Page 72 - 能源互联网背景下电力技术分析

能源互联网背景下电力技术分析
Analysis of Power Technology in the Context of Energy Internet

系统状态量占比；预演计算的准确性，包括误差、置信度区间等；保证一定准确
性下预演计算的未来时间长度与时间颗粒度。

3. 在基于数字孪生的能源互联网可假设性评价体系方面
国家在“十四五”规划中明确提出了建设韧性城市与坚强局部电网，能源互
联网也应具备韧性和反脆弱性，能够抵御极端自然灾害、物理攻击、网络攻击等
“黑天鹅”事件。由于极端事件历史案例少，强度大，破坏方式具有很强的随机
性，只能通过假定极端场景并加以仿真分析验证。基于数字孪生的能源互联网模

型应具备提供设定极端运行工况的能力，支撑假设极限场景下的推演计算。可假
设性的二级指标一般包括 2 个方面：孪生模型极端场景下反映系统响应能力的完
备性；可人为设定运行极限条件的变量占比。

4. 在基于数字孪生的能源互联网可解释性评价体系方面
能源互联网的孪生模型可以通过各类型场景仿真预演、运行状态模拟、全生
命周期加速分析等流程提供全链条影响机理分析，进而弥补数据驱动模型的黑箱
问题，让用户能够从实际物理系统的虚拟映射上了解各类事件场景未来发展演化
的合理解释。可解释性的二级指标一般包括 2 个方面：分析解释结果的可信性、

可靠性；物理模型的完善度。

三、数字孪生在能源互联网应用中的难点

在能源互联网中广泛使用数字孪生技术还存在着许多特性问题有待解决。本
节主要从监测分析、模型构建、规划运行以及综合评价 4 个方面的应用难点进行
阐述，之后对数字孪生技术在能源互联网应用中的难点进行总结提炼，最后针对
当前所存在的难点问题给出建议对策。
（一）数字孪生在监测分析中的应用难点

1. 受不确定性因素影响量测数据与仿真数据对比分析难度大
数据采集面临的一个关键问题是如何将能源互联网的量测数据与数字孪生模
型仿真产生的数据进行对比与分析。由于量测设备的精度误差、环境因素以及能

源互联网的分布式能源、可接入负荷等随机性因素，量测数据具有灵活性和随机
性。同时，数字孪生的仿真输出结果也同样具有随机性。因此，多维随机变量的
对比问题属于数学复杂概率分布的求解问题，目前仍是数字孪生在能源互联网数
据采集中需要解决的综合技术问题。

64