在新型電力系統(tǒng)加速建設的進程中，源、網(wǎng)、荷、儲各環(huán)節(jié)的協(xié)同運行復雜度與日俱增，傳統(tǒng)調(diào)度方式在建模、約束處理、求解效率以及泛化能力等方面遭遇諸多瓶頸。為突破這些困境，數(shù)字孿生與人工智能技術的深度融合，為電力系統(tǒng)優(yōu)化運行開辟了全新路徑。

中國電力科學研究院團隊經(jīng)過深入研究與實踐，成功構建了一套覆蓋“智-云-管-邊-端”架構的電網(wǎng)數(shù)字孿生系統(tǒng)。該系統(tǒng)如同為實體電網(wǎng)打造了一個高度對應的數(shù)字鏡像，通過數(shù)據(jù)的高效融合與共享，實現(xiàn)了電網(wǎng)運行狀態(tài)在數(shù)字空間中的實時呈現(xiàn)與精準仿真推演。這一創(chuàng)新舉措有效解決了傳統(tǒng)建模中認知不全面、量測不同步等難題，讓電網(wǎng)運行狀態(tài)的監(jiān)測與分析更加全面、精準。

基于數(shù)字孿生系統(tǒng)，研究團隊進一步探索了智能決策層面的創(chuàng)新方法。針對數(shù)據(jù)隱私保護與分布式控制的需求，他們引入聯(lián)邦學習技術，構建了多智能體協(xié)同模型。這一模型在確保各方數(shù)據(jù)隱私安全的前提下，實現(xiàn)了有限信息的交互與加密傳輸，為電力系統(tǒng)的分布式協(xié)同控制提供了可靠保障。面對高維優(yōu)化問題，團隊采用可行域降維技術，將復雜約束投影至低維空間，顯著縮減了問題規(guī)模與求解時間，大幅提升了計算效率。通過遷移學習與增量學習機制，增強了模型在拓撲變化與未知場景下的適應能力，推動智能決策系統(tǒng)不斷演進升級。

該技術體系已在多個示范項目中得到成功驗證。在源荷隨機波動場景下，通過邊云協(xié)同的全局優(yōu)化與區(qū)域自治，實現(xiàn)了實時精準決策，有效應對了電力供需的動態(tài)變化。同時，利用數(shù)字孿生系統(tǒng)對運行策略進行校核與反饋，能夠及時發(fā)現(xiàn)并規(guī)避潛在風險，顯著提升了系統(tǒng)運行的可靠性與經(jīng)濟性。這些實踐成果充分證明，數(shù)字孿生與智能決策的深度融合，已成為新型電力系統(tǒng)智能化升級的關鍵驅(qū)動力。

隨著技術的不斷發(fā)展，電力系統(tǒng)數(shù)字孿生正朝著更高保真、更強智能的方向邁進。以電力專用智算平臺與行業(yè)大模型為支撐，結合科學智能第五范式（AI4S），推動數(shù)據(jù)與知識的深度融合、大模型與專業(yè)模型的協(xié)同工作，有望構建出更具洞察力與適應性的電力系統(tǒng)“智能大腦”。這一發(fā)展進程將進一步提升電網(wǎng)的感知能力、決策效率與運行韌性，為能源轉型與電力系統(tǒng)現(xiàn)代化注入源源不斷的動力。