数字孪生技术助力能源管理系统应对气候变化

### 数字孪生技术助力能源管理系统应对气候变化 #### 1. 数字孪生基础与背景 数字孪生（DT）近年来不仅用于工业领域，还在智慧城市、航空航天和医疗保健等方面有所应用。2002 年，Michael Grieves 提出了“产品生命周期管理（PLM）中心”的原型，涵盖了数字孪生技术的核心特征。最初，它主要用于航空航天领域，随着物联网基础设施技术的发展，现在可以生产更便宜的传感器来实时收集数据。 数字孪生依赖于三个主要组件：数据和信息链接、处于真实世界环境中并得到适当监控的物理产品，以及存在于虚拟空间中的虚拟产品。传感器可用于实时监测并产生大量数据，这些数据经过传输、存储后，会被分析并与虚拟产品关联，从而揭示物理空间的运行情况、虚拟空间的模拟方式以及现实世界的决策方法。 与数字孪生相关的有三个相似术语： - 数字模型：是预先存在或未来物理对象的数字版本，数字模型与物理对象之间没有自动的数据交换。 - 数字影子：是对象的数字表示，只有单向数据流，即物理物品状态的变化会推断出数字对象的变化。 - 数字孪生：数字对象与现有物理对象之间存在双向的完整数据流，物理对象的任何变化都会影响数字对象，反之亦然。 数字孪生的起源与美国国家航空航天局（NASA）有关，阿波罗计划提出了数字孪生的想法。如今，它被视为基于虚拟模型以及服务和事物的通信能力的真实世界物品的虚拟模型。数字孪生的应用涉及基于模型的模拟技术、各种传感器、物联网和建模工具等，会产生大量不同结构的数据。边缘计算用于数据的预处理，5G/6G 技术确保数据实时传输且无泄漏威胁。数字孪生模型分为数据模型和物理模型，物理模型需要了解物理属性，语义数据模型则需使用人工智能技术进行训练。 数字孪生技术具有以下特点： - 控制物理空间的过程，传统工作是通过物联网网络实时监控分散的设备。 - 为机器可读的应用程序编程接口进行数据表示。 - 实现事件检测的逻辑功能。 物联网在多个技术和科学领域有广泛应用，由于这些应用会产生大量数据，因此需要数据分析系统进行系统故障检测、维护和预测。物联网与分布式发电技术和数字孪生相关联。无线传感器网络（WSN）在工业和医疗保健等多个领域有应用，可用于环境参数的管理和监测。在能源领域，部署 WSN 监测系统有诸多好处，因此必须将其纳入数字孪生应用中，以显著改善能源领域的保护过程。 #### 2. 数字孪生在能源管理中的应用 数字孪生在能源应用中可根据集成水平分为不同层次，其在能源领域的主要应用如下：