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數字孿生助力新型電力系統認知決策新發展

分布時間：2023-08-24 發布人：admin

作為新一代仿真決策系統，數字孿生通過構筑新型電力系統模型生成演進新格局及搭建完備的關鍵技術體系，實現物理現實世界與數字虛擬世界精準映射，支持從多尺度、多場景、多任務對新型電力系統進行認知決策，有效適應新型電力系統的發展，成為推動新型電力系統建設的強大助力。 

數字孿生由數據基礎層、模型演進層、算法學習層、交互展示層組成，貫穿從局部到整體、從認知到決策的全過程，在依托于模型生成演進框架完成對新型電力系統的精準刻畫及實時映射的同時，還需持續完善新型電力系統認知決策配套的關鍵技術體系，提升能源電力系統的認知和決策的有效性，賦能系統的感知、表征、決策領域,增強系統可觀、可知、可控能力, 并為其他領域數字化、智能化轉型提供可參考的技術范本。 

一方面，數字孿生搭建新型電力系統認知決策關鍵技術體系。廣域多參量數據全息感知技術依托于先進傳感器的研發，將物理現象轉化為數字信息，利用高維數據空間的降維數值分析和等效技術方法，實現多尺度時間-空間-參量的電力系統全息數據感知，是實現數據感知處理的技術基石。 

多元異構主體的混合驅動模型構建與演進技術綜合機理模型、數值仿真、大數據分析、人工智能等技術的長處，基于機理與數據互相糾偏的內在邏輯，形成機理知識+數據驅動聯合驅動的新型電力系統多元主體表征演進的理論和方法，是實現自我演進的技術內核。

大規模多層級多尺度推演任務的分解協調及加速計算技術基于數字孿生云邊協同的高性能計算框架和推演算法，實現多層級多尺度的復雜計算任務分解和協調，形成高強度虛實互動的并行推演計算與算力動態分配方法，是有效映射的技術保障。 

面向多場景需求的分布式主體群體智能決策技術利用復雜系統智能群體博弈和知識發現方法，達到電力系統智能決策的自學習和自優化，并基于海量場景自動聚類方法選擇新型電力系統的典型運行場景，形成面向多元主體復雜系統的高效運行策略，是優化決策的技術要點。

數據信息安全防御技術基于新型密碼的數據安全防護體系,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，保證網絡邊緣能量交換、數據交換的安全性，是安全運行的技術前提。 

可視化與虛實交互技術基于降維分析及混合現實方法等可視化與虛實交互技術，結合三維建模等基礎手段建立系統物理對象的實體模型，并針對實際系統各物理對象的運行特點，對其高維特征進行降維表達，構建物理和數字信息共存，并可實時互動的可視化環境，將虛擬的信息應用到真實世界，實現現實和虛擬世界的有效合并，達到超越現實的感官體驗，是服務實際需求、提高業務水平的技術手段。 

另一方面，數字孿生有效賦能新型電力系統感知、表征、決策領域。依托于上述技術體系，數字孿生在有效滿足新型電力系統的認知決策需求的同時，可進一步激發新型電力系統在感知、表征、決策領域的潛在能力。 

賦能新型電力系統感知領域——增強系統“可觀”能力。數字孿生的狀態監測基于小微傳感、能源USB等量測裝置媒介，以數據安防與智能處理技術為核心，在虛擬和現實世界間建立起依托于數據的信息橋梁。同時，數字孿生系統可基于量測數據的貢獻度以及系統內含的物理機理，對系統信息的冗余度進行綜合分析，探究數據信息價值，合理規劃量測設備的布局,增強系統狀態感知能力。 

賦能新型電力系統表征領域——提升系統“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，能源電力系統復雜性愈發突出。其中，高度電力電子化的系統設備的運行機理和高度隨機化的市場主體的行為規律都表現出高維非線性特征，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，數字孿生系統可從整體上實現復雜能源電力系統的信息保全，在局部模型的刻畫上實現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域，把抽象復雜的運行特性轉化為可以認知的平面軌跡特征。 

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