Page 73 - 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

2. 不同量测设备数据采集的一致性较难统一
能源互联网中各种能源的生产、输送、消耗过程涉及大量的数据采集和传输，
各种量测装置测得的数据有不同的尺度、采集周期以及计量单位，这导致不同数

据之间无法融合，主要体现在数据采集的尺度及计量单位的一致性问题、数据采
集参数及格式的一致性问题、数据采集周期的一致性问题。
3. 数据的准确性与传输的安全性难以保障
能源互联网数字孪生属于信息 - 物理耦合系统，对数据传输的准确性和稳定

性提出一定要求。但在实际的数据传输过程中，存在数据丢失或传输网络安全漏
洞的问题，因此容易受到外界的攻击从而影响信息与系统之间的交互。随着能源
互联网覆盖范围的扩大，大数据处理对信息安全提出更高的要求，数字孪生技术

面临着更大的挑战，需要进一步提高系统的安全性能以保护用户隐私，保障用户
与系统的安全双向交互。
（二）数字孪生在能源互联网模型构建中的应用难点
1. 数字孪生模型准确率与计算效率之间的矛盾难以平衡
利用数字孪生对能源互联网物理实体构建精准模型是对实际系统进行智能决

策的核心。但能源互联网本质上是多层耦合的非线性系统，由于电力网、热（冷）
网和燃气网的时间尺度不同且误差精度不同，使数字孪生模型的构建需要在多能
源的耦合问题上寻求多颗粒度切换与集成复杂度之间的动态平衡。同时，随着能

源互联网各种新型设备的接入，系统的网络架构和运行方式更加复杂，数字孪生
模型在精细化的同时会带来复杂的求解计算问题。如何平衡能源互联网系统数字
孪生模型的精确度与复杂度之间的矛盾是目前的难点。
2. 数字孪生模型自主演化机制复杂多样
现实世界中的能源互联网处在实时变化中，其动态特性与变化特点体现在量

测数据中。能源互联网系统中的模型具有很大的灵活性，其要求数字孪生必须根
据运行条件和运行环境的不同对实际系统进行精准刻画，但由于多能源系统的复
杂性，通过运行数据驱动逆向构建数字孪生模型属于高维数学问题的逆向求解问

题，具有很大的挑战性。同时，能源互联网的时变特性要求数字孪生模型能够实
现自主演化，但机理模型无法反映设备运行过程中运行状态改变导致的不确定性
问题对设备的影响，而数据驱动模型以机理模型的运行参数作为先验知识，可解
释性较差，目前无法根据运行状态实现动态更新。

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