面向能源互联网数字孪生的电力物联网关键技术及展望

1研究背景

        以电力为核心的能源互联网具有典型的非线性随机特征与多尺度动态特征，传统机理模型分析和优化控制方法已经难以满足能源互联网规划设计、监测分析和运行优化的要求。数字孪生系统可实现能源互联网从物理实体到虚拟空间的实时完整映射，为机理模型提供海量模拟的试验与评估环境，并结合数据驱动的方式对机理模型进行补充，电力物联网技术为精确构建能源互联网的数字孪生系统提供了数字化与智能化基础，构建连接全社会用户、各环节设备的智慧电力物联网体系。

　　2科学问题

　　面向能源互联网数字孪生系统构建需求，电力物联网技术需要解决两个关键科学问题：

　　图1面临的核心科学问题

　　在物理世界向虚拟世界映射方面，如何形成能源互联网的动态多维、多时空尺度高保真模型，实现物理数字融合建模。针对能源互联网具有随机性和不确定性、难以单纯通过物理机理进行描述或求解的问题，基于电力物联网感知层和边缘层的数据资源，利用数据驱动建模方法从参数辨识、场景拟合、行为预测等方面对物理机理模型进行补充和提升，在保证信息安全的前提下，形成实时完整映射的数字虚拟系统，支撑电力业务场景智能应用。

　　在虚拟世界向物理世界反馈方面，如何进行能源互联网双系统的迭代交互与动态演化，实现资源协同互动。有效利用数据的双向流动与价值挖掘，通过数据与知识融合的人工智能等先进数字技术，赋智业务场景应用，实现虚拟数字空间与真实物理空间的协同互动与反馈优化。

　　围绕以上两个关键科学问题，提出电力物联网“端–边–管–云–智”分层体系架构。该架构作为一个整体解决框架与思路，将传感、网络、平台和人工智能等现代信息技术与能源系统深度融合在一起，通过贯穿感知、传输、海量数据处理、智能协同决策等多环节来解决物理数字融合与资源协同互动这两大核心问题，并在空间范围、时间尺度与智能深度等多方面支撑未来能源互联网数字孪生系统更高的要求。在“端”层应用高性能传感器来全面加大感知覆盖力度；在“边”层利用边缘计算技术实现数据的就地处理、现场判决；在“管”层融合先进通信技术，实现各类传感器即插即用、本地和广域灵活接入；在“云”层通过数据存储、计算、共享等提供弹性资源保障的物联管理平台；在“智”层基于深度学习、强化学习、知识引导及群智优化等技术提供多种智能业务应用。

　　3核心技术

　　按照“端–边–管–云–智”分层架构梳理出三大类核心技术：

　　精准感知与高效通信技术，为“端”层和“边”层提供数字化感知与边缘计算能力基础，为“管”层提供数字传输渠道，精准感知技术主要聚焦在新型传感机理、微纳器件制备、高效供电方法、边缘计算技术、自主可控人工智能芯片等方向，高效通信技术主要聚焦在宽带高可靠超多跳自组网技术、窄带多层次大规模自组网技术等方向；

　　高并发接入与海量数据管理技术，为“云”层提供物联终端与海量数据管控、存储、共享基础，高并发异构物联终端接入管控技术主要聚焦在软件定义终端模型技术、异构通信技术和终端代理服务等方向，海量数据存储共享技术主要聚焦在分布式数据立方体技术、“物联网一张图”技术和多元数据融合共享等方向；

　　融合建模与趋优进化技术，在“端–边–管–云”数字化基础之上，为能源互联网数字孪生提供物理数字融合建模与支撑更高阶业务场景智能应用能力，是“智”层支撑技术，电网物理数字融合建模技术主要聚焦在数据模型对机理模型的改进、机理模型对数据模型的指导以及构建混合模型等方向，电网资源协同趋优技术主要聚焦在计算机视觉理解感知、知识图谱多模态认知推理、混合增强智能、群体智能等方向。

　　4应用场景

　　电力物联网智能应用场景广泛，本文重点从设备、电网和用户三方面选取典型应用。

　　一、电力设备故障智能感知与诊断

　　图2电力设备故障感知与诊断应用技术路线

　　在设备故障诊断领域，目前电力设备存在信息多源、状态评价困难、故障诊断率低等技术瓶颈。随着电力系统中物联传感终端数量的不断增加，电力设备传感监测数据呈现信号多源异构、样本质量不均衡、故障样本较少等特点，为全面刻画设备运行状态，可通过多源数据协同感知与压缩感知、多模态数据融合、知识图谱认知推理等技术，研发电力设备状态评价、故障诊断预警与检修辅助决策等智能应用，确保电力系统安全可靠运行。

　　二、源网荷储自主智能调控

　　图3基于深度强化学习的电网自主智能调控应用技术路线

　　在能源互联网运行优化领域，当前源网荷储要素多样、源荷双侧不确定性突出，导致新能源消纳能力不足，可通过强化学习、模型/数据交互驱动、群体智能等方法，采用源网荷储广泛感知与预测、多元协同调度、分布式自主控制，提高分布式可再生能源利用率，实现源网荷储泛在资源的自主智能调控。

　　三、综合能源自治协同与多元服务

　　图4综合能源自治协同与多元服务应用技术路线

　　在用户用能管理领域，综合能源由于多能互补潜力挖掘不够充分，存在能源利用效率不高等问题，可基于多能源感知数据，开展多能流时空特性分析与运行模式推演、多能流分布自治控制、综合能源集群协同优化及综合能源定制化多元服务技术研究，提高综合能源服务精准匹配度与满意度。

　　5结论

　　目前电力物联网建设仍处于初级阶段，未来电力物联网将有效提升系统可观、可测、可控能力，加快电网信息采集、感知、处理、应用等全环节数字化、智能化能力，为打造数字孪生电网、推进电网向能源互联网升级提供关键技术支撑，其重点发展方向包括：

　　全景感知方面：传感器本体将向微型化、低功耗、多参量、网络化方向发展，边缘智能将向轻量级、嵌入式、软件定义、自主芯片替代技术、工控级操作系统开发、端边云协同技术方向发展。

　　高效传输方面：将向协议统一化、5G大连接技术、空天地一体化、电力定制化发展，使电力系统具备网络化、在线化、泛在化特征。

　　融合平台方面：将向泛物联模型柔性定义、云边端智能协同、多模态数据自融合、可信计算和动态安全防护与追踪技术等方向发展。

　　智能应用方面：将从浅层特征分析发展至深度逻辑分析，从环境感知发展至自主认知与行为决策，从电力系统业务辅助决策发展至核心业务决策。具体来说，在设备方向重点发展基于多模态信息与知识推理的电力设备状态分析与运维决策，在电网方向重点发展基于混合增强智能与群体智能的源网荷储资源优化协调，在用户方向重点发展基于联邦学习与大数据分析的用电特性分析与数据增值服务，最终实现机器助人、机器代人，直至机器超人。