一、建设背景

随着“碳达峰、碳中和”, “构建以新能源为主体的新  型电力系统”等战略目标的提出，电网将会接入大量具有随  机性、间歇性、波动性特征的分布式能源，以及储能装置、  V2G 等交互式能源设施，呈现出结构更加复杂、设备更加繁  多、技术更加庞杂的趋势。传统机理模型和优化控制方法已  经难以满足电网规划设计、检测分析和运行优化的要求。此  外，受产业结构调整、能源领域改革、电价下调等政策因素  影响，依靠电量增长拉动收入的传统经营发展模式难以为继， 公司迫切需要优化经营策略，实现企业的精益化管理，由于  对电网缺乏精准刻画，无法准确掌握电网的状态信息，致使  电网的运维效率难以得到有效提升；另外，对电网运行策略的优化调整，严重依赖于人工经验，难以达到最佳效果。

当前，数字化转型已成为我国经济社会发展的必由之路。 数字孪生技术作为推动实现企业数字化转型、促进数字经济  发展的重要抓手，已建立了普遍适应的理论技术体系，并在  产品设计制造、工程建设和其他学科分析等领域有较为深入  的应用。在电网领域，随着近年来云平台、数据中台、技术   中台、业务中台等各类平台的建设完善，已逐步实现基于物   联-中台-应用的数字应用体系，数字孪生技术具备了应用条  件。通过物理电网和虚拟电网融合，运用数字孪生技术优势  来感知、仿真、预测和优化物理电网，将有力推动电网数字化转型发展，支撑新型电力系统建设。同时，通过与能源生态、智慧城市等其它数字孪生体系建立数据交换或分享机制， 有助于做好电网配电的规划工作，助力建设多种数据驱动的数字孪生城市，以便提供更好的公共服务和促进产业发展。

二、 建设思路

以新型电力系统建设为导向，充分落实省公司“数字 M 电”的建设要求，围绕能源互联网核心价值链，紧抓能源和 数字技术融合创新，面向“能源电力”和“数字化”两个关 键，按照“物理电网”和“虚拟电网”融合互动思路，坚持 “成果复用、共享开放、实用实效”原则，推进数字孪生电 网平台建设。通过融合BIM、CIM、GIM、SG-CIM 等各类物理、  信息模型，促进规划、设计、建设、运行等全过程物理模型 唯一、不同阶段共享；基于数据中台，根据专业应用需求， 按需建设机理模型、数据驱动模型，支撑各类数字孪生应用 场景建设，精准刻画电网历史态、当前态、未来态。通过镜 像映射、模型仿真、反馈控制，实现虚拟电网和实体电网的 高效互动，进一步提升电网安全生产、公司精益管理水平， 为“数字闽电”落地赋能，为后续在全省推进数字孪生电网应用提供指导意见。

三、 主要目标

充分应用测量感知、图形建模、分析计算、反馈控制等 数字孪生技术，在数字空间构建涵盖电网、环境、人员、业 务等要素的数字孪生体，建设三维建模、仿真预测等公共服务能力，结合数据中台分析计算能力，人工智能、统一视频等技术中台能力，面向电网规划、建设、运行、客服四大领域，构建典型数字孪生应用场景，实现三维模型在规划、建 设、运行阶段的全生命周期管理，通过“虚实”互动，优化 电网运营能力，实现电网感知、诊断、预测、优化的全寿命 周期管理目标，进一步提升电网数字化和智慧化水平，促进电网智能升级，向新型电力系统演进发展。

四 、平台架构设计

( 一)总体架构

按照“平台统一、分场景应用”的原则开展数字孪生电 网平台总体架构设计，总体架构包括物理设施层、数据管理   层、平台功能层、模型构建层、仿真分析层、业务应用层五  个部分。平台应用数字孪生技术建立三维模型，全景复现物  理电网实景与电网设备的形态位置；构建统一对外服务接口， 与各类中台实现数据集成和服务集成；基于平台构建的数据  底座及能力中枢，开展数字孪生典型应用场景建设，面向班  组、专责、领导等用户，涵盖电网规划、建设、运行、客户服务等业务领域。

图4-1 数字孪生电网总体架构图

物理设施： 主要分为物理电网和物联感知设备，其中物 理电网在电力全生命周期产生的各类数据信息及其基础设 施构成了数字孪生平台的基础，是数字孪生平台重要数据、 信息的来源，也是数字孪生平台触达用户、连接产业链上下 游、辐射能源生态圈的物理通道和载体，主要包含输电、变 电、用电场景及线路、电网设备等；物联感知设备主要包含 输电、变电、配电、用电等各环节的感知设备通过4G+APN或  光纤等方式统一接入到物联网管理平台或统一视频平台，以 实现对设备运行状态、环境信息、视频图像等信息的采集、接入与集成，为实现各类应用场景提供感知数据。

数据管理： 主要包含结构化数据、时序数据、非结构化 数据，通过统一对外数据服务接口，与数据中台、技术中台、 物联管理平台等平台进行集成，获取应用场景所需要的各类数据，其中主要向数据中台获取业务数据、调用机理模型服务，调用人工智能平台的数据驱动模型服务，获取模型分析 结果数据、获取统一视频平台中的视频数据、接入GIS 平台 的GIS 地图数据，并获取物联管理平台中各类传感器的物联感知类数据，统一构建数据孪生电网平台的数据底座。

机理模型数据封装在数据中台，主要包含基于电网设备 的档案类数据以及量测类数据，数据驱动模型数据封装在人 工智能平台，基于历史样本数据，通过机器学习的方式所训 练出的数学计算模型，例如负荷预测模型、主变温度预测模型、窃电用户识别模型、欠费风险预测模型等。

平台功能： 数字孪生平台提供统一的功能服务组件，为 实现不同专业的业务场景应用提供共性组件服务，主要分为 孪生场景编排管理、模型数据融合组件、运行引擎组件、虚 实互动组件、空间分析计算组件、数据分析组件等核心功能组件。

模型构建层： 实现数字孪生模型构建及模型库的统一管  理，提供统一的模型注册和发布功能，建立模型分类管理、 共享与集成机制，同时丰富模型与实体的数字交互能力接口， 以形成物理世界运动约束、接触形式、电气系统与虚拟世界客体双向互动的数字通道。

仿真分析层： 仿真分析层建立物理对象的数字化模型， 还要根据当前状态，通过物理学规律和机理来计算、分析和 预测物理对象的未来状态。通过物联网和数字线程获得物理对象的当前状态，并可通过物联管理平台实现对设备的控制，实现全周期和全领域的动态仿真及反馈控制，譬如设备仿真、虚拟试验仿真、运维仿真、组织仿真、流程仿真等。业务应用：开展典型业务应用场景构建，主要包含：精 准投资规划仿真、建设运行全寿命周期管理、电网全景监控及诊断预测、客户服务能力提升。

(二)应用架构

应用架构主要分为业务应用功能和平台功能，其中平台 功能主要提供模型管理、场景编排可视化、模型运行、空间 分析计算、虚实互动、数据分析等共性功能服务，主要为支 撑精准投资规划仿真、建设运行全寿命周期管理、电网运行 透明监控及诊断预测、客户服务能力提升等四大典型应用场景。

图4-2 数字孪生电网应用架构图

精准投资规划仿真：主要包含负荷预测、规划设备验证、 新能源接入方案验证等功能，应用数字孪生电网模型仿真预 测电网规划成效，辅助形成具体的电网规划项目建议和投资 方向，高效支撑以新能源接入为主题的新型电力系统构建规划。

建设运行全寿命周期管理： 主要包含设备选型、工程进 度跟踪、建运一体化应用等功能，通过三维模型的镜像、仿真实现对电网工程建设运行的全寿命周期管理。电网全景监控及诊断预测： 主要包含源网荷储运行监控、现场作业智能管控、电网状态预判预演等功能，实现对电网运行环节的监测、诊断和预测。客户服务能力提升： 主要包含沙盘式抢修指挥和网格服务、重要场馆智慧保电等功能，以提升客户服务业务能力。

(三)技术架构

数字孪生电网平台架构定位上位于国网数字化规划架 构体系的平台层。这个层面还部署物联平台、企业中台(包 含数据中台、业务中台和技术中台),其中机理模型统 一 封 装存放在数据中台的分析层，数据驱动模型封装存放在人工 智能平台。数字孪生电网平台从数据中台获取各专业设备台 账数据、调用机理模型服务，通过调用技术中台的数据驱动模型，获取分析结果数据，支撑各类仿真预测能力。

数字孪生电网平台由云平台、云容器组件、数据中台、 技术中台、微服务等多方共同协同工作，进行数据流转、消 息交互，支撑数据孪生模型、仿真等功能实现，共同完成数字孪生电网平台的业务应用需求。

图4-3 数字孪生技术架构图

数字孪生模型： 基于三维模型数据、空间坐标数据、物  联感知数据构建数字孪生模型，融合展示空间地理信息数据、 建筑模型数据、设备模型模型、设备状态数据等。依托数据中台实现数据联动，保证数据孪生模型准确可靠。

数字孪生仿真： 在数字孪生体基础上，通过实测、仿真、 大数据分析、人工智能来实时感知、诊断、模拟预测物理实 体的状态，进一步支撑智能决策，反向控制物理实体或优化策略。

对外服务接口： 与数据中台、技术中台等各类中台进行 数据集成或服务调用，将数字孪生电网平台的3D 模型可视 化、仿真预测等平台能力，以共享微服务的形式共享以支撑 上层业务应用，进一步支撑各专业个性化业务的开展，深入 应用到具体实际业务中。同时丰富对外交互能力，打造数据 孪生前端开发组件，融合AR/VR 等新兴交互方式，增强用户体验。

依托省公司人工智能两库一平台，解决数字孪生平台数 据驱动模型的训练、管理和调用，借助样本库收集结构化电 网运行数据和非结构化电网数据，基于人工智能训练平台， 实现各个数字孪生体数据驱动模型的构建，并将模型推送至人工智能平台，供各专业按需统一调用。

(四)数据架构

数字孪生电网数据架构如图4-4所示，主要分为数据源、数据接入、数据存储计算、数据服务和数据应用五大层次，数字孪生电网建设技术方案数据中台将数据抽象和沉淀形成服务能力，对前端提供调用。图4-4 数字孪生电网数据架构图数据源： 主要涵盖业务数据和基础数据，包括结构化数 据和非结构化数据，其中业务数据主要包含设备台账数据、 运行监测数据、状态环境及视频等辅助数据；基础数据主要 有三维模型、资源管理、告警规则配置数据、系统运行参数配置、用户权限配置等其他数据。数据接入：使 用ETL(DataworksDI) 把全量数据接入 到贴源层MaxCompute  , 经过数据清洗、治理、建模、分析 后进入到数据集市 ADS/DRDS 层；非结构化数据首先通过自 定义程序/客户业务系统等读取文件，调用 OSS 接口写入到 对象存储 OSS;  完成海量数据的采集接入，并将其传输到大数据平台。数据存储计算： 从数据接入层中收集到的大量原始数据，将进入数据存储及计算云平台中被进一步整合与计算。建统 一、规范、可共享的全域数据体系，避免数据的冗余和重复 建设。数据加工处理分层为贴源层、共享层、分析层。通过 数据仓库不同层次之间的加工过程实现从数据数据抽取、清 洗、转换、模型设计后形成标准物理模型，结合主题分析需 求，基于物理模型数据，在共享层开展数据挖掘或计算汇总转化成数据模型。数据服务： 基于数据中台相关数据服务支撑组件，构建 数据服务以及数据分析对外提供数据服务和QuickBI 的可视化展示。数据应用： 面向用户应用和分析需求，包括前端报表、 分析图表、KPI、 仪表盘、OLAP、 专题等分析，面向最终结果用户。(五)安全架构数字孪生电网部署于管理信息大区的云平台，安全架构 如图4-5所示，重点从网络与边界安全、主机安全、终端安全三个方面进行安全防护。图4-5 数字孪生电网安全架构图在网络与边界安全方面：一是在纵向边界安全方面部署 有防火墙、天眼、IPS/IDS、 和睿眼等安全防御设备，具备安 全访问控制、恶意代码检测、入侵检测等安全防护能力。二 是在大区间边界安全部署隔离装置，内外网边界部署逻辑隔 离装置，使得信息内网与外网之间只允许通过数据库SQL 语 句通信，确保内外网数据安全与应用。管理信息大区和生产 控制大区之间部署正反向隔离装置，实现非网络方式的安全 数据交互。三是管理信息大区内横向边界部署防火墙，实现 桌面终端访问数字孪生电网以及其他业务系统与数字孪生电网数据交互的严格访问控制，禁止非授权访问。在主机安全方面： 在数字孪生电网所在的云平台本体部 署主机安全防护系统、安骑士实现对主机进行日志审计、入 侵检测、流量控制、动态防御恶意代码查杀、基线检查、主 机资产指纹清点，及时发现并阻断可疑操作、命令执行、内存后门等攻击行为。

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