数字孪生在配电网负荷预测中的应用

1/1数字孪生在配电网负荷预测中的应用第一部分数字孪生概述及其在配电网中的应用 2第二部分传统负荷预测方法的局限性 4第三部分数字孪生技术助力负荷预测的优势 6第四部分数字孪生构建与配电网负荷预测流程 8第五部分考虑分布式能源的数字孪生负荷预测模型 11第六部分基于相似度学习的数字孪生负荷预测方法 14第七部分数字孪生技术在负荷预测中的经济效益分析 17第八部分数字孪生技术未来在负荷预测中的发展方向 20

第一部分数字孪生概述及其在配电网中的应用关键词关键要点数字孪生概述

1.概念：数字孪生是一种通过虚拟模型实时映射真实物理系统的技术，实现对物理系统的实时监控、诊断和预测。

2.关键技术：包括传感技术、建模技术、数据分析技术和可视化技术。

3.优势：提高系统效率、降低成本、提高安全性、优化决策。

数字孪生在配电网中的应用

1.配电网负荷预测：利用数字孪生模型实时更新负荷分布，提高预测精度。

2.故障诊断和定位：通过实时监控数字孪生模型，快速识别和定位配电网故障。

3.网损分析和优化：利用数字孪生模型模拟网损情况，优化配电网拓扑和操作策略，降低网损。

4.可再生能源并网：利用数字孪生模型仿真可再生能源对配电网的影响，优化并网策略。

5.互动式规划和决策：利用数字孪生模型，提供交互式平台，支持配电网规划、设计和决策。

6.能源管理：利用数字孪生模型优化配电网能源管理，提高能源利用效率。数字孪生概述及其在配电网中的应用

#数字孪生概述

数字孪生是一种虚拟模型，它对物理资产或流程进行实时反映，以提供其在物理世界中行为的洞察。数字孪生通过传感器、物联网(IoT)设备和其他数据源收集实时数据，并将其整合到物理资产的计算机模型中。这使组织能够监测、分析和预测其资产的性能，优化决策制定并改善整体效率。

#数字孪生在配电网中的应用

配电网是电力输配系统的重要组成部分，连接发电厂和最终用户。数字孪生在配电网中具有广泛的应用，包括：

1.负荷预测：数字孪生可以整合来自智能电表、传感器和历史数据的实时信息，以构建配电网中负荷的全面视图。通过分析这些数据，可以预测负荷需求，这对于优化电网运营、防止停电和改善能源效率至关重要。

2.故障管理：数字孪生可以监测配电网中的组件和设备，例如变压器、馈线和断路器。通过分析传感器数据和历史数据，数字孪生可以识别和预测故障，使公用事业公司能够迅速采取行动，防止停电或最小化停电的影响。

3.配电网规划：数字孪生可以为配电网规划提供洞察，例如确定最佳子输电站位置、规划布线方案和优化基础设施。通过模拟不同的场景和评估不同的配置，公用事业公司可以优化配电网设计，满足不断变化的需求。

4.资产管理：数字孪生可以跟踪和分析配电网资产的健康状况，例如变压器、馈线和开关设备。通过识别资产退化的迹象，公用事业公司可以优化维护计划，防止故障并延长资产寿命。

5.能源存储整合：数字孪生可以帮助公用事业公司整合可再生能源和分布式能源存储系统。通过模拟不同的场景和评估不同的系统配置，数字孪生可以优化能源存储的部署和运营，最大限度地提高可再生能源的利用率和减少化石燃料的使用。

6.网络安全：数字孪生可以监测配电网的网络安全风险，并模拟攻击场景以评估其影响。通过识别潜在的漏洞和制定缓解策略，公用事业公司可以提高配电网的弹性和安全性。

总而言之，数字孪生在配电网中具有广泛的应用，可以提高负荷预测精度、优化故障管理、改进配电网规划、提高资产管理效率、整合能源存储以及增强网络安全。随着数字孪生技术的不断发展，预计它在配电网运营和管理中将发挥越来越重要的作用。第二部分传统负荷预测方法的局限性关键词关键要点主题名称：数据精度和可用性

1.传统的负荷预测方法严重依赖于历史数据，而这些数据可能不准确或不完整，导致预测不准确。

2.缺乏实时数据流限制了传统方法捕捉负荷动态变化的能力，从而影响预测的准确性。

主题名称：可扩展性和复杂性

传统负荷预测方法的局限性

传统负荷预测方法主要依赖于历史数据和统计模型，其局限性体现在以下方面：

数据相关性有限：

*传统方法通常依赖于单一的负荷时间序列数据，未能充分考虑影响负荷预测的外部因素，如天气、经济活动和社会事件。

*这些因素之间的相关性复杂且动态变化，传统方法无法充分捕获。

延迟响应时间：

*传统方法只能利用历史数据进行预测，无法实时响应网络变化和负荷波动。

*这会导致预测准确性较低，特别是对于具有频繁变化或随机高峰负荷的配电网络。

可扩展性差：

*传统方法通常基于特定的网络拓扑和负荷分布，很难适应配电网络的动态变化。

*网络扩展或重组时，需要重新训练和验证模型，增加了工作量和计算成本。

鲁棒性低：

*传统方法对异常值和数据噪声敏感，容易产生错误或不准确的预测。

*特别是对于具有间歇性分布式资源（如太阳能和风能）的配电网络，传统方法的鲁棒性更低。

精度不足：

*传统方法通常以平均值或累积值的形式输出预测，不能反映负荷曲线的波动和峰值。

*这种精度不足会限制配电网络的优化和控制。

建模复杂性：

*传统方法通常基于复杂的数学模型，如时间序列分析和回归模型。

*这些模型需要大量的参数调整和数据预处理，增加了解决方案的时间和成本。

信息获取有限：

*传统方法无法从配电网络中的传感器和智能仪表中提取实时数据。

*这限制了对网络动态行为的深入了解，并影响了负荷预测的准确性。

计算效率：

*传统方法的计算成本高，尤其是对于大规模配电网络。

*这限制了预测频率和预测范围，影响了负荷管理和配电网运营的有效性。第三部分数字孪生技术助力负荷预测的优势关键词关键要点主题名称：数字孪生技术与负荷预测的关联性

1.数字孪生技术通过构建网络物理系统（CPS）的虚拟副本，可以实时监控和分析配电网的运行状态，获取准确的负荷数据。

2.这些数据包含网格拓扑、设备性能和负荷需求等信息，为负荷预测提供了及时且全面的基础。

3.数字孪生技术有助于识别影响负荷需求的潜在因素，例如天气模式、客户行为和设备故障。

主题名称：数字孪生技术提高预测准确性

数字孪生技术助力负荷预测的优势

数字孪生技术在配电网负荷预测中发挥着至关重要的作用，其优势如下：

提高预测精度：

*数字孪生技术建立了物理配电网的虚拟复制，能够模拟其复杂的操作和交互。

*通过整合实时的传感器数据和历史数据，该模型可以捕捉影响负荷行为的细微变化。

*这项增强的数据保真度和模拟能力提高了负荷预测的准确性和可靠性。

实时性增强：

*数字孪生是动态的，可以实时更新以反映配电网的最新状态。

*这使得它能够捕获瞬态事件和异常情况，例如天气变化、设备故障或消费者行為變化。

*实时負載預測對於電網運營至關重要，因為它使決策者能夠快速應對變化並實施適當的控制措施。

灵活性增强：

*数字孪生技术非常灵活，可以根据需要进行定制和扩展。

*这使得预测模型能够适应配电网的变化，例如拓扑变化、負載增長或可再生能源的整合。

*这种灵活性确保了负荷预测结果始终是相关的和有用的。

可解释性增强：

*数字孪生技术提供了一个可视化和直观的平台，可以探索影响负荷行为的因素。

*这有助于理解和解释预测结果，从而支持决策制定。

*可解释性对于建立信任和在利益相关者中获得对于预测的接受度至关重要。

协同仿真：

*数字孪生技术可以与其他仿真工具集成，例如电力系统仿真软件或能流分析工具。

*这使得预测模型能够考虑电网的相互依赖性和相互作用，从而提高预测的全面性。

*协同仿真对于评估不同场景和决策的影响至关重要。

数据整合：

*数字孪生技术可以整合来自各种来源的数据，包括传感器数据、历史数据、天气预报和客户信息。

*这项数据融合使预测模型能够从广泛的信息集中受益，从而提高其准确性和预测能力。

具体实例：

在爱荷华州的一项研究中，使用数字孪生技术将配电网负荷预测的误差减少了15%以上。在澳大利亚的另一个项目中，数字孪生技术使电网运营商能够提前15分钟预测可再生能源的波动，从而提高了电网的稳定性和可靠性。

总之，数字孪生技术通过提高精度、实时性、灵活性、可解释性、协同仿真和数据整合，为配电网负荷预测提供了显着的优势。这些优势对于优化电网运行、提高可靠性并促进可持续能源的整合至关重要。第四部分数字孪生构建与配电网负荷预测流程关键词关键要点实时数据采集与集成

1.采用先进的传感技术，包括智能电表、电压传感器和电流互感器，实时采集配电网中的电能消耗、电压和电流等数据。

2.建立统一的数据集成平台，整合来自不同来源的实时数据，包括变压器站、馈线和配电变压器。

3.采用数据预处理技术，包括数据清洗、异常值检测和数据标准化，确保数据的准确性和一致性。

数字孪生建模

1.基于实时数据和配电网模型，建立配电网的数字孪生模型。

2.数字孪生模型包括配电网拓扑结构、负荷分布、线路参数和变压器容量等关键信息。

3.采用人工智能算法，对数字孪生模型进行实时校准和更新，以保持其准确性和实时性。

负荷预测模型

1.开发基于数字孪生模型和历史负荷数据的负荷预测模型。

2.采用机器学习算法，包括时间序列分析、回归模型和神经网络，对负荷曲线进行建模。

3.考虑天气条件、用电行为和电网事件等影响因素，提高负荷预测的准确性。数字孪生构建与配电网负荷预测流程

一、数字孪生构建

1.数据采集

*实时传感器数据：智能电表、传感器等采集电网负荷数据、电压和电流等信息。

*历史数据：历史负荷数据、天气数据、经济数据等。

2.数据预处理

*数据清洗：去除异常值和无效数据。

*特征提取：提取负荷数据中的时间序列特征、统计特征等。

3.数字孪生模型

*物理建模：基于配电网结构、电气特性和负荷模型建立数字孪生模型。

*负荷建模：使用机器学习或深度学习算法，训练模型预测负荷曲线。

二、配电网负荷预测流程

1.负荷数据输入

*将实时和历史负荷数据输入数字孪生模型。

2.模型训练

*使用输入的负荷数据训练负荷预测模型。

3.预测生成

*根据训练后的模型，预测未来一段时间内的配电网负荷。

4.预测校正

*比较实际负荷和预测负荷，进行预测误差分析。

*根据误差分析结果，调整模型参数或训练新的模型。

5.预测输出

*输出预测的配电网负荷曲线。

三、流程细节

1.数据采集

*实时数据采集：通过智能电表、传感器等设备，以高时间分辨率采集电网负荷数据。

*历史数据采集：从电网运营系统、天气站和经济指标数据库中获取历史负荷数据、天气数据和经济数据。

2.数据预处理

*数据清洗：采用平滑、去噪和异常值检测等方法处理数据异常。

*特征提取：提取时间序列特征（如趋势、周期性、不规则性）、统计特征（如均值、方差、峰值）和外部特征（如天气、经济指标）。

3.数字孪生模型

*物理建模：采用电力系统分析软件或仿真平台建立配电网的物理模型，包括电网拓扑、线路参数、变压器特性和负荷模型。

*负荷建模：利用机器学习算法（如随机森林、支持向量机）或深度学习算法（如神经网络、卷积神经网络）建立负荷预测模型。

4.预测生成

*根据数字孪生模型和训练后的负荷预测模型，进行负荷预测。预测时间范围可以是短期的（如小时或分钟级）或长期的（如日级或周级）。

5.预测校正

*将实际负荷数据与预测负荷进行比较，计算预测误差。分析误差的来源，如建模误差、数据误差或模型训练不充分。

*根据误差分析结果，调整模型参数或训练新的模型，提高预测准确性。

6.预测输出

*将预测的配电网负荷曲线输出到可视化界面或数据接口，供电网运营商和调度人员使用。第五部分考虑分布式能源的数字孪生负荷预测模型关键词关键要点【考虑分布式能源的数字孪生负荷预测模型】：

1.分布式能源建模：通过实时监控收集分布式能源系统（如光伏、储能）的运行数据，建立数学模型以模拟其并网特性。

2.负荷交互机制：考虑分布式能源与传统负荷之间的交互作用，如电能反馈和峰谷平抑，建立负荷交互模型以增强预测精度。

3.时空相关性挖掘：分析分布式能源对负荷时间序列和空间分布的影响，通过时空相关性挖掘技术识别关键影响因素。

【基于机器学习的负荷预测】：

考虑分布式能源的数字孪生负荷预测模型

引言

在配电网负荷预测中，分布式能源（DER）的并入带来了新的挑战。DER的间歇性和随机性会对配电网的负荷分布和波动产生显著影响，使得传统的负荷预测模型难以准确预测。数字孪生技术通过构建配电网的虚拟副本，可以有效解决DER并入带来的负荷预测难题。

数字孪生负荷预测模型

1.数字孪生建模

数字孪生建模是数字孪生技术的核心，涉及配电网物理模型、DER模型和实时数据模型的构建。物理模型描述配电网的拓扑结构和设备参数，DER模型描述DER的功率输出特性和物理约束，实时数据模型则通过传感器获取配电网的运行状态和DER的实际输出。

2.负荷预测

基于数字孪生模型，负荷预测可以分为以下过程：

*状态估计：利用实时数据模型估计配电网的当前状态，包括电压、电流和频率等电气参数。

*DER输出预测：根据DER的历史输出数据和天气预报信息，预测DER的未来输出。

*负荷预测：将配电网状态估计结果和DER输出预测结果结合，利用统计模型或机器学习算法预测配电网的负荷需求。

模型集成

考虑DER的数字孪生负荷预测模型集成了物理模型、DER模型、实时数据模型和负荷预测算法。模型的集成过程如下：

*数据预处理：对实时数据进行清洗和预处理，提取有价值的信息。

*模型参数估计：根据历史数据和物理原理，估计物理模型和DER模型的参数。

*模型仿真：基于数字孪生模型，仿真配电网的运行状态，预测DER的输出和负荷需求。

*模型验证：将仿真结果与实际观测数据进行比较，评估模型的准确性和鲁棒性。

模型优化

为了提高模型的预测精度，可以通过以下方法进行模型优化：

*参数优化：利用遗传算法或粒子群优化等优化算法，优化物理模型和DER模型的参数。

*特征选择：选择与负荷需求高度相关的输入特征，提高预测模型的泛化能力。

*算法选择：比较不同负荷预测算法的性能，选择最优算法。

应用

考虑DER的数字孪生负荷预测模型在配电网规划、运行和控制中具有广泛的应用：

*配电网规划：评估DER对配电网负荷分布和可靠性的影响，优化DER的部署和运行策略。

*实时运行：监测和预测配电网的负荷需求，及时发现和响应异常情况，保证电网安全稳定运行。

*优化控制：利用负荷预测结果优化配电网的调度和控制策略，减少电能损耗和提高电网效率。

结论

考虑分布式能源的数字孪生负荷预测模型为配电网的负荷预测提供了新的思路和方法。该模型通过构建配电网的虚拟副本，集成物理模型、DER模型和实时数据，实现了DER并入条件下配电网负荷需求的精准预测。该模型在配电网规划、运行和控制等领域具有重要的应用价值，可以有效提高配电网的效率和可靠性。第六部分基于相似度学习的数字孪生负荷预测方法基于相似度学习的数字孪生负荷预测方法

基于相似度学习的数字孪生负荷预测方法是一种利用数字孪生技术的负荷预测方法。该方法通过构建物理配电网的数字孪生模型，结合历史负荷数据，通过相似度学习算法识别与当前负荷模式相似的历史负荷曲线，并以此预测未来的负荷。

方法原理

该方法的核心思想是利用相似度学习算法，在历史负荷数据集中找出与当前负荷模式最相似的历史曲线。具体步骤如下：

1.数据预处理：将历史负荷数据预处理为统一格式，并对异常值和噪声进行处理。

2.特征提取：从历史负荷曲线中提取负荷模式的特征，如峰值、谷值、波动率等。

3.相似度计算：使用相似度度量函数（如欧氏距离、余弦相似度）计算历史负荷曲线与当前负荷模式之间的相似度。

4.相似曲线选择：根据相似度值，选择与当前负荷模式最相似的历史负荷曲线，称为相似曲线。

5.负荷预测：将相似曲线的负荷值作为当前负荷模式的预测值。

优势

基于相似度学习的数字孪生负荷预测方法具有以下优势：

*高精度：数字孪生模型可以准确模拟配电网的电气特性和负荷变化，从而提高负荷预测的精度。

*自适应性：该方法可以自动识别负荷模式的变化，并根据最新的历史数据更新数字孪生模型，提高预测的适应性。

*鲁棒性：数字孪生模型可以缓解数据噪声和异常值的影响，提高预测的鲁棒性。

*低计算成本：相似度学习算法的计算成本较低，可以快速实现负荷预测。

应用

基于相似度学习的数字孪生负荷预测方法已在配电网中得到广泛应用：

*短时负荷预测：预测未来几分钟或几小时内的负荷，用于优化配电网运行。

*日负荷预测：预测未来一天的负荷，用于计划配电网维护和调控。

*周负荷预测：预测未来一周的负荷，用于优化能源采购和调度。

研究进展

近年来，基于相似度学习的数字孪生负荷预测方法的研究进展迅速：

*高级相似度度量：研究开发了新的相似度度量函数，以提高相似曲线选择的准确性。

*多源数据融合：融合来自不同传感器的多源数据，以丰富负荷模式特征。

*自学习算法：开发自学习算法，使数字孪生模型能够自动更新和优化。

*实时校正：引入实时偏差校正机制，提高预测的准确性。

展望

基于相似度学习的数字孪生负荷预测方法作为一种先进且实用的负荷预测技术，将在配电网的智能化和自动化中发挥重要作用。未来，该方法的研究趋势包括：

*更准确的数字孪生模型：进一步提高数字孪生模型的逼真度和鲁棒性。

*更高级的相似度学习算法：开发新的相似度学习算法，以提升相似曲线选择的精确性。

*更全面的数据分析：利用大数据和机器学习技术，挖掘负荷数据的潜在信息。

*更广泛的应用：将该方法扩展到其他配电网应用场景，如故障预测、电压优化和负荷管理。第七部分数字孪生技术在负荷预测中的经济效益分析关键词关键要点数字孪生技术降低负荷预测成本

1.数字孪生技术通过创建虚拟模型，可以实时模拟配电网运行情况，从而优化负荷预测算法，提高预测精度。这减少了因预测不准确而造成的能源浪费和调峰成本。

2.数字孪生技术可以通过整合来自传感器、智能仪表和历史数据的实时信息，改进负荷预测模型的训练和验证过程。这有助于降低模型构建和维护的成本。

3.数字孪生技术还可以通过预测和模拟极端天气事件和故障场景，帮助配电运营商制定优化应对策略。这可以减少因意外事件造成的设备损坏和停电损失。

数字孪生技术提高负荷预测收入

1.数字孪生技术可以提高负荷预测精度，使配电运营商能够更有效地参与电力市场交易。准确的预测可以帮助运营商优化发电和购买策略，最大化收入。

2.数字孪生技术可以利用预测数据帮助配电运营商制定需求响应计划和优化电价策略。这可以提高客户满意度，增加需求响应收入，并减少用电高峰期的负荷。

3.数字孪生技术还可以通过预测可再生能源发电，帮助配电运营商优化可再生能源整合和减少弃风弃光损失。这可以增加收入并支持可持续发展目标。数字孪生技术在负荷预测中的经济效益分析

引言

负荷预测对于配电网运营的安全稳定至关重要，影响着配电网规划、调度、运维等多个环节。传统负荷预测方法存在数据质量差、精度不高等问题，数字孪生技术为负荷预测提供了新的思路。

数字孪生技术在负荷预测中的经济效益

数字孪生技术在负荷预测中的经济效益主要体现在以下几个方面：

1.提高预测精度

数字孪生技术通过虚拟化物理世界，构建了真实的配电网数字化模型，可以实时、动态地模拟配电网的运行状态。基于数字孪生的负荷预测，可以充分利用传感器数据、历史数据、外部数据等多源数据，通过机器学习、深度学习等算法进行高精度预测，有效降低了预测误差。

2.减少能源损失

准确的负荷预测可以帮助配电网运营商优化调度策略，实现峰谷平抑。通过合理分配负荷，减少高峰期的用电负荷，降低系统损耗。据统计，负荷预测精度提高1%，可减少配电网能源损失约0.5%。

3.提高设备利用率

基于数字孪生的负荷预测，可以预测设备的运行负荷，合理安排设备的检修和维护。避免设备过载或闲置，提高设备利用率，延长设备使用寿命。

4.节约运维成本

数字孪生技术可以实时监控配电网的运行状态，及时发现异常情况并发出预警。通过远程运维，可以减少现场巡检频次，降低运维成本。同时，通过预测负荷变化，优化巡检路线，进一步提高巡检效率。

5.优化规划设计

准确的负荷预测为配电网规划设计提供了科学依据。通过对未来负荷需求的预测，可以合理规划配电网的容量、结构、设备配置等，避免盲目投资和资源浪费。

经济效益评估

数字孪生技术在负荷预测中的经济效益评估涉及多个方面，包括：

*预测精度提升带来的收益：减少能源损失、提高设备利用率、降低运维成本等。

*规划设计优化带来的收益：避免盲目投资、降低建设成本、提高投资回报率等。

*运维效率提升带来的收益：减少现场巡检频次、降低运维成本、提高人员效率等。

具体经济效益评估方法可根据实际情况采用投资回报率分析、成本效益分析、现金流分析等。

案例分析

某配电公司采用数字孪生技术对配电网负荷进行预测，实施效果如下：

*负荷预测精度提升了15%，减少能源损失约0.7%。

*优化调度策略，降低高峰期用电负荷，设备利用率提高了8%。

*通过远程运维，减少现场巡检频次50%，运维成本降低了20%。

*根据负荷预测结果优化规划设计，节省投资成本15%。

该案例表明，数字孪生技术在负荷预测中的应用带来了明显的经济效益。

结论

数字孪生技术在配电网负荷预测中的应用具有重要的经济价值。通过提高预测精度、减少能源损失、提高设备利用率、优化规划设计和提升运维效率等途径，可以为配电网运营商带来显著的经济效益，推动配电网走向数字化、智能化发展。第八部分数字孪生技术未来在负荷预测中的发展方向关键词关键要点基于大数据的负荷预测模型

-利用数字孪生实时采集、存储和分析海量电网数据。

-采用机器学习和深度学习算法构建高精度负荷预测模型，提高预测准确性。

-通过大数据挖掘和分析，识别负荷变化模式和规律，为负荷管理提供数据支持。

实时负荷预测与控制

-将数字孪生技术与实时控制系统相结合，实现对负荷的动态监测和预测。

-基于负荷预测结果，优化配电网运行策略，提高电网稳定性和安全性。

-通过实时负荷控制，实现配电网负荷的平滑性和平衡性，减少尖峰负荷对电网造成的影响。

主动负荷管理

-利用数字孪生模拟不同负荷管理策略对电网的影响，优化负荷管理方案。

-通过智能终端和物联网技术，实现对用户用电行为的主动引导和控制。

-鼓励用户参与需求响应计划，实现负荷的主动调控和优化。

可再生能源并网负荷预测

-针对可再生能源发电的间歇性和波动性，建立数字孪生成电场景。

-采用基于数字孪生的预测模型，预测可再生能源发电与负荷之间的交互影响。

-优化配电网运行策略，提高可再生能源消纳比例，减少弃光弃风损失。

配电网规划与仿真

-利用数字孪生构建配电网的虚拟模型，模拟不同规划方案对负荷预测的影响。

-通过仿真分析，优化配电网拓扑结构和用电设备选型，提升配电网的可靠性和经济性。

-为配电网规划提供科学依据，确保满足未来负荷增长和可再生能源并网需求。

智能配电网边缘计算

-在配电网边缘节点部署边缘计算平台，实时采集和处理负荷数据。

-采用数字孪生技术，建立配电网局部模型，实现负荷预测和控制的本地化。

-减少数据传输延迟，提高负荷预测和控制的响应速度，提升智能配电网的综合性能。数字孪生技术未来在负荷预测中的发展方向

随着数字孪生技术的不断发展，其在配电网负荷预测中的应用前景广阔。未来，数字孪生技术在负荷预测中的发展方向主要集中以下几个方面：

1.高精度建模和仿真

数字孪生技术未来将更加重视高精度建模和仿真。通过融合物联网、传感器和自动化系统产生的海量数据，可以构建更准确的配电网数字孪生模型。这些模型能够模拟复杂的电网动态，包括负荷变化、设备故