风电数字孪生的理论与实践-山东大学

报告题目：风电数字孪生的理论与实践报告人：赵浩然、王鹏时间：2026年6月26日```markdown```禁

金

论电

专

题

谷

坛PLRPLEMDUNTAINFLRUM多能互补助力新型能源体系构建57ATaR国

阿

电

力

科

学

研

究

院

有

限

公

司

(

南

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集

团

有

限

公

司

)新疆大学XANJIAMGUNDVERSITY力电REDNet新

能

源

发

电

与

数

字

能

网

课

题

组目

录CONTENTS■研究背景■精细建模■实时仿真■虚实融合■孪生应用一

、研究背景

SREDNet25000200001500010000500022

025

026随着我国能源和电力结构转型，风电开启高速增长模式预计至2030年，风电装机将达到9.4亿干瓦，全球占比达30%1000009000080000700006000050000400003000020000100002028

2029风电已经从本世纪初的“微不足道”,到现在的“举足轻重”,未来将“担当大任”!我国未来十年风电发展预测风电装机(万干瓦)一风电发电量(亿干瓦时)数据来源：国家统计局、中电联、ERI、东方证券研究所3/45跻身主力电源的风力发电正沿机组大型化、场站规模化方向快速发展，动态多物理场

耦合、控制复杂黑箱等特征导致风电并网系统高复杂度、低透明度趋势增强一

、研究背景

REDNet新

能

源

发

申

与

数

字

能

同

课

额

组风电装备和系统的设计、运行、维护全环节难度陡增!陆上：内蒙兴安盟风场超700台海上：三峡阳江风场超300

台参数缺失(结构、参数)>300m100m厂家保密x₁\

x₂

x;/黑箱3MW

25MW2010年

2025年场站规模控制黑箱单机容量数字孪生是数字化革命性技术，通过精细建模、实时仿真及虚实融合，可实现物理对

象全生命周期准确映射，贯穿设计、运行、维护全环节应用，大幅提升分析验证水平虚实融合

全生命周期升压站一

、研究背景

REDNet风电数字孪生现状：模型不精细、仿真不高效、融合不通畅!5/45决策、设计、开发双向交互动态更新模型参数电网风电场运

营商风电设备

制造商高精度

模型全生命数特征实时仿

真数据规划设计安装实测数据数字镜像35KV线组支持风力发电正从“经验运行”走向“数据驱动、实时推演、主动优化”,数字孪生支撑机组制造

、

场站运维

、

涉网分析全环节一

、研究背景

REDNet亟需具备数据驱动更新、实时推演与多场景验证能力的风电数字孪生平台支撑涉网特性分析、振荡预警

与主动支撑支撑尾流优化、老化监测

与发电量预测/提升支撑载荷评估、控制优化

与寿命提升风电机组制造商风电场运营商电网公司6/45REDNet新

能

源

发

电

与

数

字

能

网

课

题

组目

录CONTENTS■研究背景■精细建模■实时仿真■虚实融合■孪生应用■发电机5阶模型■基于二值电阻的变换器模型■分块解耦算法高效计算■支来源于实际机组真实拓扑(2)双馈型拓扑子网!子网2

子网3(b)直驱型拓扑二

、精细建模

SREDNet基于控制策略代码生成

接入仿真平台控制系统方案控制器模板定义■控制器接口抽象■控制策略库搭建气动/机械模型入流风

传动链动态叶片/机舱/塔架/平台机械动态静态、湍流、阶跃等多种风况

覆盖气动、机械振动等动态机侧控制信号

变流器

变流器有功/无功

网侧/机侧功率控制

偏航控制

变流器控制主控制器&变流器控制器■新增实时仿真能力■新增对外接口能力机组“气-弹-机-电”精细建模EMT-DFIG/PMSG:

电气模型■新增自定义控制接入支持最高24自由度仿真气动&机械模型转速发电机转矩电气系统模型变压器MATLABSIMULINK⁹保护电路/卸荷回路控制信号断路器

断

路

器

变

压

器

断路滤波器对于单台双馈风电机组■模型节点数目54■改进节点方程维数63维■仿真1s动态所需时间约为

21.86sCrowbar子网络8(b)换流器开关函数解耦模型子网络!

子网络2二

、精细建模

SREDNet对于单台双馈风电机组■子网络节点数目≤15■改进节点方程维数≤18维■仿真1s动态所需时间约为

5.791s,

效率提升明显■双馈电机定转子解耦模型■

VSC开关函数解耦模型■滤波器解耦模型■变压器解耦模型子网络6

子网络7子网络

3

子网络

子网络5风电机组设备级细粒度解耦模型(解耦后)风电机组电气系统详细模型(解耦前)机组电气设备细粒度解耦建模核心电气设备解耦模型(a)双馈电机d轴等效电路解耦模型场站集电系统全电磁建模基于集电网络拓扑模型和小步长电磁暂态模型，建立大规模风电场集电系统的全电二

、精细建模

SREDNet紧凑型EMTP方法Ih(t)

=σIn(t-△t)+ηUn(t-△t)Un(t)=KIh+

LIinIn(t)=σIn(t-△t)+ηUn(t-△t)In(t)=M₁Ih(t)+M₂Iin(t)Un(t)

=Y-

¹

In(t)1

3

1

变

电个个网回变换容

子

俯

望滴

客电磁暂态仿真网络拓扑设备模型磁模型10/

45风场流体与尾流耦合建模考虑风电机组的动态尾流效应及机组间的流体耦合，建立风电场流体模型二、精细建模

SREDNetz(m)y(m)100200

300(b)分别求解轴向、径向的尾流亏损(3rcze+Y:2).=二[1

-3-(③门]-(vz+Y)(a)判定离散风速点轴向、径向是否处于尾流区(a)在尾流亏损模型基础上研究尾流叠加现象(b)反映大尺寸涡旋造成的尾流横向移动(b)分别求解轴向、径向合并后尾流速度(a)实时求解尾流平面中心线的空间位置尾流蜿蜒模型速度亏损模型尾流叠加模型11/

45x(m)REDNet新

能

源

发

电

与

数

字

能

网

课

题

组目

录CONTENTS■研究背景■精细建模■实时仿真■虚实融合■孪生应用实时实现方案1多核心CPU同构计算自研低时延实时操作系统技术迭代方案2CPU-FPGA异构计算仿真步长可低至数微秒可扩展性更强深度定制开发面向实时操作系统优化

集成外部接口通信协议EMT-DFIG/PMSG基于EMTP方法自研代码及其高效优化方案分块并行算法集成气动模型基于叶素动量理论(BEM)机械模型基于Kane动力学方程

塔架、叶片、传动等电气模型小步长电磁暂态建模

考虑变换器开关暂态三、实时仿真

SREDNet

D

-

i

机组级实时仿真器开发-技术路线精细化建模

仿真方法nnbiTurWindGWI精

细

化

风

电

机

组

实

时

仿

真■计算架构：多核CPU■仿真步长：≤25us■通信接口：Ethercat.

Modbus

等协议通信口■高速接口：高速光纤接口■外设接口：多路高速AD/DA叶片/机舱/塔架/平台机核动态控制信号有功/

无功功率控制桨距角控制偏航控制主控制器&变流器控制器网侧/机侧

变流器控制CPU核心1仿真控制

参数处理风机气动机械模型求解器主控制器求解器

变流器控制求解器三、实时仿真

D

-

机组级实时仿真器开发-技术实现TurbinWinindGWI源求解器网络求解器同步机向量加PWM

生成理想源矩阵乘■操作系统：微秒延迟抢占式调度实时操作系统保护电路/卸荷回路□CPU核心2电气系统模型变压器网侧变

流器转速转矩控制信号发电机机侧变

流器SREDNet气动/机械模型气动动态技术能力传动链动态入流风电网

D

-

i

机组级实时仿真器开发-算例分析风电机组精细化仿真能够捕获机组电磁暂态与机械动态的耦合特性，对控制器设计与

验证具有重要意义nnTurbWiindGWI三、实时仿真

SREDNet机组主要参数参数

数值参数数值功率MW叶片数风轮直径m轮毂直径/m轮毂高度/m5.031263.090切出风速/(m-s1)

25频定风速/(m-s1)

12平台质量kg

7.0×10风轮质量kg1.1×10机能质量kg

2.4×10■风机类型：NREL

5MW风电机组■故障设置：20s时电网侧发生电压跌落■电网强度：短路容量60/90/200MVA■风速：6/11/20mps(e)Sensrio

Ⅲ(Viltae

drop)机组简化模型和精细化实时仿真对比(b)Secmario(Short-cicit)2塔架在不同工况下的振动机组运行工况(d)Sonurio

IV(Short-circuit)(a)ScxnurtoI

(Valage

dhoe)nr5HTine

()p

e

)

3(1b)硬件实现方案1基于多核心CPU同构计算

自研低时延实时操作系统技术迭代方案2基于多FPGA同构计算

仿真步长可低至数微秒

可支撑的节点数目更多高效参数预处理方案改进节点电压方法(MNA)导纳矩阵、关联矩阵离线求逆集电网络高效仿真自研代码及其高效优化方案

粗细粒度混合并行仿真方法

基于硬件加速的高效仿真集电网络模型大规模网络拓扑模型

大量复杂设备模型

小步长电磁暂态模型集电网络三、实时仿真

SREDNetDI

n-

风电场集电网络实时仿真器开发-技术路线建模

仿真方法aid

FW风

电

场

集

电

网

络

实

时

仿

真多层混合分网方法■长传输线自然解耦

利用长距离汇流线路解耦■延迟解耦

实现风电机组和集电系统解耦第一层分网(粗粒度分网

一

)长传输线自然分网方法第二层分网(细粒度分网

一

)延迟解耦分网方法三、实时仿真

SREDNet风电场集电网络实时仿真器开发-技术实现集电网络高效仿真R集电系统风电机组三、实时仿真

SREDNet异构硬件优化配置方法■资源需求建模

建立仿真任务对于硬件的资源需求模型■解算时长建模

建立不同硬件对仿真任务的求解时间模型优化约束条件分网最优解Ai2■解算时长建模基于硬件求解资源与仿真任务计算量对不同仿真任务仿

真时长建模■资源需求建模建立仿真任务对于硬件内存资源与线程资源需求模型DI

n-

风电场集电网络实时仿真器开发-技术实现aid

FW1o(x,)=(1-xa),c+x,

+MD

+(x+|x;xz₁cm)DA2异构硬件最优配置仿真任务求解建模min

t;(x;1,xj.2,xj;3)子网优化

目标函数18/

45集电网络仿真器与风电机群仿真器分离，保证可支撑机组仿真数量最大化，提高系统

扩展能力三、实时仿真

SREDNet■计算架构：多核CPU■仿真步长：≤25us■通信接口：Ethercat、

Modbus等协议通信口■高速接口：高速光纤接口DIG-WindCPU

核心2大规模集电系统全电磁仿真模型算力评估

时序设计接口算法基于多核CPU的并行仿真实现方案■操作系统：微秒延迟抢占式调度实时操作系统CPU

核心1遴结CPU

核心2风电场集电网络实时仿真器开发-技术实现气部分

型

机核

部分慢型1

毫修额

，级地

态

)4a,b,主

机集电系统仿真模型

机组仿真模型二技术能力半隐式延迟

解耦方法DIG-WindWind

Farm传输线解耦

方

法19/45EMTP法薛病深度定制开发面向实时操作系统优化CUDA架构下的GPU异构并行十SOWFA/ABLSolver基于域前模拟方法

高低分辨率区域设置

基于中科曙光超算平台尾流蜿蜒模型Larsen模型修正动态尾流

蜿蜒模型(DWM)尾流亏损模型径向有限差分网络

尾流平面构造尾流合并模型径向风速：几何叠加模型轴向风速：平方叠加模型三、实时仿真

REDNet实现技术方案基于CPU-GPU异构计算Linux实时操作系统扩展支持GPU板卡扩展适应日益增大的仿真规模DWI

d

风场流体仿真器开发-技术路线建模

仿真方法ldnd

Fi-WinG风

场

流

体

实

时

仿

真SOWFA/ABLSolver:入流条件生成■基于域前模拟法生成低分辨率区域初始风速■基于Turbsim生成高分辨率区域初始风速■基于超算实现入流风快速生成三、实时仿真

SREDNeta)立体图D

d

风场流体仿真器开发-技术实现风场流体模型ldnd

Fi-WWinIG■新增实时仿真能力■新增并行计算能力■新增与风电机组双向数据交互能力中保真度仿真风速点离散化混合高低分辨率三、实时仿真

SREDNet

DI

in

d

风场流体仿真器开发-技术实现技术能力技术方案ldnd

Fi-WWG基于CUDA实现CPU+GPU异构计算，赋能风场流体计算实时化(a)风场流体仿真器计算架构

(b)并行化求解实现方案设备端(Device)线程块BlockO.0)主机端(Host)

全局内存常值内存■操作系统：Linux+Xenomai

RTOS■计算架构：CPU+GPU(支持扩展)■仿真步长：≤2s■外设接口：TCP/IP、Ethercat大规模并行计算#】风速点计算2风速点计算

42风速点计算牛n

风葱点计算离散风速点

并行遍历尾流平面

并行遍历逻辑控林而单计算参数检检设备端(GPU)Block(3,1)(1,0Block(3.1)

3lo,0c)kBlock(3,1)DWIGin

d

风场流体仿真器开发-算例分析经优化，风场流体仿真计算速度最大提高了264倍，整体提高了48倍ldnd

Fi-W三、实时仿真

SREDNet优化前优化后IO读

写

耗时2.90s0.05s(6倍)环境风计算耗时7.08s0.03s(264倍

)总时间10.24s0.21s(48

倍

)■长5km、宽3km、高350m■

350万个风速点■计算时间步长为2s■重构环境风计算部分硬件方案■改写文件IO读写方案计算加速方案测试条件C程序串行执行Block(2,0)Block(2,1)主机端(CPU)Block(2.0)Block(0.1)Block(1.1)Block三、实时仿真

REDNet■

9台风电机组■

NREL5MW风电

机组■机组间距6D1801.000s02000计

回

((4D)20620

1,0C0

590时

间

(

e)DWI

d

风场流体仿真器开发-算例分析ldnd

Fi-WinG1,550

2000尾流偏转与风速亏损特性t=0st=

386s尾流蜿蜒特性风机拓扑布局参数设置Y施忆《位间YA尾流46位间25向屈流心也道(怎2方9层很位置亘2

尾

究

间Y方国尾测宣2是问a4心企置(间封间()(6

D)200Y方句尾流中心地面间阿

爬

国(BD)衬

间(6(4

Dy1,001.500对间(3)E

间

间(6

D)(2D)8D)风电机组高精度模型构建应用功能(全流程)通用参数■风速生成■数据前处理■仿真模型构建■仿真控制

水流■数据分析后处理三、实时仿真

SREDNet基于B/S架构设计■

无需下载客户端■多端访问

(

PC、手机等)■多用户并发访问■底层支持多核心并行计算前处理

结果图像仿真

结

果仿真控制高精度模型风电机组高精度模型数据分析数据标签选择(分析选择)图像绘制保存疲劳分析

参数设置数据分析动态链接库

编写及导入分析生成图像前处理仿真模块仿真器扫描实时图像风速生成格式Bladed

格式HAWC2格式上位机软件开发-架构设计DIG-Wind

WindTurbine

Platform离线

仿真实时

仿真不同类型风速文件生成基

础

分

析

后

处

理动态库导三、实时仿真

SREDNet■支持离线与实时仿真■气动特性分析■坎贝尔图■功率系数与出力分析等■

Turbsim格式风速生成■

Bladed格式风速生成■

HAWC格式风速生成■气动翼型建模■结构动力学建模■发电机建模等上位机软件开发-用户界面仿真控制和数据分析功能DIG-WindWindTurbine

Platform整机建模功能风速生成功能REDNet新

能

源

发

电

与

数

字

能

网

课

题

组目

录CONTENTS■研究背景■精细建模■实时仿真■虚实融合■孪生应用■全生命周期数字底座：风场流体模型、

机组“气-弹-机-电”精细仿真模型、

集电系统模型■实际风电场多源数据：无人机、测风

雷达/测风塔、SCADA等■虚实融合孪生更新：

特征筛选、相似

度评价、智能优化更新仿真响应/模型输出

参数校准/状态反写相似度评价

智能优化更新实时数据接入实际风电场多源数据测风雷达

测风塔

SCADA四

、虚实融合

SREDNet风场流体模型特征筛选无人机虚实融合总体框架监测预警性能评估故障诊断虚

拟

空

间

虚实融合李生更新

物

理

空

间全生命周期数字底座机组“气-弹-机-电“

精细仿真模型集电系统模型老化曲线全生命周期数字底座：精细化耦合模型与超实时仿真通过“气-弹-机-电”耦合建模与多速率动态接口协同，构建风电场全生命周期数字

底座，基于细粒度解耦实现超百台机组实时/超时仿真四

、虚实融合

SREDNet原

始

信

号

频率相关机械阻抗Yfi)信号分解i

ne暂态转速稳态转速

响应

响

应⑧,“气-弹-机-电”精细仿真模型机-电”混合多速率接口模型“机”模型

“电”模型模型

“弹”模型Y(f₂)Y(f₃)Yf4)

Y(fs全生命周期数字底座：老化曲线从仿真/实测数据中提取部件振动、应力等数据，通过全生命周期老化模型评估其老

化曲线，老化参数反馈到孪生精细模型四

、虚实融合

SREDNet■长期老化实时仿真不可行，

可用等效加速因子推演■环境加速：温湿度/盐雾/酸碱

加速材料开裂与疲劳退化。■载荷加速：风速与湍流加速叶

片结构疲劳损伤。■机械结构系统：叶片、

塔筒、轮毂、主轴承、

齿轮箱■电气能量转换系统：发

电机、变流器、电容仿真或实测数据载荷分层老化模型机械结构系统老化评估流程叶片加速老化分析关键部件参数反写实际风电场多源数据：图像反演采用无人机搭载激光雷达与三维扫描仪，同步采集点云与影像数据，经ICP配准与泊

松重建实现坐标统一与曲面网格构建，完成某2.0MW机组高精度三维重建激光雷达扫描无人机拍摄四

、虚实融合

SREDNet实际风电场多源数据：数据量测依托测风雷达、测风塔及测风仪，开展多源风速交叉校准与模型参数反演，生成实时

入流风，为数字孪生提供流体仿真边界条件四

、虚实融合

SREDNet数据获取测风雷达

测风塔

风机测风仪多源风速数据交叉校准与反演各高度风速与90m风速

线性回归拟合结果机组来流风多参数关联性分析基于风速数据校准的风速云图标杆风机测风仪风速校正数据清洗与整理变量变量说明Tgcn-U、Tgen-V、Tgcn-W发电机三相绕组温度，发电机热态字生监测指标Tgen-oil齿轮箱润滑油温度传动系统热健康仿真诊断量Tgear-brl.

Tgear-br2齿轮箱驱动非驱动端轴承温度，传动故障预警依据Timnain-brA、Tinain-brB主轴A/B轴承温度低速传动部件健康监测量Vib-X、Vib-Y机舱X/Y向振动幅值，结构动力学孪生、结构损伤预警量Mode机组运行模式编码，用于划分发电/停机/维护仿真工况State机组运行状态码，筛选有效仿真数据、剔除停机故障样本FaulcITD机组故障编号，标记故障仿真场景、异常数据分段Flag-imit机组限电标志位，区分限功率工况，规避模型校准干扰变量变量说明oref发电机转速设定值，李生控制器给定边界，用于转

速控制回路对标Teref发电机转矩设定值机电耦合仿真控制侧输入量Brer桨叶角度总设定值，全工况气动裁荷仿真控制输入Bnac机舱实时偏航角度，偏抗系统虚实对比核心状态量Gcaible电缆扭转角度，评估偏航雾积扭转量、预判缆

线维护需求β1、β32、β31#/2#/3#桨叶实际角度，三桨变桨执行反馈，气动载荷仿真校验量βdot1、βdotz、

Bdot31#/24/3#桨叶变桨速度，

变桨机构动力学仿真对标量变量变量说明ous主轴风轮转速，传动链机理模型校准核心机械输出量mgen发电机转子转速机电耦合仿真高速对标量Ua、U.Ue并网点三相线电压，电气孪生模型输出校验量la、Ib、Ic并网点三相输出电流，机电联合仿真误差校核指标fgrid电网频率，并网仿真外部电网边界约束

条件Pgrid机组并网有功功率，数字孪生虚实对

标

、参数更新核心目标量Qurid机组并网无功功率，无功控制策略仿真校验指标变量变量说明Vw机组主风速，OpenFAST与数字孪生气动模型核心输入，用于功率

、载荷仿真驱动Vwl、Vw2机舱1#、2#风速仪风速，用于风速冗余校验、修正

仿真输入误差fwind-nac机舱实测风向，偏航系统仿典输入，计算

实时偏航偏差Gwind-north北向基准风向，联合机轮角度计算来流偏

差，支撑尾流仿真分析p空气密度，用于修正气动载荷、功率曲线，校准OpenFAST气动参数Patm机组环境大气压联合温、密度构建完整环境状态四

、虚实融合

SREDNet实际风电场多源数据：数据分类设备健康&工况标志量机组输出响应量环境输入量控制执行量时步

t:

(

当前观测窗口)

筛选变量X(t)1.

边界驱动物理状态环境输入〔齿轮箱/发电机/变流器状态)3.

电气监控网侧I./1

。

直接并网时步t-1

(

历史切片巨大转子动能不突变)X(t-1)物理状态(

如

：t-1时刻的转速)■构建图结构：时序图神经网络按照U、C,

X.Y物理含义构建分组图结构■引入时间窗口：模型能够学习历史状态对当

前响应影响■筛选变量：量化候选特征对孪生输出拟合的

贡献，得到特征重要性排序并筛选关键变量■特征下发：送入下游数字孪生模型进行拟合

或参数校准虚实融合孪生更新：孪生模型特征筛选基于时序图神经网络构建多变量耦合筛选框架，通过时间窗口学习动态依赖关系并筛

选关键特征，实现虚拟模型重要变量识别四

、虚实融合

REDNet时序图神经网络结构特征筛选流程引入时间窗口控制指令(变桨/变流器FO指令)5.

闭环反馈状态都跟随控制响应输出响应(有功功率/各部温度)2.机核干预变浆改变气动转矩4.能量转化

机械能/热耗散(风速/电网电压)气动/电网扰动6.

物理惯性参数更新流程相同运行工况更新后的挛生参数风速/负荷/核动数字季生模型校准结

果多变量响皮Xa(f)ER⁰序列构建与预处理PC-NWS相似度建模商部度编码露在

9

胜

修

监空

间

中

搜

索虚实响应输入虚实融合孪生更新：相似度评价提出面向参数校准的神经变形相似度(PC-NWS),

将多变量动态响应差异统一映射

为连续相似度评分，并作为参数优化的适应度函数■传统相似度算法：DTW/DDTW

/

Soft-DTW/欧氏距离/曼哈顿距

离/皮尔逊相关系数■

PC-NWS:将参数更新的误差降低

至5%四

、虚实融合

SREDNetPC-NWS相似度评价WOA参数寻优写回相似度算法35/

45参数优化初始化综鱼种高部△r(时问对齐)动态FIT-

全局《特征重要性)软标签+Soft

-BCE参考模型多

变

量

响使

用

5

评

估

适

应

度更新候选解虚实融合孪生更新：多参数校准在群智能与强化学习之间实现可切换求解策略，最小化实测机组与数字孪生模型之间

的多变量动态响应差异■群智能算法：WOA、PSO

等，

适用于静态参数寻优，可在给定

适应度函数下实现全局搜索■强化学习算法：PPO、DDPG、

SAC等，适用于动态环境下的

连续决策优化，可根据状态反馈

实现在线更新四

、虚实融合

SREDNet■参数边界内初始化种群■采集实测与孪生波形■计算距离适应度fitness■

更新参数reward=-fitness距离越小奖励越高step写回并仿真强化学习闭环reset当前参数状态群智能算法闭环接入算法agent输出动作REDNet新

能

源

发

电

与

数

字

能

网

课

题

组目

录CONTENTS■研究背景■精细建模■实时仿真■虚实融合■孪生应用数字孪生平台实现依托

CPU+GPU

异构实时仿真内核与全生命周期高保真模型，构建高可解释数字孪

生体；通过多场景保真推演，支撑载荷优化、涉网特性验证、功率预测等智能应用五

、孪生应用

SREDNet轻量化AI模型层提炼全生命

周期模型载荷优化控制涉网特性与稳定验证超短期功率预测智能感知仿真层CPU+GPU

异构加速参数更新

智能运维信

息

层

传感测量

物

理

层李生