智慧電廠數(shù)字孿生體系架構(gòu)研究及應(yīng)用

李志金

(湖南大唐先一科技有限公司，湖南 長沙 410076)

隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、中國智造2025等新一輪工業(yè)革命的興起，智慧電廠是我國發(fā)電企業(yè)轉(zhuǎn)型升級，應(yīng)對能源變革的新舉措，然而目前發(fā)電企業(yè)體系架構(gòu)和信息化系統(tǒng)建設(shè)難以適應(yīng)智能化建設(shè)需求，智慧電廠的體系架構(gòu)和智能系統(tǒng)建設(shè)成為當(dāng)前亟待解決的難題[1-6]。

智慧電廠作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)理念在發(fā)電領(lǐng)域應(yīng)用的集中體現(xiàn)，有必要在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展體系下，提高發(fā)電企業(yè)內(nèi)外信息系統(tǒng)與物理系統(tǒng)的融合程度，提升系統(tǒng)的智能化程度[7]。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是指通過網(wǎng)絡(luò)將工業(yè)系統(tǒng)中的智能物體、智能分析和人三者相連接的系統(tǒng)[8]。其中智能物體是指能夠接入網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行通信的物理實(shí)體，包括傳感器、智能終端以及其他機(jī)器設(shè)備。智能分析是將工業(yè)的業(yè)務(wù)流程和專業(yè)技術(shù)等知識與數(shù)據(jù)學(xué)科相融合，形成面向不同需求的數(shù)據(jù)分析模型計(jì)算結(jié)果，指導(dǎo)或減少人的部分勞動[9]。而工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的實(shí)質(zhì)是通過數(shù)字孿生技術(shù)，通過對工業(yè)物體的互聯(lián)，采集工業(yè)物體的數(shù)據(jù)，建立特定業(yè)務(wù)需求的工業(yè)數(shù)據(jù)分析模型，進(jìn)而形成分析結(jié)果以優(yōu)化工業(yè)物體的設(shè)計(jì)、制造與運(yùn)行等[10]。

近年，隨著在工業(yè)4.0及工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)體系的發(fā)展，學(xué)者們對數(shù)字孿生的理論和應(yīng)用開展了廣泛的研究[11-14]。數(shù)字孿生(Digital Twin)作為一個新技術(shù)表現(xiàn)出巨大的潛力與生命力，從最開始的針對工業(yè)生產(chǎn)過程的新管理范式，發(fā)展到現(xiàn)在作為智慧城市、智能制造、智能工廠的關(guān)鍵技術(shù)[15]。目前，雖然對數(shù)字孿生具有諸多研究，但是針對發(fā)電廠的數(shù)字孿生的研究較少。智慧電廠作為基于數(shù)字化模型的系統(tǒng)工程，影響著發(fā)電企業(yè)未來數(shù)字化、智慧化建設(shè)的成敗。因此，在當(dāng)前工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大背景下，智慧電廠數(shù)字孿生的體系架構(gòu)需要從系統(tǒng)性，先進(jìn)性、合理性等方面開展研究和設(shè)計(jì)，滿足現(xiàn)階段數(shù)字化電廠以及未來電廠智能化發(fā)展需要。

1 數(shù)字孿生的發(fā)展內(nèi)涵

數(shù)字孿生是指通過數(shù)字化手段構(gòu)建與現(xiàn)實(shí)世界物理實(shí)體相對應(yīng)的數(shù)字化對象，通過對數(shù)字化對象的研究實(shí)現(xiàn)對相應(yīng)物理實(shí)體的理解、分析和優(yōu)化[16]。通過利用數(shù)字技術(shù)對物理實(shí)體的特征、形成過程、性能和行為等進(jìn)行建模描述的過程和方法。數(shù)字孿生具有兩個顯著特點(diǎn)：①孿生體與待反映對象的幾何形狀和尺寸、結(jié)構(gòu)組成以及宏觀和微觀物理特性基本相同；②通過仿真、鏡像等方式反映真實(shí)的運(yùn)行情況和狀態(tài)。

為了使得數(shù)字孿生技術(shù)在實(shí)踐中得到應(yīng)用，文獻(xiàn)[17]創(chuàng)造性地提出了數(shù)字孿生五維模型的概念，如式(1)所示：

MDT=PE,VE,Ss,DD,CN

(1)

式中：PE表示物理實(shí)體，VE表示虛擬實(shí)體，Ss表示服務(wù)，DD表示孿生數(shù)據(jù)，CN 表示各部分之間的連接。 其中虛擬實(shí)體VE如式(2)所示，包括幾何模型(Gv)、物理模型(Pv)、行為模型(Bv)和規(guī)則模型(Rv)。這些模型從時(shí)間尺度和多空間尺度對物理實(shí)體PE進(jìn)行了表達(dá)：

VE=(Gv,Pv,Bv,Rv)

(2)

式中：Gv為描述物理實(shí)體的形狀尺寸等幾何參數(shù)與關(guān)系的三維模型，其可通過三維建模軟件或儀器設(shè)備(如三維掃描儀)來創(chuàng)建。Pv是在Gv的基礎(chǔ)上增加了PE的物理屬性、約束及特征等信息，可從宏觀及微觀尺度進(jìn)行動態(tài)的數(shù)據(jù)近似與描述物理實(shí)體。

當(dāng)前對數(shù)字孿生的研究仍處于起步探索階段，全生命周期管理、擬實(shí)化和集成化是數(shù)字孿生發(fā)展的三個主要方向[18]。

(1)生命周期管理

目前，對數(shù)字孿生的研究主要集中在設(shè)計(jì)或制造階段，較少涉及工業(yè)生產(chǎn)和經(jīng)營管理。但在未來，對生產(chǎn)經(jīng)營管理階段的數(shù)字孿生研究和應(yīng)用將是重點(diǎn)[19-23]。如將生產(chǎn)過程中采集到的數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)孿生模型相關(guān)聯(lián)，實(shí)現(xiàn)物理實(shí)體與虛擬模型之間的關(guān)聯(lián)映射，形成的三維模型實(shí)現(xiàn)可視化展示，且從多個維度與實(shí)物對象進(jìn)行交互，進(jìn)而提高生產(chǎn)經(jīng)營管理的工作效率和科學(xué)性。

(2)多物理模型的擬實(shí)化

數(shù)字孿生的擬實(shí)化及保真度，是其在實(shí)際工業(yè)應(yīng)用中是否能取得成功的關(guān)鍵因素[24]。擬實(shí)化程度越高越能反映物理實(shí)體真實(shí)的情況。為了提高數(shù)字孿生的擬實(shí)化程度，通過采用多物理模型的仿真，可以更準(zhǔn)確地反映物理實(shí)體真實(shí)的狀態(tài)和行為信息，擬實(shí)物理實(shí)體的功能和性能。

(3)與其他技術(shù)的集成

通過數(shù)字融合技術(shù)可實(shí)現(xiàn)對物體實(shí)體數(shù)字化全生命周期模型與關(guān)鍵數(shù)據(jù)之間的雙向交互，是未來數(shù)字孿生需要重點(diǎn)突破的技術(shù)[25-28]。目前，數(shù)據(jù)流大部分是單向流動的，需要通過數(shù)字融合技術(shù)來實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生從物體實(shí)體到虛擬模型的信息數(shù)據(jù)的雙向流動。

2 智慧電廠數(shù)字孿生系統(tǒng)體系架構(gòu)

2.1 智慧電廠數(shù)字孿生內(nèi)涵

通過對智慧電廠和數(shù)字孿生發(fā)展內(nèi)涵分析，智慧電廠數(shù)字孿生概念被認(rèn)為是廣泛采用云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、人工智能等新一代信息與通信技術(shù)，以數(shù)字化、智能化為基礎(chǔ)，建立發(fā)電機(jī)組設(shè)備數(shù)字孿生模型、運(yùn)行工藝流程數(shù)字孿生模型、優(yōu)化仿真數(shù)字孿生模型、作業(yè)過程數(shù)字孿生模型等。實(shí)現(xiàn)電廠兩個維度(物理和虛擬)的統(tǒng)一，以自我感知、自學(xué)習(xí)、自適應(yīng)、行為決策四個方面的能力提升為目標(biāo)，更進(jìn)一步提高發(fā)電廠安全性、環(huán)保性、效率和經(jīng)濟(jì)性。

數(shù)字孿生技術(shù)是一種基于模型輕量化、物理模型數(shù)字化表達(dá)的技術(shù)。如圖1所示，隨著新一代信息與通信技術(shù)的應(yīng)用，如大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算等，以及人工智能領(lǐng)域的不斷發(fā)展，如機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等。使得發(fā)電廠在物理空間與虛擬空間上的關(guān)聯(lián)、互動有了技術(shù)支撐，以仿真技術(shù)為基礎(chǔ)的數(shù)字孿生技術(shù)能夠?yàn)殡姀S全生命周期管理提供無縫協(xié)助和優(yōu)化。所以基于數(shù)字孿生技術(shù)的智慧發(fā)電廠建設(shè)，有利于其智能模型和智能系統(tǒng)的研究和應(yīng)用，從而實(shí)現(xiàn)發(fā)電廠內(nèi)“人機(jī)料法環(huán)”全要素的智能感知、數(shù)據(jù)集成與信息匯聚、實(shí)時(shí)執(zhí)行與控制和智能決策與協(xié)作。

圖1 智慧電廠物理實(shí)體與數(shù)字孿生鏡像關(guān)系模型Fig.1 Image relationship model between physical entity and digital twin in smart power plant

基于數(shù)字孿生的智慧電廠建設(shè)可分為三條主線組成，且呈倒三角形態(tài)，如圖2所示。左上角為“智慧管理”，實(shí)現(xiàn)發(fā)電企業(yè)數(shù)字孿生分析與決策能力的最終目標(biāo)；右上角為“智能發(fā)電”，主要是融合機(jī)理模型、數(shù)學(xué)模型和仿真模型方式實(shí)現(xiàn)，通過人機(jī)交互執(zhí)行或智能控制融合模型計(jì)算結(jié)果，實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的自優(yōu)化和自適應(yīng)能力；下角為“智能感知”，通過泛在感知技術(shù)和信息通訊等物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，不斷提高機(jī)組設(shè)備狀態(tài)和人員行為等數(shù)字孿生感知能力，支撐智能發(fā)電和智慧管理的實(shí)現(xiàn)。通過智慧管理、智能發(fā)電和智能感知“倒三角”關(guān)系實(shí)現(xiàn)對發(fā)電廠數(shù)據(jù)流、業(yè)務(wù)流和能量流的映射和統(tǒng)一。

圖2 智慧電廠數(shù)字孿生“倒三角”形態(tài)Fig.2 Digital twin “inverted triangle” shape of smart power plant

2.2 智慧電廠數(shù)字孿生體系架構(gòu)

基于數(shù)字孿生的智慧電廠是要構(gòu)建全階段優(yōu)化控制系統(tǒng)及應(yīng)用先進(jìn)的數(shù)字孿生模型，通過大數(shù)據(jù)及三維數(shù)字化技術(shù)、仿真技術(shù)等建立的虛擬化的數(shù)字模型為基礎(chǔ)、以提高發(fā)電廠生產(chǎn)安全性為出發(fā)點(diǎn)，以發(fā)電廠智能診斷與優(yōu)化控制為手段、以一體化數(shù)字管理為目標(biāo)，通過建立智慧電廠數(shù)字孿生統(tǒng)一平臺，實(shí)現(xiàn)全生命周期數(shù)字化管理，推動基建、生產(chǎn)、經(jīng)營一體化建設(shè)，從人、設(shè)備、環(huán)境等方面構(gòu)建本質(zhì)安全體系，減少運(yùn)行維護(hù)成本，提高設(shè)備可靠性，實(shí)現(xiàn)節(jié)能高效的智慧電廠建設(shè)目標(biāo)。

智慧電廠數(shù)字孿生體系架構(gòu)由物理層，大數(shù)據(jù)平臺層、數(shù)字孿生層、應(yīng)用系統(tǒng)層構(gòu)成，如下頁圖3所示。

圖3 智慧電廠數(shù)字孿生系統(tǒng)體系架構(gòu)Fig.3 Digital twin system architecture of smart power plant

(1)物理層

該層主要由發(fā)電廠的熱力系統(tǒng)和電氣系統(tǒng)、生產(chǎn)設(shè)備和部件、執(zhí)行機(jī)構(gòu)等各組成，智慧電廠數(shù)字孿生體系的物理空間主要在此層中體現(xiàn)。

(2)感知層

該層以物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為基礎(chǔ)，利用各類傳感器、RFID、儀器儀表、智能頭盔、智能終端等信息傳感設(shè)備實(shí)現(xiàn)對發(fā)電廠生產(chǎn)管理經(jīng)營等信息的智能感知、數(shù)據(jù)采集和數(shù)據(jù)處理。具體包括：

1)實(shí)時(shí)在線采集電廠設(shè)備和管道的溫度、壓力、流量、振動、水質(zhì)、油質(zhì)、煤質(zhì)、汽質(zhì)、電量、聲音、視頻等傳感器數(shù)據(jù)指標(biāo)。

2)對設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、臺賬數(shù)據(jù)(含設(shè)備編碼)、試驗(yàn)數(shù)據(jù)、技改數(shù)據(jù)、維修數(shù)據(jù)、歷史檔案等文本數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一的數(shù)據(jù)標(biāo)簽，并標(biāo)準(zhǔn)化關(guān)聯(lián)各屬性和緯度，以遍進(jìn)行數(shù)字化處理。

(3)大數(shù)據(jù)平臺層

通過圖4所示架構(gòu)構(gòu)建工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺，支撐智慧電廠各數(shù)字孿生業(yè)務(wù)應(yīng)用的開發(fā)，實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)采集、存儲、分析、可視化、模型/算法/微服務(wù)沉淀、知識和經(jīng)驗(yàn)的積累傳承、應(yīng)用和服務(wù)開放創(chuàng)新等功能，通過元數(shù)據(jù)、主數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理，打通企業(yè)各業(yè)務(wù)系統(tǒng)間壁壘，消除企業(yè)內(nèi)數(shù)據(jù)孤島，并與其他相關(guān)信息化系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集成，提供實(shí)時(shí)服務(wù)，實(shí)現(xiàn)對企業(yè)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)控、統(tǒng)一管控、資源共享、統(tǒng)籌經(jīng)營，實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)集約化運(yùn)作，支持人工智能服務(wù)，提升發(fā)電企業(yè)整體競爭能力和經(jīng)營效益。

圖4 工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)Fig.4 Industrial big data platform architecture

以Hadoop、Clickhouse作為大數(shù)據(jù)底座，采用spark deltaLake構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫，采用clickhouse實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集市，使用Spark structured streaming、mllib等spark相關(guān)處理技術(shù)，配合kafka、redis、Spark、X-DB等周邊技術(shù)構(gòu)建大數(shù)據(jù)平臺核心，基于中臺技術(shù)實(shí)現(xiàn)發(fā)電企業(yè)數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理和數(shù)據(jù)服務(wù)，避免以往傳統(tǒng)技術(shù)路線造成的性能損失，靈活性損失，以及技術(shù)棧太長造成的成本損失等。通過logmnr、binlog等獲取Oracle、Mysql等數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)，使用kafka高效傳給Spark平臺工具，實(shí)時(shí)增量數(shù)據(jù)抽取，進(jìn)一步清洗后進(jìn)入數(shù)據(jù)湖倉庫，匯集至Clickhouse，并提供服務(wù)，實(shí)現(xiàn)基于實(shí)時(shí)工業(yè)數(shù)據(jù)的大數(shù)據(jù)平臺。

(4)數(shù)字孿生層

數(shù)字孿生層是數(shù)字孿生體形成的核心，主要由機(jī)理模型、數(shù)學(xué)算法模型、仿真模型，以及積累的孿生數(shù)據(jù)庫、算法庫和集成的其他仿真模型庫等組成。大數(shù)據(jù)平臺層為數(shù)字孿生層提供數(shù)據(jù)，仿真模型是數(shù)字孿生層的關(guān)鍵，對于發(fā)電廠，基于發(fā)電過程機(jī)理模型和數(shù)學(xué)模型、設(shè)備機(jī)理模型和數(shù)學(xué)模型，開發(fā)出發(fā)電過程仿真模型和設(shè)備仿真模型，利用實(shí)時(shí)在線技術(shù)，開展機(jī)理模型、數(shù)據(jù)模型和仿真模型的自學(xué)習(xí)、自優(yōu)化和自診斷。

(5)應(yīng)用系統(tǒng)層

該層在融合機(jī)理模型、數(shù)據(jù)模型和仿真模型的基礎(chǔ)上，以微服務(wù)的形式開發(fā)出各個業(yè)務(wù)組件，通過以一定的業(yè)務(wù)邏輯關(guān)系進(jìn)行組合，同時(shí)引入三維可視化建模工具和方法，形成數(shù)字孿生智能系統(tǒng)，具體包括全生命周期管理、三維數(shù)字孿生體、生產(chǎn)過程數(shù)字孿生監(jiān)控、二維與三維聯(lián)動的智能DCS系統(tǒng)，輔助決策系統(tǒng)、運(yùn)行優(yōu)化系統(tǒng)和設(shè)備故障預(yù)警與診斷系統(tǒng)。同時(shí)應(yīng)用系統(tǒng)層系統(tǒng)決策結(jié)果通過一定的邏輯判定，決定是否需要自發(fā)向物理層反饋優(yōu)化、診斷、預(yù)測和仿真等分析結(jié)果，準(zhǔn)確實(shí)時(shí)地傳遞給物理對象，并進(jìn)一步控制與執(zhí)行。

2.3 智慧電廠網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

智慧電廠大數(shù)據(jù)平臺一版部署在安全I(xiàn)II區(qū)，構(gòu)建如圖5所示的數(shù)字孿生系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，大數(shù)據(jù)平臺需要采集和匯聚的數(shù)據(jù)主要分為生產(chǎn)型數(shù)據(jù)和非生產(chǎn)的管理型數(shù)據(jù)。其中生產(chǎn)型數(shù)據(jù)類型主要來源于DCS系統(tǒng)的生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，以及從II區(qū)鏡像至III區(qū)的SIS系統(tǒng)數(shù)據(jù)。非生產(chǎn)的管理型數(shù)據(jù)來源于安全生產(chǎn)管理、燃料管理、財(cái)務(wù)管理、物資管理、辦公等業(yè)務(wù)系統(tǒng)的管理型數(shù)據(jù)。在安全I(xiàn)區(qū)通過部署兩臺接口機(jī)，分別采集各機(jī)組的DCS系統(tǒng)OPC服務(wù)端數(shù)據(jù)，并保證接口機(jī)中與OPC服務(wù)端數(shù)據(jù)量及數(shù)據(jù)頻率一致，分別通過2臺安全隔離網(wǎng)閘傳輸至安全I(xiàn)I區(qū)；同時(shí)在安全I(xiàn)I區(qū)中部署一套實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫作為鏡像備用存儲，利用數(shù)據(jù)庫同步程序?qū)⒏鳈C(jī)組的DCS系統(tǒng)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)穿過II、III區(qū)安全隔離網(wǎng)閘傳輸至III區(qū)大數(shù)據(jù)平臺。非生產(chǎn)的管理型數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)主要部署在III區(qū)，因此對于存量業(yè)務(wù)系統(tǒng)可直接采集并存儲，對于后續(xù)新建業(yè)務(wù)系統(tǒng)，通過大數(shù)據(jù)平臺統(tǒng)一數(shù)據(jù)服務(wù)功能將通過發(fā)布客戶所需要的restful接口供新建業(yè)務(wù)系統(tǒng)獲取所需數(shù)據(jù)。同時(shí)部署在III區(qū)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，可利用大數(shù)據(jù)平臺計(jì)算服務(wù)器進(jìn)行分布式計(jì)算，同時(shí)通過存儲服務(wù)器把計(jì)算結(jié)果返回統(tǒng)一存儲至大數(shù)據(jù)平臺中。

圖5 智慧電廠數(shù)字孿生系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)Fig.5 Digital twin system network architecture of smart power plant

3 智慧電廠數(shù)字孿生應(yīng)用

3.1 設(shè)備數(shù)字孿生模型

發(fā)電廠設(shè)備數(shù)字孿生模型，首先將電廠設(shè)備所產(chǎn)生的生產(chǎn)數(shù)據(jù)映射到數(shù)字孿生體上，然后以此數(shù)字孿生體作為單一的數(shù)據(jù)源，實(shí)現(xiàn)電廠設(shè)備在全生命周期各階段的有效協(xié)作，最終實(shí)現(xiàn)通過虛擬孿生體電廠對真實(shí)電廠設(shè)備進(jìn)行監(jiān)測控制，以及數(shù)字電廠到真實(shí)電廠的轉(zhuǎn)變。同時(shí)，通過分析孿生體中的生產(chǎn)運(yùn)維數(shù)據(jù)，不僅能實(shí)現(xiàn)對現(xiàn)實(shí)物理設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控，及時(shí)檢修，還可以通過對設(shè)備故障預(yù)測，以及對設(shè)備故障原因的分析，為生產(chǎn)優(yōu)化提供依據(jù)。同時(shí)，基于數(shù)據(jù)孿生技術(shù)，可實(shí)現(xiàn)對設(shè)備設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和設(shè)備維修數(shù)據(jù)等多維數(shù)據(jù)的三維可視化映射、關(guān)聯(lián)和統(tǒng)一管理。并且可為其他智能系統(tǒng)的建設(shè)提供標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)一的設(shè)備數(shù)字孿生實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和設(shè)備數(shù)字孿生體模型。

3.2 智慧電廠生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)字孿生

智慧電廠數(shù)字孿生在生產(chǎn)中建設(shè)的核心是如何依據(jù)發(fā)電機(jī)組的機(jī)理模型，根據(jù)生產(chǎn)過程系統(tǒng)、設(shè)備或物質(zhì)流動傳遞機(jī)理和能量守恒建立精確數(shù)學(xué)模型和三維動態(tài)模型，實(shí)時(shí)在線監(jiān)控、模擬、診斷、預(yù)測和控制電廠在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的生產(chǎn)過程和操作行為。其中機(jī)理模型包括發(fā)電基礎(chǔ)理論模型、電廠業(yè)務(wù)流程邏輯模型、運(yùn)行優(yōu)化模型、運(yùn)行仿真模型、設(shè)備故障及診斷模型等、檢修培訓(xùn)模型等。

通過在生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)字孿生系統(tǒng)可在虛擬環(huán)境中改變運(yùn)行參數(shù)設(shè)置來模擬仿真不同工況條件下機(jī)組和設(shè)備的運(yùn)行情況，為應(yīng)對異常情況，提供事先的決策依據(jù)，也可驗(yàn)證不同優(yōu)化策略對提高運(yùn)行效率和設(shè)備壽命的有效性。通過數(shù)字孿生可實(shí)現(xiàn)對物理電廠建設(shè)/生產(chǎn)/運(yùn)維過程的動態(tài)實(shí)時(shí)可視化，可在虛擬空間對發(fā)電廠的建設(shè)/生產(chǎn)/運(yùn)維過程進(jìn)行模擬，仿真和驗(yàn)證，實(shí)時(shí)預(yù)測缺陷、故障和性能降低等情況，實(shí)現(xiàn)對生產(chǎn)狀態(tài)的優(yōu)化控制和管理事件流程控制執(zhí)行。

3.3 數(shù)字孿生全生命周期管理

智慧電廠數(shù)字孿生全生命周期管理目的是解決信息孤島問題和動態(tài)仿真可視化問題，持續(xù)提高智慧電廠的整體運(yùn)行的經(jīng)濟(jì)性與安全性。全生命周期管理是在大數(shù)據(jù)共享的基礎(chǔ)上進(jìn)行數(shù)據(jù)挖據(jù)分析和模型管理，打破發(fā)電廠在時(shí)間維度的信息孤島現(xiàn)象，深度挖掘生產(chǎn)及管理過程和結(jié)果數(shù)據(jù)。通過構(gòu)建全廠的數(shù)子孿生全生命周期模型，存儲電廠全生命周期的所有模型和數(shù)據(jù)，據(jù)此使得電廠在全生命周期中的任意階段都能實(shí)現(xiàn)狀態(tài)、動作可視化和原因可追溯。

4 結(jié)束語

智慧電廠建設(shè)是當(dāng)前發(fā)電企業(yè)應(yīng)對數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要突破方向，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)理念在發(fā)電領(lǐng)域應(yīng)用的集中體現(xiàn)。而數(shù)字孿生作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的核心技術(shù)，應(yīng)當(dāng)針對火、風(fēng)、光、核等不同能源的發(fā)電特性和發(fā)電過程機(jī)理，研究其特定的智慧電廠數(shù)字孿生體系架構(gòu)和數(shù)字孿生系統(tǒng)，對發(fā)電行業(yè)數(shù)字化和智能化轉(zhuǎn)型具有重要的意義。本文結(jié)合數(shù)字孿生和智慧電廠的建設(shè)內(nèi)涵和演進(jìn)過程等方面，考慮系統(tǒng)性、通用性和標(biāo)準(zhǔn)性，對智慧電廠數(shù)字孿生的體系架構(gòu)展開探究，通過對智慧電廠生產(chǎn)運(yùn)行數(shù)字孿生、設(shè)備數(shù)字孿生模型、數(shù)字孿生全生命周期管理的應(yīng)用分析，表明數(shù)字孿生技術(shù)可以較好地模擬、監(jiān)控、診斷、預(yù)測和控制電廠在現(xiàn)實(shí)環(huán)境中的形成過程和行為，以及實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的全生命周期管理，有益于智慧運(yùn)行、智慧設(shè)備管理、智慧運(yùn)營、智慧決策等智慧電廠的智能系統(tǒng)和智能模型的建設(shè)。