在以化石能源清洁化、清洁能源规模化、新旧能源综合化为特征的能源革命中，电能的生产和消费方式将发生根本性的改变，发电过程作为电力系统的重要组成部分，其智能化建设是推进我国能源转型发展的重要方向。

自2016年“智能发电”的概念被提出以来，受到了行业企业和国家主管部门的高度重视，研发投入逐年增长，理论体系不断发展完善，形成了技术与产品的研发热潮，多个示范项目通过鉴定并取得了令人瞩目的应用效果。

但是，智能化技术与应用场景的深度匹配是一个长期迭代优化、不断修正完善的过程，尽管高性能计算、工业物联网、5G通信、大数据分析、工业机器人、区块链等技术的发展日趋成熟，但其在复杂工业场景中的应用尚处于探索阶段，若要契合智能发电的自学习、自适应、自趋优、自恢复、自组织功能目标，还需要依托产学研合作，开展大量的探索与实践。

为适应能源革命中的新趋势及对智能化的新需求，本文分析了数字孪生技术的发展现状与研究进展，结合智能发电技术的内涵与应用框架，基于一般性的部署手段，构建了智能发电系统的数字孪生架构；探索了数字孪生技术的应用领域和应用模式以及面临的主要挑战，为数字孪生技术在发电领域落地应用提供理论和方法参考。

数字孪生技术研究发展概况

数字孪生的概念最早出现于2005年美国密歇根大学Grieves教授关于产品生命周期管理的讲座，他将数字孪生描述为物理实体、物理实体的虚拟表示以及从物理到虚拟的双向数据连接3个组成部分。

虚拟表示可作为对象，承载建模、测试和优化等虚拟操作。但由于当时技术和认知上的局限性，直到2011年美国空军研究实验室和美国国家航空航天局将数字孪生技术应用于飞行器研制，该项技术才受到广泛关注。2019年，数字孪生技术被全球权威IT研究与顾问咨询公司Gartner评为十大关键战略技术趋势之一。

电子电气自动化领域知名跨国企业和工业软件开发商GE、Siemens、Ansys等是工业数字孪生技术的积极推动者和践行者，他们都把数字孪生技术作为其数字化工厂计划的一个关键组成部分，通过对产品和生产全生命周期的推演，实现对整个价值链的虚拟洞察和反馈，从而支撑真实世界的生产与产品的持续优化。

近年来，国内学者和行业专家高度关注数字孪生技术。

需要指出的是，在发电过程的数字孪生技术方面，相关研究仍处于较为初级的阶段，核心理论与技术创新有待突破，技术与产品的应用还有诸多问题需要解决，应用效果也有待进一步检验。尤其在火力发电领域，由于生产流程复杂、能量转换形式多样，首先在局部生产环节实现数字孪生技术的示范应用是目前较为可行的选择。

面向智能发电的数字孪生架构

“孪生”意味着数字化虚拟表示将在整个生命周期中双向链接到物理实体。将这一概念应用于发电过程中，可衍生出若干种数字孪生架构。基础数字孪生架构如图1所示，主要包括物理空间、虚拟空间以及这些空间之间的连接3部分。

物理空间包含物理实体、传感器和执行器；而虚拟空间包含从多角度建立的虚拟模型；物理空间和虚拟空间之间的连接连通了2个空间，实现数据与指令的传递。

上述架构中虚拟空间与物理空间直接进行信息交互，不利于开发部署应用服务。因此，进一步发展出5组件数字孪生架构，如图2所示，主要包括物理空间、虚拟空间、融合模型、服务系统以及这4个模块之间的连接5部分。该架构能够融合额外的可用服务，如设备与流程可视化、工业质检、设备健康诊断、高级算法服务以及资产评估服务等。数字孪生数据融合模型是物理空间、虚拟空间和服务系统之间的桥梁，用于收集来自物理空间的传感器数据、虚拟空间仿真指令和服务系统需求，按需进行数据融合、分析和仿真，进而做出决策与优化建议。

面向智能发电的数字孪生应用模式

▌过程自动化

数字孪生可以从智能发电物理空间中获取数据，在虚拟空间中实时分析数据，并将决策指令反馈至物理空间，实现对发电设备与过程的自主控制，将操作员从枯燥重复的人工操控中解脱出来，实现机组运行控制的规范化和精细化。

▌综合效益管理

数字孪生可轻松仿真各类假设情况，如存在各类故障时发电机组物理实体的降级运行或故障停机操作手段，寻找最佳的维修计划并有选择地延迟维修与资产替换，避免计划外操作可能造成的设备应急关闭和重启等。此外，数字孪生可将数据与流程可视化，直观展示发电设备状态和过程参数，模拟关键绩效指标。

▌生产风险管控

数字孪生可利用机器学习、深度学习和人工智能算法预测潜在的风险与故障，避免事故发生，防控生产风险。在发电机组新增设备、启用新的控制算法或操作流程前，可以在数字孪生虚拟空间中进行仿真测试，以评估新增部分对发电系统整体安全性、经济性和环保性的影响程度与范围，是否对人员、设备与环境构成潜在威胁，加速开发与交付流程。

▌设备设计交付

通过前期建立通用的虚拟模型库，可与新建电厂相结合，有针对性地为新项目设计初始数字孪生虚拟空间，并进行一系列测试与仿真，以逐步确定最佳设计方案。此外，通过数字孪生可分批次地添加不同供应商交付的设备，验证使用不同设备的发电设施的性能指标。使用设计阶段的数字孪生系统，可以对发电设备进行预调试，验证控制算法有效性、操作流程合理性，进而加速电厂交付并尽快投入运行。

▌新应用研发

使用数字孪生，发电企业可以在现有设备条件下加速开发新运行场景和运营模式。通过在虚拟空间进行各种情景仿真，确定最佳的运营/开发方案，并减少从设计到上线新方法或新应用的过程时间，进而提高经营收益。

▌高效信息交流

数字孪生系统可提供统一的信息交流与管理平台，通过短信、邮件、可视化报警等手段，将信息及时传达至相关方。数字孪生还可通过对全周期文档的统一管理、云边结合的数字化呈现，提升信息传递的有效性，以低成本加速项目进展。

▌协同决策

发电机组全生命周期涉及投资决策、建设决策、运行决策、维修决策、报价决策等，在有效获取政策、市场、环境、技术等内外部数据的基础上，通过多种数字孪生模型的协同，可实现针对特定区域或不同类型机组的综合决策优化。

▌人员操作培训

数字孪生与虚拟现实、增强现实等扩展现实技术融合，可提供一个虚拟平台来提高员工技能水平，完成针对发电机组的设备通识、设备操作、指标判读、应急对策和系统维修保障等技能培训。相比于传统仿真机，数字孪生系统在操作结果的实时反馈、机组运行状态和主要技术指标的刻画方面具有显著优势。同时，基于数字孪生的操作培训，还可实现与机组实际运行工况的在线比对。

面向智能发电的

数字孪生技术面临的挑战

▌部署规模

面向智能发电的数字孪生系统在设计时应重点构建合理的状态感知和数据获取平台，在虚拟空间不同业务线间设计若干数字孪生模型，兼顾模型的易用性、适用性。评估现有发电设备与通信设施对数字孪生系统的支持能力，并以最佳的深度和广度对数字孪生系统进行部署和实施。

▌准确性和有效性

数字孪生虚拟空间中存在众多模型，构建模型主要基于机理分析、经验修正和数据驱动。动态调整模型以准确表征物理实体的行为至关重要。模型调整应尽量缩小虚拟模型与物理实体输出之间的偏差，但这种偏差因传感器误差、数据采集不确定性、建模过程不确定性、模型内在缺陷等因素通常无法避免。基于不准确或过期的模型，将无法得到有效的控制与决策指令，致使数据孪生系统失效，进而产生错误的判断。

▌建设运维标准

不同发电机组的结构、设备配置、运行环境等会表现出明显的差异性，每一台机组的数字孪生应用都是独特的。但是，如果仅强调差异性，而忽略了共性特征，就会显著增加数字孪生系统的开发、应用和推广成本。因此，对于每种类型的发电机组，都应针对数字孪生应用，凝练共性技术，制定相应的建设运维标准，如数据信息获取、基本架构、最小功能组成等，从而形成规范化开发、规模化推广的局面。

▌信息安全防护

数字孪生中物理空间与虚拟空间存在双向联系，而发电系统的数据安全、设备安全、控制安全、应用安全、网络安全等直接关系国家能源安全，在工业安全领域处于核心地位。因此，除了采取入侵检测、安全审计、恶意代码防范、主机及网络设备加固等常规手段来保护物理和虚拟空间的信息安全外，还要有针对性地加强数字孪生系统的信息安全技术研发，制定相应的安全管控制度，形成多重安全保护体系。

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智能化已成为我国能源电力转型发展的重要方向。数字孪生技术能够交互地在智能发电系统中的物理实体和虚拟表示之间建立双向联系，综合利用工业物联网、人工智能、云计算、虚拟现实等技术，从多角度、全生命周期对发电过程建立数字孪生模型，通过高精度实时仿真，对模型进行可视化、调试、体验、分析与优化，进而反馈到发电过程，用以提升实体性能和运行绩效。

从发展的角度看，数字孪生是一种综合性技术策略，涉及的技术领域多，对物理对象的依赖度高。因此，在其产业化发展的道路上，一方面要强调分类发展、循序渐进，从简单的发电形式和关键生产环节入手；另一方面要强调发展的规范化，尽快形成行业和产业标准体系，从而提升数字孪生模型的通用性，降低研发成本。

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