智慧變電站

采用先進傳感技術對變電站環境量、物理量、狀態量、電氣量進行全面采集；充分應用現代信息技術，體現本質安全、先進實用、面向一線、運檢高效,建設狀態全面感知、信息互聯共享、人機友好交互、設備診斷高度智能、運檢效率大幅提升的智慧變電站。

一次設備：

按照“防火耐爆、本質安全、一鍵順控、智能巡檢、狀態感知、智能表計、免（少）維護、標準設備、綠色環保”等要求進行選型設計，全面提升一次設備質量和智能化水平。

二次系統：

按照“就近轉化、就地保護、硬件標準、軟件可控、信息共享、智能計量、方便一線”等要求進行設計，實現運維便利化和智能化。

數字孿生

數字孿生是充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據，集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程，在虛擬空間中完成映射，從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。數字孿生是一種超越現實的概念，可以被視為一個或多個重要的、彼此依賴的裝備系統的數字映射系統。

數字孿生即數字化雙胞胎是實際產品或流程的虛擬表示，用于理解和預測對應物的性能特點。在投資實體原型和資產之前，可使用數字化雙胞胎在整個產品生命周期中仿真、預測和優化產品與生產系統。通過結合多物理場仿真、數據分析和機器學習功能，數字化雙胞胎不再需要搭建實體原型，即可展示設計變更、使用場景、環境條件和其他無限變量所帶來的影響，同時縮短開發時間，并提高成品或流程的質量。 手動給上面這段可能 “不明覺厲” 的定義畫兩個和本問題相關的小重點：

整個產品生命周期

這里產品的生命周期特指設計階段，生產裝配階段和使用維護階段三個部分。這三個階段分別面對設計人員、制造人員與用戶等不同的對象，涉及和產生的數據類型也各有不同，同時這些數據信息又存在著以產品為核心的緊密關系。西門子公司將數字化雙胞胎在這三個階段的應用分別稱為：產品的數字化雙胞胎、生產的數字化雙胞胎和性能的數字化雙胞胎，這三種數字化雙胞胎涵蓋了產品和生產生命周期的所有階段產生的信息與數據。

結合多物理場仿真、數據分析和機器學習

數字化雙胞胎并不局限于單純的數值仿真或者機器學習技術。相對于傳統的數值仿真方法，數字化雙胞胎可以應用物理實體反饋的數據進行自我學習和完善；另一方面，相對于機器學習，數字化雙胞胎可以通過對物理過程的仿真和領域知識提供更加準確的理解與預測。

作為一個正在不斷發展的進化的概念，實現數字化雙胞胎需要數值仿真、機器學習等多個領域內的多種技術。本回答內將針對數字化雙胞胎在產品生命周期內三個階段的應用，簡要敘述它們背后的一部分主要技術，并在最后放飛自我，做一個簡要的總結和展望。

1.產品的數字化雙胞胎

產品的數字化雙胞胎內包含有產品所有設計元素的信息，如產品的三維幾何模型，系統工程模型，BOM表，一維至三維、多學科的仿真模型，電氣系統設計，軟件與控制系統設計等。它可以在產品的設計階段預測產品的各項物理性能及整體性能，并在虛擬環境中對產品進行調整或優化。

產品的數字化雙胞胎

產品的數字化雙胞胎背后的關鍵技術涉及以下幾個方面：

數字建模

這里的數字建模不僅指代對產品幾何機構和外形的三維建模。對產品內部件的運動約束，接觸形式，電氣系統，軟件與控制算法等信息進行全數字化的建模技術同樣是建設產品數字化雙胞胎的基礎技術。

一體化的仿真驗證

對單個維度物理性能或系統性能進行數值仿真的技術在當前已經比較成熟。然而，對于復雜的實際產品，其運行時的性能涉及到多物理場、多學科的綜合作用。舉例而言，對海上漂浮的風力發電平臺進行產品數字化雙胞胎開發，就需要同時集成渦輪葉片的空氣動力特性、浮體的水動力特性、浮體的結構變形特性，發電系統的響應特性，控制系統的邏輯與算法等多個方面的一體化仿真驗證技術。 為此，在數字化模型的基礎上，基于單個系統或多個系統的聯合仿真對產品的性能進行預測分析同樣是實現產品數字化雙胞胎的重要技術。

其他技術

實現完備的產品數字化雙胞胎，還需要建模和仿真之外的其他技術，如創成式設計技術，基于歷史數據的仿真結果校準技術等等。

2.生產的數字化雙胞胎

生產的數字化雙胞胎針對于生產裝配的過程，在產品實際投入生產之前通過仿真等手段驗證制造流程在各個條件下的實際效果，最終達到加快生產速度與穩定性的目的。

生產流程的數字化雙胞胎

生產執行階段的數字化雙胞胎

生產的數字化雙胞胎背后包括以下幾個方面的關鍵技術：

生產規劃建模與仿真

對各個生產單元及其在一起共同工作時的生產流程進行建模與仿真，是建立生產的數字化雙胞胎的基礎。這其中包括對各個生產單元的數字化建模與展示，也包括對物料流、排程排產邏輯、自動引導車（AGV）控制算法等生產流程的數值仿真。

虛擬的生產調試

在生產的執行階段，對各個生產單元內的工作流程與效率進行的過程建模與仿真，也是生產的數字化雙胞胎的重要基礎。這其中可以包括機械設備自動化操作過程的仿真，例如在汽車的裝配過程中，對多個協同工作的機器手臂控制算法進行虛擬調試，是驗證總體結果，保證生產順利進行的重要步驟。另一方面，在自動化運行的設備之外，對生產單元內人機交互過程的仿真和調試也是生產的數字化雙胞胎的背后技術之一。

3.性能的數字化雙胞胎

性能的數字化雙胞胎，既包括實際生產產品的生產執行階段的生產性能數字化雙胞胎，也包括產品投入使用時的產品性能數字化雙胞胎。前者面向的是工廠與制造商，基于生產線的實際情況與運行信息反饋對生產的數字化雙胞胎進行調整與優化；后者面向的是產品的使用客戶，基于物理傳感器等信息對具體產品的實際特性進行提取與分析，實現預測性維護等功能，也可以通過產品的實際運行信息反饋指導產品的設計方案。

性能的數字化雙胞胎

總體而言，性能的數字化雙胞胎將從物理實體中獲得數據輸入，并通過數據分析將實際結果反饋到整個數字化雙胞胎體系中，產生封閉的決策循環。

實現性能的數字化雙胞胎需要以下幾類關鍵技術：

快速仿真，實時預測

在生產的實際執行階段或者產品的運行階段，原材料、設備、流程、人員或者環境參數、運行狀態等系統信息隨時會出現調整與變動，而性能的數字化雙胞胎需要將這些變動實時的在數字空間內進行更新。為此，結合物理傳感器輸入的數據進行快速、實時的仿真與預測是性能的數字化雙胞胎的重要技術。 舉例而言，在產品投入運行后，基于數據輸入與快速仿真技術可以對重要但難以測量的性能參數進行實時的仿真計算，實現對產品的預測性維護等功能。視頻內就是電機運行過程中，對電機內部溫度應用性能的數字化雙胞胎進行分析的例子。

大數據分析，數據閉環

生產線或產品的各個物理傳感器會產生大量的數據，對這些實際數據應用機器學習等方法進行分析是實現主動響應，事故溯源，預測性維護等數字化雙胞胎信息反饋功能的重要技術。例如，生產性能的數字化雙胞胎可以對生產過程中出現的事故等實際情況進行數據提取，通過機器學習與數值模擬驗證等方式實現原因分析，并針對事故原因提出產品設計、生產流程設計中針對性的改進方案。

總結而言，數字化雙胞胎背后的關鍵技術涉及數值建模與仿真、機器學習以及將信息連接起來的物聯網、云平臺等領域，對這些領域內的數據和應用的集成能力同樣是數字化雙胞胎的關鍵技術。當前，數字化雙胞胎的應用領域與范疇還在不斷發展，電力領域數字孿生的探索已經開始，2021年科技攻關方面涉及較多數字孿生方面的研究，各個領域的突破都可能會提高數字化雙胞胎的實際能力，成為未來數字化雙胞胎概念的關鍵技術。 在科幻的世界中，人類終有一天會將自己的意識上傳到數字世界，實現“永恒”。而在更實際的未來世界中，我們可以應用數字化雙胞胎的概念，將各個物理產品實體內包含的全部信息進行數字化、關聯化，從它的設計方案、加工過程、運行狀態等信息內，發掘信息內深藏著的價值。在作者看來，這些物理實體的數字化雙胞胎，將是未來物聯網的重要基礎之一，也將對工業制造業的發展產生革命性的影響。

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