新型电力系统呈现“双高”的基本特征，即高比例的新能源设备和电力电子设备。
国家电网有限公司于2022年成立新型电力系统技术创新联盟，旨在促进传统电力向能源清洁低碳方向转型，而南方电网有限公司早在2020年就提出了“数字电网”的发展理念。
与传统的电力系统相比，数字化、清洁化、智慧化是新型电力系统的重要发展方向，数字化贯穿整个新型电力系统的全生命周期，无论是规划设计、建设实施到运行维护都离不开数字化技术和流程。
在形态层面，数字电网充分利用传感器、智能设备、电力物联网实现物理电网数字化的升级。
在此基础上，依托数字孪生实现数字平台构建，通过大数据计算技术推动电网智能运行。
针对以新能源为主体的新型电力系统架构，上海交通大学的江秀臣提出在数字化输变电设备在生产时预安装或投运后加装各类芯片化多物理量融合集成传感器，通过多源数据耦合和数字孪生等技术，完成输变电设备缺陷识别和状态异常预警等功能，从而实现数字化转型。
上海交通大学的盛戈皞通过分析面向新型电力系统的电力设备运行维护基本特征与技术体系后，认为电力设备智能运维技术的关键技术为数字孪生及电力专用传感技术。
数字孪生技术概述
数字孪生体的产生与演化
“孪生体（twins）”的概念最早可以追溯到美国国家航空航天局（NASA）的阿波罗项目。该项目制造了完全相同的两个空间飞行器，其中留在地球上的称之为孪生体（twins）。
密歇根大学的MichaelGrieves教授于2003年在产品全生命周期管理（PLM）课程上提出数字化概念模型，即“与物理产品等价的虚拟数字化表达”，这个概念在当时被称为“镜像空间模型”和“信息镜像模型”。
这些数字孪生体的雏形从概念上具备数字孪生体的所有组成要素，即虚拟空间、物理空间以及两者的接口，2011年Grieves教授引用了合作者JohnVickers提出的概念——数字孪生（DigitalTwin），并沿用至今。
数字孪生体的发展可划分为3大阶段（如图1所示）：
1）数字孪生的萌芽阶段，在本阶段内完成了从2003年的模糊概念至2011年的初步概念的升级；
2）数字孪生的孵化阶段，代表性的标志为2012年NASA给出数字孪生的定义，以及2014年第一份数字孪生白皮书正式发表；
3）数字孪生的成长阶段，2014年至今，数字孪生技术得到了飞速的发展，从而大大拓宽了数字孪生技术的应用。
数字孪生的基本内涵和特征
2017年Grieves教授广泛总结各界观点后将数字孪生定义为：数字孪生是一组虚拟信息结构的集合，能够从微观原子层级到宏观几何层级上完整描述某一潜在的或实际制造的物理产品。
在理想状态下，数字孪生能够包含反映其物理产品的所有信息。2017年，美国DefenseAcquisitionUniversity大学（DAU）对数字孪生进行了定义：“数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程”。
这一定义是目前关于数字孪生最为广泛接受的定义。目前学术界对数字孪生的定义多从对象设计、制造到全生命周期管理等角度展开，但由于研究的物理对象多样性，在此很难统一给出数字孪生的唯一定义。
针对不同的物理对象，例如设备、工厂等，需要针对性的数字孪生模型，以配合特定的建模策略、功能需求。
鉴于目前对数字孪生的定义多样性，清华大学沈沉对数字孪生的定义进一步说明，建议以“数字孪生体”指代数字空间、物理对象对应的数字模型，以“物理-数字孪生系统”指代物理对象与数字孪生体构成的系统整体，以“数字孪生技术”指代所有涉及搭建数字模型进行仿真、分析、预测和控制的技术。
国网河北省电力有限公司电力科学研究院相晨萌指出，数字孪生体系的特征为互动性、演绎性、共享性、社会性。
演绎性指在虚拟空间中对物理实体对象的状态进行反演和预测；共享性指数字孪生体之间通过统一标准化实现数据共享；
社会性指数字孪生体能够自主演化，并反过来指导物理实体对象的操作与运行。
清华大学沈沉团队认为物理实体和其数学模型之间具有相同的物理规律和运行机理构成了数字孪生必备的基本特点。
除此之外，数字孪生的其他4个重要特点分别为自治、同步、互动、共生。自治指数字孪生体和物理实体服从相同的物理规律并独立演化；
同步指数字孪生模型需根据物理实体的变化不断修正自身结构和参数；互动即双相影响；共生即数字孪生体和物理实体共同发展。
数字孪生技术在不同行业都有大量的应用实例。数字孪生技术的侧重点和功能作用各不相同，足以证明其适应性和巨大的活力。
面对电力系统升级转型的重大需求，如何利用数字孪生技术更好地促进电网的发展还需要大量细致深入的研究工作。
一方面，电网的结构和特性复杂，数字孪生技术对电网物理系统的准确建模与高效模拟是核心。
数字孪生模型的具体形式已不局限于传统的微分代数方程，也包括了最新的数据驱动模型，数字孪生技术模拟的场景也会尽可能满足电网运行的各种不确定性，因此，建立数字孪生电网体系十分重要。
数字孪生电网体系
数字孪生电网体系内涵是十分丰富的，能源互联网模型数字孪生框架基于数字孪生五维模型发展而来，理论体系及框架搭建的研究较为深入，数字孪生应用于电力装备也有多位学者开展了框架搭建及理论研究并进行了运用分析。
基于电网模型的能源互联网数字孪生框架
北京航空航天大学的陶飞团队于2019年提出了数字孪生五维模型，该模型由物理实体、虚拟实体、数据、服务以及相互之间的连接交互共5部分构成，如图2所示。
而清华大学沈沉指出，数字孪生尚处于演变之中，但数字孪生必须具备几个基本要素，即真实空间、虚拟空间、从真实到虚拟空间的数据流连接及从虚拟到真实空间的信息连接。
从模型的维度和基本组成要素来看，电网模型的数字孪生体系是十分广阔的，因此，聚集于数字孪生的核心要素和关键技术十分重要。
中国电力科学研究院有限公司蒲天骄团队总结了数字孪生的核心要素和关键技术体系，提出了能源互联网的数字孪生框架以及其应用技术路线。
框架通过传感器、物联网、人工智能等技术实现能源互联网物理对象到数字模型的映射：通过建立虚拟空间来构建物理实体的数字孪生体，满足数字化的工作要求；
基于多种传感器及采集终端的感知技术，实现物理实体到虚拟空间映射，形成数字化的工作基础；通过即时共享数据传输及支撑平台，实现实体及虚拟空间的信息交互，形成数字化的实体支持；
基于人工智能算法对平台的数据进行演算，实现对物理对象的模拟及演化，最终达到数字孪生的应用效果。
能源互联网数字孪生应用可细分为感知层、网络层、平台层、应用层。核心关键的技术为实时完整的映射技术（智能感知及实时传输）、数字孪生体构建技术（基于数据驱动模型及物理机理模型的建立）、智能决策与控制（通过人工智能实现协同控制）。
中国电力科学研究院有限公司赵鹏进一步补充指出，电力物联网是构建能源互联网数字孪生系统的重要支撑技术。
电力物联网为在虚拟空间中精确构建数字孪生系统提供数字化、网络化与智能化的基础载体，通过传感、网络、平台和人工智能等技术，将电力的物理系统完整且实时映射为经由数据和算法定义的数字系统。
输变电电力装备数字孪生框架
上海交通大学刘亚东分析了电力装备行业数字化转型和升级的行业现状，提出了电力装备数字孪生通用框架，分为物理层、通信层、虚拟层、应用层。
电力装备数字孪生通用框架在物理层通过多参量传感技术实现对装备本体的全面感知，在通信层实现传输及管理电力装备的孪生数据，在虚拟层实现数据孪生模型的构建及仿真结果分析，在应用层实现对电力装备不同功能需求的精准服务。
电力装备数字孪生通用框架除了可以实现电力装备的全生命周期数字化管理之外，还取得了电网系统内所有电力装备数字孪生体信息的互通互联共享的成效。
而数字孪生技术在电力装备行业的应用必须依赖统一信息建模技术、多层级仿真建模技术、多物理场多参数反演技术以及复杂多维信息合成与可视分析技术。
同时，数字孪生技术会给电力装备行业的生产组织方式、管理方式和商业模式注入更多的活力。
数字孪生技术促进产业链上各个环节的信息化和智能化程度的提高，最终达到提升整个行业的生产效率和竞争力的巨大效果。
类似地，华北电力大学齐波也提出了针对输变电设备状态评估的数字孪生技术架构。
架构分为物理层、感知层、数据层、模型层、应用层。
技术架构上，齐波版本的数字孪生技术架构采用的感知层不同于陶飞团队提出的数据交互方法，其重心放在强化基于各种传感装置及各类离线运检试验的数据收集上。
技术架构下，数据层的两套功能为异常数据处理与最优数据筛选，而模型层的重点为构建输变电设备的数字孪生体以及建立例如设备故障诊断模型、设备状态预测模型等各类功能模型。最后，应用层则主要面向于现场应用，对应于通用数字孪生架构的服务层。
重庆大学杨帆依托电力物联网IoT（TheInternetofThings，简称“IOT”），提出的电力装备数字孪生技术架构分为基础支撑层、数据互动层、建模仿真层、功能应用层。
杨帆版本的电力装备数字孪生技术架构基础支撑层对物理实体开展基于传感与巡检的各类参量进行收集、基于三维实景采集的电力装备实景数据采集。下层物理实体及上层数字孪生实体数据通过数据互动层进行传输、处理及分析。
建模仿真层则负责数字孪生建模及可视化分析，其具体的建模技术涉及基于模型驱动的可视化仿真、多物理场仿真，以及基于数据驱动的建模与分析。最后功能应用层则依托IoT平台实现数字孪生服务具体应用。
总结上述学者提出的针对电力装备及能源互联网数字孪生框架如表1，不同学者提出的框架有差异，但都包括真实空间、虚拟空间、数据及信息交互、服务几大模块。
明显地，不同的学者之间关于数字孪生框架有着自己独特富于创见的理解，这些框架和体系不断地丰富着数字孪生的研究内容和覆盖体系。
数字孪生在新型电力系统内的角色与定位
构建以新能源为主体的新型电力系统以数字化为基础，需要推进数字化转型。数字化转型将提升电网的实时感知和数据分析处理能力，提高电网精细化管理能力。
电网数字化转型需要夯实电力物联网和中台架构等基础建设，需要利用大数据、人工智能等新技术提升电网智能化水平。
数字孪生是电网数字化整体呈现形态。数字孪生技术在电网数据全面感知、高效传输、平台共享、智能应用、动态仿真、安全防护等全业务环节实现应用，在电力设备状态评价、电网在线主动分析等场景发挥了重要支撑作用。
华北电力大学李刚指出，能源互联网构建的内涵是将电力系统中各个子系统融合成图拓扑结构，“数据先行”是数字化转型过程中的基础工作，数字化转型的共性可归结为技术、价值、结构和财务方面的变化。
上海交通大学江秀臣详细介绍了变电站（换流站）、架空输电线路、电缆隧道、GIL管廊的数字化模型，通过传感器芯片化实现多物理量精准感知、通过在线监测实现多源时空数据收集及故障监测缺陷识别、通过数字孪生模型训练样本生成诊断模型并实现状态异常预警。
通过新型电力系统的数字孪生应用，可以大幅降低数据获取的边际成本，从而形成以数据价值为核心的能源生态体系。
在新型电力系统内无论是数字孪生基础建设还是具体应用，随着应用场景的不断开发和实践，最终会形成相对固定的模式并标准化，可以预见，新型电力系统必将是数字孪生的主战场。
电力装备数字孪生建模关键技术
数字孪生技术是实现电力装备实体与虚拟模型之间数据交互、协同发展的关键技术。电力装备数字孪生建模关键技术具体涉及统一的信息模型、电力专用传感技术、基于模型驱动和基于数字驱动的孪生模型等技术环节。
统一的信息模型的建立与电力专用传感技术
首先需建立统一的信息模型。统一的信息模型涉及电力装备生产制造产业链中上下游企业的产品之间数据交互的基础，如此庞大的产业和数量众多的装备要制订形成统一的信息模型需要头部企业和电力公司进行深入交流的协作，以共同制订规范、统一、高效的信息模型。
其次，电力专用传感技术水平仍待提升。输变电设备数据收集依托感知层的各类传感器，提供数字孪生实现所需数据源，包括三维建模实景数据和表征输变电设备运行状态及运行环境的各类数据。
但从效果上看，目前传感器长期可靠性难以保证，部分高性能传感器过度依赖进口设备。新型电力系统下电力电子装备电磁环境对传感器性能存在一定的影响，所以目前提升电力专用传感技术水平的主要问题在于可靠性的提高、性能的提升以及电磁抗扰度的耐受。
模型驱动、数字驱动，以及混合方法
华北电力大学李刚指出，电力设备故障预测与健康管理方法主要分为数据驱动、模型驱动及混合方法。目前对数字孪生模型的建立也是基于上述3种方法。
电力系统装备模型目前多采用基于模型驱动的建模方法。模型驱动建模方法可从物理机理和过程上反映物理实体，模型驱动建模方法首先需要构建装备的一维、二维、三维等几何模型，并结合实景数据实现出实景化的数字孪生模型，由此涉及的关键技术包括模型的轻量化技术和三维可视化仿真技术。
另一方面，需要融合实体的物理参数，以及对物理实体的行为与规则进行表征，从而实现装备的全尺度多物理场数字孪生模型。
这一环节涉及的关键技术包括全尺度多物理场仿真及基于模型降阶的多物理场实时计算技术。
上海交通大学贺兴从大数据的角度指出，相比于侧重实时操控实体的信息物理系统或经典模型驱动的仿真软件，电力数字孪生更侧重于数据驱动的实时态势感知和超实时虚拟推演，所以数据驱动让电力数字孪生更适用于当今复杂电力系统。
依据所得数据建立实体系统模型继而对系统进行感知和分析，可以有效缓解模型驱动自身过于繁琐、耗费资源、求解缓慢等缺点，在一定程度上可以实现模型以及交织问题的解耦。
基于数字孪生模型的多物理场仿真及参数反演
●基于数字孪生模型的多物理场仿真
多物理场仿真需要考虑电、磁、热、力、光、声、流体、绝缘等因素及各种物理场和现象之间的复杂耦合关系。
在电力装备运行的过程中，各物理场的变化过程遵循质量守恒定律、动量守恒定律、能量守恒定律、电磁场麦克斯韦方程、流体纳维-斯托克斯方程、热传导模型方程、热辐射模型方程、热对流模型方程、声学波动方程等，且物理场的变化过程可通过（偏）微分方程（组）进行描述。
可以看出，多物理场仿真代表了行业内最为先进的仿真技术，也是目前研究的重点问题。
多物理场仿真技术已经广泛应用于电力设备设计及仿真计算。在国外，ABB公司将多物理场仿真用于传感器的设计，在国内，西安西电电力系统有限公司提出了一种基于压接型IGBT器件的柔直换流阀功率模块的多物理场耦合仿真分析方法，河海大学吴书煜基于多物理场耦合方法开展了特高压并联电抗器振动噪声仿真分析与实验研究等，武汉大学董旭柱提出了结合多物理场仿真分析的电力订制化芯片应用环境及结构设计方案。
多物理场仿真可以实现多场、多尺度、多区域3个维度的仿真。其中，多区域指对由多个具有不同特征的连续体组成的研究对象进行研究，连续体之间通过边界直接或间接相连；
多尺度指的是针对研究对象从微观到宏观的多尺度行为进行分析，从微观层级材料的物理特性、中观层级的零部件参数进行多角度分析，提升宏观电力装备整体的运行可靠性。
●基于数字孪生模型的参数反演
反演方法在地球物理勘探领域的应用较多。通过地球物理场（如电场、磁场、重力场等）的测量数据，反演方法用于反推地球物性参数（速度、密度、磁化率、电阻率）的分布和运动规律。多物理场多参数反演技术，以正演计算模型为基础，采用外部可观测参数如温度、振动、电压、电流、负荷等作为反演计算模型的输入，对电力装备的内部各单物理场进行参数反演，根据反演计算结果来对电力装备进行运行状态监测、故障定位和识别。
由于绝缘、防尘和防潮等因素，电力装备是严格密装的，如电力变压器、GIS、断路器等。这些设备的内部发热、匝间短路、绝缘缺陷、机械故障等内部状态只能通过外部振动、泄漏电流、声场响应和放电脉冲信号来间接感知。
电力装备内部故障与这些观测信号之间并不是绝对对应的关系，如何通过不同的检测数据，构建装备内部状态的高效表征、建模和评估方法一直是装备运维的难题。数字孪生模型的参数反演为上述问题的解决提供了一套完整的技术方案，对电力装置的运维意义十分重大。
反演问题是典型的逆问题，如何运用优化方法取得最优解是反演技术实现工程应用的关键。在电力装备内部状态反演问题中可充分利用装备设计、运行和检测等先验信息来缩小解搜索空间，从而实现反演解的唯一性和稳定性。
首先根据电力装备的设计参数对其尺寸和内部结构进行建模，再对电力装备内部各单物理场进行正演仿真计算，然后逐步增加物理场之间的耦合关系，建立电力装备的多物理场耦合正演计算模型，再以正演计算模型为基础，建立电力装备内部多物理场多参数反演模型。
采用外部可观测参数如温度、振动、电压、电流、负荷等作为反演计算模型的输入，对电力装备的内部各单物理场进行参数反演，并将单场反演的结果作为多物理场多参数反演寻优的初始值，以达到缩小解空间的目的，最后对电力装备的内部参数分布进行反演计算，根据计算结果来对电力装备进行运行状态监测、故障定位和识别。
数字孪生在电力装备行业中的具体应用
上海交通大学刘亚东建立了基于数字孪生技术的电力装备全生命周期过程管理架构模型，分为责任部门、物理实体、数据交互、数字孪生、功能层，模型可用于电力装备的设计、生产制造、运行维护和报废回收等全生命周期中的所有环节。
重庆大学的杨帆提出基于电力物联网平台的电力装备多物理场数字孪生实现框架，分三阶段实现：监测数据上云、多物理场仿真平台建立孪生模型并部署至物联网平台、在物联网平台将监测数据与孪生模型集成。参考ANSYS案例建立变压器多物理场数字孪生模型，并指出建立多物理场数字孪生模型存在如下问题：
数据方面，基于电力传感的数据感知量不足；模型方面，全尺度多物理场耦合模型的建立及实时求解仍亟待解决；平台方面，尚待开发出自主知识产权的国产平台。
齐波提出构建变压器状态精细化评估数字孪生模型、设备故障诊断数字孪生模型搭建，重点从智能算法方面进行了详细分析。
国网湖北省电力有限公司检修公司王浩开展了基于数字孪生模型的GIS筒体关键部件温变行为仿真研究，提出基于实景点云数据的GIS筒体数字孪生模型重构方法，抽象建立了4种典型故障工况，给出基于ABAQUS软件的GIS筒体温变行为仿真参数取值与网格划分方法，并基于某变电站在役220kVGIS数据开展了典型故障案例仿真研究。
国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司吴学正提出了现有GIS智能变电站中电力变压器、组合电器、开关柜3类主要设备故障诊断技术研究的基础上，结合数字孪生技术的一种新型GIS智能变电站数字孪生模型。
华南理工大学汤清权提出交直流配电网数字孪生架构。目前，交直流配电网数字孪生系统的建设仍处于起步探索阶段，交直流配电网数字孪生系统中接入丰富的设备状态量测装置、小微传感器和摄像头等信息采集设备，交直流配电网大数据覆盖了配电变压器、配电变电站、配电开关站、电表、电能质量等配用电自动化和信息化数据，以及用户数据和社会经济等数据。
1）数字孪生的几大重要特点包括：自治、同步、互动、共生。数字模型和物理实体服从相同的规律，并能根据物理实体的变化不断修正参数并独立演化，最终实现数字孪生体和物理实体共同发展。
2）数字孪生以推进电网数字化转型为基础，数字孪生是电网数字化整体的呈现形态。
4）数字孪生在电网调度和电力设备领域应用前景广泛，但目前有关数字孪生技术在能源行业的应用大都处于探索验证阶段。各高校学者就数字孪生模型在能源互联网、电力装备领域都提出了基于数字孪生的框架模型，并简明阐述了实现所需的技术路线。
5）数字孪生的理念在电力装备中当今已有大量具体的框架应用模型，例如在全寿命周期的应用、电力变压器状态评价数字孪生、GIS智能变电站健康评估、在交直流配电网中的应用等，但模型研究内容仍侧重于理论分析、框架搭建、算法分析等。总体而言，数字孪生在电力装备中的应用仍处于初级探索阶段。