从虚拟中发展电网现实：数字孪生承载的能源变

因为数字孪生技术在工业、智慧城市、智慧建筑等领域的成功应用，因此在清洁能源领域中的应用也让许多业内人士期待。目前整个行业内可以提供光伏预测技术的服务企业屈指可数，国外以Solargis为主的几个少数企业比较知名，而国内目前的状况也是以几个零星的初创企业摸索为主，处于卡脖子的空白。

数据与技术融合的过程困难。数字孪生技术涉及采集的不同种类数据众多，在仿真建模的过程中，如何协调不相关数据之间的耦合，也比较困难。与此同时数字孪生涉及的技术包括5G、物联网技术、云计算、模拟仿真技术、AI技术等，这些技术的协同发展并不成熟，并且数字孪生后的平台模型标准化滞后。

数字孪生技术可以1:1还原整座光伏发电站的形态、结构和地理位置，然后通过输入外部参数变化（如风速、温度和天气状况），使用物理仿真模型，对现实世界的电站运行情况实时模拟，提前做出预判。

与此同时，光伏发电站也被要求需要每隔一段时间报告预估的发电功率，因此仿真模拟的预测功能是各大光伏发电站的必需。此前在光伏发电的预测功能方面，业内人士采用的是算法预测的方式，但因为算法模拟的“黑箱”特性与一些突发的天气影响因素等无法应用算法准确的模拟，应用算法来预测的方式逐渐被数字孪生的技术思路代替。

对于数字孪生来说，核心的是数据，数据的来源是否丰富、准确等，都对模拟的结果影响较大。拿国外的Solargis企业来说，其光伏发电的评估模型工具都是与顶级的实验室、光伏产业常年研究协作的成果，积累了几十年的气候与光伏厂商的数据。对于想要布局的企业来说，在数据领域是否能够获得准确丰富的数据也是考验。

文｜脑极体

在能源的分配侧，数字孪生可以针对能源分配环节存在的大量变电设备，采用映射的方式将设备虚拟化，在智能安全监测设备的辅助下，实现海量数据与物理设备的关联映射，在可视化平台进行实时展现，形成数字孪生变电站，提升能源分配的经济性和安全性。

在解决清洁能源并网的有效措施中，储能和虚拟电厂是其中有效的方式，脑极体在之前的虚拟电厂和储能势动的文章都有详细的介绍过，除此之外，运用仿真模拟的数字孪生技术映射并网也成为重要的举措。今天就和大伙儿掰扯掰扯其在能源电网中的应用、价值与瓶颈。

随着数字孪生技术的不断落地与持续演进，对于光伏市场的扩增与装机量的不断提升，光伏仿真模拟正在“发光”并成为国内企业开始争相布局的领域，不仅是因为潜在的市场规模与商业机遇，从数据安全的角度来看，因为牵扯的国土资源、气象等核心数据，国产化的仿真数字孪生技术发展正当时。

双碳为千行百业带来的不仅是商业的机遇与挑战，也为能源结构的变革、产业数智技术空间的跃升带来质变。从前，我们一直强调的是各行各业乘着双碳的东风有了发展的机遇，现在，深入能源领域的深处，我们会发现产业与双碳战略也是一场互相成就的相遇，各自为对方带来前所未有的改变，而这些变化也会深入到所有细碎的日常中，为未来披上可持续的“绿罩袍”。

近日，各地已经轮番上演高温、暴雨、冰雹、洪水的极端天气。极端天气的频发，也让越来越多的人感受到温室效应带来的危害。

在能源的传输侧，数字孪生可以把控传输过程的安全与优化能力，例如对于电缆设备可以进行映射建模，通过输入的参数与数据，对输电设备的运行状况和各节点的负荷状况进行监测，通过大数据和智能算法实时监控电网并及时对电网可能出现的问题进行预警，方便管理人员的监管，以提高电缆设备的运行性能，增加设备的使用寿命。

建模仿真的技术有待突破，对于建模仿真技术中的理论方法和关键技术需要提升，因为数字孪生涉及的数据、参数众多，需要结合不同类型的数据如气象、地形、季节等，对于仿真模拟计算的模型拟合难度要求也较高，耦合出较为精准的模型比较困难。再加上可再生清洁能源的间歇性特性如季节、气候等影响，数据的波动幅度大，合成精度较高有效的模型较为困难。

虽然目前数字孪生在电网领域的应用场景还主要以单点的示范工程为主，应用的场景较少，智能化水平也较低。但是随着双碳东风的大势，以及配套前沿技术如物联网、云计算、AI等技术的深度融合，长远来看，数字孪生在电网领域的建设也会取得质的突破。

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