為此，南方電網(wǎng)立足發(fā)展新階段，貫徹黨和國家的戰(zhàn)略方針，全面落實數(shù)字電網(wǎng)建設(shè)和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的戰(zhàn)略部署，通過以物理電網(wǎng)為基礎(chǔ)，以云計算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等數(shù)字技術(shù)為手段，全面分析新型電力系統(tǒng)發(fā)展特征，探索電網(wǎng)數(shù)字孿生建設(shè)技術(shù)范本，旨在貫通電力系統(tǒng)各環(huán)節(jié)的能量流、信息流、價值流，在數(shù)字物理電網(wǎng)、數(shù)字企業(yè)運營、數(shù)字客戶服務(wù)、數(shù)字經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)四大方面承載新型電力系統(tǒng)建設(shè)。

　　新型電力系統(tǒng)不同發(fā)展階段面臨不同仿真決策挑戰(zhàn)

　　結(jié)合國家“雙碳”戰(zhàn)略目標的部署，以2030年及2060年為關(guān)鍵時間節(jié)點，新型電力系統(tǒng)建設(shè)可被劃分為發(fā)展期及成型期兩個階段。在由發(fā)展到成型的過程中，新型電力系統(tǒng)逐步實現(xiàn)化石能源為支撐到新能源全覆蓋的轉(zhuǎn)化，其建設(shè)貫穿“電力生產(chǎn)-電力供給-電力消費-電力市場”的全過程，呈現(xiàn)出大規(guī)模、多主體、快時變、高隨機、非線性的特征，給新型電力系統(tǒng)仿真決策帶來了如下挑戰(zhàn)：一是新型電力系統(tǒng)調(diào)控對象大規(guī)模持續(xù)變化，非線性特征突出，運行不確定性加劇;二是市場主體出現(xiàn)隨機行為及復(fù)雜博弈關(guān)系;三是系統(tǒng)時空耦合關(guān)系復(fù)雜，推演及決策的尺度多、跨度大;四是仿真任務(wù)繁雜，計算壓力大，系統(tǒng)實時認知決策困難。而傳統(tǒng)電力系統(tǒng)仿真決策軟件多集中于解決一定規(guī)模、尺度、范圍及任務(wù)下的確定性問題，依賴于固定且嚴格的數(shù)學(xué)機理模型，通過集中式平臺進行統(tǒng)一計算求解。這將難以完全適應(yīng)新型電力系統(tǒng)帶來的新挑戰(zhàn)：在仿真的真實性方面，挑戰(zhàn)一、二、三表示電力系統(tǒng)運行特性向隨機化和復(fù)雜化轉(zhuǎn)變，傳統(tǒng)仿真決策系統(tǒng)面向單一業(yè)務(wù)的數(shù)學(xué)機理模型在未來可能出現(xiàn)計算失準的現(xiàn)象;在決策的有效性方面，挑戰(zhàn)一、三、四表示電力系統(tǒng)仿真決策從規(guī)模、尺度、跨度到任務(wù)都將會快速增長，傳統(tǒng)仿真決策系統(tǒng)集中式平臺從計算到安全都面臨著巨大壓力，逐步難以滿足未來電力系統(tǒng)實時可觀、可知、可控的決策需求。

圖1 數(shù)字孿生模型生成演進學(xué)習(xí)框架

　　因此，作為新一代仿真決策系統(tǒng)，數(shù)字孿生需要構(gòu)筑新型電力系統(tǒng)模型生成演進的新格局，以對龐大、開放、隨機且隨社會發(fā)展動態(tài)變化的新型電力系統(tǒng)進行準確刻畫及實時映射，保證其準確性;同時，數(shù)字孿生應(yīng)完善新型電力系統(tǒng)認知決策關(guān)鍵技術(shù)體系，以適應(yīng)新型電力系統(tǒng)不斷發(fā)展的業(yè)務(wù)需求，保證其有效性，最終助力新型電力系統(tǒng)認知決策新發(fā)展。

　　數(shù)字孿生構(gòu)筑新型電力系統(tǒng)模型生成演進新格局

　　數(shù)字孿生將打破電力系統(tǒng)模型搭建過程低效化、局部化、理想化的局限性。傳統(tǒng)電力系統(tǒng)模型搭建方式聚焦于局部區(qū)域的具體業(yè)務(wù)，依托于嚴格數(shù)學(xué)公式建立設(shè)備物理模型，在跨層級、跨區(qū)域、跨業(yè)務(wù)建模時缺乏有效的機制來應(yīng)對模型等效、系統(tǒng)不確定度的傳遞和有效評估，難以有效發(fā)揮新型電力系統(tǒng)中海量數(shù)據(jù)的信息優(yōu)勢，呈現(xiàn)出低效化、局部化、理想化的局限性。相較而言，數(shù)字孿生通過“圖形-數(shù)據(jù)-模型”的有機結(jié)合，可有效消融電力系統(tǒng)存在的數(shù)據(jù)交互壁壘，突破各層級、各業(yè)務(wù)模型之間相互獨立、信息割裂、協(xié)調(diào)困難的現(xiàn)狀，實現(xiàn)新型電力系統(tǒng)“源-網(wǎng)-荷”多層級模型的智能生成，加速電力系統(tǒng)建模體系融合。

　　數(shù)字孿生將賦予電力系統(tǒng)模型自我演進、終身學(xué)習(xí)的新能力。理想的電力系統(tǒng)模型旨在實現(xiàn)真實物理對象的準確、實時映射，但由于建模對象特性時變、模型機理偏差及感知設(shè)備故障等多種原因，難以保證模型的準確和實時映射。數(shù)字孿生一方面依托于“圖形-數(shù)據(jù)-模型”融合驅(qū)動技術(shù)對模型基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進行甄別提取，保障其可用性;另一方面，基于先進、基于多學(xué)科知識有效提取建模對象的機理約束，將其轉(zhuǎn)化為有效的數(shù)學(xué)方程，并作為正則化項融合至數(shù)據(jù)驅(qū)動算法的損失函數(shù)中實時引導(dǎo)智能模型進行自我糾偏，保證模型與實體對象物理機理的一致性，實現(xiàn)“機理驅(qū)動-數(shù)據(jù)驅(qū)動”的有機融合，賦予了電力系統(tǒng)自我演進、終身學(xué)習(xí)的重要能力，保障數(shù)字孿生仿真的真實性。

　　數(shù)字孿生助力新型電力系統(tǒng)認知決策新發(fā)展

　　數(shù)字孿生由數(shù)據(jù)基礎(chǔ)層、模型演進層、算法學(xué)習(xí)層、交互展示層組成，貫穿從局部到整體、從認知到?jīng)Q策的全過程，在依托于模型生成演進框架完成對新型電力系統(tǒng)的精準刻畫及實時映射的同時，還需持續(xù)完善新型電力系統(tǒng)認知決策配套的關(guān)鍵技術(shù)體系，提升能源電力系統(tǒng)的認知和決策的有效性，賦能系統(tǒng)的感知、表征、決策領(lǐng)域,增強系統(tǒng)可觀、可知、可控能力, 并為其他領(lǐng)域數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型提供可參考的技術(shù)范本。

　　一方面，數(shù)字孿生搭建新型電力系統(tǒng)認知決策關(guān)鍵技術(shù)體系。廣域多參量數(shù)據(jù)全息感知技術(shù)依托于先進傳感器的研發(fā)，將物理現(xiàn)象轉(zhuǎn)化為數(shù)字信息，利用高維數(shù)據(jù)空間的降維數(shù)值分析和等效技術(shù)方法，實現(xiàn)多尺度時間-空間-參量的電力系統(tǒng)全息數(shù)據(jù)感知，是實現(xiàn)數(shù)據(jù)感知處理的技術(shù)基石。

　　多元異構(gòu)主體的混合驅(qū)動模型構(gòu)建與演進技術(shù)綜合機理模型、數(shù)值仿真、大數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)的長處，基于機理與數(shù)據(jù)互相糾偏的內(nèi)在邏輯，形成機理知識+數(shù)據(jù)驅(qū)動聯(lián)合驅(qū)動的新型電力系統(tǒng)多元主體表征演進的理論和方法，是實現(xiàn)自我演進的技術(shù)內(nèi)核。

圖2 面向新型電力系統(tǒng)的數(shù)字孿生理想框架

　　大規(guī)模多層級多尺度推演任務(wù)的分解協(xié)調(diào)及加速計算技術(shù)基于數(shù)字孿生云邊協(xié)同的高性能計算框架和推演算法，實現(xiàn)多層級多尺度的復(fù)雜計算任務(wù)分解和協(xié)調(diào)，形成高強度虛實互動的并行推演計算與算力動態(tài)分配方法，是有效映射的技術(shù)保障。

　　面向多場景需求的分布式主體群體智能決策技術(shù)利用復(fù)雜系統(tǒng)智能群體博弈和知識發(fā)現(xiàn)方法，達到電力系統(tǒng)智能決策的自學(xué)習(xí)和自優(yōu)化，并基于海量場景自動聚類方法選擇新型電力系統(tǒng)的典型運行場景，形成面向多元主體復(fù)雜系統(tǒng)的高效運行策略，是優(yōu)化決策的技術(shù)要點。

　　數(shù)據(jù)信息安全防御技術(shù)基于新型密碼的數(shù)據(jù)安全防護體系,形成分布式縱深防御功能的信息安全威脅防御保護，實現(xiàn)信息安全計算功能的去中心化，充分利用“云-管-邊-端”框架中各部分的算力資源，保證網(wǎng)絡(luò)邊緣能量交換、數(shù)據(jù)交換的安全性，是安全運行的技術(shù)前提。

　　可視化與虛實交互技術(shù)基于降維分析及混合現(xiàn)實方法等可視化與虛實交互技術(shù)，結(jié)合三維建模等基礎(chǔ)手段建立系統(tǒng)物理對象的實體模型，并針對實際系統(tǒng)各物理對象的運行特點，對其高維特征進行降維表達，構(gòu)建物理和數(shù)字信息共存，并可實時互動的可視化環(huán)境，將虛擬的信息應(yīng)用到真實世界，實現(xiàn)現(xiàn)實和虛擬世界的有效合并，達到超越現(xiàn)實的感官體驗，是服務(wù)實際需求、提高業(yè)務(wù)水平的技術(shù)手段。

　　另一方面，數(shù)字孿生有效賦能新型電力系統(tǒng)感知、表征、決策領(lǐng)域。依托于上述技術(shù)體系，數(shù)字孿生在有效滿足新型電力系統(tǒng)的認知決策需求的同時，可進一步激發(fā)新型電力系統(tǒng)在感知、表征、決策領(lǐng)域的潛在能力。

　　賦能新型電力系統(tǒng)感知領(lǐng)域——增強系統(tǒng)“可觀”能力。數(shù)字孿生的狀態(tài)監(jiān)測基于小微傳感、能源USB等量測裝置媒介，以數(shù)據(jù)安防與智能處理技術(shù)為核心，在虛擬和現(xiàn)實世界間建立起依托于數(shù)據(jù)的信息橋梁。同時，數(shù)字孿生系統(tǒng)可基于量測數(shù)據(jù)的貢獻度以及系統(tǒng)內(nèi)含的物理機理，對系統(tǒng)信息的冗余度進行綜合分析，探究數(shù)據(jù)信息價值，合理規(guī)劃量測設(shè)備的布局,增強系統(tǒng)狀態(tài)感知能力。

　　賦能新型電力系統(tǒng)表征領(lǐng)域——提升系統(tǒng)“可知”能力。隨著分布式資源的不斷接入及社會行為的影響加深，能源電力系統(tǒng)復(fù)雜性愈發(fā)突出。其中，高度電力電子化的系統(tǒng)設(shè)備的運行機理和高度隨機化的市場主體的行為規(guī)律都表現(xiàn)出高維非線性特征，其具體特性仍有待深入研究。對此，遵循薛禹勝院士的整體還原思維，數(shù)字孿生系統(tǒng)可從整體上實現(xiàn)復(fù)雜能源電力系統(tǒng)的信息保全，在局部模型的刻畫上實現(xiàn)高維空間向低維平面的還原，在多時間尺度算法上將還原論拓展到非線性領(lǐng)域，把抽象復(fù)雜的運行特性轉(zhuǎn)化為可以認知的平面軌跡特征。

　　賦能新型電力系統(tǒng)決策領(lǐng)域——加強系統(tǒng)“可控”能力。作為實際系統(tǒng)的虛擬映射，數(shù)字孿生系統(tǒng)積累大量實際系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)，可根據(jù)需求對系統(tǒng)可能的運行軌跡進行模擬推演，天然具備成為驗證各種調(diào)度及控制算法的測試平臺的條件。同時，數(shù)字孿生系統(tǒng)在與調(diào)度人員交互過程中，可對富含大量經(jīng)驗知識的調(diào)度指令進行有效學(xué)習(xí)，探討調(diào)度經(jīng)驗的模型化表達，在數(shù)字孿生系統(tǒng)算法層中訓(xùn)練調(diào)度機器人，是實現(xiàn)人工智能決策技術(shù)由以人為主的輔助決策向以人為輔的智能決策轉(zhuǎn)變的重要途徑。

　　數(shù)字孿生技術(shù)應(yīng)用要分階段展開

　　總體來看，數(shù)字孿生建設(shè)是當前我國能源電力系統(tǒng)發(fā)展的迫切需求，也是在能源行業(yè)落實數(shù)字中國重大戰(zhàn)略的關(guān)鍵舉措。對于數(shù)字孿生如何在復(fù)雜能源電力系統(tǒng)應(yīng)用的問題，各位學(xué)者及從業(yè)者需要時刻保持清醒的認知，把握住“數(shù)據(jù)-模型-算法-控制”這一條主線，分階段展開工作。在技術(shù)研發(fā)階段，對上述關(guān)鍵技術(shù)體系進行技術(shù)攻關(guān)與相關(guān)產(chǎn)品的自主研發(fā)，形成完備的數(shù)字孿生技術(shù)研究體系及產(chǎn)品研發(fā)供應(yīng)體系;在試點應(yīng)用階段，以局部新增系統(tǒng)或具備改造條件的存量系統(tǒng)為對象，全面鋪設(shè)數(shù)字孿生配套軟硬件裝置，驗證數(shù)字孿生技術(shù)可行性，并實現(xiàn)相關(guān)產(chǎn)品的技術(shù)迭代;在規(guī)?；茝V應(yīng)用階段，應(yīng)充分調(diào)研目標地區(qū)當前的技術(shù)水平及應(yīng)用需求，有效利用各地區(qū)已有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、硬件設(shè)備及相關(guān)平臺資源，針對具體需求因地制宜的調(diào)整數(shù)字孿生建設(shè)框架，最大程度提高區(qū)域能源電力系統(tǒng)的認知和決策水平。

　　(李鵬系南方電網(wǎng)數(shù)字電網(wǎng)領(lǐng)域首席技術(shù)專家、南方電網(wǎng)數(shù)字電網(wǎng)集團有限公司總經(jīng)理，黃文琦系南方電網(wǎng)人工智能領(lǐng)軍技術(shù)專家、南方電網(wǎng)數(shù)字電網(wǎng)集團有限公司人工智能與智能軟件團隊負責人，余濤系華南理工大學(xué)教授、“珠江學(xué)者”特聘教授、博士生導(dǎo)師)