“电力领域数字孪生技术应用研究与实践”

数字孪生(digital twins, DT)是一个集成多学科、多物理量、多尺度的仿真过程，兼容了高级传感器技术、5G通信、泛在物联网、云平台、边缘计算、大数据分析和人工智能等多项技术。DT作为第四次工业革命、智能制造、工业4.0等的关键使能技术，得到了工业界和学术界的广泛关注。权威信息技术咨询公司Gartner连续4年(2016—2019)将DT列入年度十大战略信息技术。当前，DT已陆续应用于航空航天、高端工业制造等工程领域，并取得一系列颠覆性成果。如何通过DT持续引领和拓展电力领域的数据科学相关研究前沿，继而支撑推进其数字化→信息化→智能化的建设进程，是一个重要研究方向。

电力系统数字孪生旨在通过虚实交互激活电网/设备的多源数据特别是其运行时空大数据，通过数据挖掘提供高维、量化、多层次的视角辅助运管调控相关决策。其研究范畴涉及数据管理、数据建模、数据特征提取分析、数据可视化等多个环节的方案设计；其宏观功能囊括态势感知(监控发生了什么)与虚拟仿真(推演可能诱发什么)两大功能；其应用领域覆盖实时监控、故障研判、异常检测、优化运行、全生命周期管理等多项具体业务。