智慧能源是信息技术向能源系统的深度融合，形成能源生产、传输、存储、消费以及能源市场深度融合的能源产业发展新形态。智慧能源的目标是促进能源安全、高效、低碳发展，实现智能监控、智能调度、能效统计分析、节能管理等能力，为客户创造良好的经济效益和社会效益。

深耕于能源行业是响应国家“双碳”政策的一个明确方向，包括构建新型电力系统，以及将原始电力系统向能源互联网侧升级。在能源行业场景中，包含产能、输能、储能、用能等多个工作节点，而更深入的是在所有工作流程中都存在设备类型冗杂、技术体系庞杂、业务结构复杂等问题，整体来说，当前的能源行业的管理管控具有一些包括随机性大、不确定性高、动态变化频繁、人工管理效率低、成本不可控等痛点，传统机理模型分析和优化控制方法已经难以满足能源互联网规划设计、监测分析和运行优化的要求。

针对以上提到的种种问题，是否可以找寻一类技术或手段来解决呢？答案是肯定的，数字孪生技术便是一个成熟的方案，简单来说数字孪生技术是 AIoT 技术与可视化技术的结合，通过本身所具备的数据驱动、数据处理、数据仿真等能力，补充了态势预测、参数辨识、非线性拟合等一些方面上的缺陷，最终为机理模型提供复杂的评估环境以及海量的模拟实验数据。

通过以上描述，数字孪生系统可以实现能源行业的管理管控真正从物理实体中实时完整地映射到虚拟空间中，通过智能实体开展仿真、计算、分析及决策等对物理系统进行反馈优化，最终实现可再生能源的高比例消纳及能源利用效率的提升，帮助能源系统实现低碳、清洁、高效、经济运行，助力建成以新能源为主体的新型电力系统，促进“碳达峰、碳中和”目标实现。

数字孪生技术通过结合 AIoT、网络和人工智能等技术使得智慧能源行业变得数字化、网络化、智能化，通过有效利用数据的双向流动与融合共享特点， 将能源物理系统实时完整映射为数据和算法定义的数字系统，实现电力系统各个环节网架、设备、人员的万物互联、人机交互，促进能源行业的全面感知、泛在互联、信息融合和智能应用。

数字孪生在能源行业中的具体应用场景实例如图 7 所示，包括：

• 能流图监控：数字孪生技术通过数据挖掘和AIoT技术为数据赋能，并结合可视化技术对现实厂区进行数字化建模，能够直观、定量地展示能源供应、转换和使用数量的全貌，而且可以揭示各个环节的能源利用效率水平，便于为后续进行对比、调优提供数据支持。

• 智能辅助决策：以数据采集、信息处理、模拟仿真等技术为基础，结合行业内能源算法，构建模型库与方法体系，提供能源数据的智能分析与预测，帮助客户实现数字化管理、智能化预测并合理制订决策调度方案。

• 能源调度：通过对能源的产生、传输与分配（ 能源网络）、转换、存储、消费等环节进行有机协调与优化，形成能源产供销一体化系统。

未来，电力物联网将有效提升系统可观、可测、可控能力，加快电网信息采集、感知、处理、应用等全环节数字化、智能化能力，成为连接全社会用户、各环节设备的物联体系，为打造数字孪生电网，推进电网向能源互联网升级提供关键技术支撑，助力构建新型电力系统，推进“双碳”目标的实现。

园区作为城市的基本单元，已经成为全球一流城市迈向智慧城市的“试验场”，扮演着领航者的角色。英国、新加坡、加拿大等国都在积极尝试开展智慧园区建设，践行要素创新、绿色低碳、敏捷感知、以人为本、实用至上等核心发展理念，并取得良好的经济和社会效益。

数字孪生技术在智慧园区的应用首先体现在能耗管理应用方面，包括实现水、电、燃气等能耗设备的数据采集和数据分析，便于更好地实现能耗优化管理。以产业型智慧园区（软件园）为例，通过数字孪生技术构建全生命周期的智慧园区场景，帮助园区内各企业在实际工作生产中，不仅能对各类能耗进行实时的、定期的统计分析，同时也可根据历史消耗情况在虚拟环境中进行仿真、测试和优化，最终实现帮助各企业甚至整个园区的节能减排的目的。

另外，在生活类园区（物业小区）中，应用数字孪生、AIoT 等技术实现园区内的人员位置信息感知以及安防感知。通过物联网定位设备的接入以及园区可视化场景的构建，将整个园区映射到数字化的孪生园区系统中，实现包括安保人员定位、夜间巡检、访客进入、陌生人入侵等在内的各类园区生活场景的监控与感知，通过在线方式完成过往人为手动操作的工作，更高效率完成了各项工作内容的同时，也更高限度地提供安全保障。

数字孪生园区建设，让社区物理世界数据真实可见。通过数字孪生与物联网技术的全融合有效解决了管理可视化、服务可视化、运营可视化。同时利用仿真推演，在园区灾害事件应急管理中，对应急仿真进行可视化推演指导，为园区的运营服务提供了高效高质的应用环境。

综上所述，通过应用数字孪生技术，智慧园区场景下各设备的数据信息可在数字孪生系统中呈现，包括设备实时上报数据、设备故障告警数据、设备历史统计数据等，可基于此来更直观地进行管理与管控，同时也能为保障园区的和谐稳定提供远程诊断和运维支撑。智慧园区系统多业务协同，使智慧园区未来的发展将更智能化和数字化，将会为实现更广阔的智慧城市目标发挥重要作用。如图 8 所示为 AIoT 智慧园区场景示意图。

AIoT 与数字孪生的融合在模拟仿真、监控、评估、预测、优化等业务应用场景方面体现了各种不同类型的业务价值。

1）虚拟测试

在汽车领域，利用数字孪生方式开展数字风洞建设，对某中心风洞实验室进行详尽的建模与数字还原，通过数字孪生技术，在实体风洞与数字风洞之间建立起数据映射关系，不断完善数字风洞的物理模型，将风洞测试技术与 CFD 技术进行结合，使在软件中重现风洞实验的流场细节成为了可能，为工程师提供更全面的流场信息的同时，也将为挖掘更深层次的车辆空气动力学机理、拓展风洞测试实验能力以及为未来的风洞技术升级打下坚实基础。

2）设计验证

数字孪生除了能对机器的硬件和软件进行仿真，还能提供逼真的生产过程的实时可行性验证。例如，对传送带上的产品运动进行仿真，有助于尽早发现潜在的碰撞。借助集成的实时物理引擎，数字孪生软件可以对动态机器行为进行三维仿真，生产过程中影响物料流的所有作用力都可以通过数字孪生进行测试。机器开发人员则可以即时获得视觉反馈，以了解不同的机器组件组合会如何影响机器行为。不必要的停机也可以得到迅速识别和排除。

3）操作预演

基于物联网的数字孪生系统使操作预演成为可能，它使虚拟调试、维修方案预演等成为现实。制造业的模式正在逐渐向智能化进行转变。机床作为制造业的母机，是影响制造行业发展的重要因素，更加高效、可靠与智能，成为现阶段机床发展的主方向。由于机床结构与功能的复杂性，机床的开发周期长，实机调试风险大、成本高，影响了其市场的快速响应和生产准备周期的控制。在此背景下， 提出基于数控机床多领域物理模型的虚拟调试解决方案。建立多领域数字化模型，设计虚拟调试平台，并从伺服系统参数整定和虚拟加工两个方面对数控机床模型进行虚拟调试，验证数控机床多领域模型性能和功能两方面的有效性。

数字孪生城市排水管网能够基于排水管网数字孪生模型和排水系统运行数据，提供排水系统运维管理、管网线路更新以及突发事件预案推演等服务。在暴雨来临之前，相关人员可以基于排水管网的数字孪生模型进行紧急排水任务演练，为即将到来的暴雨做好充足的准备。在突降暴雨时，数字孪生城市排水管网能够实时获取各个排水管道中的水位线、水流量等数据，并以此为依据， 对城市排水系统进行合理调度，尽量均衡全市各个区域的排水压力。在暴雨过后， 相关部门可根据排水系统历史数据，回顾排水系统在暴雨期间的作业过程细节， 进而针对其不足进行调整和完善。

交通拥堵和交通事故都是人们在出行时不希望发生的。如果为每辆汽车构建数字孪生模型，让汽车掌握自身的状态和位置信息，基于大量行驶数据和检修数据，汽车可以预测自己在何时何处可能发生故障，并通过提前保养来避免半路抛锚等问题。此外，如果为汽车增加感知道路和行人的传感器，并为每辆汽车安装通信模块从而实现车辆之间的信息互联，数字孪生汽车甚至能提供自动驾驶服务，进而可以基于多车同步启停服务避免拥堵，基于避让行人和避让车辆服务避免交通事故。

生老病死是每个人都会有的经历，但如果人们能预知疾病的发生，提前预防， 这将大幅提高人类的生存质量。目前，科学家已计划开展构建人体数字孪生模型的研究，以期准确复现人体的一系列生理机能，为探索疾病演化规律和预测疾病提供基础。

同时，人体数字孪生模型还能支持药物实验和手术实验，帮助医学工作者更加高效地寻找解决各种疑难杂症的方法，进而提高临床诊断和预后能力。也许在不久的将来，人们还可以给所有的新生婴儿建立独一无二的数字孪生体。随着婴儿的成长，相应的数字孪生体也同步成长，并伴随人们一生。这些数字孪生体，可以准确预测每个人可能发生的疾病，并提供量身定制的预防和治疗方案，造福全人类。

4）隐患排查

在化工企业，通过构建企业数字孪生模型，重点针对化工企业火灾、爆炸、泄漏等风险隐患场景，运用数字孪生技术，让企业生产中的一举一动都可以在虚拟世界被掌握，构建全生命周期数字化闭环管理，架起了危化企业与应急管理部门的数字桥梁。化工企业可逐步实现线上巡查，利用现场声光、手机短信等方式将不同等级风险隐患实时推送，形成企业、镇（街道）、区县三级预警， 实现处置闭环，处置率大大提高，让隐患无处可藏。

基于数字孪生模型的设备故障诊断技术，利用设备数据的本征特征，识别设备的故障状态。基于数字孪生模型的故障诊断技术主要包括物理实体，虚拟实体，孪生数据和服务模块，分别对应于物理层、模型层、数据层和系统服务层。通过 Unity3D 物理实体与虚拟模型的双向实时交互，搭建数字孪生模型， OPCUA 协议使物理实体、虚拟仿真和服务模块之间的数据集成与融合，能够对设备状态可视化监测与故障诊断。

人类始终无法彻底摆脱恶劣工作条件带来的威胁。而研究人员正运用数字孪生模拟应对这方面风险。

消防是风险最高的工种之一，抗击火灾的本质就是消化信息和数据，做出性命攸关的决定。AI 技术的应用，帮助消防员评估火灾场景下的各种影响因素， 例如风力、火势等，协助他们准确了解自己当前面临的危险。

模拟仿真的不同应用场景业务价值体现在减少实物实验次数；缩短产品设计周期；提高可行性、成功率；降低试制与测试成本；减少危险和失误。

1）行为可视化

在虚拟调试领域，西门子公司及上海智参、广州明珞等合作伙伴已开展了很多实践。虚拟调试技术是在现场调试之前，基于在数字化环境中建立生产线的三维布局，包括工业机器人、自动化设备、PLC 和传感器等设备，可以直接在虚拟环境下，对生产线的数字孪生模型进行机械运动、工艺仿真和电气调试， 让设备在未安装之前已经完成调试。应用虚拟调试技术，在虚拟调试阶段，将控制设备连接到虚拟站/ 线；完成虚拟调试后，控制设备可以快速切换到实际生产线；通过虚拟调试可随时切换到虚拟环境，分析、修正和验证正在运行的生产线上的问题，避免长时间生产停顿所带来的损失。

2）运行监控

对正在运行的工厂，通过其数字孪生模型可实现工厂运行的可视化，包括生产设备实时的状态、在制订单信息、设备和产线的综合效率、产量、质量与能耗等， 还可以定位每一台物流装备的位置和状态。对于出现故障的设备，可以显示出具体的故障类型。华龙讯达应用数字孪生技术，在烟草行业进行了工厂运行状态的实时模拟和远程监控实践，中烟集团在北京的机构就可以对分布在各地的工厂实施远程监控。海尔、美的在工厂的数字孪生应用方面也开展了卓有成效的实践。

3）故障诊断

步骤一：构建虚拟实体。与虚拟现实和增强现实有一定的区别，预测性维护模式中对数字化实体的要求不单纯是模型外观形状与底层设备相似，更注重其运行参数、状态数据等是否与物理实体保持实时同步。在构建虚拟实体模型时， 即便已有充足的设备参数支撑，也需要对虚拟模型不断迭代优化以满足数据的一致性和完整性要求。

步骤二：数据源构建。数据源构建过程主要是由传感器参数采集、设备状态历史数据、设备故障数据、设备维护记录等组成。其中，工业以太网通过传感器对底层设备的机械系统、电气系统以及外部环境等参数进行采集。设备历史状态数据和维护记录可以通过日常运维管理工作进行记录。设备故障数据往往采用 Simulink 等仿真工具进行模拟，得到特定场景下的故障状态值。

步骤三：数据融合。由于步骤二中构建的是多维异构数据源，这些数据是无法直接被使用的，在应用之前需要对数据进行清洗、集成和转换等一系列处理， 称为数据融合，统一了数据源中异构数据的格式，并对无意义的垃圾数据进行剔除，同时输入到数字化实体中，确保虚实统一。

步骤四：模式识别。分为故障诊断和故障预测。

（1） 经过数据融合后，根据不同类型的设备以及传感器采集到的数据经过特征提取等过程，获得引起故障的特征值，同步传输到数字化实体中。进行虚拟仿真，并将运行结果同故障知识库、设备历史状态等数据分别比较，判断设备故障出现的原因。本步骤中 特征值的提取是最关键的，如果对应的特征值对设备故障不敏感，或没有一定的规律性就无法准确地描述设备的工作状况，也不能为数字孪生提供模拟仿真依赖的参数。

（2）故障预测本质是对设备运行状态规律进行建模，预测故障可能产生的趋势。通常对多个时间、不同工况下关联性较强的一系列设备状态参数进行建模， 在数字化实体中进行数据挖掘，仿真实验预测可能产生的故障类型以及部位。

步骤五：设备维护决策。找出设备可能存在的隐患因素，按照提前制定的策略针对性地对设备部件进行预测性维护，以减少潜在的故障，将设备的使用价值最大化，降低停机带来的损失。

4）状态监控

状态监控可用于各个领域，如对交通领域进行全景拼接，实现动态交通状况整体实时清晰掌控，实时准确发布拥堵信息及开展疏导对策。全景交通空间数据分析，有效还原事故真相，快速进行事件研判。提供准确有效的交通拥堵依据，均衡路网资源利用，提升城市交通服务管理水平。如对港口码头进行全景立体监控。实现港口、航道、水域等区域的海量视频全景拼接，统观全局， 对货轮、集装箱、人流等目标进行空间实景定位，直观有效地进行即时管控、可视指挥和应急处置，确保运输生产和货物安全，提高港口码头运转能力。

5）安防监控

采用融入空间信息的实时感知高新技术和大数据分析方法，应用监控视频、物联感知、智能分析等数据实时感知和决策分层耦合的系统新模式，利用视频融合、数字孪生等技术，实现监所安防及多个业务子系统数据的实景“一张图” 管理和呈现，是在传统安防集成平台的基础上，实现的实时动态数据与空间位置融合统一的创新应用，做到监所范围内全要素数据360 度全方位直观有效管理。在监管场所三维场景中，可按监所建筑结构实现分层浏览，实现监控视频、监测信息、报警区域与空间场景时空统一，做到实时动态掌控目标区域及事件状态， 提高事件感知、事件处置和综合监管等能力。

监控的不同应用场景业务价值体现在识别缺陷；定位故障；信息可视化；保障生命安全。

1）状态评估

在数控领域，利用数字孪生相关技术构建数控折弯机具体的数字孪生模型， 对数控折弯机的机理模型、机械系统、液压系统、电气系统和控制系统进行多领域融合建模。然后再使用数控折弯机本身自带的传感器和加装的少量必需的传感器采集运行数据，目的是与折弯机的数字孪生模型实时交互，校准孪生模型。通过数控折弯机的数字孪生模型，就可以使用少量的传感器数据和数控折弯机运行数据，构建出数控折弯机各系统、各机构的运行状态，反映出数控折弯机大部分关键零部件和关键系统的健康状态。除此之外，构建的数控折弯机数字孪生模型， 可以通过不同零部件数据分析的需要，获得任意部件的任意位置的运行参数，即可以在数字孪生模型内部的任意位置加装“虚拟传感器”以获得需要的参数数据。这些孪生数据可作为实际传感器数据的补充，作为数据分析时算法模型的输入， 加强算法模型的准确性。孪生数据也可结合专业的多领域建模软件的计算能力， 独立分析数控折弯机某一零部件的健康状况。

2）性能评估

基于数字孪生技术的航空发动机极速性能数字孪生方法，采用两套结构相似的深度神经网络，借助依照航空发动机原理及气动热力过程建立的航空发动机数值仿真性能模型，有效解决了数据驱动模型单纯依靠数据而忽略实际物理过程所导致的精度不高和所需数据量庞大两个痛点。基于人工智能深度学习方法，构建了航空发动机全新性能数字孪生模型，采用人工智能、最大熵原理加速策略等关键技术极大提高了数字孪生的训练速度和精度。

评估的不同应用场景业务价值体现在提前预判：有了基于 AIoT 场景的性能评估，企业可提前预知并判定目标仪器、设备或系统的各类运行状况，防患于未然。指导决策：预判结果，企业可游刃有余制订相应的指导方案，做到未雨绸缪。

1）故障预测

动车组牵引电机是动车组中的关键部件，由于动车组在运行过程中牵引电机出现故障的后果较为严重，动车运维过程中会定期为动车组牵引电机进行检修。然而，检修需要较大的人力投入。数字孪生作为一种制造业较为新兴的方法， 为动车组牵引电机故障诊断提供了新的解决思路。数字孪生技术可以利用构建物理实体的数字孪生体、分析孪生数据的方法模拟物理实体的状态，使用迁移学习方法将孪生体的特征迁移到物理实体中进行分析，从而实现在物理数据较少的情况下进行故障诊断。

首先，基于数字孪生技术构建动车组牵引电机的数字孪生体。数字孪生体理论上能够模拟物理实体的数据特征，使用数学物理方法分析数字孪生体的受力特征，利用 Simulink 建立数字孪生体的数学模型，运行数字孪生体得到孪生数据。进行数据的整理，将运行数字孪生体得到的数据以及实验台中物理实体运行测得的实验数据整理成为同一标准形式。利用随机窗口滑动对数据进行切分，数据集划分为同等大小的多条数据，之后进行快速傅里叶变换将时域信号转化为频域信号，加入数据标签形成最终的实验数据集， 输入数字孪生数据分析模型。

2）寿命预测

寿命预测是一种基于数字孪生的航空发动机主轴承剩余寿命预测方法。首先利用多个受限玻耳兹曼机和回归算法构建主轴承健康监测模型，其次将从主轴承实测的振动信号中提取的健康状态信息与数字孪生模型中提取出来的主轴承健康状态信息进行比对，利用比对结果对数字孪生模型进行调整和修正，最后利用更新后的数字孪生模型进行主轴承剩余寿命预测。本发明提出的基于数字孪生的航空发动机主轴承剩余寿命预测方法，通过将数字孪生技术引入主轴承剩余寿命预测领域，使得本发明中应用到的主轴承数字孪生模型能够跟随航空发动机主轴承工况变化进行实时更新，从而能够获得更为精确的剩余寿命预测结果。

3）质量预测

现阶段质量管理过程缺少反馈机制、管理存在滞后性等问题，基于数字孪生的产品质量管理方法。构建了物理生产车间、虚拟生产车间、车间质量孪生数据和车间质量管理系统相协同的产品质量数字孪生模型。通过对数据采集融合的方法进行设计形成车间质量孪生数据，并利用预测模型实现对未来质量数据的预测，再通过案例推理模型实现对异常数据的诊断，如齿轮生产过程质量诊断，先对齿轮加工质量进行分析。最后，搭建了质量管理系统验证了本书方法的可行性及有效性，实现了产品质量的预测诊断功能，提升产品质量管理的智能化、实时化和可视化，并为大数据下的质量知识挖掘奠定了基础。

预测的不同应用场景业务价值体现在：

• 减少宕机时间：设备或系统宕机不可避免。基于AIoT的故障预测、寿命预测、行为预测或性能预测，使减少宕机时间成为可能。

• 缓解风险：在数字化技术的支持下，企业能够根据精准预判避免不必要的风险。同时，企业可以大胆地创新，将一些先进的理念和前沿的技术应用到新产品中，而不必担心产品更新的风险。

• 避免灾难性破坏：基于AIoT的数字孪生模拟可实现精准预测，防微杜渐，使一切缺陷或故障提前被预知或调整，避免给企业造成灾难性后果和不可估量的损失。

• 提高产品质量：数字孪生模拟不同的“假设分析”现实场景，帮助组织理解潜在的影响，改进操作和流程，并区分产品质量问题，从而提高产品质量。

• 验证产品适应性：将一些先进的理念和创新技术应用到新产品，基于AIoT的模拟与预测功能使新产品在落地之前先得到充分验证，判断其适应性，为企业进一步投入保驾护航。

1）设计优化

数字孪生通过设计工具、仿真工具、物联网、虚拟现实等各种数字化的手段， 将物理设备的各种属性映射到虚拟空间中，打破了物理条件的限制，更便于优化设计、制造和服务。工程师可以在虚拟空间调试、实验，让机器的运行效果达到最佳，从而实现对产品的设计优化。

2）配置优化

在面向服务的智能制造环境下，决策数据的准确性和实时性不足，以及协同和动态决策机制欠缺等问题，制约着企业进一步发展。基于数字孪生的制造资源动态优选决策方法，可设计基于数字孪生的制造资源动态优选决策架构，并提出设备数字孪生（云/ 边数字孪生）和产品数字孪生，为决策者提供准确、实时的评价数据。构建基于实时 Multi-Agent 的资源优选决策多方协同机制，采用赋时层次有色 Petri 网仿真分析复杂制造任务中的瓶颈设备资源；采用序关系分析法计算评价指标权重，引入参考理想法对候选制造资源进行综合评估。将该方法应用于某航空发动机叶片制造企业设备资源优选中，验证了所提方法的可行性和有效性。

3）性能优化

基于数字孪生的机械设备零部件结构参数动态优化方法，通过构建高保真模型，在虚拟空间实现物理空间对应设备的数字化镜像，方便后期结构参数修改和超写实仿真。通过进行超写实仿真，在虚拟空间实时动态同步反映物理空间对应实体的状态，在虚拟空间实现物理设备真实情况的写实运动。同时利用深度学习理论，构建神经网络结构，借助其强大的数字挖掘和映射能力，挖掘建立结构参数和疲劳寿命之间的关系，通过结合高保真模型和超写实仿真环境， 实现结构参数的动态优化。通过本发明，实现虚拟空间对物理空间的结构参数的动态优化与反向指导，提高了优化效率和真实性。

4）能耗优化

数字孪生技术引入生产线能耗优化领域，首先建立面向能耗优化的返工型生产系统数字模型，在此基础上引入数字孪生技术，提出一种融合实时数据的返工型生产系统在线能耗优化方法，同时为加快模型求解速度，提出二阶段禁忌搜索算法计算缓存区最佳阈值，以实现实时、在线的能耗优化，最后设计并开发了返工型生产系统的能耗优化数字孪生系统，使车间管理人员第一时间获取生产线的状态以及能耗优化结果，指导车间生产。

优化的不同应用场景业务价值体现在：改进产品开发；提高系统效率；节约资源；降低能耗；提升用户体验；降低生产成本。