从虚拟中发展电网现实：数字孪生承载的能源变

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。

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。

光伏预测的难度高主要原因则是光伏仿真模拟对于气象数据的要求较高，并且融合的数据相关度不高，如太阳光、气象物理、地形地貌等参数不相关，并且气象数据偶发的频次不低，对于预测的准确度也有影响。如果想要提高各类模型互相耦合后的精度，则对复合型人才以及专家型人才的协同提出高要求。光伏仿真模拟领域的专业壁垒较高也就不难理解。

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”。

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。

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。

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。

为了应对全球变暖，选择碳中和之路已经成为许多国家的共识。在双碳战略背景下，我们知道开发可再生的清洁能源是重中之重。毕竟在人类高碳排的活动中，几乎四分之三的碳排来源于能源的消耗。在发展风光水电等资源的过程中，可再生能源的并网是关键。因为可再生能源显著的间歇性和强随机波动性，接入大电网后，给系统带来了强烈的波动，影响电网的稳定与安全。

无论是数据驱动还是数据+模型的驱动，都对孪生数字技术在能源领域的应用提出了较高的要求，正在发展初期的技术需要时间与具体场景长久的打磨，才能提升，不过正是因为技术的壁垒与发展的机遇，也为参与的企业带来了广阔的发展空间。

光伏仿真模拟是典型的数字孪生在能源生产阶段的场景应用，数字孪生通过建立虚拟映射的仿真模型，实时对光伏发电站的运行状态和运行环境等进行监控和模拟仿真运行，及时制定生产机组的最优运行策略，不仅获取更高的发电功率，也能够提前预测发电功率进行并网的调优。

图片来源@视觉中国

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。

从能源侧的角度来看，以清洁能源光伏发电举例来说，其全生命周期都需要严格的安全生产管理，因此在能源生产到传输的全路径都需要安全可控的技术来管理全部的流程。以“数字孪生”技术为主，基于丰富的数据为核心，可以对电力从预测、生产到传输的流程全部监管。

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。

文章来源：《电网与清洁能源》 网址: http://www.dwyqjnyzz.cn/zonghexinwen/2022/0711/1229.html