的元件參數(shù)自適應(yīng)數(shù)字孿生模型；基于規(guī)劃區(qū)域內(nèi)電、熱、氣的負荷預(yù)測值和已有的多能流供能網(wǎng)絡(luò)的多能互補協(xié)調(diào)模型；基于數(shù)字孿生的多工況并行仿真數(shù)據(jù)驅(qū)動模型；基于工況庫與機器學(xué)習(xí)的控制策略優(yōu)化模型等。

數(shù)字空間建模技術(shù)是數(shù)字孿生技術(shù)在區(qū)域多能源系統(tǒng)建模仿真中應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。需要強調(diào)的是，區(qū)域多能源系統(tǒng)模型的形式并不僅僅局限于知識驅(qū)動的微分代數(shù)模型，還包括利用泛在傳感網(wǎng)絡(luò)獲得的海量系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)據(jù)。當前量測數(shù)據(jù)有助于實現(xiàn)物理系統(tǒng)與數(shù)字空間之間的同步，而在歷史數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上則可以通過統(tǒng)計和學(xué)習(xí)構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的相關(guān)性模型。對兩類模型進行融合，借助數(shù)據(jù)驅(qū)動的統(tǒng)計相關(guān)性模型來彌補另一方的動態(tài)建模不完備和不確定性信息未考慮的缺陷，借助知識驅(qū)動的微分代數(shù)模型來彌補另一方樣本有限和樣本有偏的缺陷，從而實現(xiàn)對區(qū)域多能源系統(tǒng)復(fù)雜的“信息-能量-環(huán)境”耦合的動態(tài)精確模擬。

在構(gòu)建知識驅(qū)動的微分代數(shù)模型方面，考慮到區(qū)域多能源系統(tǒng)不同區(qū)域系統(tǒng)、不同能源形式之間可能采用不同的仿真算法，同時，仿真器也可能與其他上層業(yè)務(wù)仿真相接，為兼容不同系統(tǒng)對仿真速率的不同要求，采用面向區(qū)域多能源系統(tǒng)的多時間尺度建模技術(shù)。針對不同時間尺度的仿真需求，建立區(qū)域多能源系統(tǒng)關(guān)鍵設(shè)備的不同時間尺度模型，包括詳細模型、平均化模型和系統(tǒng)級模型等。

在構(gòu)建數(shù)據(jù)驅(qū)動的統(tǒng)計相關(guān)性模型方面，采用基于傳感器量測數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)技術(shù)的模型校正及參數(shù)優(yōu)化方法。首先，對于區(qū)域多能源系統(tǒng)仿真模型中的關(guān)鍵參數(shù)，考慮其隨機因素，利用高斯混合模型的邊緣概率不變性與條件概率不變性，表征任意非高斯、非獨立的多維隨機變量的聯(lián)合概率分布，采用高斯混合模型構(gòu)造仿真模型參數(shù)在給定動態(tài)行為特征量時的條件概率分布計算方法。其次，利用參數(shù)的可辨識性與靈敏度之間的內(nèi)在聯(lián)系，判斷參數(shù)的可辨識性，選擇可辨識的重點參數(shù)。最后，采用啟發(fā)式算法優(yōu)化校正重點參數(shù)。

從數(shù)據(jù)角度而言，數(shù)據(jù)流價值的萃取是數(shù)字孿生技術(shù)需要解決的核心問題，區(qū)域多能源系統(tǒng)包含海量數(shù)據(jù)集，此類數(shù)據(jù)集是指量大、多源、異構(gòu)、復(fù)雜、增長迅速的、無法用常規(guī)方法處理的數(shù)據(jù)集合[48]。一方面，各類型能源，例如電力和天然氣，其數(shù)據(jù)掌握在不同投資、運營主體手中，各平臺數(shù)據(jù)無法共享共用，造成了“數(shù)據(jù)孤島”局面，數(shù)據(jù)應(yīng)用壁壘嚴重，無法充分發(fā)揮數(shù)據(jù)價值[49]。另一方面，隨著冷熱、氣負荷和設(shè)備數(shù)據(jù)以及源端分布式可再生能源的大量接入，采用歷史數(shù)據(jù)進行勢態(tài)預(yù)測，并基于隨機海量場景進行控制、規(guī)劃等，將會帶來數(shù)據(jù)的“維數(shù)災(zāi)”問題。因此高效的數(shù)據(jù)采集、清洗、特征提取、壓縮、存儲及交互機制將是保障數(shù)字孿生體與物理實體間全景映射的重要環(huán)節(jié)。

為此從數(shù)據(jù)保障層入手，首先標準化區(qū)域多能源系統(tǒng)的多元數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，建立區(qū)域電、冷/熱、氣等能源系統(tǒng)數(shù)字孿生中建模仿真、規(guī)劃優(yōu)化及運行優(yōu)化業(yè)務(wù)中的數(shù)據(jù)流模型和業(yè)務(wù)流模型，實現(xiàn)利用有向無環(huán)圖(directed acyclic graph，DAG)模型描述的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)傳遞及算法調(diào)度模型；進一步，分別設(shè)計數(shù)據(jù)中臺和調(diào)度中臺，解決標準化數(shù)據(jù)流和業(yè)務(wù)流的管理及實現(xiàn)。其一，為實現(xiàn)高效的數(shù)據(jù)管理和通信，結(jié)合數(shù)據(jù)中臺技術(shù)研究區(qū)域多能源系統(tǒng)數(shù)字孿生全景數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)采集、存儲及交互機制，形成高效、實時及可擴展的底層數(shù)據(jù)交換平臺；其二，為實現(xiàn)標準化業(yè)務(wù)流模型的接入，利用云計算技術(shù)和虛擬化技術(shù)解決多應(yīng)用接入、應(yīng)用間安全隔離的問題，構(gòu)建業(yè)務(wù)調(diào)度中臺，實現(xiàn)用戶自定義的應(yīng)用接入及流程編排；并最終構(gòu)建數(shù)字孿生云服務(wù)平臺。

從仿真角度而言，傳統(tǒng)建模仿真是數(shù)字孿生的基礎(chǔ)，傳統(tǒng)電力系統(tǒng)仿真可以完成諸如半實物閉環(huán)仿真、實時仿真等應(yīng)用，這些在數(shù)字孿生中也都可完成。除此之外，數(shù)字孿生由于考慮了量測傳感，具備數(shù)據(jù)建模的能力，可以從更高維度考慮含隨機性、波動性、多場景、事件鏈等信息的建模仿真功能，從而提供更廣的應(yīng)用場景，具體如下。

1)對大規(guī)模區(qū)域電網(wǎng)進行實時電磁暫態(tài)仿真，由于RTLAB、RTDS等實時仿真器的仿真規(guī)模有限，其計算能力與硬件投資直接相關(guān)，若完全采用RTLAB或RTDS的解決方案其成本高昂。在數(shù)字孿生框架下，并不排斥采用RTlAB和RTDS作為仿真內(nèi)核，但考慮到仿真軟件、數(shù)據(jù)接口的可控性，采用自主研發(fā)的仿真內(nèi)核可具備更高的靈活性和拓展性，若采用數(shù)字孿生的解決方案，可通過連接自主知識產(chǎn)權(quán)的實時仿真器與RTLAB或RTDS，共同構(gòu)建針對大規(guī)模系統(tǒng)的實時電磁暫態(tài)仿真器。例如：可針對大規(guī)模風(fēng)電場、光伏電站、含海量分布式電源的配電網(wǎng)、多能源系統(tǒng)進行實時仿真和相應(yīng)控保裝置的硬件閉環(huán)仿真。相比傳統(tǒng)實時仿真器，采用數(shù)字孿生的方案，可以將實際電網(wǎng)中的量測和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)接入，使得數(shù)字孿生模型可以準確、實時地反映實際系統(tǒng)的運行狀態(tài)，省去在實時仿真器上的大量建模工作。除此之外，該暫態(tài)仿真中的偏微分數(shù)值方程組求解核心模塊可下放至天然氣、供冷/熱系統(tǒng)，以仿真其能量流動的動態(tài)特性，解決現(xiàn)有框架下其他能源系統(tǒng)難以支撐海量數(shù)據(jù)仿真的問題。相對于電力系統(tǒng)，其他能源系統(tǒng)的暫態(tài)時間較長，地域耦合性較弱。因此，對于地域尺度較廣的系統(tǒng)，例如省內(nèi)、省間天然氣長距離傳輸系統(tǒng)，可采用大規(guī)模并行計算的方式，而數(shù)字孿生下的云端計算架構(gòu)則天然具有便于并行的特性。

2)區(qū)域多能系統(tǒng)中可能含有風(fēng)電、光伏等受隨機性影響的電源，若需在線準確評估此類新能源發(fā)電系統(tǒng)的出力是否滿足區(qū)域電網(wǎng)的承載能力，其基本方法是通過蒙特卡洛抽樣，生成海量運行斷面，利用實時仿真器對其進行并發(fā)實時仿真，獲取計算所得的指標，并根據(jù)指標實時調(diào)整風(fēng)電、光伏的出力。如果采用RTLAB和RTDS的仿真方案，其能并發(fā)的算例數(shù)量與硬件投資直接相關(guān)。若需完全并行地完成上述功能，其成本極高，幾乎難以實現(xiàn)。若僅購置有限的實時仿真器，本質(zhì)上上述過程海量算例的仿真仍為串行計算完成，難以滿足實時性要求。而數(shù)字孿生采用云計算架構(gòu)，僅需在完成海量計算任務(wù)時，在云端申請海量計算核心，就算資源在完成計算后即可釋放。這種云端的彈性計算資源可以以最低的成本實時地評估新能源發(fā)電的承載能力。因此，在短時間尺度應(yīng)用中，考慮單一場景、確定性結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的實時仿真，采用RTLAB和RTDS確實是優(yōu)異的解決方案。但綜合考慮到系統(tǒng)隨機性、波動性需要并發(fā)海量場景仿真的應(yīng)用中，RTLAB與RTDS受限于成本，其應(yīng)用受限。數(shù)字孿生的解決方案體現(xiàn)出了顯著優(yōu)勢。

3)實際物理系統(tǒng)運行中，一系列控制或調(diào)度策略可能會因隨機性、波動性等導(dǎo)致截然不同的動態(tài)響應(yīng)，從而引導(dǎo)系統(tǒng)走向不同的運行狀態(tài)。在傳統(tǒng)仿真中，由于模型是確定的，此類隨機特性很難在一次仿真測試中模擬出來。而數(shù)字孿生會隨時根據(jù)當前時刻的運行狀態(tài)和控制邏輯，根據(jù)隨機性自動分叉出不同的場景，并對每個場景進行仿真，或采用隨機規(guī)劃、魯棒規(guī)劃等算法，從而在盡可能多的保留隨機場景的特征信息的同時獲取海量場景、不同控制下的仿真結(jié)果，提供相比傳統(tǒng)仿真更準確、更全面的分析結(jié)果。

基于數(shù)字孿生技術(shù)的建模仿真應(yīng)用的核心在于具備多場景并行仿真計算的優(yōu)勢?，F(xiàn)階段針對區(qū)域多能源系統(tǒng)的多場景生成和大規(guī)模并行計算的研究已經(jīng)具備一定的規(guī)模，為基于數(shù)字孿生技術(shù)的建模仿真應(yīng)用提供了可行和理論實踐基礎(chǔ)。

現(xiàn)有的多場景生成方法一般采用高斯混合模型(GMM)對區(qū)域多能源系統(tǒng)運行動態(tài)的邊界條件進行概率建模，得到其強度和范圍的概率分布關(guān)系。從已知運行場景邊界條件出發(fā)，生成未知且合理的邊界條件組合。采用對抗生成網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對已知的運行場景中學(xué)習(xí)各種邊界條件之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，進而根據(jù)場景生成中的邊界條件概率分布要求，生成合理的場景集合。

在大規(guī)模并行計算方面，清華大學(xué)團隊獨立開發(fā)了國內(nèi)首個具備完全自主知識產(chǎn)權(quán)的高性能電磁暫態(tài)仿真云平臺CloudPSS(www.cloudpss.net)，實現(xiàn)了利用先進建模技術(shù)、異構(gòu)并行計算和云計算技術(shù)加速大規(guī)模交直流電網(wǎng)的離線仿真，并且大大降低了針對大規(guī)模交流電網(wǎng)實時仿真的硬件成本。

基于數(shù)字孿生技術(shù)的區(qū)域多能源系統(tǒng)建模仿真平臺構(gòu)架如圖2所示。

圖2 基于數(shù)字孿生技術(shù)的區(qū)域多能源系統(tǒng)建模仿真平臺構(gòu)架Fig.2 Modeling and simulation platform framework of the regional multi-energy systems based on digital twin technology

綜上，基于數(shù)字孿生技術(shù)的區(qū)域多能源系統(tǒng)建模仿真及數(shù)據(jù)處理相比傳統(tǒng)建模仿真技術(shù)具備多場景、考慮隨機性的優(yōu)勢，具有更高維度的分析功能；同時借助云計算的優(yōu)勢，可以大幅度降低計算資源消耗，降低了部署成本，具備較高的推廣價值。

3.2 數(shù)字孿生技術(shù)在區(qū)域多能源系統(tǒng)規(guī)劃中的應(yīng)用展望

數(shù)字孿生在解決規(guī)劃問題時提供了一種全新思路。這種思路類似于AlphaGo下圍棋，每走一步之前，在計算機后臺是要模擬上千萬種可能的步驟，通過對比，找到最優(yōu)的策略。所以，在這種基于數(shù)字孿生的優(yōu)化模型中，并不對系統(tǒng)做簡化，而是通過大規(guī)模異構(gòu)并行計算資源對海量數(shù)字孿生的場景進行仿真，從海量仿真結(jié)果中尋找規(guī)律，從而驅(qū)動運行方式的優(yōu)化。具體而言，在區(qū)域多能源規(guī)劃中引入數(shù)字孿生能有助于改進以下幾個問題。

1)規(guī)劃過程中存在海量不確定性問題，例如長期來說，電力、天然氣等負荷的不確定性，各類能源價格的不確定性，環(huán)境政策的不確定性等，短期負荷不確定性，可再生能源的不確定性等。這些不確定性的建?？赡苁沁B續(xù)的概率分布，也可以是離散的多個狀態(tài)，這些狀態(tài)的組合構(gòu)成了海量的不確定性場景。傳統(tǒng)規(guī)劃與運行中對此研究的范式通常基于理論、機理模型計算。隨著數(shù)字孿生技術(shù)對系統(tǒng)全周期運行數(shù)據(jù)，以及非系統(tǒng)本身數(shù)據(jù)(例如天氣數(shù)據(jù)等)采集和處理能力的提升，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的規(guī)劃模式能夠更好地建立不確定性因素的統(tǒng)計和隨機過程模型，利用模糊聚類、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)，以更小的代價提升規(guī)劃結(jié)果與運行方式的魯棒性。同時，借助不確定性建模、場景生成等技術(shù)，數(shù)字孿生可以對不同方案進行多概率、多場景的仿真模擬，從中選取最優(yōu)方案。

2)不同能源系統(tǒng)設(shè)備、管網(wǎng)參數(shù)的狀態(tài)感知和滾動修復(fù)。區(qū)域多能源系統(tǒng)規(guī)劃與運行的前提是對現(xiàn)有的系統(tǒng)配置數(shù)據(jù)，例如設(shè)備參數(shù)、網(wǎng)架結(jié)構(gòu)有清晰的認知。在傳統(tǒng)機理驅(qū)動的模型下，該認知可能是不可行或者不準確的。一方面，由于原有系統(tǒng)年限的原因，設(shè)備、管網(wǎng)參數(shù)可能已不可考證；另一方面，一些設(shè)備參數(shù)會隨著環(huán)境因素的變化而變化，且該變化是混沌的，難以用機理模型描述。以區(qū)域供熱網(wǎng)絡(luò)的管道為例，通常通過管道摩擦系數(shù)、熱傳導(dǎo)系數(shù)等描述性能，但是這些參數(shù)與環(huán)境，例如熱傳導(dǎo)系數(shù)與所在土壤的溫度、濕度等因素密切相關(guān)，采用出廠數(shù)據(jù)或者標準參數(shù)顯然是不準確的。但在數(shù)字孿生框架下，可通過采集的系統(tǒng)的實際運行狀態(tài)作為輸入量(通常是冗余的)，通過狀態(tài)估計、數(shù)據(jù)擬合來獲得該管道的實際運行過程中的特性參數(shù)，從而作為擴展規(guī)劃的基礎(chǔ)依據(jù)；最后，傳統(tǒng)規(guī)劃中多采用規(guī)劃時刻設(shè)備的標準模型，但是在實際運行中，一些設(shè)備會隨著投入年限的上升而老化，例如儲能的充放電效率等，該變化與實際運行狀態(tài)有關(guān)，在傳統(tǒng)規(guī)劃中難以考慮。同樣，通過數(shù)字孿生可以實時監(jiān)測設(shè)備參數(shù)，從而了解規(guī)劃需求。

3)基于動態(tài)評價的自適應(yīng)的動態(tài)規(guī)劃。傳統(tǒng)規(guī)劃由于不能實時感知系統(tǒng)運行狀態(tài)，因此通常是一種開環(huán)的長期規(guī)劃或者固定年限的滾動規(guī)劃。長期規(guī)劃由于缺少數(shù)據(jù)積累，對于遠景年例如負荷的不確定性規(guī)劃的冗余成本較高。滾動規(guī)劃中的固定年限通常也較為死板，無法反映系統(tǒng)的實時狀態(tài)與需求。但是，通過數(shù)字孿生技術(shù)對系統(tǒng)進行全生命周期的監(jiān)測形成問題庫，并通過一定方法形成實時動態(tài)評價體系，評估系統(tǒng)例如充裕度、負載量、可靠性等信息，能夠更加及時、有效地評估系統(tǒng)擴展規(guī)劃的緊迫性，確定規(guī)劃需求，并為規(guī)劃方案的優(yōu)選提供閉環(huán)反饋。

基于數(shù)字孿生技術(shù)的區(qū)域多能源系統(tǒng)規(guī)劃應(yīng)用構(gòu)架如圖3所示。

基于海量隨機場景下區(qū)域多能源系統(tǒng)的短期評估指標的動態(tài)規(guī)劃技術(shù)是數(shù)字孿生技術(shù)在區(qū)域多能源系統(tǒng)規(guī)劃中應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)。如上文所述，動態(tài)規(guī)劃技術(shù)能夠更貼合區(qū)域多能源系統(tǒng)的實際需求。然而，一方面由于冷熱和天然氣管網(wǎng)系統(tǒng)和電力系統(tǒng)不同的能流特性和運行方式，及其大規(guī)模的具有偏微分等式的數(shù)學(xué)模型，使得對于海量隨機場景下的區(qū)域多能源系統(tǒng)的短期評估缺乏高效的計算工具；另一方面，對于系統(tǒng)累計的運行數(shù)據(jù)以及環(huán)境情況缺乏有效的數(shù)據(jù)獲取與處理手段。而數(shù)字孿生技術(shù)能夠很好地解決這兩方面的問題。

現(xiàn)階段針對區(qū)域多能源系統(tǒng)的短期評估的研究已經(jīng)具備一定的理論基礎(chǔ)，與數(shù)據(jù)孿生技術(shù)相輔相成，能夠更好地在模型參數(shù)矯正、計算效率等方面，為區(qū)域多能源系統(tǒng)的規(guī)劃應(yīng)用奠定理論實踐基礎(chǔ)。

綜上，基于數(shù)字孿生技術(shù)的區(qū)域多能源系統(tǒng)規(guī)劃具備更高的模型精度和動態(tài)更新機制，對區(qū)域多能源系統(tǒng)的安全性和經(jīng)濟性的評估相比傳統(tǒng)規(guī)劃結(jié)果更準確，更具備應(yīng)用價值。

3.3 數(shù)字孿生技術(shù)在區(qū)域多能源系統(tǒng)運行優(yōu)化中的應(yīng)用展望

區(qū)域多能源系統(tǒng)的優(yōu)化運行，一方面要利用多能源系統(tǒng)的多源及多種負荷與儲能，協(xié)調(diào)消納可再生能源，開發(fā)多能源系統(tǒng)耦合轉(zhuǎn)化與梯級優(yōu)化利用方法。例如通過電熱聯(lián)產(chǎn)機組區(qū)域供熱替代電熱鍋爐等，通過運行層面的多能互補需求響應(yīng)削減尖峰時刻的用電負荷。另一方面，根據(jù)實時監(jiān)控層提供的風(fēng)險點、故障等信息，基于歷史數(shù)據(jù)，提出多種優(yōu)化策略，通過并行實時仿真進行優(yōu)選校驗，支持系統(tǒng)運行控制規(guī)避風(fēng)險，并按照選取的優(yōu)化方案更新監(jiān)控層基礎(chǔ)控制參數(shù)。

基于深度強化學(xué)習(xí)的仿真驅(qū)動優(yōu)化技術(shù)是數(shù)字孿生技術(shù)在區(qū)域多能源系統(tǒng)運行優(yōu)化中應(yīng)用的關(guān)鍵技術(shù)之一。強化學(xué)習(xí)(reinforcement learning，RL)作為一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的機器學(xué)習(xí)方法，通過學(xué)習(xí)歷史或訓(xùn)練數(shù)據(jù)中的規(guī)律，在不需要知道未來信息的情況下做出其認為的能最大化未來收益的動作，在數(shù)據(jù)充分的情況下可以較好地處理不確定場景，因此強化學(xué)習(xí)可以用來求解不確定性場景下的多能源系統(tǒng)的運行優(yōu)化問題。

針對運行狀態(tài)的不確定性，可以在訓(xùn)練和測試時采用不同的場景。每一種場景對應(yīng)一種出力、負荷及工況方式，一個場景結(jié)束時這個場景下的訓(xùn)練也隨之結(jié)束。這樣，在訓(xùn)練時智能體能充分地學(xué)習(xí)到系統(tǒng)中的諸多不確定性因素，從而提高在實際應(yīng)用中的魯棒性。

把區(qū)域多能源系統(tǒng)的運行優(yōu)化決策問題轉(zhuǎn)化為強化學(xué)習(xí)模型，關(guān)鍵在于狀態(tài)、動作及獎勵值的選取。強化學(xué)習(xí)中的“狀態(tài)”并不一定是區(qū)域多能源系統(tǒng)中定義的狀態(tài)量，它只需要是做出決策所需要的最小信息，而狀態(tài)應(yīng)該易于從實際系統(tǒng)中計算或者直接得到。RL中的“動作”可以認為是系統(tǒng)中的可控變量，RL通過改變這些可控變量影響系統(tǒng)狀態(tài)。同時，RL中“獎勵”的選取也是一個非常有技巧性的工作，合適的獎勵值選取能促使智能體更好地向我們期望的目標發(fā)展。

具體思路如下：首先針對區(qū)域多能源系統(tǒng)多能耦合、可再生能源就地消納原則等特點，綜合分析各類優(yōu)化控制方法的優(yōu)缺點，結(jié)合能源利用結(jié)構(gòu)與領(lǐng)域先驗信息，構(gòu)建包含多種因素與運行約束條件的綜合優(yōu)化目標。其次，基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的狀態(tài)估計技術(shù)，尤其是考慮天然氣、供熱管網(wǎng)的動態(tài)特性進行偏微分方程的動態(tài)狀態(tài)估計技術(shù)，識別多能源系統(tǒng)運行狀態(tài)。然后，基于深度強化學(xué)習(xí)理論，利用數(shù)字孿生模型海量歷史數(shù)據(jù)和多場景仿真器構(gòu)建強化學(xué)習(xí)訓(xùn)練引擎，設(shè)計適用于區(qū)域多能源系統(tǒng)“離線訓(xùn)練、在線提升”的強化學(xué)習(xí)模式，形成一種基于多能源系統(tǒng)數(shù)字孿生模型及海量仿真驅(qū)動的優(yōu)化方法。然后，計及多能流耦合及可再生能源的分布、出力等運行特性，確定區(qū)域多能源系統(tǒng)優(yōu)化對象，建立單目標及多目標優(yōu)化的強化學(xué)習(xí)模型，合理設(shè)置強化學(xué)習(xí)的動作、狀態(tài)及反饋獎勵等參數(shù)，選取合理的強化學(xué)習(xí)方法，基于數(shù)字孿生模型完成模型訓(xùn)練，形成可在線計算的區(qū)域多能源系統(tǒng)運行優(yōu)化策略；提出運行優(yōu)化策略的效果評估方法，基于數(shù)字孿生實時仿真器，結(jié)合實際運行數(shù)據(jù)，在線生成閉環(huán)檢測運行優(yōu)化策略，實現(xiàn)運行優(yōu)化策略的軟件閉環(huán)仿真(software-in-the-loop，SIL)測試；最后，將控制策略開發(fā)為一個模塊，并入能源智慧大腦一個環(huán)節(jié)。

基于數(shù)字孿生技術(shù)的區(qū)域多能源系統(tǒng)優(yōu)化運行構(gòu)架如圖4所示。

圖4 基于數(shù)字孿生技術(shù)的區(qū)域多能源系統(tǒng)優(yōu)化運行構(gòu)架Fig.4 Optimized operation framework of the regional multi-energy system based on digital twin technology

基于數(shù)字孿生技術(shù)的區(qū)域多能源系統(tǒng)運行優(yōu)化可為人工智能和強化學(xué)習(xí)提供高保真的訓(xùn)練、測試和部署平臺，促進人工智能技術(shù)在區(qū)域多能源系統(tǒng)運行優(yōu)化中的應(yīng)用和推廣。

3.4 數(shù)字孿生技術(shù)在區(qū)域多能源系統(tǒng)事故檢修中的應(yīng)用展望

區(qū)域多能源系統(tǒng)發(fā)生事故影響用戶電、冷/熱、氣負荷供給后，需要快速生成合理的恢復(fù)策略，保障對用戶的供電。傳統(tǒng)的解決方案是預(yù)先根據(jù)區(qū)域電力系統(tǒng)潮流計算等穩(wěn)態(tài)分析工具設(shè)定好若干恢復(fù)預(yù)案，根據(jù)實際故障情況選擇合適的預(yù)案。但隨著直流、新能源和其他能源系統(tǒng)的接入，僅采用穩(wěn)態(tài)潮流計算獲得的恢復(fù)預(yù)案可能不滿足區(qū)域系統(tǒng)的暫態(tài)約束，從而可能在恢復(fù)過程中產(chǎn)生進一步的故障，故有必要引入電磁暫態(tài)仿真以及其他能源系統(tǒng)的動態(tài)特性仿真對預(yù)案進行校驗。一種改進的方案是基于RTlAB和RTDS校驗恢復(fù)策略，但這需要手動維護一套可與實際物理多能源系統(tǒng)實時對應(yīng)的仿真模型，且該過程涉及到實際系統(tǒng)狀態(tài)的映射，通常需耗費大量人力和時間，且其應(yīng)用時效性受限。而考慮到數(shù)字孿生本身具有的“建模仿真”和“量測采集”環(huán)節(jié)，其可以在數(shù)字空間中實時維護一套反映實際多能源系統(tǒng)運行狀態(tài)的數(shù)字仿真鏡像，進而借助云端彈性計算資源和實時電磁暫態(tài)仿真和多能源系統(tǒng)動態(tài)仿真功能，可準確校驗恢復(fù)策略是否滿足實際電網(wǎng)的安全性需求。

事件推理和優(yōu)化決策技術(shù)是數(shù)字孿生技術(shù)在區(qū)域多能源系統(tǒng)事故檢修中應(yīng)用存在的關(guān)鍵技術(shù)。

事件推理方面，從實測和仿真的大數(shù)據(jù)樣本中統(tǒng)計學(xué)習(xí)物理實體相關(guān)的離散事件相關(guān)性模型，用于事故因果推理和事故故障風(fēng)險分析；優(yōu)化決策方面，利用強化學(xué)習(xí)機制，通過對數(shù)字孿生體控制效果的學(xué)習(xí)，發(fā)現(xiàn)最優(yōu)檢修方案，最終得到合理決策指令并下發(fā)至實體系統(tǒng)。

通過對比數(shù)字模型模擬運行結(jié)果和物理實體的真實量測結(jié)果，發(fā)現(xiàn)兩者之間的差異，從而為狀態(tài)檢修和精準運維提供指導(dǎo)。首先在運行維護歷史經(jīng)驗數(shù)據(jù)集中，使用機器學(xué)習(xí)的算法學(xué)習(xí)故障設(shè)備狀態(tài)的特征分布以及各狀態(tài)的相關(guān)性結(jié)構(gòu)，再結(jié)合設(shè)備的物理模型，模擬正常以及故障情況下設(shè)備狀態(tài)的特征分布以及各狀態(tài)的相關(guān)性結(jié)構(gòu)，最終通過對比、分類等手段發(fā)現(xiàn)故障或者處于異常工況的設(shè)備，從而大幅提升故障預(yù)測準確率并降低運維成本。數(shù)字孿生的云端監(jiān)控和運維功能適用于多種區(qū)域多能源系統(tǒng)應(yīng)用場景，其中包括光伏電站運維、供能設(shè)備缺陷監(jiān)測、多能源網(wǎng)監(jiān)控等。

基于數(shù)字孿生技術(shù)的區(qū)域多能源系統(tǒng)事故檢修應(yīng)用構(gòu)架如圖5所示。

圖5 基于數(shù)字孿生技術(shù)的區(qū)域多能源系統(tǒng)事故檢修應(yīng)用構(gòu)架Fig.5 Accident repair application framework of the regional multi-energy system based on digital twin technology

綜上，基于數(shù)字孿生技術(shù)的區(qū)域多能源系統(tǒng)事故檢修可為故障恢復(fù)、事故反演提供實時沙盤推演基礎(chǔ)平臺，相比采用傳統(tǒng)實時仿真技術(shù)，節(jié)省了大量建模時間、進一步保證區(qū)域多能源系統(tǒng)故障恢復(fù)策略的有效性和經(jīng)濟性。

4 結(jié)語

本文分別介紹了區(qū)域多能源系統(tǒng)和數(shù)字孿生技術(shù)的特點和研究現(xiàn)狀，并提出了數(shù)字孿生技術(shù)在區(qū)域多能源系統(tǒng)的應(yīng)用前景與展望，包括建模仿真和數(shù)據(jù)處理、優(yōu)化規(guī)劃、運行和事故檢修等方面。隨著數(shù)字孿生技術(shù)的不斷完善，該技術(shù)在電力系統(tǒng)中將會有更廣泛的應(yīng)用前景。數(shù)字孿生技術(shù)的實時態(tài)勢感知手段后續(xù)還可結(jié)合先進的計算視覺技術(shù)實現(xiàn)電網(wǎng)智能巡檢；超實時決策推演手段也可對復(fù)雜電力設(shè)備作全生命周期管理。

但同時，我們也需要認識到數(shù)字孿生技術(shù)在區(qū)域多能源系統(tǒng)中應(yīng)用仍處于持續(xù)探索和不斷完善階段，應(yīng)用模式尚未成熟，制約數(shù)字孿生實例化應(yīng)用的因素還有很多，例如智能傳感技術(shù)、異構(gòu)通信技術(shù)、數(shù)字中臺技術(shù)、能源智慧大腦技術(shù)等重點關(guān)鍵技術(shù)仍在未來有待突破。