电力生产发生了怎样的变化？自从人类建造了第一个电网以来，电力的流动一直是单向的——从发电站，通过电网，最终流向家庭、办公室和工厂。在进行并网供电时，所有电站的总发电量必须等于当前需求，任何供需差异都会导致电网不稳定，包括电压波动和频率不稳定。虽然这是一项艰巨的任务，但并非不可能，电网运营商使用需求曲线和其他数据来预测未来特定时期的电力需求。然而，小型风力涡轮机和屋顶太阳能电池板等个人可再生能源的加入从根本上改变了电网的运行方式。历史上第一次，电网不再是单向传输，而是双向通道——用户既是消费者又是生产者。但这一变化也带来了新的挑战：个别可再生能源发电机并没有像主流电厂那样接入电网，电网运营商无法指示客户停止供电、调整频率或调整输出电压。一旦这些来源开始向电网供电，电网运营商就会检测到这种变化并主动适应额外的输入功率。另一个变数：电动汽车如今电网已经进入双向时代，电动汽车的普及让家家户户都拥有一块既能消耗又能储存能量的巨大电池。最初设计电动汽车时，电网运营商设想用户将车辆接入电网、充电，然后继续行驶。然而，可再生能源产生的多余电力难以储存，促使工程师探索可行的储能技术。由于抽水蓄能和建造巨型锂离子电池等大规模储能技术既昂贵又不可行，那么电动汽车不就是一种现成的储能选择吗？如此一来，电动汽车运营商将获得可观的成本效益——在用电高的时候享受电价优惠，在用电低的时候以更高的单价将车辆充电电量回馈给电网。然而，由于电动汽车的运输特性，电网运营商往往难以预测准确的电力存储位置。例如，如果某个位置停放了数千辆电动汽车，当地的电缆或变电站设备的其他限制可能无法容纳，从而阻止电网运营商及时使用车辆中存储的所有电力.数字孪生来拯救在试图预测系统的行为方式时，研究人员长期以来一直依赖确定性模型。基本模型虽然也能提供比较近似的结果，但无法适应那些变量较多的动态系统，甚至可能很快崩溃。毕竟，这些变量经常以不同寻常的方式相互作用。此外，确定性模型是围绕系统的通用配置设计的，因此当对多个系统使用单个模型时，在准确性上会有一定的牺牲。尤其是考虑到系统层面的频繁变更（如组件升级、结构变更、软件修复等），原型模型将无法及时跟上现实，导致理论计算一回事，实际计算又是另一回事。现实。数字孪生的意义在于创建一个与其对应的物理系统并行运行的数字副本，从而克服上述挑战。数字双胞胎不断摄取实时数据，因此它不仅可以预测行为模式，还可以将输出与物理系统进行比较以不断学习。因此，数字孪生体可以说是与特定系统密切相关的AI模型，闭环设计保证了模型本体能够随着时间的推移不断自我完善。值得注意的是，数字孪生可以在相应系统所在的地方运行，从而最大限度地提高模型准确性。例如，一个发电站中的10个涡轮机每个都有自己的数字孪生体。随着时间的推移，每台涡轮机都将拥有一个独特的数字双胞胎。数字孪生在可再生能源系统中的另一大优势是，它们允许工程师执行许多预测性任务，例如预测电力生产、维护计划和发现潜在危险迹象。例如，传统的机械传感器可能会在机械振动超过特定阈值时提醒操作员。然而，数字孪生利用人工智能技术识别可能导致这种剧烈机械振动的迹象，并通过预测为操作人员留出处理空间，从而在潜在情况成为实际危险之前解决它们，从而降低操作风险甚至维护费用。.受益于数字双胞胎的风电场为了更好地了解如何使用数字双胞胎来协助可再生能源发电，让我们来看看GE目前正在开发的一个用例：风力涡轮机。风电场中部署了大量的风电机组，每台风电机组都有其理想的运行条件和特定的影响因素。如果每台风机都能在本地运行自己独立的数字孪生模型，这些数字孪生模型就可以为每台风机提供相应的预测性维护和异常运行检测。此外，这样的双系统可以根据风速、风向、电力需求等环境条件，引导每台涡轮机提高发电效率。将数字孪生引入现代风力涡轮机的另一个潜在好处是最大限度地延长本地蓄电池的使用寿命。由于锂离子电池在退化前对充电/放电循环次数有一定限制，因此最好让发电系统尽量减少电池的充电和放电。这也可以由数字孪生通过从电力需求周期中学习模式并将这些数据与其他环境因素（如气候条件）相关联来指导。重要的是，数字孪生还有助于为整个风电场建模。如果数字孪生体能够在整个风电场得到普及，也有望起到风电机组之间的邻近效应。简而言之，农场前面的风力涡轮机会在大气中产生干扰，从而影响其他风力涡轮机的性能。数字双胞胎可以将这些影响考虑在内，并对各个涡轮机进行调整，以找到最佳的发电解决方案。例如，降低所有涡轮机的速度可能比全速运行一些涡轮机而其他涡轮机静止不动产生更多的电力。
