本書為十四五國家重點圖書出版規(guī)劃項目未來能源技術系列·新型電力系統(tǒng)之一。本書共7章，介紹了電力領域的數(shù)字孿生技術和大數(shù)據(jù)技術及其發(fā)展方向與應用。第1章是電力物聯(lián)網(wǎng)、現(xiàn)代能源系統(tǒng)及其數(shù)字化概述；第2章介紹了電力系統(tǒng)建模技術；第3章是在建模的基礎上討論了電力系統(tǒng)態(tài)勢感知與優(yōu)化調度；第4~6章為本書的核心部分，分別從數(shù)字孿生框架與數(shù)據(jù)利用方法論，數(shù)據(jù)信息化的理論、算法與案例，電力數(shù)字孿生系統(tǒng)的智能應用三個方面闡述了電力數(shù)字孿生系統(tǒng)的理念與框架、功能設計與工程實踐；第7章對電力數(shù)字孿生系統(tǒng)工程項目的現(xiàn)狀與未來趨勢進行了介紹與展望。本書的絕大部分內容為原創(chuàng)性研究成果，可供從事能源領域、系統(tǒng)態(tài)勢感知相關工作的人員，以及數(shù)據(jù)技術、數(shù)據(jù)科學領域的研究人員參考。
數(shù)字孿生（digital twin， DT）旨在通過充分挖掘/發(fā)揮海量數(shù)據(jù)資源所帶來的福利，在數(shù)字空間中設計虛體模型并建立虛體與實體的映射關系進而鏡像（mirror）實體。DT概念于2003年由美國學者Michael Grieves提出，早期應用于航空航天領域，即利用DT技術在數(shù)字空間建立作業(yè)飛行器的虛擬模型并實現(xiàn)兩者的狀態(tài)同步，從而對作業(yè)飛行器的運行狀態(tài)進行及時準確的評估。DT技術連續(xù)四年（20162019年）被信息技術研究和分析權威公司Gartner認定為年度十大技術趨勢之一。
電力系統(tǒng)數(shù)字孿生（digital twin of power systems, PSDT）是電力系統(tǒng)日漸復雜、數(shù)據(jù)呈現(xiàn)井噴趨勢以及數(shù)據(jù)科學軟硬件發(fā)展完善等多方面背景共同作用下的新興產物。相比于側重于實體運營監(jiān)測的信息物理系統(tǒng)或物理仿真系統(tǒng)，PSDT更傾向于多維度、多時間尺度，即關注貫穿電力系統(tǒng)的數(shù)字化、信息化和智能化建設推進所涉及的多元設備全過程。PSDT通過對電力系統(tǒng)一次層面、系統(tǒng)設備層面、用戶層面等實體進行預制數(shù)字建模，并充分利用各類傳感器，實現(xiàn)物理實體與數(shù)字模型之間的無縫交互，進行涵蓋多學科、多業(yè)務、多場景、多實體、多時間尺度、不同生命周期、不同發(fā)生概率的仿真分析，進而輔助系統(tǒng)完成運管調控的決策制定。
本書從數(shù)據(jù)利用方法論的角度出發(fā)，系統(tǒng)性地分析和闡述了數(shù)字孿生技術在電力領域的應用，通過引入高維數(shù)據(jù)空間來映射/表征電力系統(tǒng)中各類繁雜的實體及事件，通過對時空數(shù)據(jù)的挖掘實現(xiàn)數(shù)據(jù)驅動的系統(tǒng)認知方案。本書的特點是系統(tǒng)性與學科交叉性，融合了數(shù)據(jù)科學發(fā)展的前沿和熱點，即高維分析和人工智能，從工程和科學雙視角剖析了PSDT的背景和建設思路，并進一步構建其頂層架構基于數(shù)據(jù)驅動、實時交互和閉環(huán)反饋三大特點，提出實現(xiàn)基于預學習的數(shù)字建模、實時態(tài)勢感知和超實時虛擬推演三大功能的方法，為推進PSDT的建設和智能電網(wǎng)的數(shù)字化、信息化、智能化進程提供輔助參考。
感謝國家自然科學基金項目基于隨機矩陣理論和深度學習技術融合的配電網(wǎng)故障高維判據(jù)構建及其智能診斷方法研究的資助，以及國網(wǎng)上海市電力公司提供的寶貴建議與資料。
由于時間倉促，書中難免存在不足之處，敬請讀者批評指正。
1電力物聯(lián)網(wǎng)、現(xiàn)代能源系統(tǒng)及其數(shù)字化概述001
1.1電力系統(tǒng)發(fā)展001
1.1.1能源系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀001
1.1.2電力物聯(lián)網(wǎng)與綜合能源網(wǎng)005
1.1.3綜合能源網(wǎng)數(shù)字孿生系統(tǒng)010
1.2綜合能源網(wǎng)的數(shù)字化、信息化工程背景015
1.2.1電力物聯(lián)網(wǎng)與綜合能源網(wǎng)工程項目015
1.2.2信息物理系統(tǒng)018
1.3數(shù)據(jù)科學進展020
1.3.1科學認知論的第四范式演化過程020
1.3.2數(shù)據(jù)科學高維統(tǒng)計分析、人工智能技術021
1.4傳統(tǒng)模式和工具及其局限性024
1.4.1綜合能源數(shù)字孿生系統(tǒng)的態(tài)勢感知技術024
1.4.2綜合能源系統(tǒng)用能行為特性分析及關鍵因素溯源025
參考文獻026
2電力系統(tǒng)及其運行模型028
2.1動態(tài)系統(tǒng)的數(shù)學模型028
2.1.1線性動態(tài)系統(tǒng)模型028
2.1.2非線性動態(tài)系統(tǒng)模型031
2.2發(fā)電機的常用模型032
2.2.1abc坐標系下的有名值方程032
2.2.2同步發(fā)電機的基本方程035
2.2.3同步發(fā)電機的實用模型036
2.3勵磁系統(tǒng)的常規(guī)數(shù)學模型037
2.3.1發(fā)電機勵磁系統(tǒng)的原理與分類038
2.3.2發(fā)電機勵磁系統(tǒng)的數(shù)學模型038
2.3.3勵磁系統(tǒng)的標幺值和建模所需要的數(shù)據(jù)043
2.4原動機和調速系統(tǒng)的數(shù)學模型044
2.4.1發(fā)電機調速系統(tǒng)簡介044
2.4.2發(fā)電機調速系統(tǒng)連續(xù)數(shù)學模型044
2.5靜態(tài)負荷模型及參數(shù)辨識047
2.5.1負荷模型分類047
2.5.2負荷模型的參數(shù)辨識方法048
2.5.3靜態(tài)負荷模型的參數(shù)辨識048
2.6動態(tài)負荷模型的參數(shù)辨識049
2.6.1動態(tài)負荷機理型模型的參數(shù)辨識 049
2.6.2動態(tài)負荷傳遞函數(shù)模型的參數(shù)辨識 049
2.7電力電子元件的詳細模型049
2.7.1STATCOM的并聯(lián)變換器數(shù)學模型049
2.7.2SSSC的串聯(lián)變換器數(shù)學模型051
2.7.3光伏電池的模型053
2.7.4燃料電池055
2.7.5微型燃氣輪機模型055
2.8電力系統(tǒng)動態(tài)等值的常用方法及優(yōu)缺點056
2.8.1動態(tài)等值問題056
2.8.2同調等值法057
2.8.3模式等值法059
2.8.4估計等值法060
參考文獻061
3系統(tǒng)態(tài)勢感知與優(yōu)化運行062
3.1綜合能源系統(tǒng)態(tài)勢感知063
3.1.1綜合能源系統(tǒng)態(tài)勢感知研究063
3.1.2虛擬電廠分布式資源聚合079
3.1.3基于合作博弈方法的多虛擬電廠運行089
3.2配電側電力系統(tǒng)優(yōu)化調度103
3.2.1優(yōu)化運行模型105
3.2.2求解算法111
3.3區(qū)域綜合能源系統(tǒng)優(yōu)化調度112
3.3.1分布式優(yōu)化調度112
3.3.2多層級協(xié)同優(yōu)化方法115
參考文獻124
4數(shù)字孿生技術128
4.1科學范式的演變及電力系統(tǒng)的發(fā)展128
4.2數(shù)字孿生技術的動機和目的130
4.3數(shù)字孿生在工程實際中的應用131
4.4電力數(shù)字孿生系統(tǒng)的特點和功能132
4.4.1數(shù)字孿生建模132
4.4.2電力系統(tǒng)實時態(tài)勢感知135
4.4.3超實時虛擬測試136
參考文獻137
5電力系統(tǒng)信息化140
5.1數(shù)據(jù)驅動模式140
5.2電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)分析和高維統(tǒng)計信息143
5.2.1電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)資源143
5.2.2高維統(tǒng)計信息144
5.3數(shù)據(jù)挖掘框架和工具145
5.3.1深度學習145
5.3.2隨機矩陣理論151
5.3.3信息熵理論153
5.4基于隨機矩陣的時空大數(shù)據(jù)分析157
5.4.1高維統(tǒng)計信息矩陣指標157
5.4.2矩陣系綜158
5.4.3MP 定律和圓環(huán)定律160
5.4.4隨機矩陣理論的中心極限定理162
5.4.5LES及基于LES的假設檢驗163
5.5基于數(shù)據(jù)驅動的態(tài)勢感知166
5.5.1基于隨機矩陣方法的運行態(tài)勢估計方法166
5.5.2基于深度學習的故障診斷及定位167
5.5.3計及不確定性因素的運行態(tài)勢預測技術168
參考文獻170
6電力系統(tǒng)智能化173
6.1靜態(tài)系統(tǒng)特性的數(shù)據(jù)模型173
6.1.1電力系統(tǒng)潮流電力系統(tǒng)雅可比矩陣173
6.1.2潮流的數(shù)據(jù)模型175
6.1.3雅可比矩陣的數(shù)據(jù)模型177
6.2動態(tài)系統(tǒng)特性的數(shù)據(jù)模型180
6.2.1Simulink仿真系統(tǒng)的搭建180
6.2.2數(shù)據(jù)模型的搭建181
6.3負荷預測與異常檢測184
6.3.1負荷與用戶行為預測和評估184
6.3.2電力系統(tǒng)穩(wěn)定性擾動早期發(fā)現(xiàn)188
6.4基于時空數(shù)據(jù)的設備全生命周期管理197
6.4.1電力設備全生命周期的階段197
6.4.2狀態(tài)檢修中電氣設備狀態(tài)的綜合判別198
6.4.3基于隨機矩陣理論的配電網(wǎng)變壓器健康狀態(tài)在線評估199
6.5系統(tǒng)優(yōu)化運行策略206
6.5.1細胞組織組態(tài)206
6.5.2虛擬電廠214
參考文獻222
7PSDT的應用現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢224
7.1工程現(xiàn)狀224
7.1.1國家電網(wǎng)上海浦東供電公司數(shù)字孿生建設實踐225
7.1.2智能電廠227
7.1.3智慧能源系統(tǒng)233
7.2未來趨勢239
參考文獻242
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