數字孿生在電力系統應用中的機遇和挑戰探討

田申

摘 要：電力數字孿生系統與現行的仿真軟件具有明顯的差異性，其主要具有數據驅動、實時交互以及閉環反饋等特點。數字孿生在電力系統中的應用，可以為電網運營調控決策制定提供有力的輔助作用。本文以數字孿生在電力系統應用中的機遇和挑戰作為研究對象，在查閱大量相關文獻以及結合以往工作經驗的基礎上，對數字孿生在電力系統中應用優勢進行簡單介紹，然后分別分析了數字孿生在電力系統應用中的機遇和挑戰，期望可以為電力系統更好的應用數字孿生實現高質量發展提供理論參考。

關鍵詞：數字孿生;電力系統;應用

前言

電力系統為其他行業發展提供了重要的電力支撐，屬于其他行業發展的基礎。跟隨時代的發展電力系統逐漸朝著開放式、扁平化、分散化以及邊界模糊化的方向發展，電力系統認知復雜性大幅提升。數字孿生（digital twin，DT）將多學科、多物理量、多尺度以及多概率集成為一體，并且這一仿真過程還匯集了智能傳感器、5G通信、云平臺以及人工智能等熱門技術。在電力系統復雜程度逐漸提升、數據井噴式發展以及DT技術日漸完善的發展背景下，電力數字孿生這一新興產物應運而生，其在數據驅動實時態勢感知方面具有優勢[1]。電力系統的穩定運行關系到經濟以及社會發展，電力數字孿生主要依賴量測數據，與當今電力大數據分析以及電力物聯網建設的發展背景具有較高的契合度。

1.數字孿生在電力系統中應用優勢

數字孿生可以簡單地理解為物理實體與數學模型之間具有相同的物理規律以及運行機理，可以將“相同基因”看作數字孿生必備的特點，除此之外其還具有自治、同步、互動以及共生等重要特點，這也是其在電力系統中的主要應用優勢。數字孿生體屬于物理實體的數字模型，同樣符合物理實體的規律，并且還可以實現獨立演化。面對已經給定的數字空間邊界情況，數字孿生可以利用仿真完成自主推演，這一過程與物理實體處于相互獨立的關系。依靠自治特性數字孿生體能夠對各個外部因素對物體實體產生的影響進行科學推演。為了可以對物理規律進行準確反映，數字孿生模型可以結合物理實體的實時變化對自身結構及參數進行對應的修正和調整。正是由于數字孿生同步性的存在，可以為物理實體演化軌跡準確性提供有力保障[2]。而數字孿生的互動性則是指數字孿生體與物理實體可以產生雙向影響，這也屬于數字孿生應用于電力系統認知最為關鍵的特征。除此之外，數字孿生體還可以與物理實體實現雙向促進發展，進而對物理實體發展軌跡進行調整以及升級數字孿生體。數字孿生這些特點的存在使其明顯優于傳統建模和仿真技術，為其在電力系統中的應用提供了巨大的支撐作用。

2.數字孿生在電力系統應用中的機遇

數字孿生技術的核心主要為建模和仿真，其與傳統意義上的建模仿真既具有一定的聯系，也具有明顯的區別。電力系統規模不斷擴大，其中包含的數據也變得更加多元化，利用傳統的電力系統仿真只能夠對某個空間尺度和時間尺度下的動態過程進行刻畫。電力系統具有明顯的動態特性，傳統建模仿真所反映的電力系統動態是十分少的。數字孿生明顯區別于傳統建模仿真只服務于某種業務，其可以與數字化業務進行深度融合，依靠自身的可視性、可預測性、可假設性、可解釋性和可互動性對物理實體進行認知和改造。

2.1數字孿生應用于電力設備健康狀態評估

電力系統中包含了種類繁多以及數量龐大的電力設備，并且不同電力設備運行特征具有明顯差異，利用傳統的設備檢修方法難以精準評價設備狀態?，F階段，電力設備健康狀態評估以及運維依舊主要采用計劃檢修以及事后檢修，難以滿足精細化的設備管理需求。國網對于狀態評估工作一直以來都十分重視，但是卻一直沒有取得理想的成效，主要是因為無法確立有效的設備健康度評估指標[3]。而數字孿生在電力系統中的應用可以從設備運行數據中對設備健康狀態表征量進行篩選和提取，并且在具有敏感性的同時還具有可靠性，國網對狀態檢修的長期訴求為數字孿生在電力系統的應用提供了巨大的應用空間。

2.2數字孿生應用于電力系統分析

電網的穩定運行離不開電力系統分析的支撐，越來越多的高級量測技術被應用至電力系統分析當中，將電網海量運行數據匯集在一起，以此為基礎形成了高維時空數據集。傳統的電網靜態分析主要是應用物理模型以及嚴格的數學公式，對于海量運行數據難以進行深度利用，限制了大數據價值的充分發揮。為了充分利用電力系統當中的海量數據，發揮大數據技術所帶來的數據福利，可以應用數字孿生對電力系統穩定性以及運行裕度進行進一步分析。

2.3數字孿生應用于故障診斷

電力系統運行過程不可避免的會發生一系列的故障，其中有很多故障發生初期并不明顯，一旦處理不及時將會引發巨大的危害。以小電流接地系統為例，其中單相接地故障的特征極不明顯，在設計指標對其進行診斷時具有較高的難度，最終影響到診斷的精準性。實現配電網故障的智能診斷，主要是為了對故障進行有效檢測、辨識以及定位。隨機矩陣理論（random matrix theory，RMT）屬于一種有力的高維數據處理工具，以此為基礎對配電網故障高維統計指標進行觀察和提取，更有利于對電網典型故障原因進行分析和歸類，進而建立深層神經網絡模型實現故障智能診斷[4]。

2.4 數字孿生應用于微網系統優化運行

微電網系統運行過程會受到負荷以及電源功率波動的明顯影響，并且還存在諸多不確定的復雜因素，因此應當利用儲能系統實現供需的實時平衡以及可再生能源利用率的提升。利用數字孿生的神經網絡模型以及深度強化學習框架，可以對傳統算法一系列弊端進行有效規避，有效應對和處理不同天氣及季節場景下的微網系統運行。

3.數字孿生在電力系統應用中的挑戰

電力系統發展過程對于電力設備健康狀態評估、電力系統分析、故障診斷、微網系統優化運行都提出了更為嚴格的要求，數字孿生因具有可視性、可預測性、可假設性、可解釋性和可互動性可以滿足電力系統運行和發展的多方面需求而得到了巨大的發展機遇。但是，數字孿生在電力系統中的應用尚處于初期探索階段，如今還沒有形成電力數字孿生系統的系統化研究，仍有很多電力公司對于數字孿生的認識還停留在比較表層的階段，并沒有投入足夠的資源支持電力數字孿生系統研究，因此今后應當進一步深度了解和研究數字孿生在電力系統中的應用，為數字孿生在工程中的實際應用提供推動作用。

結語

綜上所述，與傳統仿真模式相比，數字孿生具有建議介入以及自主學習等優點，與電力系統現代化發展具有更高的適應性。電力數字孿生系統與大數據分析具有較為緊密的聯系，可以對系統當中的海量數據價值進行深層次的挖掘，更好的處理不確定性以及誤差問題。除此之外，電力數字孿生系統還具有突出的工程實用性，在電力設備健康狀態評估、電力系統分析、故障診斷、微網系統優化運行都可以得到有效應用。

參考文獻：

[1]龐宇，黃文燾，吳駿，賀興，邰能靈，胡思哲.數字孿生技術在船舶綜合電力系統中的應用前景與關鍵技術[J/OL].電網技術：1-14[2022-03-08].DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2021.2424.

[2]沈沉，曹仟妮，賈孟碩，陳穎，黃少偉.電力系統數字孿生的概念、特點及應用展望[J].中國電機工程學報，2022，42（02）：487-499.

[3]陳葒，符華.數字孿生在電力系統中的應用[J].電子技術與軟件工程，2020（21）：235-236.

[4]賀興，艾芊，朱天怡，邱才明，張東霞.數字孿生在電力系統應用中的機遇和挑戰[J].電網技術，2020，44（06）：2009-2019.