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文档简介

力系统运行控制南洋理工大学(新加坡)33贝尔法斯特女王大学(英国)贝尔法斯特女王大学(英国)丹麦技术大学(丹麦)维斯塔斯(新加坡)口主动配电网优化运行口风力发电最优控制Nat.Commun./Commun.ECellRep.Sustain./CeRenewSustainEnergyRev/Appl.AdvApplEnergy/IEETrans.Sustain.EneRenew.Energy66数字孪生的概念是由密歇根大学教授MichaelGrieves在2002年首次提出。模型层：通过数据驱动模型和物理机理驱动模型，数据层：包含实时数据采集、数据处理、数据传利用数字孪生完成电力系统的建模方法主要物理驱动、数据驱动以及物理-数据混合驱动，不同方法的技术路径与应用场景呈现显著差异。方法学习系统特征致性计算成本较高致性计算成本较高·预测和模型更新速·需要大量高质量数·对详细物理模型依·可解释性有限曾建规律与方程·在精度和可解释性·具有更好的泛化能力·建模复杂度较高实时监控与预警发电环节：通过参数动态校准，实现发电设备运行状态评估和故障诊断。配用电环节：面向配电终端、固态变压器等设备开展状态监测、异常识别和健康管理。反馈更新随着深度学习技术的发展，生成对抗网络(generativeadversarialnetwork,GAN)、变分自编码器(variat图2大语言模型发展负荷预测、新能源发电预测与需求响应智能电网优化调度运行调度方案快速生成：GAN能够在离线训练后快速生成微电网或综合能源系统调度方案。故障预测与智能维护故障数据生成：GAN可生成输电杆塔、风电机组等设备的稀缺故障样本，缓解类别不平衡问题。功能互补：GAN侧重样本增强，LLM侧重知识理解与决策支持，可覆盖故障管理的不同阶段。风险管理：市场主体可基于多场景结果评估收益与风险，优化交易和报价策略。dmd吧吧生成式人工智能赋能数字孪生：通过数据增强、缺失数据恢复、稀有场景生成和多模态融合丰富模型输入。hak文档解析：LLM可自动读取设备参数、技术文档和控制策略，提取建模所需知识。自动生成：通过代码自动生成和二维图像到三维模型转换，加快数字孪生体开发。迁移与适配：从已有模型中学习通用特征，并依据目标设备运行数据自动优化参数。融合路径三：协同优化方案迭代：生成的调度策略、故障处置方案或模型参数经过仿真校验后，根据反馈持续修正。隐私与网络安全：电力运行数据涉及关键基础设施和用户

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