「专家观点」数字孪生推进能源互联网快速变革

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随着经济飞速发展，能源的需求越来越高，为了摆脱对于化石能源的严重依赖，全球主要国家大力发展清洁能源。预计全球陆上风电、光伏发电量将在 2025 年前全面超过化石能源，到 2050 年，全球清洁能源占一次能源消费比重将超过 70%，清洁能源发电装机占总装机比重超过 80%，全面进入新能源时代。新能源的建设主要以分布式能源建设为主，比如在园区里建设太阳能发电以及风、光、储等微电网系统。能源的去中心化推动了城市建设的变革，园区建设的各种分布式能源，通过智能配电网支撑分布式能源的有效并网及就地消纳，实现能源互联网。但是如何实现智慧园区分布式能源的最优配置，园区内配电网如何实现自知自愈的智慧调度运行，园区配电设备如何进行预测性维护，这些问题是今天建设园区智慧能源系统推进能源互联网变革所面对的主要挑战。数字孪生技术提供了非常重要的能源管理及能效优化的决策依据，基于数字孪生技术在智慧能源管理平台内建立的各子系统算法模型，并通过各种复杂场景的沙盘推演实现最优化的能源配置方案，有效帮助园区实现用能效率的最大提升，为智慧园区建设开启面向未来智慧能源管理的创新模式。

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蒋英

ABB( 中国 ) 有限公司电气事业部数字化业务负责人、ABB( 中国 ) 有限公司电气事业部配电系统产品市场总监。高级工程师，中国智能配电与物联网创新联盟专家委员会委员。具有 20 年电力系统配电电网产品知识和系统解决方案经验，丰富的中低压开关产品知识和配电系统应用经验，对于数字化开关设备、AI 人工智能诊断技术、设备失效的预测性维护、物联网 IoT 技术应用具有丰富经验，主持并参与 ABB 公司多项数字化解决方案及应用技术开发工作，推动数字化技术解决方案在各行业的成功应用。

|  ABB Ability ™ 智慧能源管理系统解决方案

数字孪生（Digital Twin）的概念最早由密歇根大学 Michael Grieves 教授于 2002 年提出，将现有或将有的物理实体对象的数字模型，通过实测、仿真和数据分析技术实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，通过优化和指令来调控物理实体对象的行为，通过相关数字模型间的相互学习来进化自身，同时改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的决策。ABB Ability™ 完整应用于智慧园区的建设规划、调度运行和维护管理全过程，从而实现园区能源互联网在精准运行、维护和优化的全过程精益化管理。

我国目前有超过 2 万个工业园区，将近 3000 所高等院校，还有各类的商业建筑及各类型工厂，园区是工作与生活的载体，是经济发展的核心抓手，同时也是能源消耗大户，其中电力是能源的核心。智慧园区进行新能源建设，比如：光伏、风能、余热发电、固废垃圾发电等等 , 其可通过园区配电网实现并网，与主网供电形成有效互补，实现能源互联网分布式的最优配置（见图 1）。

△ 图1 园区能源互联网系统图

当今，实现园区最优化的能源管理，实现经济效益最大化，首先需要考虑如下几个方面：

● 如何让光伏、风能等清洁能源稳定发电，实现经济效益最优的配置？

● 如何通过时间特征分解进行负荷预测，实现需求侧用能优化运行管理？

● 如何通过潮流计算、网络拓扑的园区配电网故障模拟仿真，实现具有自知自愈能力的坚强配电网系统？

● 如何实现园区配电设备的预测性维护管理？

未来园区管理者将面对如何在同一个园区内实现发电、配电以及用电协同运作，有效规划“源 - 储 - 荷 - 网 - 端”之间综合调配，实现经济效益最大化的问题？传统集中发电模式将能源管理功能割裂开了：发电管理者不用关心如何配电，配电管理者不用关心是否用电效益最大化。而这些在园区的能源管理中将会同时面对，对园区规划、建设管理带来很大挑战。解决这些问题的关键技术在于如何进行系统优化和决策，如果不能进行有效决策，则将严重影响能源互联网变革的推动。然而，大部分园区建设管理人员不具备对于发电、配电以及用电的综合管理能力，ABB AbilityTM智慧能源管理系统解决方案将有效地解决这个问题。从电源侧-配电端-用电侧，实现一体化平台管理，实现园区的“源-储-荷-网-端”之间综合调配，打破以往多个系统孤岛运行方式，实现相互间的协同运作。通过能源互联网的物理模型、在线测量数据和历史运行数据建立仿真模型，通过实施运行数据的采集，使用仿真模型进行不同场景的沙盘推演，验证不同方案的合理性和有效性，得出最佳方案作为优化决策的重要依据。

|  数字孪生助力新能源与负荷的柔性调节，推进能源互联变革

智慧园区分布式能源“风、光、储”中，通过储能或者园区内其它节余能源起到调节作用，帮助平衡能源，动态优化。基于超短期负荷预测和多能互补优化算法模型的仿真评估，开展最大需量（峰值负荷）影响因素预测分析，可以提供合理的分布式能源设施规格、数量规划建议，以提高能源站运行经济性（见图 2）。同时根据基于精准负荷预测的 AI 算法，对各能源子系统进行深度节能优化的策略，进行实际能源侧和需求侧配合的场景模拟。例如：根据历史用电信息，光伏发电量预测信息、储能系统 BMS 信息，用户行为分析、地区经济发展规划进行数据聚合与预处理形成多能互补优化算法模型；根据园区各系统负荷季节特征、工作日 / 非工作日、节假日、年负荷、季度负荷、月负荷、日负荷、逐时负荷预测负荷周期，建立算法模型；园区电动汽车充电桩作为用电负载，可通过有效的分时充电管理起到发电和用电优化配比的调节作用。根据整个园区规划方案和实时数据采集建立的仿真模型，进行复杂和不确定场景的沙盘推演，得出最优配比策略作为能源最优经济性运行的决策依据，实现经济效益的最大化（见图 3）。

△ 图2 分布式能源规划图

△ 图3 园区能源管理优化效果图

2018 年，ABB 将其在德国工厂进行了能源互联网升级，建设 1250kWp 光伏，200kW/275kWh 储能系统，200kW 的热电联产机组，以及 50kW 的汽车充电桩，并通过智慧能源管理系统进行园区能源系统的协调控制，进而参与德国虚拟电厂交易。项目每年可减少630 吨的 CO2排放，降低园区能耗总成本 4.2%，提高2%-5% 能源市场收入。

|  数字孪生提升园区配电网的自知自愈能力，打造坚强的园区智能配电网

智慧园区 10kV 配电系统均采用环网供电模式，电缆接线较多。过去传统配电自动化系统采用的集中调度管理模式已经无法满足智慧园区的供电可靠性 99.9999% 的要求，基于 IEC61850/GOOSE 技术实现配电网络智能分布式方案，通过 GOOSE 水平通讯的功能，快速进行上、下游的信息交互，实现 40ms 内快速故障定位和 100ms 内切除故障，恢复供电，实现智能配电网可靠供电的要求。针对部分的园区管理人员缺乏配电系统的管理经验，无法进行配电网智能分布式组态，不具备精准决策确保调度稳定运行的能力。ABBAbility ™ 智慧能源管理系统提供给运行人员配电网组态的编程建议，并根据园区配电系统环网供电模式进行 GOOSE 组态，在 ABB Ability ™ 智慧能源管理系统中建立配电网络智能分布式拓扑以及潮流计算全过程的算法模型，根据实时采集的系统数据进行 N-1 模式计算推演，实现配电系统短路故障模拟、故障定位、快速自愈的仿真测试、算法校验，为实现智慧调度运行提供最优的决策依据（见图 4）。

△ 图4 配电网拓扑建模 N-1 仿真模拟

2012 年，ABB 在轨道交通大环网供电系统中首次推出 IEC61850/GOOSE 智能选跳功能，并成功的应用于多条地铁线及配电网智能分布式的升级改造项目中，通过IEC61850/GOOSE 系统的水平通讯功能，实现大环网供电系统全站无级差的数字化电流保护。通过 GOOSE 网络实现边缘层的分布式计算，对于运行人员来说依然比较复杂，难以理解整个系统的决策过程，通过 ABB Ability ™ 智慧能源管理系统建立仿真模型，可以将实际配电网状态可视化，并且通过 N-1 模式的模拟推演，辅助运行人员预测故障发生时系统的动作过程，则可有效地辅助运行人员进行调度稳定运行的决策（见图 5）。

△图5 配网智能分布式管理升级案例模型

|  设备全生命周期的数字孪生，实现从被动预防到主动预测的智慧转变

园区配电设备的高可靠性是园区生产效率和产品质量的关键因素，设备高可靠性的需求日趋增高。根 据 ARC 公 司 调 研 的 结 果（ARC:-https://www.arcweb.com/technologies/asset-performance-management），定期检修仅能覆盖 18% 的设备故障，对其他 82% 的设备进行预防性维护也可能存在故障。ABB Ability ™ 智慧能源管理系统解决方案中提供的设备资产健康管理应用方案，就是基于数字孪生技术，将产品研发、制造、检验、全生命周期运行的大数据进行大量的分析、研究及测试，建立了配电系统开关设备的机理算法。通过植入设备的智能传感器实时采集设备状态数据，包括：温度、断路器特性参数等，通过机理算法和工业大数据加持建立 AI 算法模型，进行配电设备健康状态的评估诊断，预测设备失效风险，元器件使用寿命及更换周期预测（见图 6）。

△ 图6 基于数字孪生的设备机理模型评估诊断

2016 年，ABB 正式推出设备资产健康管理的应用方案，目前已经在钢铁行业、电网智慧变电站等多个行业中成功应用。资产健康管理应用方案可以实现在边缘层的本地部署方案或者 ABB 公有云的部署方案，可将实际采集设备状态信息与虚拟模型进行比对，通过数字孪生建立的虚拟机理算法模型评估设备的健康情况，及时预测可能失效的风险，提供有价值的预测性维护建议，将被动预防性的运维模式转变成主动预测性的智慧运维模式。有效提升运行效率，极大地降低因为设备故障导致的非预期停电损失。

数字孪生技术应用于配电开关设备的全生命周期数据管理，通过数字仿真、物联网技术、虚拟现实等多种技术手段，将产品的各方面属性映射到虚拟空间中，形成数字镜像，仿真产品全生命周期过程中采用基于数字孪生技术建立的机理算法模型，在整个产品生命周期运行过程中与虚拟孪生模型进行同步比对，实时评估诊断和及时预测设备失效风险，实现基于设备状态的智慧运维管理。

|  ABB Ability ™ 智慧能源管理系统解决方案助力推进能源互联网的变革

ABB Ability ™ 智慧能源系统解决方案实现园区“源 - 储 - 荷 - 网 - 端”之间综合调配，打破以往多个系统孤岛运行方式，实现相互间的协同运作。从电源侧 - 配电端 - 用电侧实现一体化平台管理，通过 ABB Ability ™ 智慧能源系统平台实现数据的超融合；采用数字孪生技术通过多能互补算法，量化预测分布式能源最优配置以提高能源端运行经济性；通过配电系统拓扑分析、故障模拟仿真，实现智慧调度运行；通过数字孪生仿真建模，人工智能的诊断模型，实现配电设备全生命周期的预测性智慧运维管理。如果分布能源系统管理、配电自动化系统、设备健康管理系统都是由各自独立系统架构和部署，仿真算法和模拟也就只能在各自独立系统中完成。这样很难实现真正意义上的优化，如：分布式能源配置和需求侧负荷的响应没有放在同一个体系中进行模拟计算和评估，那么发电侧主网供电和新能源消纳之间实现最经济性的配比，发电和用电之间实现最好的平衡关系，就只能是空谈了。ABB Ability ™ 智慧能源管理系统实现将电源侧、配电侧、用电侧的信息全部纳入统一的系统平台，并在平台内集成和建立各子系统的算法模型，包括预测分布式能源算法，配电系统拓扑分析、故障模拟仿真算法、人工智能的设备健康诊断模型。通过能源调度和负荷配比进行各种场景模拟，确定最优决策方案；通过设备健康评估的预测与配电系统的故障模拟数据结合，模拟推演系统稳定切换的决策方案，并且确保切换到健康的设备端。有此系统的加持，可以有效实现智慧园区的高效运行管理，效率的提升和经济效益的最大化（见图 7）。

△ 图7 新能源智慧园区方案示例

实现能源互联网的关键是实现更多分布式能源的并网，通过智能电网技术实现物理互联，并通过物联网技术实现信息互联。而智慧园区的建设是实现能源互联网的重要基础。不能实现园区分布式能源有效的并网发电；不能实现园区内能源配置和需求侧负荷响应的最优，从而实现经济效益最大化；不能确保园区配电网的稳定运行，不能将所有设备端的健康状态实现自我感知，主动预测的智慧运维管 理。这 都 将 影 响 能 源 互 联 网 的 变 革 推 进。未 来ABB AbilityTM 智慧能源管理系统中基于数字孪生技术在平台内建立的各系统数据算法模型，会根据模拟验证的反馈结果不断进行迭代，通过各种复杂场景的沙盘推演实现最优化的能源配置方案和最稳定的配电系统保护控制方案，为园区的高效运行管理提供最佳决策依据。用更低的成本为园区用户实现更高的价值，帮助园区实现用能效率的最大提升，为智慧园区建设开启面向未来智慧能源管理的创新模式，助力推进能源互联网快速变革。