【清华大学_沈沉_】新型电力系统孪生构建与应用报告_50页_3mb

新型电力系统孪生构建与应用总结

核心内容

新型电力系统数字孪生技术是通过构建电力系统的虚拟映射，实现对实际系统的实时监控、预测、优化与控制。该技术以建模与仿真为核心，融合数据驱动和知识驱动方法，以应对新型电力系统“双高”特征（新能源发电高渗透、电力电子设备高渗透）带来的挑战，如系统惯量小、动态时间常数跨度大、设备单机容量小、状态时空耦合性强等。

主要观点

• 数字孪生概念：数字孪生是真实电力系统在数字空间中的投影，通过物理模型、传感器数据和运行历史等，实现对电力系统的多维度、多尺度、多物理量和多概率仿真。
• 数字孪生与AI结合：数字孪生技术与人工智能的结合形成了“智能仿真”和“仿真智能”两种应用范式，分别侧重于仿真与AI的融合以及AI在仿真中的自主性提升。
• 数字孪生技术的特征：包括可假设性、可预测性、可视性、可解释性和可互动性，这些特征支持电力系统的智能决策与优化。
• 数字孪生的成熟度等级：从L0到L5，数字孪生体与物理实体的交互方式和同步程度逐步提升，L4实现“以虚优实”，L5实现“虚实共生”。
• 当前研究重点：包括理论问题（如自趋同与控制策略自趋优双闭环一致收敛性证明）、一二次融合建模、数字孪生体在线更新、数字/数模一体化仿真、数字孪生构建工具（如CloudPSS-XStudio）等。
• 技术挑战与解决方案：针对传统电力系统仿真在建模准确性、处理效率和控制策略鲁棒性等方面的问题，数字孪生技术通过混合建模、实时同步和AI辅助方法提供了解决方案。

关键信息

• 数字孪生体构建：采用机理-数据混合驱动建模方法，结合迭代修正和实时同步策略，确保模型的准确性与实时性。
• 在线更新技术：通过GMM-PSO和鲁棒优化方法，实现数字孪生体在大扰动和平稳工况下的参数在线更新。
• 仿真智能：利用大语言模型（如ChatGPT）与CloudPSS平台结合，实现接口自感知、方法自决策、算法自执行，从而提升仿真效率与智能化水平。
• CloudPSS平台：是数字孪生技术的数字化底座，提供开发工具、运行环境和仿真引擎，支持多种应用，包括智能问答、代码生成和批量实验。
• 应用案例：
  • 智能仿真案例1：基于图神经网络的超分辨率量测生成，提升状态感知能力。
  • 智能仿真案例2：微分神经网络用于端口特性动力学建模，增强系统动态建模能力。
  • 智能仿真案例3：对抗生成网络用于运行场景定向生成，支持潮流样本精准生成。
  • 智能仿真案例4：强化学习用于暂态安全约束最优潮流，提升调度决策效率。
  • 智能仿真案例5：大语言模型与CloudPSS结合，实现代码自动生成、数据自学习和业务自适应。

技术团队与平台

• 团队介绍：由卢强院士创立，历经30多年发展，团队包括梅生伟教授、沈沉教授、陈颖研究员、刘锋副教授、张雪敏教师、陈来军副教授、黄少伟副研究员、魏钟等。
• CloudPSS平台：由清华大学和清华四川能源互联网研究院联合研发，专注于基础仿真软件开发、技术咨询和能源电力系统数字化转型。
• 技术授权：技术授权给清鸾科技（成都），由于智同和宋炎侃负责。
• 数字孪生构建工具：CloudPSS-XStudio，作为能源电力系统数字孪生领域的“生产力工具”和“应用市场”，支持多时间尺度高性能仿真、虚拟化、容器技术、3D建模等。

未来发展方向

• 智能仿真与仿真智能：探索人工智能在电力系统仿真中的深度应用，提升系统的自主性、智能化和实时性。
• 开放生态：构建开放的数字孪生技术生态，促进技术发展与应用落地。
• 多学科融合：结合物联网、知识和数据驱动的建模方法，实现电力系统与数字孪生体的深度融合。

小结

数字孪生技术在新型电力系统中具有重要应用价值，其核心在于建模与仿真。通过与人工智能的结合，数字孪生技术不仅能够提升电力系统的智能决策与优化能力，还能够支持大规模和复杂系统的实时模拟与控制。CloudPSS平台作为数字孪生技术的重要支撑，为实现智能仿真和仿真智能提供了数字化底座。未来，数字孪生技术将在多学科融合和开放生态的支持下，持续推动电力系统的智能化与数字化转型。