本文得到國家自然科學基金創新研究群體科學基金資助。

作者：沈沉1,2，賈孟碩1，陳穎1,2，黃少偉1,2，向月2

單位：1. 清華大學電機工程與應用電子技術系；2. 清華四川能源互聯網研究院云仿真與智能決策研究中心

文章導讀

能源互聯網是促進可再生能源消納、提高能源使用效率的重要途徑，但因構成網絡多，特性差異大，能源互聯網的規劃、運行和控制面臨大量難題。數字孿生是融合物聯網技術、通信技術、大數據分析技術和高性能計算技術的先進仿真分析技術，有助于解決當前能源互聯網發展面臨的技術問題。本文首先給出了能源互聯網數字孿生的構建方式與可能應用；然后以能源互聯網規劃為例，詳述了數字孿生技術解決的關鍵問題；最后，介紹了基于數字孿生的能源互聯網規劃平臺— CloudIEPS，通過能源互聯網規劃案例進一步證明了數字孿生技術的重要作用。

文章亮點

1、介紹了數字孿生的基本概念，闡述了作者對數字孿生的理解以及數字孿生與盧強院士所提“數字電力系統”之間的關系。

2、定義了能源互聯網數字孿生，指出了能源互聯網數字孿生的構建方式主要包括物理系統的量測感知、數字空間建模、仿真分析決策以及云計算環境，闡述了能源互聯網數字孿生在能源互聯網監控及優化運行方面的可能應用。

3、以能源互聯網規劃為例，詳述了數字孿生技術解決的關鍵問題，包括多時間尺度非線性系統建模、復雜隨機動態模擬等。進一步介紹了基于數字孿生的能源互聯網規劃平臺—CloudIEPS，以證明數字孿生技術的重要作用。

主要內容

數字孿生

美國密歇根大學的邁克爾?格里夫斯教授于2002 年提出了數字孿生(digital twin)一詞。近些年，數字孿生已連續多次(2017、2018和 2019)被高德納列入“十大戰略技術趨勢”。當前有關數字孿生的研究層出不窮，涉及領域也由最初的航天領域逐步向制造業、航海、汽車、石油等領域擴展。

數字孿生同樣可以應用于能源系統。盧強院士早在2000年就提出了數字電力系統的概念，其實質便是構建電力系統的數字孿生。

能源互聯網數字孿生的定義

結合數字孿生的定義和能源互聯網的特點，可定義能源互聯網數字孿生是充分利用能源互聯網的物理模型、在線量測數據、歷史運行數據，并集成電氣、流體、熱力、計算機、通信、氣候、經濟等多學科知識進行的多物理量、多時空尺度、多概率的仿真過程，通過在虛擬空間中完成對能源互聯網的映射，反映能源互聯網的全生命周期過程。需要強調的是：1）雙向數據交互是數字孿生的關鍵特征，但對于變化緩慢的物理對象，并不需要高頻的實時交互，只要數字空間中的模型反映了能源互聯網系統當前的拓撲和參數即可；2）不應將能源互聯網數字孿生狹義地理解為在線建模仿真并僅為實時控制服務。數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展軌跡。例如，利用數字孿生技術進行能源互聯網的規劃，規劃結果的實施其實改變了能源互聯網的發展軌跡。

能源互聯網數字孿生的構建和可能應用

能源互聯網數字孿生構建的關鍵技術環節包括：物理系統的量測感知、數字空間建模、仿真分析決策以及云計算環境。

1）量測感知是對能源互聯網物理實體進行分析控制的前提。為此，需要在物理系統中布置眾多傳感器，并且還需解決與數據量測、傳輸、處理、存儲、搜索相關的一系列技術問題。

2）在數字空間中如何對能源互聯網進行建模取決于應用的需求。可以通過不同類型的數學模型反映物理實體不同時間尺度和空間尺度的特征，只要這些特征和物理實體當前狀態是同步的即可。

3）仿真分析決策環節首先對數字空間的能源互聯網進行優化計算，然后通過仿真驗證決策的合理性和有效性，再對數字能源互聯網進行復雜不確定場景的沙盤推演，最終得到合理決策指令并下發至物理系統。

4）云計算環境是連接物理系統和數字空間的橋梁，可以利用已經掌握的能源互聯網物理規律和傳感器量測數據，再借助大數據分析和高性能仿真技術，實現對能源互聯網的數字建模和仿真模擬，計算結果可實時反饋至物理系統，傳感器數據同樣可實時傳遞給數字鏡像以實現同步。

數字孿生有可能在能源互聯網的規劃、運行和監控等方面發揮重要作用。例如，數字孿生可以提升能源互聯網的監控水平，發現系統運行的異常環節，有助于實現基于能源互聯網狀態的精準運維和優化運行。

基于數字孿生的能源互聯網規劃

在能源互聯網規劃中，由于系統還未建成運行，數字孿生參與其中的主要作用是對規劃系統建模仿真，并將結果反饋給規劃主體以指導規劃決策。數字孿生可以檢驗運行方案的可行性，計算運行成本、資源短缺量、碳排放量等指標評估運行方案的效果，并提供系統工作點詳細信息。利用攝動參數后的多次仿真，能夠幫助運行優化尋找搜索方向。基于數字孿生仿真驅動的優化算法如下圖所示：

? 圖1 基于數字孿生仿真驅動的優化算法流程圖

此外，數字孿生可以準確地考慮能源互聯網中網絡和設備的模型，包括各種含有非線性、離散量和多時間尺度動態的模型。同時，數字孿生有助于處理能源互聯網規劃中存在的多源不確定性，如可再生能源發電、電動汽車充電功率等。借助不確定性建模、場景生成等技術，數字孿生可以對不同規劃方案進行復雜隨機場景的仿真模擬，從中選取最優方案。

基于CloudIEPS的能源互聯網規劃示例

CloudIEPS(Cloud-based Integrated Energy Planning Studio)是一款基于數字孿生技術的綜合能源系統規劃云平臺。用戶可根據需求靈活地調整系統能量的梯級利用形式，從而實現綜合能源系統的可視化建模、智能化設備配置、全生命周期運行優化和綜合效益評價，輔助用戶實現綜合能源系統方案的規劃設計。

CloudIEPS包含四大模塊，分別是數據管理模塊、 拓撲編輯模塊、集成優化模塊和方案評估模塊，通過流程化設計引導用戶快捷操作，各模塊相互配合協作，共同完成綜合能源系統的規劃設計。

? 圖2 CloudIEPS的功能模塊

在CloudIEPS上建立起規劃案例系統，首先需要進行數據映射，即將系統運行所涉及的負荷、氣象、設備及能源等相關信息錄入至CloudIEPS的數據管理模塊當中。然后需要進行拓撲映射，根據能源系統結構在CloudIEPS拓撲編輯模塊中選擇和連接對應元件，搭建該案例的拓撲結構，形成系統結構的虛擬鏡像。例如，圖3給出了南方某樓宇型園區能源互聯系統結構圖，圖4是其拓撲映射。

? 圖3 南方某樓宇型園區能源互聯系統結構圖

? 圖4 CloudIEPS中的系統拓撲結構圖

在建立起CloudIEPS數字孿生模型后，即可調用集成優化模塊中的優化算法內核來實現案例系統的優化設計。具體結果見表1。

從表1可以看出，系統原始配置方案下的運行收益和優化配置方案的收益發生了如下變化：1）優化方案的一次性投資費用較原始方案減少323.14萬元，每年的運行成本增加21.7萬元；2）原始方案的平均缺熱率為11.5%，平均缺冷率為12.4%，優化方案的平均過熱率僅為1.9%，平均缺冷率為10.4%。從上面兩點綜合評價可以看出優化方案要優于原始方案。

? 表1 規劃方案優化前后系統運行情況對比

研究團隊

本文作者為清華大學電機工程與應用電子技術系“現代電力能源系統安全控制與高效利用”研究團隊主要成員，該團隊前身為盧強院士成立的“數字電力系統”課題組，長期從事電力系統建模仿真、安全分析與經濟運行方面的研究工作。團隊在清華四川能源互聯網研究院成立了“云仿真與智能決策”研究中心，重點研究如何將數字孿生技術應用于包括電力系統在內的能源互聯網規劃運行與安全控制。團隊采用云計算技術開發了能源互聯網建模仿真系列平臺，包括大規模交直流混聯電力系統全電磁暫態仿真平臺——CloudPSS(Cloud-based Power System Simulator)，配電網全電磁暫態仿真平臺——CloudDSS(Cloud-based Distribution System Simulator),綜合能源系統規劃工作室——CloudIEPS(Cloud-based Integrated Energy-system Planning Studio), 綜合能源運維和調度平臺——CloudEMS(Cloud-based Energy Management System)。其中，CloudPSS已經上線四年，在國內外擁有超過4000注冊用戶。2019年10月11日，在電機工程學會組織的成果鑒定會上，以周孝信院士為組長的與會專家對CloudPSS給出了“國際首創，總體技術國際領先”的高度評價。任何電力系統的科研人員均可登錄www.cloudpss.net網址注冊免費使用該平臺。