Page 69 - 能源互联网背景下电力技术分析

第一章 能源互联网发展概述

方面，电、热、气等不同类型的能源数据掌握在不同运营商处，从信息安全与商
业利益角度，存在各类数据壁垒，无法利用多源数据描绘系统的全景态势信息；
另一方面，随着新型电力系统与能源互联网的发展，海量分布式源 - 荷 - 储资源

以及电 - 热 - 气 - 氢等多类型能源交互设备接入能源互联网，产生了高维、异构
的海量数据，对传统的数据采集、处理、分析、存储、再利用提出了更高的要求。
数字孪生可以通过多任务学习等人工智能算法实现对感知数据的充分挖掘，以全
面覆盖能源互联网系统各设备的泛在传感网络为依托，能够深入底层能源设备进

行精确测量和高效信息交互；同时，数字孪生借助能量流计算、云计算等技术体
系中的先进内核，实现数据在不同维度的提取和计算，支撑能源互联网系统数字
孪生多维度、多层次的数据监控和计算分析。

（二）数字孪生在全要素模型构建中的典型应用
构建能源互联网系统的数字孪生模型是高精度刻画能源互联网系统的关键。
与传统建模相比，数字孪生技术充分考虑到数据与知识互补的特性，采用模型物
理原理、专家领域知识与海量量测数据实现多源驱动的模型构建，使孪生模型具
有适应多时间尺度与运行环境变化的泛化能力及更好的可解释性、更强的可信性。

数字孪生模型构建层是能源互联网数字孪生的关键技术，在支撑全要素孪
生模型构建方面的应用主要体现在 3 个方面：基于模型物理原理的各能源系统主
体内部机理模型、基于专家领域知识的各能源系统主体间能量双向耦合关系与数

据信息流动的主体间交互模型和基于海量量测历史数据建立的包含能源互联网外
部、内部环境与参数多重随机性与不确定性的数据驱动模型。
在构建物理原理驱动机理模型方面，考虑到能源互联网中电 - 热 - 气 - 氢等
各类能源的物理特性与动态过程时间尺度差异，可以根据需要建立详细的偏微分 -
代数方程模型，或基于应用场景与机理分析建立平均化模型。不同能源系统主体

采用不同的仿真模型、模型迭代演算技术和时间常数，并具有各异的对外输入输
出交互端口，进而与其他功能模块交互。
在基于专家领域知识的能源互联网多能耦合关系与能量流 - 信息流建模中，

根据电网、热网、气网、氢能系统等能源系统间的单向、双向耦合设备配置，以
及典型运行场景下多能流系统的联合调度优化与时空协调互济关系，建立基于规
划设计、调控、运行等专家经验的能源系统各主体间的交互耦合模型。进一步考
虑能源互联网的调度、控制、通信等架构设计，以及云边协同、边缘计算等最新

61