电力系统数字孪生

电力系统数字挛生

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第一部分电力系统数字李生的概念与内涵......................................2

第二部分数字挛生在电力系统中的应用场景...................................4

第三部分电力系统数字挛生的数据采集与建模.................................7

第四部分数字李生的实时仿真与预测分析.....................................10

第五部分数字李生在电力系统运维中的作用..................................12

第六部分数字李生在电力系统规划中的应用...................................15

第七部分电力系统数字李生面临的挑战.......................................19

第八部分数字挛生在电力系统未来的发展趋势................................22

第一部分电力系统数字学生的概念与内涵

关键词关键要点

电力系统数字李生的定义与

特点1.电力系统数字李生是一种基于数字信息技术构建的虚拟

模型，它实时反映物理电力系统的状态、行为和环境。

2.电力系统数字李生具有高度的保真度，能够仿真物理电

力系统的复杂行为,包括发电、输中.、配电和用电环节C

3.电力系统数字李生具有动态性，可以随着物理电力系统

的变化而实时更新，为决策提供及时准确的信息。

电力系统数字李生的组成元

素1.数据层：收集和存储来自传感器、智能设备和操作系统

的物理电力系统数据，为数字李生模型提供基础数据。

2.模型层：基于物理电力系统的原理和规则，建立数字李

生模型，包括物理模型、行为模型和环境模型。

3.应用层：利用数字挛土模型进行仿真、预测、优化和控

制，为电力系统运行和管理提供决策支持。

电力系统数字挛生的建模与

仿真1.基于物理学原理和工程经验，建立电力系统数字挛生的

物理模型和行为模型，包括发电机、变压器、线路和负荷模

型。

2.利用先进的仿真技术，对数字李生模型进行实时仿真，

预测电力系统在各种工况下的状态和行为。

3.将仿真结果与实际测量数据进行对比，持续优化数字学

生模型的保真度和精度。

电力系统数字李生的应用

1.电力系统规划和设计:利用数字李生模型进行场景仿真，

优化电网结构、设备选型和运行方式。

2.电力系统运行监控与故障诊断：通过实时仿真和数据分

析，及时发现电力系统异常并准确定位故障点。

3.电力系统安全预警与风险评估：基于数字李生模型，仿

真和分析极端工况下的巨力系统稳定性和安全裕度，及时

发出预警并采取措施。

电力系统数字李生的未天发

展1.人工智能技术的融合：利用人工智能算法，提升数字李

生模型的自治学习和自适应能力。

2.云计算和大数据技术的应用：基于云平台构建电力系统

数字挛生，实现海量数据的存储、分析和共享。

3.网络安全保障：加强电力系统数字李生的网络安全防御，

确保信息安全和数据隐私。

电力系统数字李生的概念

电力系统数字李生是一种将物理电力系统与其虚拟表示相连接的实

时动态数字化模型。它通过融合多源数据，例如传感器数据、SCADA

数据、历史数据和工程模型，创建了一个电力系统的实时数字镜像。

电力系统数字李生的内涵

电力系统数字挛生具有以下关键内涵：

1.虚拟化：创建电力系统的虚拟表示，该虚拟表示忠实地反映物理

系统的特性和行为C

2.实时性：持续更新数字李生模型，以反映物理系统的实时状态。

3.数据融合：集成来自各种来源的数据，包括传感器、SCADA系统、

历史记录和工程模型，提供全面的系统视图。

4.可视化：使用3D可视化和交互式仪表板，以用户友好的方式呈

现数字李生模型。

5.分析和预测：利用机器学习和人工智能算法，对数字挛生模型进

行分析和预测，以识别模式、趋势和潜在问题。

6.决策支持：为决策者提供基于数字李生模型的洞察力和预测，支

持优化运营和维护决策。

7.协作：通过共享平台或应用程序，促进不同利益相关者之间的协

作和信息共享。

电力系统数字李生超越了传统的监控和控制系统，因为它提供了对物

理系统的更全面、更动态和更预测性的理解。它为电力行业提供了以

条件下的运行特性，探索不同的应急处置方案，提升电网的

抗扰能力和恢复速度。

数字李生在电力系统中的应用场景

数字李生技术的引入为电力系统优化管理和运营带来了前所未有的

机遇，其应用场景广泛且多样，主要包括乂下方面：

一、电网规划与设计

*虚拟电网仿真：构建电网的数字李生，对电网规划方案进行仿真分

析，评估其稳定性、潮流分布和故障响应等性能指标，优化电网设计。

*分布式能源接入分析：模拟分布式能源接入对电网影响，评估其对

电网运行稳定性的影响，优化分布式能源并网方案。

*微电网规划：创建微电网的数字李生，评估其能源利用效率、稳定

性和经济效益，优化微电网规划。

二、电网运行与监测

*实时监控：建立电网设备的数字挛生，实时监测其状态和运行参数,

如电压、电流、温度等，及时发现异常情况并预警。

*故障诊断：发生故障时，利用数字李生分析故障原因和影响范围,

辅助故障快速诊断和定位。

*潮流优化：对电网负荷分布进行实时仿真，优化潮流分布，提高电

网运行效率和稳定性。

*电能质量监测：监测电网电能质量指标，如谐波、电压波动等，评

估电能质量水平，保障电力用户供电质量。

三、资产管理与维护

*资产生命周期管理：建立电网设备的数字李生，跟踪设备全生命周

期数据，预测设备故障风险，优化设备维护计划。

*预防性维护：基于设备数字李生，分析设备运行状况，提前发现潜

在故障隐患，制定预防性维护措施。

*故障后应急响应：发生故障时，利用数字李生快速恢复电网运行,

减少故障损失。

四、培训与仿真

*电网调控人员培训：构建电网运行场景的数字李生，为电网调控人

员提供仿真培训环境，提升其调控技能。

*故障应急演练：建立电网故障场景的数字挛生，模拟故障演练，提

升电网应急响应能力。

*新技术验证：搭建电力系统新技术的数字挛生，验证新技术的性能

和适用性。

五、其他应用场景

*配电网优化：构建配电网的数字挛生，优化配电网结构和运行方式,

提高配电网供电可靠性和电能质量。

*电力市场分析：模拟电力市场交易场景，评估电力价格波动和供需

关系，预测电力市场趋势。

*用户侧负荷管理：建立用户的负荷模型，分析用户的用电行为，制

定负荷管理策略，降低电力系统负荷波动。

数字挛生在电力系统中的应用案例

*南方电网在广州建设电网数字挛生平台，实现电网实时监测、故障

诊断、潮流优化等功能。

*国家电网公司利用数字李生技术，对电网规划方案进行仿真，优化

电网结构，提高电网运行效率。

*英国国家电网公司利用数字李生模拟分布式能源接入，评估其对电

网稳定性的影响，优化分布式能源并网方案。

数字挛生技术在电力系统中的应用前景广阔，随着技术不断成熟和应

用范围不断拓展，预计其将在电力系统的优化管理、安全运行、故障

诊断和培训等方面发挥越来越重要的作用。

第三部分电力系统数字享生的数据采集与建模

关键词关键要点

传感器技术

1.利用智能传感器、智能电表、光纤传感等先进技术，实

时监测电力系统的状态和运行数据。

2.通过无线通信网络、变电站自动化系统等实现数据采集，

提高数据的可访问性和及时性。

3.采用边缘计算和云计算技术，在边缘侧进行初步数据处

理和存储，臧少数据传输量和时延。

数据预处理

1.对采集到的数据进行清洗、剔除异常值、归一化处理，

保证数据的完整性和准确性。

2.利用数据融合技术，净来自不同来源和格式的数据进行

集成，形成统一的数据视图。

3.采用机器学习算法，对数据进行特征提取、降维和关联

分析，提取有价值的信息。

电力系统数字李生的数据采集与建模

数据采集

电力系统数字李生的数据采集至关重要，因为它为数字李生模型提供

了准确、及时的运行数据。数据采集技术包括：

*传感器技术：传感器部署在电力系统中以测量电压、电流、频率、

温度等电气参数。

*智能电表：智能电表可以测量电能消耗、功率因数和电压质量等数

据。

*遥信遥测装置（RTU）：RTU收集来自设备的测量数据并将其传输到

主控制中心。

*现场总线系统：现场总线系统连接传感器和设备，实现实时数据交

换。

*射频识别（RFID）：RFID标签用于跟踪资产、维护历史和更换周期。

数据建模

数据建模涉及使用收集的数据创建电力系统的虚拟表示。数字李生模

型的建模方法包括：

物理建模：

*几何建模：创建电力系统物理元件（如变压器、线路）的几何模型。

*拓扑建模：定义电力系统中连接设备和组件之间的关系。

*元器件建模：开发元器件的数学模型以模拟其电气特性和行为。

数学建模：

*控制模型：捕获电力系统控制系统的逻辑和动态特性。

*优化模型：用于优化电力系统运行、资产分配和维护计划。

*故障模型：模拟电力系统中可能发生的故障，评估其影响并设计缓

解措施。

数据融合

数据融合将来自不同来源的数据（如传感器测量、智能电表读数）组

合成一个综合数据集。数据融合技术包括：

*传感器融合：将来自多个传感器的测量数据合并为单一可靠的估计

值。

*时间序列建模：识别和分析数据的时间相关性。

*状态估计：结合测量数据和模型信息以估计电力系统当前的状态。

模型验证和校准

模型验证和校准确保数字李生模型准确反映电力系统的实际行为。此

过程涉及：

*仿真测试：在各种操作条件下对数字李生模型进行仿真，并与实际

系统数据进行比较。

*参数估计：调整模型参数以匹配实际系统观测值。

*持续监控：持续评估模型性能，并根据需要进行更新和调整。

数据安全与隐私

电力系统数字李生涉及大量敏感数据，必须保护其安全和隐私。数据

安全措施包括：

*加密：加密传输和存储的数据以防止未经授权的访问。

*访问控制：限制对数据访问的授权用户。

*审计日志：记录数据访问和修改操作以进行追踪。

*合规性：遵守所有适用的数据安全和隐私法规。

第四部分数字李生的实时仿真与预测分析

关键词关键要点

【数字挛生的实时仿真】

1.实时仿真技术创建了电力系统的数字副本，能够模拟实

际系统的运行状态，精准预测潜在故障和异常。

2.基于大数据分析和机器学习算法，实时仿真平台可以动

态更新系统模型.准确捕捉系统变化.提高仿真精度C

3.实时仿真能够提供关纯指标的实时监测和预测，辅助决

策者及时做出决策，优化系统运行。

【预测分析】

数字李生的实时仿真与预测分析

实时仿真和预测分析是数字李生电力系统中的关键技术，用于模拟、

分析和预测电力系统的运行和行为。

实时仿真

实时仿真是一种使用高保真模型来模拟电力系统实时操作的工程技

术。它涉及使用数字计算机模型代表电力系统的物理和电气属性，并

使用实时数据输入来模拟其动态行为。

*好处：

*可深入了解复杂的电力系统动态行为。

*可在安全受控的环境中测试新设计和控制策略。

*可提高故障响应和恢复时间。

*挑战：

*计算要求高，需要强大的计算能力。

*模型准确性高度依赖于输入数据的质量。

*需要工程师具备高度专业知识才能解释和应用结果。

预测分析

预测分析利用历史数据、统计模型和机器学习算法来预测未来电力系

统行为。它包括：

*负荷预测：预测电力系统未来负荷需求。

*可再生能源预测：预测风能和太阳能等可再生能源的可用性。

*故障预测：识别电力系统中的潜在故障并预测其发生时间。

*好处：

*可优化电力系统调度和运营，提高效率。

*可缓解可再生能源的间歇性问题。

*可提高故障响应能力，减少停电时间。

*挑战：

*数据质量和可用性对于准确预测至关重要。

*预测模型高度依赖于历史数据，对于快速变化的系统可能存在

局限性。

*需要数据科学家和工程师合作才能开发和部署预测模型。

数字李生中的实时仿真与预测分析

实时仿真和预测分析是数字李生电力系统的互补技术，用于全面监视

和控制电力系统操作：

*实时仿真：提供电力系统当前状态的实时视图，并支持实时故障分

析和控制策略评估。

*预测分析：提供目力系统未来行为的洞察，并支持负荷管理、可再

生能源集成和故障预防。

通过整合实时仿真和预测分析，数字李生电力系统可以提供以下优势:

*优化系统性能：实时仿真和预测分析使运营商能够优化系统性能,

提高效率和可靠性C

*增强故障响应：数字李生可以识别潜在故障并预测其发生时间，使

运营商能够快速响应并减少停电时间。

*促进决策制定：基于实时仿真和预测分析的洞察为决策者提供了重

要的信息，使他们能够做出明智的权衡并规划未来的投资。

结论

数字李生的实时仿真和预测分析对于建立安全、可靠和高效的电力系

统至关重要。这些技术提供对电力系统操作的实时视图和对未来行为

的预测，使运营商能够优化性能、增强故障响应并促进明智的决策制

定。随着数字李生技术的发展和计算能力的不断提高，预计实时仿真

和预测分析将继续发挥至关重要的作用，确保电力系统的未来可靠性

和可持续性。

第五部分数字李生在电力系统运维中的作用

关键词关键要点

【数字李生在电力系统运维

中的预测性维护】1.通过实时数据分析和预测算法，识别潜在故障和设备异

常。

2.根据故障模式和影响分析，提前制定维护计划，优化资

源配置。

3.减少设备停机时间，亮高电力系统可靠性和可用性。

【数字李生在电力系统运维中的远程监测】

数字李生在电力系统运维中的作用

1.资产管理优化

数字李生可以对电力系统组件和基础设施进行高保真建模。通过嵌入

传感器数据和历史运行信息，数字李生能够：

*预测设备故障

*优化维护计划

*延长资产使用寿命

*提高资产效率

2.网络分析和预测

数字李生提供对电力网络复杂交互的实时洞察。利用实时运行信息,

数字李生可以：

*优化电网配置

*预测电网故障

*提高电网弹性

*实现分布式能源的集成

3.应急响应增强

在突发事件发生时，数字李生可以通过模拟各种场景，为运营商提供

决策支持。它可以：

*确定故障根源

*预测故障扩散

*制定应急响应计划

*协调抢修工作

4.培训和仿真

数字李生为电力系统操作员和工程师提供了一个逼真的训练环境。通

过模拟真实场景，数字李生可以：

*提高操作技能

*验证应急计划

*探索创新解决方案

5.资产健康监测

数字挛生通过连续监控资产数据，提供资产健康状况的实时视图。这

有助于：

*早期检测故障

*优化预防性维护

*降低停机风险

*提高电网可用性

6.故障诊断和分析

当故障发生时，数字挛生可以作为诊断工具。它可以：

*确定故障位置

*分析故障原因

*优化故障修复计划

*减少停机时间

7.运维效率提升

数字挛生自动化了许多运维任务，例如：

*资产检查

*维护计划

*应急响应

*故障分析

这可以显着提高运维效率，降低运营成本。

案例研究

*SouthernCaliforniaEdison(SCE)：SCE部署了数字挛生，以预

测配电网故障。该系统使SCE将故障率降低了20%以上。

*GridBcyond：GridBeyond开发了数字李生平台，用于优化可再生

能源资产。该平台提高了资产效率，降低了运维成本。

*EDPDistribui?ao：EDPDistribuiqao使用数字李生来模拟

电网故障。该系统提高了电网弹性，减少了停电时间。

结论

数字挛生在电力系统运维中发挥着变革性作用，通过优化资产管理、

增强网络分析、提高应急响应、促进培训和仿真、监控资产健康状况、

辅助故障诊断和分析以及提高运维效率。随着技术的不断发展，数字

李生有望进一步改变电力系统运维，提高电网可靠性、弹性和效率。

第六部分数字李生在电力系统规划中的应用

关键词关键要点

资产生命周期管理

1.数字挛生通过创建资产的虚拟副本，记录资产从设计、

建造、运行到退役的整个生命周期数据，实现资产数据的可

追溯性。

2.数字挛生技术可以对资产健康状态进行实时监测和预测

性维护，优化资产维护策略，提高资产可靠性和延长其使用

寿命。

3.数字李生可以辅助资产改造和升级，通过模拟不同改造

方案对资产性能和成本的影响，从而优化改造方案决策。

电网规划与设计

1.数字李生可以仿真电网运行状态，分析电网负荷特性和

潮流分布，辅助制定电网规划和设计的优化方案。

2.数字挛生技术可以通过模拟不同的电网拓扑结构和运行

场景，评估不同电力系统的稳定性和安全性，为电网规划提

供可靠的决策依据。

3.数字李生可以辅助分布式能源和微电网规划，优化分布

式能源接入、电网协调和微电网运行策略，提高电网的灵活

性、可靠性和经济性.

能源管理与调度

1.数字李生可以实时监测电力负荷需求、发电量和电网运

行状态，优化能源调度，提高电网效率和经济性。

2.数字李生技术可以仿真可再生能源的不确定性和间歇

性，辅助制定协调可再生能源发电和电网运行的调度策略，

保障电网安全稳定。

3.数字李生可以实现电网与用户端的交互，为用户提供个

性化能源服务，优化用户用电模式，促进节能减排。

故障预警与恢复

1.数字李生可以监测电网运行数据，构建故障预测模型，

实现电网故障的预警和提前处置，降低故障风险。

2.数字李生技术可以模拟不同故障场景下的电网响应和恢

复过程，辅助制定故障应急预案，优化故障恢复策略。

3.数字挛生可以支持故障回溯和分析，帮助查找故障根源，

提高电网运行可靠性。

安全与防护

1.数字李生可以监测电网的安全威胁和攻击风险，建立网

络安全防御体系，保障电网安全稳定。

2.数字挛生技术可以创建电网的虚拟副本，对网络攻击进

行仿真和演练，提高电网的抗攻击能力。

3.数字李生可以辅助电网事故调查和处理，为安全事故分

析和责任认定提供数据支撑。

电价优化与市场管理

1.数字李生可以监测电力供需情况和交易数据，建立电价

预测模型，辅助优化电价制定和市场运行。

2.数字李生技术可以模拟不同电价政策和市场机制的影

响，为电价改革和市场管理提供决策依据。

3.数字李生可以实现电力交易的透明化和可追溯性，提高

电力市场的公平和效率。

数字李生在电力系统规划中的应用

引言

电力系统数字化转型正加速推进，数字李生已成为电力系统规划中不

可或缺的技术。数字挛生通过创建一个虚拟副本来映射电力系统的物

理和运营特征，为规划人员提供了预测和分析系统性能、优化设计并

做出明智决策的强大工具。

数字李生在电力系统规划中的应用

1.情景分析和预测

数字李生可用于模拟各种运行情景，包括负荷变化、发电厂故障和电

网扰动。通过分析这些情景，规划人员可以预测系统性能，识别潜在

瓶颈并评估系统弹性。

2.系统规划和优化

数字挛生可用于优化系统规划，包括电网扩展、发电容量配置和分布

式能源集成。通过运行不同的规划方案，规划人员可以评估其对系统

性能、可靠性和成本的影响，并做出数据驱动的决策。

3.运营规划和调度

数字李生可用于支持运营规划和调度，包括电网负荷预测、发电调度

和预案制定。通过将实时数据整合到模型中，规划人员可以获得系统

的实时视图，并预测和优化系统操作。

4.应急响应和恢复

数字挛生可用于改善应急响应和恢复流程。通过模拟故障情景，规划

人员可以确定关键基础设施，制定恢复计划并测试响应程序。

数字李生技术

1.高精度建模

数字李生需要高精度的电力系统模型，包括物理特性、操作规则和控

制逻辑Q这些模型通常使用计算机辅助设计（CAD）软件或专业模拟

工具创建。

2.实时数据集成

数字李生需要从传感器、智能电表和控制系统中提取实时数据，以保

持模型与物理系统同步。数据集成可以通过物联网（IoT）技术和云

平台实现。

3.分析和可视化

数字挛生模型中的数据需要通过可视化工具和分析算法进行分析，以

提取有价值的信息。这些工具包括地理信息系统（GIS）、数据分析软

件和机器学习技术。

案例研究

1.澳大利亚能源市场运营商（AEM0）

AEM0使用数字李生模拟澳大利亚国家电网，以预测负荷变化、评估

系统稳定性和规划未来投资。该数字李生模型被用于支持运营规划、

市场调度和应急响应。

2.加州独立系统运营商（CATSO）

CATSO使用数字挛生优化其电网规划和运营。该数字李生模型用于预

测负荷变化、分析系统弹性和制定应急响应程序。

3.国家电网公司

国家电网公司使用数字李生支持其特高压电网的规划和运营。该数字

李生模型用于模拟电网稳定性、预测故障影响并制定应急响应计划。

结论

数字李生在电力系统规划中具有变革性潜力，为规划人员提供了预测、

分析和优化系统性能的强大工具。通过利用高精度建模、实时数据集

成和先进的分析技术，数字李生将继续推动电力系统数字化转型，提

高系统可靠性、弹性和效率。

第七部分电力系统数字享生面临的挑战

关键词关键要点

【建模精度与复杂性】：

1.电力系统的复杂性和多尺度特性对数字挛生的建模精度

提出巨大挑战。

2.需平衡模型的精度与复杂度，以实现高保真度模拟和可

负担的计算成本。

3.探索先进建模技术，如多物理场耦合、机器学习和数据

同化，提升建模效率和精度。

【数据集成与质量】：

电力系统数字李生面临的挑战

电力系统数字挛生的发展和应用面临着以下主要挑战：

1.高保真建模与数据采集

*构建高保真电力系统数字李生需要准确描述电网物理特性和运行

状态，这需要大量高精度数据，包括电网设备参数、负荷曲线、气象

数据等。

*数据采集的挑战包括：

*数据来源分散，需要从不同设备、系统和历史记录中收集。

*数据格式多样，需要统一标准和转换。

*实时数据采集和处理延迟，可能影响数字李生的实时性和准确

性。

2.海量数据处理与计算

*电力系统数字挛生涉及海量数据的存储、处理和计算。

*随着电网规模和复杂性不断增加，数据量呈指数级增长，对存储、

计算和网络带宽提出了巨大挑战。

*实时处理海量数据对计算能力和算法效率提出了更高的要求。

3.多源异构数据融合

*电力系统数字挛生需要融合来自不同来源的异构数据，包括历史数

据、实时数据、传感器数据和专家知识。

*这些数据可能具有不同的格式、精度和时间尺度，需要开发有效的

数据融合方法和算法，确保数据的统一和一致性。

4.实时性和可靠性

*电力系统数字李生要求实时监控和响应电网变化，以实现实时分析

和决策支持。

*系统需要满足严格的实时性要求，对数据采集、处理和计算速度提

出了更高的要求。

*此外，数字李生必须具备高度的可靠性，以确保在紧急情况下仍能

可靠运行。

5.网络安全与隐私保护

*电力系统数字李生涉及大量敏感数据，包括电网拓扑、设备状态和

负荷信息。

*网络安全至关重要，需要保护数据免受未经授权的访问、窃取和篡

改。

*同时，需要妥善处理用户隐私，避免个人信息泄露。

6.标准制定与规范

*电力系统数字李生是一个新兴领域，缺乏统一的标准和规范。

*标准化的数据格式、建模方法和接口有助于实现不同数字李生平台

的互操作性和协同工作。

*需要建立行业规范，指导数字李生的开发、部署和应用。

7.人工智能与机器学习

*人工智能(AI)和机器学习(ML)技术在电力系统数字挛生的应用

面临挑战。

*需要开发有效的算法和模型，以从海量数据中提取有价值的信息,

实现故障预测、优化调度和决策支持。

*AI和ML模型的可靠性和可解释性是需要解决的关键问题。

8.人机交互与决策支持

*电力系统数字挛生将提供大量信息和决策支持工具。

*如何有效地将这些信息呈现给运营商并支持决策过程是一个关键

挑战。

*需要开发人性化的人机交互界面和决策支持系统，以提高效率和准

确性。

9.成本与可扩展性

*电力系统数字李生是一个复杂且耗费资源的系统。

*需要考虑成本和可扩展性，以确保数字李生在实际应用中具有可行

性和经济性。

10.用户接受度与实施

*电力系统数字李生需要得到电网运营商和相关人员的广泛接受和

使用。

*需要克服用户惰性、认知障碍和实施成本等因素，促进数字李生的

推广和应用。

第八部分数字李生在电力系统未来的发展趋势

关键词关键要点

分布式数字李生

1.基于边缘计算、区块能等技术，实现电网资产的分布式

感知、控制和决策，提升系统灵活性。

2.促进数据共享和互联互通，实现跨区域、跨公司之间的

数字协同和资源优化。

3.增强系统弹性，提高对分布式可再生能源和分布式负荷

的适应性，实现电网的稳定和安全运行。

多模态融合数字李生

1.利用人工智能技术，打通不同物理域、信息域和时间域

的数据障碍，实现电网数据的深度融合和关联分析。

2.跨越传统物理模型和数据模型之间的界限，建立涵盖电

气、机械、热力等多物理场的综合数字李生模型。

3.结合历史数据、实时数据和预测数据，实现对电力系统

故障、异常和风险的提前预警和智能诊断。

人工智能赋能的数字李生

1.采用机器学习、深度学习等人工智能算法，赋予数字李

生模型自主学习、自适应和决策能力。

2.通过不断训练优化算法，提升数字挛冷的预测精度和捽

制效率，实现系统自维护、自优化和自修复。

3.基于人工智能技术，开展场景模拟、应急演练和故障分

析，为电力系统决策提供科学依据。

价值驱动的数字李生

1.聚焦电力系统核心价值链，明确数字李生在不同应用场

景下的价值实现路径