数字孪生在电力系统应用中的机遇和挑战

• 作者: 张东霞 朱天怡 艾芊 贺兴 邱才明
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 数字孪生 数据驱动 认知 大数据分析 建模
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 面向新一代电力系统和能源互联网的人工智能技术
• 页码范围: 2009-2019
• 页数: 11页
• 分类号: TM721
• 语种: 中文
• DOI: 10.13335/j.1000-3673.pst.2019.1983

摘要

电力数字孪生系统(digital twin of power systems,PSDT)旨在充分利用电力物联网所承载的数据流,通过实时态势感知、超实时虚拟推演2种手段来认知电力系统继而辅助电网运管调控的决策制定.不同于现行的仿真软件,PSDT具备数据驱动、实时交互和闭环反馈3大特点.围绕上述2种手段和3大特点,从工程和科学2个视角剖析了PSDT提出的背景和目的,并阐述了其建设的思路和特色,进一步设计了PSDT的实现框架并探究了其建设所面临的关键问题和核心技术.最后,阐明了PSDT在电力系统多个领域的应用现状与前景.文中的工作也是数字孪生(digital twin,DT)在电力领域的早期系统性探索,其研究一方面可为电力物联网的建设提供借鉴;另一方面,也会推动DT技术和数据科学在工程中的应用.