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智慧能源系统如何应用数字孪生技术

一、前言

全球能源行业切合数字化时代不断发展,我国电力体制改革深入推进,在这一环境下加速能源转型已成为行业共识。但能源行业存在体制、技术与市场壁垒,促使能源转型面临挑战。国家能源局提出智慧能源战略,建设数据共享、透明开放、互惠共享的能源共享平台,以求处理能源行业普遍存在的堡垒问题。数字孪生技术可在物理世界和数字世界之间建立精准的联系,有利于处理智慧能源发展所面临的技术难题,支持从多角度对能源互连网络进行精确仿真和控制。然而,数字孪生技术在智慧能源行业的定义和应用架构仍有待深入研究,对于能源系统的数字孪生技术应用实验也仅处在初步的验证探索阶段,涉及能源系统变电设备、电力传输网和热电厂的数字孪生模型研究。

本文以面向智慧能源系统的数字孪生技术为研究对象,重点整理智慧能源领域对数字孪生技术的需求和国内外研究现状及趋势,探究数字孪生技术在智慧能源系统中的定义和通用架构,由此分析面向智慧能源系统的数字孪生关键技术和生态构建。

在此基础上进行数字孪生技术在智慧能源行业的部署和应用案例研究,从而展望数字孪生技术在智慧能源行业的发展方向和应用趋势。

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二、面向智慧能源系统

的数字孪生技术需求分析

1.宏观需求分析

2019年11月,《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》要求,推动能源革命,构建清洁低碳、安全高效的能源体系。《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》提出,培养基于智慧能源的新业务、新业态,建设新式能源消费生态与产业体系。我国能源产业生态正在发生深刻变革。

目前新型冠状病毒肺炎疫情给我国经济发展和能源行业带来了冲击,煤碳、天然气、电力、新能源等行业均遭受到一定程度的影响。这并不能改变我国能源体系实现能源转型的目标,能源生产和利用方式的根本性改变亟需以新一代数字化技术为关键支撑。

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2.技术需求分析

我国能源供应向着分散生产和网络共享的方向转变,但能源行业仍普遍存在体制、技术和市场壁垒,能源供应侧、传送侧和消费侧都存在大量信息不透明、不共享的问题。国家能源局提出的“互联网+”智慧能源战略,将借助现代信息技术提供数据共享、透明开放、互惠共享的信息网络平台,打破目前能源“产、输、配、用”间的不对称信息格局,推动能源生产与消费方式革命,重构能源行业生态。该战略的落地实施要求能源系统实施数字化深层转型,运用新的技术方式助力数字化转型变成亟需。

云计算、人工智能(AI)、大数据、数字孪生等新兴热点技术,为能源行业的创新与变革带来了新发展动力,为加快能源系统的数字化转型带来了技术支撑。

构建智慧能源生态系统是中国能源行业的发展趋势,而结合物联网技术、通讯技术、大数据分析技术、高性能计算技术和先进仿真分析技术的数字孪生技术体系,变成处理当前智慧能源发展面临问题的关键抓手。在现有能源系统的建模仿真和在线监控技术的基础上,数字孪生技术体系进一步包含状态感知、边缘计算、智能互联、协议适配、智能分析等技术,为智慧能源系统提供更加丰富和真实模型,进而全面服务于系统的运行和控制。

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三、面向智慧能源系统的数

字双生技术研究现状与趋势

近年来,国外对数字孪生技术的理论方面和应用方面研究均获得了迅速发展。美国通用电气公司(GE)和辛辛那提大学应用包含从设计到维护全过程的数字化来优化产品生产,但尚未实现数字孪生的统一建模技术。美国ANSYS公司提出ANSYSTwinBuilder技术方案,建立数字孪生并可相互连接至工业物联网,用于改进产品性能、减少意外关机风险、提升下一代商品。文献给出了数字孪生参考模型,在概念方面实现了对生命周期的全面描述。文献给出了一种多模式数据收集方法,将生产系统与数据库藕合,为数字孪生带来了状态感知与分析的基础能力。

与国外的快速发展势头相比,国内在数字孪生技术方面的研究仍处于萌芽阶段。文献给出了一种描述繁杂产品的数字孪生设计框架,探索了开发过程中的关键技术。文献给出了数字孪生五维模型概念,展望了该模型在10个不同领域中的应用前景。文献多角度阐述了大数据和数字孪生技术间的异同以及如何促进实现智能制造。文献总结了信息物理系统中数字孪生的关键技术,描绘了数字孪生技术在商品全生命周期的实现方式。

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数字孪生技术在各应用领域快速发展,而不管国内还是国外,相关数字孪生技术在能源行业的应用大都处在探索验证阶段。法国达索公司致力于电气设备的数字孪生仿真建模研究,搭建了用户和设计师间的交互平台。上海交通大学研究团队建立了数字孪生电网的潮流模型,验证了数字孪生电网的技术可行性。安世亚太数字孪生体实验室基于Flownex设计软件建立了数字孪生热电厂模型,为热电厂的工程设计和维护带来了技术参照。清华大学研究团队利用数字孪生CloudIEPS平台,建立了数字孪生综合能源系统模型,达到减少了能源系统运行成本的目标。

一般认为,数字孪生技术特别适用于资产密集型且可靠性需求高的繁杂系统。该技术已逐渐应用到诸多工业领域,又以制造业领域为典型。智慧能源系统是融合多能源的综合繁杂系统,与数字孪生技术的应用方向高度契合。然而,当前数字孪生技术在智慧能源领域应用发展比较零散,没有建立数字孪生技术在智慧能源应用领域实施框架。

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四、面向智慧能源系统

的数字孪生定义和框架

1.面向智慧能源系统

的数字孪生技术定义

数字孪生技术初期被运用在国防军工及航空航天领域,其基本理念是由Grieves教授2003年在生命周期管理课程上提出。对数字孪生技术概念给出定义,则要追溯到2009年美国空军研究实验室(AFRL)提出的飞机机身数字孪生定义。2009—2019年科研机构对数字孪生技术所给出的定义见表1。

综合各类定义描述,本文面向智慧能源工程应用,归纳数字孪生的定义如下:数字孪生技术充分利用精细化概念模型、智能传感器数据、运维历史等数据,集成电、磁、热、液体等多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成对智慧能源系统的投射;数字孪生案例体现对应智能产品的全生命周期过程,可以实时更新与动态演变,从而实现对智慧能源系统的真实投射。

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2.面向智慧能源系统

的数字孪生架构及特点

结合数字孪生的通用架构,本文给出了数字孪生在智慧能源系统里的架构,针对智慧能源系统的特点该架构分为五部分:物理层、数据层、机理层、表现层和交互层。数据层首先从物理层中搜集大量数据,然后进行预处理并传送;机理层从数据层接收多尺度数据(包含历史数据和实时数据),通过“数据链”输入模型仿真后进行数据整合和模拟计算;表现层得到机理层仿真的结果,以“沉浸式”方式展现给客户;交互层可以实现精准的人机交互,交互指令能够反馈至物理层对物理设备进行控制,也可以作用于机理层实现模型仿真的更新和迭代生长。相应层次的特点具体阐述如下。

物理层常规的能源系统状态监测,首先在能源设备上安装传感器,然后由数据采集软件汇总,但分散的数据收集系统交互艰难。物理层基于能源物联网平台,在各智能产品中应用先进传感器技术搜集系统运行的多模异构数据,集成了物理感知数据、模型生成数据、虚实融合数据等海量数据


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