1.什么叫数字孪生？

数字孪生（DT）是物理资产、流程或系统的虚拟表示，是有形系统的实时数字对应物，它可以根据对应物理方的实时数据不断更新，可以永久复制其状态、行为和性能。DT是一项新兴技术，可以实现对物理系统的实时监控、分析和控制。与静态模拟不同，DT会随着系统行为、环境条件和操作参数的变化而动态演变。DT系统通常包括三层：物理系统、数字模型和连接两者的数据流层。

2.数字孪生对可再生能源的意义

国际可再生能源署（IRENA，2022）报告指出：数字技术（包括数字孪生）是实现可再生能源可扩展性、灵活性和实时运营智能的核心。

由于动态复杂的环境，可再生能源系统具有高度不可预测，使得要实现系统性能稳定性和优化变得非常困难。数字技术可以提高系统的可观测性、可再生能源的可控性、适应性和对变化条件的响应能力，改变能源系统的想象、设计、操作和维护方式。

DT技术正在成为智能、灵活和强大的可再生能源系统的关键推动者。DT最基本的能力：实时监测、智能模拟和控制优化。DT允许维护具有预测性。DT提供的支持允许从孤立的系统管理发展到更复杂和协作的系统。DT提供了实时构建和更新模型的能力，这意味着能源系统具有更好的适应性。通过远程监控、自动诊断和优化控制，DT减轻了需要现场设备维修的高技能和昂贵的远程技术干预的负担，使得在资源和专家访问受限的农村和服务不足的社区大规模部署和管理可再生能源系统成为可能，有助于增加能源的可及性。

3.可再生能源数字孪生系统的关键技术

DT在可再生能源中的功能包括实时链接和自动任务处理。他们的成就得益于强大的技术和基础设施系统，其中包括：人工智能、物联网、云和边缘计算系统以及大数据分析。

人工智能是DT系统最为重要的因素，它为DT提供了必要的智能，使他们能够识别模式，“学习”系统的运作方式，并做出合理的选择。对于可再生能源系统，人工智能在预测性维护、计算能源需求、发现故障和实时优化操作方面至关重要。

物联网为DT系统提供了至关重要的传感和通信框架。物联网网络包括智能传感器、嵌入式系统、边缘设备和协议，这些设备和协议促进了物理能源资产与其虚拟对应物之间的实时数据交换。此外，物联网的双向通信不仅允许DT在检测到异常或预测的操作条件变化后，通过在其反馈回路中发送的命令进行远程监控和控制，还可以自主发出命令。

云和边缘计算技术减轻了与实时DT操作相关的延迟和处理问题。虽然云为数据存储、数据访问、历史分析、人工智能模型训练等提供了几乎无限的资源，但边缘计算在收集数据的位置提供了实时处理，进一步减少了延迟。这在偏远的可再生能源地区至关重要。

大数据的分析部分是DT技术的解释和诊断层。它允许DT在与可再生能源系统数据相关的数量、速度、多样性和准确性方面发挥作用。时间序列分析、回归模型、无监督学习和降维方法的技术使我们能够从传感器数据中获得可操作的见解。

4. 数字孪生在可再生能源领域的主要应用分类

按照能源项目类型和工程生命周期，DT在可再生能源领域的主要应用分类如下表：

可再生能源系统中DT应用的分类

5. 数字孪生在可再生能源领域的应用案例

DT在工程实践的主要应用方向是提高自动化水平，提高可扩展性和互操作性，包括加强系统优化、故障诊断、维护预测和资产寿命延长。在长期资源可预测性和对偏远地区需求变化的响应性较低的情况下，DT系统在实现能源供应方面显示出巨大的潜力。太阳能和风能由于其数据丰富和模块化设计而处于这个领域的前沿，而水电和混合动力系统虽然不太常用，但通常伴随着更复杂或全系统的DT能力。

5.1.太阳能光伏系统

DT在光伏系统的主要应用有：实时辐照度和发电量预测，可将每日能量产量估计提高10%以上。华为和阳光电源将DT框架纳入其逆变器技术，这些逆变器可自主检测性能下降，计算太阳能电池板的污染率，甚至通过通信线路远程提出维护行动。根据运行数据，使用DT增强诊断后，平均修复时间（MTTR）估计减少了15%-20%，总能量产量增加了5%-8%。

5.2.风能系统

DT平台的部署在风能领域也很活跃，主要用于组件健康监测和性能优化。如通用电气可再生能源公司的“数字风电场”解决方案，该解决方案根据机舱位置、叶片应变仪和振动传感器等传感器数据实时模拟每台风力涡轮机。数字模型可估计随着时间的推移所造成的相对损伤的疲劳分析。风力涡轮机的DT使用该模型来预测组件的RUL并安排先发制人的维修。通过将其与空气动力学建模相结合，DT还优化了偏航和俯仰控制，以应对不断变化的风况。据报道，这些策略将涡轮机的预期寿命延长了五年，并将计划外维护减少了25%。西门子歌美飒同样将DT集成到其海上涡轮机平台中，专注于远程检查、齿轮箱异常检测和积冰建模。

5.3.水力发电系统

最近，DT在水电系统的结构和运营管理中的作用越来越突出。如法国电力公司EDF开发了法国Villerest大坝的DT模型。该模型可以模拟大坝流入和流出过程、闸门运动算法、泥沙输移和结构应力行为反馈。模拟数据来自流量计、水位传感器和水位监控系统。通过缩短事故响应时间和降低误报率，可以检测到早期气蚀、压力管道压力异常和其他水力异常。DT技术在流量调度规划方面具有优势，在六个月的运行周期内，在可变流入条件下，效率提高了12%。

5.4.混合可再生能源系统

DT技术最复杂的应用之一必须是可再生能源系统，其中涉及太阳能、风能和储能的同时管理。美国能源部设计了一个项目微电网试点，该试点结合了太阳能光伏、风力涡轮机和锂离子电池，以及一个执行负载预测、预测调度和动态电压调节的集中式DT。该DT利用具有消耗和天气数据的机器学习模型来优化能源平衡，同时减少削减和存储退化。应用验证研究表明，通过部署DT增强型控制器，微电网的运营成本降低了10%以上，对化石燃料的依赖减少了22%，电池寿命延长了15%。

6.可再生能源DT应用的挑战

可再生能源DT应用的挑战包括模型可靠性、数据异构性、缺乏标准化和网络安全。

DT依赖于基于物理的方程和数据，以及给定资产的动态行为来模拟它。然而，由于简化、组成参数不完整或环境模糊，虚拟模型和现实世界系统之间总是会出现偏差。因此，虚拟模型的响应不够灵敏或不够详细，会导致DT系统无法帮助做出准确的决策。

数据异质性和质量问题加剧了建模挑战。DT依赖于连续的传感器数据流进行校准、验证和控制驱动。然而，摄入的数据通常是嘈杂的、异步的或以不一致的速率采样的。不同数据类型的集成——包括数值读数、分类标志、图像数据和时间序列日志——带来了巨大的预处理负担。

标准化很重要，但在几个DT平台中仍然缺乏完善，特别是在地理分布和多源数据环境方面。DT的设计、接口通信和数据语义缺乏统一性。在可再生能源领域，没有全面的标准来管理DT的架构，这导致了分散的方法，限制了整体合作。

能源系统数字化带来的一个重要问题是网络安全方面。由于持续的连接，数据终端不断容易受到网络威胁。随着DT成为实时可再生能源系统控制的重要组成部分，物理资产与其虚拟资产之间的数据流安全变得至关重要。数据欺骗、虚假指令注入和拒绝服务攻击——每种攻击都会影响系统运行或导致级联故障——是不安全的DT系统可能面临的危害之一。

最后一个也是最令人生畏的障碍是，在DT中维持实时同步、学习和优化所需的巨大计算资源。

7.未来研究方向

国际可再生能源署倡导对可互操作的数字基础设施（包括DT）进行投资，作为实现弹性、智能和脱碳能源系统的途径的一部分。DT技术在可再生能源系统的故障诊断与隔离、系统优化和生命周期增强方面获得了快速应用。但目前这些应用仅限于孤立的系统实现或实验测试台。未来，DT的重点将从特定的项目单一资产转移到整个可再生能源生态系统价值链中的集成、分布式、情境感知的基础设施。

在中期（3-5年）内，挑战将从改进单个模型转变为构建可扩展、可互操作和安全的DT生态系统。研究必须解决现有DT平台的碎片化、通信协议缺乏标准化以及跨域集成能力有限的问题。

从长远来看（6-10年），DTs将成为国家和全球能源情报平台的组成部分。在这种情况下，DT不仅跟踪当地资产，而且在整个能源网络的规模上运行——与市场、天气模型、气候风险预测和政策引擎相互作用。这一阶段的一个关键方向是将DT集成到气候适应性网格建模中。随着气候变化对可再生能源发电的影响越来越大，DT将需要模拟概率天气路径及其对分布式能源流、基础设施压力和存储波动的影响。这些预测可以驱动系统范围的优化模型，如混合整数线性规划（MILP），在国家范围内协调调度、市场竞价和资源规划。

此外，储能管理为DT创新提供了肥沃的土壤。先进的电池双胞胎能够跟踪热行为、老化和内部电化学动力学，对于支持需求响应策略、电动汽车集成和城市地区的调峰至关重要。

总之，未来可再生能源中的DT应用有望呈指数级增长，但前提是关键研究前沿得到系统解决。这些包括混合建模框架、标准化的DT协议、安全和可扩展的计算基础设施，以及与环境和市场模型的高级集成。通过坚持明确的路线图并协调多学科的研究成果，DT可以发展成为有弹性、智能和脱碳的全球能源系统的支柱。

8.结论

DT在可再生能源系统中可以发挥重要作用，如能源效率提高了10-25%，意外维护停机时间显著减少。DT是下一代能源系统的基本推动者——数据驱动的智能、预测技能和系统适应性构成了智能脱碳基础设施的基石——而不仅仅是优化工具。标准化平台、扩展互操作性协议、将政策与技术准备水平挂钩、建立特定领域的基准框架是未来工作的重中之重。这些努力将确保数字技术的发展立足于实际需求，并遵循世界能源转型的进程。