基于数字孪生与沙盘推某省市新型电力系统元宇宙建设
————以分布式能源资源调度为例
性别
上海交通大學
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY
PART ONE
工程背景
TYSJTU
贺 兴
副研究员
电气系 &大数据工程技术研究中心
博士导后合作导
研究方向：数据科学在能源系统中的应用
Data Scientist means a professional who uses scientific
methods to liberate and create meaning from raw data.
—— by Did Donoho [50 years of Data Science]
时空大数据分析(2013) 人工智能(2017) 数字孪生(2019) 元宇宙(2022)
Big Data Analytics Artificial Intelligence Digital Twin Meterse
科学技术部 Physical
Digital
新闻中心 信息公开科技改革科技计划办事服务公众参与专题专栏
Innevation
en Jan: xx------ 答案类型：
发布机…… 2022年2月22日
SHIN: a 10.
文 章。
8
1 雪
道
科技部关于发布科技创新2030————新一代人工智能”重大项目2018年度项
日中报指南的通知 insight
Mixed
分布式能源虚拟孪生体的聚合行为及其涌现现象研究(2023-2026)
分布式能源虚拟孪生体
的聚合行为及其涌现现
象研究(2023-2026)
基于随机矩阵理论和深度学习技术融合的配某著名企业故障高维判据构建及其智
能诊
断方法研究(2020-2022)
基于随机矩阵理论和深度
学习技术融合的配某著名
企业故障高维判据构建及
其智能诊
断方法研究(2020-2022)
基于数字孪生和态势感知技术的区域能源网最佳行为决策研究(2021-2022)
课题3：基于高维相关性分析的因素影响力分析及关键因素溯源
基于数字孪生和态势感
知技术的区域能源网最
佳行为决策研究(2021-
2022)
课题3：基于高维相关性
分析的因素影响力分析及
关键因素溯源
IEEE 授予在能源领域做出杰出贡献的
35岁以下会员
IEEE数字孪生/ITU元宇宙
工作组成员 国际标准发起人之一
工博会某著名企业展厅现场介绍蔡
伦站
(首个数字孪生变电站)
上海交通大学电子信息与电气工程学院 贺兴
足 按狐问
【能源创新青年预告：数字孪生与数据驱动
CSE志愿基学术后资产
能源创新青年
第3期“数字孪生与数据驱动”
POWER SYSTEM TECHNOLOGY
性别
上海交通大學
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY
PART ONE
工程背景
TYSJTU
必要性与背景(系统业务背景)
韭 1、新元素、新需求：小规模、大数量、多元化、分布式、智能化…；
2、传统用户侧发展成源-网-荷-储多元素共存的复杂聚合体，突破地理约束(微网→虚拟电厂)；
研究
背景
3、用户侧分布式能源资源DER具有潜在的巨大经济和社会价值，其难点在于如何协同；
5
必要性与背景(多主体调控业务视角)
现有调控系统难以处理多元化、不确定性；面向大型火力机组寡头的调控模式难以适用于
含数量庞大的新能源、柔性资源的复杂系统；
可再生能源建模与常规机组不同，如何表征其成本-价格曲线与出力置信度(波动曲线)从而
完成与调控业务模块(如机组优化)的对接；
调控对象数量到达一定规模((N>1000)时，存在高维空间寻优组合爆炸的问题，耗时费力；
当前调控仍然依靠机理知识与人员水平，机器智能处于较低水平；调控效果强烈取决于模
型精度、且结果是开环的，无法验证；
日前和日内系统环境情况差距较大时，日内实施滚动调度难以展开；
调控在空间和时间上较为片面，以调度为例，在机组组合方面以外(空间方面的互补互济，
长时间跨度的统筹)缺乏统筹兼顾的思想与工具；
业务之间(调度、某省市场、运检)的联动较少；
6
上海交通大學
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY
SJTU
关键步骤：对象认知与优化行动
紧急运行模式2 场景视角：
紧急运行模式1
多场景，多演绎路径，
环境变化，系统状态转移等
1
1
再认知 认知 日常运行模式2
组态视角： 信息涌现
日常运行模式1
聚合行为→涌现现象→复杂系统
智慧涌现
单体 集群 系统
稳定供给
价值涌现
行动
经济公平 优化视角：
多目标，能源不可能三角，
绿色环保 评价校核机制等
对象认知→分布式资源聚合体及其系统涌现现象认知
8
科学问题1————复杂系统→涌现→整体论
SHANGHAI JLAO TONG UNIVERSITY
机理分析
线性累加
电力系统上述涌现现象的机理
老子《道德经》：道生一，一生二，二生三，三生万物
哈密顿模型的三机电力系统
以G₁和G₂为S群,以G₂为A群, 用CCCOF变换来凝聚S群。设
主导映像系统具有非
自治和非哈密顿因素：
这些非线性因素造成了丰富的流现现象：
-反提大档
一智志多摆矢量
-失稳模式
-1SD (孤立稳定域)
在单机或两机系统中，不会发生活现
在实际的多机系统中可以观察到
只要存在第三机作为干扰项，就有可
能发生涌现
-NARI 现象(IND 引起的收敛错误)
-机械阻尼系数的负效应现象
-Lorenz-like现象
-稳定控制的负效应
复杂系统的研究迫切需要全新的系统科学范式
社会演化问题(如涉及多领域的双碳变革)缺乏有效的研究范式
非线性运动稳定性问题，即使仅涉及单一领域，也呈现复杂系统特征
哈密顿的单机或两机系统为非复杂系统，可以获得定量解
-但哪怕只是计入了限尼系数，那单机系统也得不到定量解
-只要加入第三机，就不但没有定量解，并可能活现出悖于常识的现象
Loretz系统，仅有三维，本质不确定性的机理长期一直是个谜
这些复杂系统的模型及求解目标差别巨大，各自的求解方法必然不同，
但它们之间是否可以遵循相同的方法轮呢?
其他有效期限
在一个3机系统中发现的“双吸引子”现象
大机组 G
3
1985年开始，我从不自觉到自觉地持续探索整体论与还原论的融合方法
决定论/还原论
对于复杂系统的涌现现象
亟需新的理论与技术！
节选自院士的2021年10月IEEE PES中国区技术委员会大会主旨报告PPT
三维 Lorenz系统 轨迹动力学用符号串来标
注(或用色彩来印记)(1)将变量z 参量化
\begin{ca
ses}\dot{
x} = -
\sigma x
+ \sigma
y \cr
\dot{y} =
- x z + r
x - y \cr
\dot{z} =
x y - b z
\end{case
s} = \cr
x(t) =
\begin{c
ases}\do
t{x = -
\circ x
+ o y
\cr
\dot{y}
= - x
z(t) + r
x -
y\end{ca
ses}
(5)混沌行为
两维观察
Lorenz的混沌动态，进而
揭示了混沌的深层机理方程((x,y)
(6)混沌的
鞍点 稳定 稳定焦点 精细结构 z=v... z=r...
结点 zi 30
业
吸
烟
尔
名
八
十
B 2 2
\sigma = 1 0 , r =
2 8 , b = 8 / 3
2 20-
10 Z = V_{x \cdots 2} Z = \Gamma_{x a l}^{ + }
遂
称
凶
祸
夺)
尿
虫
相
欠
湿 Y 0
¥
* 10
1
20 Integration accuracy=10³,
integration period-60s
initial value-:0. 22204e¹⁵,0)
= \triangle + 2
z 30
20 15 -10 5 0 X 5 10 15 20
鞍点 V₂₀: <v₂
稳定结点
稳定焦点
v_{n}< v_{2} , v_{2 , c e 2}< v_{z}
v_{2 c r 1}< v_{2}< v_{z . c r 2}
摘自院士PPT原图： 薛《碳中和路径优化中的系统科学》 33
人类认知论的科学范式演进
Subjective
Thousands of
Year Ago
· science was empirical describing natural
phenomena
9
3
5
3
0
经
验
主
义
Heliocentrism
Hundreds of
Year Ago
· theoretical branch using models,
generalizations
(\fr
ac{\
dot{
a}}{
a})^
{2}
=
\fra
c{4
\pi
G
p}{3
} -
K
\fra
c{c^
{2}}
{a^{
2}}
Decades of
Year Ago
·aputational branch simulating
plex phenomena
Deterministic
还
原
论· unify theory, experiment, and simulation
· Data captured by instruments or
generated by simulatorNowadays Newton’ s
· Processed by software
Massive Data
(eScience)
· Information/ knowledge stored in
puter
Probabilistic
• Scientist analyzes database/ files using
data management and statistics
y = a x^{2} + b x + c
数
据
驱
动
1. Correlations> Causality
2. Uncertainty > Determinism Quantum Mechanics
3. Efficiency > Accuracy 第四范式数据密集型科学发现(data-intensive scientific discovery paradigm)
4. Entirety > Section
5. Life cycle > One period Classical data utilization methodology needs be revisited!
randomness, chaos, reflectivity, network effect, history dependency, …
科学问题1：分布式资源聚合体及其系统涌现现象认知
基于复杂性科学再认知多主体系统调控：考虑(系统服务)多场景与(环境/个体)高不确
定性，优化系统运行点/轨迹，通过多主体协同，激发涌现现象，提升多主体利益。
配某著名企业调
度中心
风场γ
居民区β
组织代理 ←调度指令下发 创建 传输 聚合 分析
组织代理(运营商)
披露信息
现实流程 传输接口 数字孪生 接入设备
(运营商)
组织代理
(运营商) 智慧 能源组织
A
园区a Tissue
市场行为/机制
数据与互联标准及安全
多元化、 披露信息用能单元 单元 单元 用能单元能源细胞
传感器
EMS α₁
背景信息 ERP系统 边蜂处理 集成中间件 数据获取 人工智能 通知推送
a_{2}
EMS Cell (社会、天气、 压力，。智能化、 主动能动性 ) 流量等)
就地消纳
分层分区； MES软件 边缘安全 BAM软件 数据湖 认知引擎 可视化
促动器
高不确定性； 能量流 (液压，电动.
CAD模型
机械、热力等)
服务总线 遗留数据 混合模型 仪表板
复杂系统； 信息流
聚合&涌现；
能源分子
行动 洞见
分布式能量资源DER Molecule 多体→混沌现象
源、荷、储、产销者 可观性 &可控性
整体>>∑组成成分
创建→传输→聚合→分析→洞见→行动
建模&分析数字孪生&仿生学&范畴学13本质上是复杂系统！
引出
埇涌现现象
关键步骤：对象认知与优化行动
政策引导
全局目标 个体效益最大化
用能 运行
社会
支出 成本
效益 最小 最小
最大
能源用户 能源细胞再认知 认知 博弈交 供能 博弈
收益 售电
优质 最 收益
可靠 大.
最大
能源 热力供应商 供气 电力运营商
供应 收益
能源网 最
大……燃气供应商
行动 调度策略 技术约束
控制方法
校核机制 不同层级，多方利益，资源/信息/需求各异，合作/非合作
优化行动→基于数据密集型科学发现范式的多主体智能调控
14
科学问题2：群体调控策略与校核机制
不同层级众多主体的最佳调控策略与校核机制
分层调度 决策辅助
调度中心
物理世界 孪生空间
分区解耦 分区2
数据驱动
实时交互
。 。 。
第
一
层
孪
生
框
架
分区1
联络线
分区N
闭环反馈
N 省级某著
名企业
孪生体建模
主从 应用需求
模式 模型数据 态势感知区域协同 仿真推演闭环反馈
第
二
层
对等模式
映射模型 协同调度
区域某著
名企业
态势评估 支撑算法
主从
超实时验算模式
神经网络局部自治 高维统计
第
三
层
支
撑
算
法
微某著
名企业
优化求解
博弈论
14
数字孪生系统必要性与背景(用户侧 &系统侧)
互补、协同
DER认知不足难以协同
聚合、涌现
用户侧
风险识别
风险特别是组合风险认知不足 风险评估
风险抑制
建模与求解难
系统侧 人机混合增强智能
经典优化模式不再适用
群智决策
15
上海交通大學
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY 框架与技术路线
DER分层分区调控框架————系统部署视角
数字孪生某著名企业微服
务应用
统一权限管理
安全
设备全生命理 清洁能源功率预测协同控制 输电线路设备智能评估 配网分布式能源聚合调控 大容量储能场站协同调度 统一门户管理
网络安全
对外服务接口(微服务) 平台 Web管理界面
监控预警
数字孪生空间
模型 模型
日志操作
拓扑 校准
显示
模型
全景空间 专业空间 业务空间 推演空间 学习空间 引擎 模型
管理 部署排 权限控制
正反向
数据
云网 管理
数据 边端 数字孪生模型 模型 隐私保护联动 监听 同步 驱动参数定义模型适配 机理 数据驱动 设备场景定义 设备场景 数据
模型复用 模型 驱动机制管理 模型 物理场景模型 模型
解析
信息安全
孪生数字某著名企
业底座
实时总线 消息总线
云平台
容器(Docker/ Rocket)
Open Stack/VMWare
DER分层分区调控框架————应用视角
数字孪生
新型电力系统数字化表征
新型电力系统数字模型 多应用场景构建
历史数据集扩充 01 02 计及不确定性的优化调控
应用
场景
电力系统态势感知 最佳行为决策
故障诊断、定位、测距 04 03 多类型资源协调优化
故障分析溯源 多场景推演
数字孪生
+
新型电力系统优化控制
18
上海交通大學
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY
研究点与技术方案
SJTU
数字孪生技术
数字孪生：利用物理与数据模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多物理量、多尺度、多概率的仿
真过程，在虚拟空间中完成数字化映射，从而实现运行过程的智能推演
阐述
贺兴，艾半，，邱才明，.数字孪生在电力系统应用中的机遇和挑战[J].某著名企业技术，2020，44(06)：2009-2019.
更多DT及其在航空航天、智能制造领域的工作可以关注陶飞igital Twin期刊
基于数字孪生技术的能源细胞成员与系统建模方法研究
数字孪生五维模型架构涵盖物理实体、
虚拟模型、孪生数据、服务系统和连
接五维度。
数字孪生的关键在于从多维、多时空、
多尺度搭建信息物理网络建模，在虚
拟空间刻画高保真模型模拟真实空间
实体行为，具有一下典型特征：
D T = (E_{r e} , M_{v i r} , D_{D T} , L_{D T} , S_{s})
互操作性：
物理实体 物理实体和
数字空间双
可扩展性：
便于集成、
添加和替换
数字模型
闭环性：孪
生体通过反
馈决策功能
实现闭环向映射和动
E_{
r
e}
态交互
服务系统
S_{
D
T}
M_{v
i r}
虚拟模型
LDT D_{D
T}
连接 孪生数据
实时性：对随时间
轴变化的物理实体
进行数字化表征
保真性：孪生体和物
理实体保持几何结
构的高度相近
借鉴了数字孪生五维建模(陶飞，应用于智慧车间)，针对电力系统时空数据，结合
细胞-组织架构，提出了电力数字孪生体建模，契合了某著名企业分层分区管理
架构
DER分层分区调控框架————孪生智能视角
通过自校核的
可靠调度策略
采样
拓扑
数据
数据 调
度
决
策
空
间
孪生视角：基于虚拟孪生平台提出“系统模拟生成———
系统态势感知————调度特征提取————调度知识嵌入————
调度决策生成————调度指令执行————系统状态更新”的
迭代式机器学习演化机制，继而提升虚拟孪生空间内调度
对象的建模精度、感知精准度与调度决策的智能化水平。
调度
部门 人机混合增强
环境 阻塞
虚拟调度中心
架构 模型 算法
数据 数据
调度决策器
虚拟
物理在环 空间
系统后校核 调度 1.供决策辅助
高
密
度
信
息
2.供决策评估
策略
1)系统模拟器：批量生成低信息密度的系统
状态样本，实现物理世界到虚拟世界中数据空间
的多演绎路径数字映射；
3.供机器学习
1.运行约束
(
待
测
试)
自校核
2.调度目标
调
度
指
令
拟
执
行
的
可
行
调
度
策
略
3.成本曲线 物理世界 特征空间
策略校核
特
征
提
取
2)态势感知器：将低信息密度的样本数据转
化为高信息密度的调度业务特征，实现高维数据
空间到调度特征空间的特征提取；
态势感知器
3)调度决策器：实现人机混合增强智能的调
度寻优，进一步采用虚拟世界闭环和虚实交互闭
环双闭环机制生成可信赖的在线调度决策。
某著名企
业实体
数据空间
物理 态势感知器 虚拟
模型建立/更新
多演绎路径 虚拟孪生+人机混合增强智能
数字映射
世界 世界 多元手段、灵活组态、智能决策
基于数字孪生与元宇宙技术的能源互联网态势感知系统，模拟器(一)：概念、挑战与研究框架
基于数字孪生与元宇宙的能源互联网认知系统论(二)：面向复杂系统涌现现象的虚拟仿真推演框架 中国电机工程学报，一作
基于数字孪生与元宇宙的能源互联网认知系统论(三)：复杂系统群智调控理论及其框架
DER分层分区调控框架- —-应用视角
DER分层分区调控框架————应用视角
上海交通大學
SHANGHAI JIAO TONG UNIVERSITY
应用场景与成果
ธัรJTU
电力系统仿真
图例： 可观数据空间 数据科学 孪生空间 物理世界 工程知识 备注说明
物理实体PE
平行世界 what if (实体&环境)
只能处理 与实体1-N映射
计及多重不确定性与耦合行为的全要素“覆盖式”场景模拟 结构化数据
虚拟数据(结构化) 追求“真实镜像” 与实体1-1映射
API
·
节点α参量 节点β参量 节点/参量 序网参量 实时采样数据(结构化)
不同时间尺度时序数据 机理知识驱动
频率: 24h, 15min,秒级、毫秒级,… 结构化
机理仿真模块 机理仿真模块
(Matpower或PSS/E)
固定
(Matpower或PSS/E)
V T_\alpha模型 模型 VTγ模型
虚
拟
数
据
一
非
结
构
化)
可
接
纳
结
构
不
完
整
的
数
据
封闭
V
T_\beta
序网场景
\be
gin
{ca
ses
}
\hb
ox
$
\hb
ox
$ V
C_{
\al
pha
1}\
cr
V
C_{
\al
pha
2}
+
}\c
r V
C_{
\al
pha
3}
断路万角
色
短路 时空数据理想集Ω
不
朔
武
兰 \le
ft\
{\b
egi
n{a
rra
y}{
l
l}{
\ma
thr
m{V
C}_
{\b
eta
1}}
\&
{V
C}_
{\b
eta
2}
+
\cr
\ma
thr
m{V
C}_
{\b
eta
3}
\en
d{a
rra
y}
重构1 狭义数字孪生样本
生 重构2
模拟可观性&量测误差
暂态数据
孪生空间样本集
孪生空间：虚拟孪生体VE&拓扑&环境&人的理念与干预
贺兴，，唐跃中，郝然，艾芊.基于数字孪生与元宇宙的能源互联网认知系统论(二)：面向复杂系统涌现现
象的虚拟仿真推演框架[J].中国电机工程学报，2023：1-13.
基于虚拟数据的智能诊断模型
开始
Python Environment
故障仿真
数据输入
潮流数据 序网数据 动态数据
节点电压波动
负荷O-U过程
不同故障
工况条件
不同故障线路
不同故障类型
故障集
不同故障阻抗
动态仿真
三相短路接地
不同故障距离 不同故障工况条件的故障仿真
单相短路接地
电压幅值、电压相角
两相相间短路
数据归一化 数据驱动的故障诊断及分类
两相接地短路
PSS/E 电压实部、电压虚部 数据预处理
数据融合
实验分析与可视化
高维时空故障样本矩阵
数据分析与可视化
算法性能比较 训练数据集 测试数据集
多维尺度降维 抗噪性能分析
深度前馈网络 卷积神经网络 传统分类网络 分类器
可视化平台 TensorFlow/WEKAi
，邱才明，，贺兴，储磊，.基于深度学习的输电线路故障类型辨识[J].中国电机 工程学报，2019，39(1)：65-74.
故障智能诊断
配某著名企业往往采用小电流接地系统，其故障电流并不明显，且配某著名企业中元素及其行
为日益复杂，
这就给配某著名企业故障特别是单相接地故障的诊断提出了挑战。故障判据不明显是诊断的核
心难
点。通过深度学习，从运行数据中自适应的提取诊断判据，实现故障检测、辨识和定位。基
于
深
度
自
编
码
器
的
降
维
散
点
图
DFN NPerformance
Algorithm Accuracy(%) Error
SVM
Decision
trees(J48)
KNN
Random Forest
DFN
N
SNR
Accuracy
(%)
SNR
Accuracy
(%)
Error Error
30dB
30dB
35dB
35dB
40dB
40dB
45dB
45dB
None
None
故
障
检
测
及
辨
识
结
果
基于故障录波数据的接地故障诊断
1.小电流接地系统发生单相接地故障时不会形成有效回路，故障电流微弱
2.主动配某著名企业所辖元素多元化，不对称度高，运行方式灵活，诊断环
境复杂
工
程
现
状
3.故障过程伴随接地阻抗变化、间歇性电弧重燃等演变现象，具有较强的不确定性
4.配某著名企业拓扑更新可能存在延迟，量测数据存在缺失、异常、不同步
等瑕疵5.实际工况中存在误报的情况，少量的偏离和错误样本也会影响评估研判效果
解
决
方
案
近年来，物联网技术、数字孪生技术和数据科学的发展为上述问题提供了新思路。
随着配某著名企业信息化建设的深入，配网智能监测终端已在某著名企某省市电力
公司进行
有效覆盖。在这种背景下，以数据驱动为内核，将先进的人工智能、高维统计方
法引入该领域各环节具有深远的理论和现实意义。基于高维统计分析、人工智能
等数据科学技术，全面、高效地挖掘量测大数据的潜在价值，继而辅助故障指示
器的评估与故障研判
经典判据 VS 数字孪生视角判据
经典判据 VS 数字孪生视角判据
当只选取4条“不敏感”线路录波数据时
零序电流指标对故障演化过程的判断失效
24个(6*4)自由维度数据所构建的RMT
指标仍具表征力(与42维指标几乎一致)
RMT指标&零序电流(失灵)
(原始数据对应样例2)
RMT指标VS 零序电流
经典判据 VS数字孪生视角判据
经典判据 VS 数字孪生视角判据
其余应用
全网节点电压幅值与节点33有功负荷的平均谱半径曲线
算例分析
IEEE33 节点区域能源网络的结构 全网节点电压幅值与节点18有功负荷的平均谱半径曲线
区节点电压幅值与节点33有功负荷的平均谱半径曲线
区域 区域 负荷类型
1 1 工业
2 2 商业
3 3 居民
在工程仿真场景中验证了高维相
关性分析方法的实际效果
区节点电压幅值与节点18有功负荷的平均谱半径曲线
其余应用
Imvisible Umits Detection
0
0
0
0
4
1 Power Theft Detection and Estimation Based on Random Matrix Theory, " in IEEE
Transactions on Power Systems, , , -1855, May 2020.
-10
00:00 04:00 08:00 12:00 16:00 20:00 24:00
元宇宙知识成果
国际标准
标准名称 标准名称
标准
机构
标准
机构 发起单位 发起单位
Use Case on Power
Meterse
Use Case on
Power
Meterse
ITU
ITU
某著名企某省市电力
公司；
上海交通大学
某著名企某省市电力
公司；
上海交通大学
Vocabulary for
Meterse
Vocabulary
for
Meterse
ITU
电力元宇宙案例&元宇宙术语
…………………………… TC-MV-0-006
TELELUMMUNICAIIUN
STANDARDIZATIONSMATUR Fecus Growp on meterse
STLOY7ITIDDN22-20:4 Uriginni: English
第4版：综合 NA Riyalt,8-0MedL2023
OUTPUTHOCUMENT
Some: BEMV Chairwen某著名企业上海电力牵头的两项ITU
国际
标准获批立项
JIK: Dr z h Report of the first sweeting of the Tocis Group of service(FGMV).
-9 Mach2023
atic Struck Kong
1
Kep of Kame
2022年0月21日某著名企业报
Table 2 Listral agreed dethression and other
本报讯近日，第一届国际某著名企业联盟(ITUI 拥抱
元宇宙焦点组 1FG-MV1 首次全体会议
召开。某著名企某省市电力公司牵头的《电力元宇宙用
例》和《元宇宙术语》两项标准提案在会上通过立项
决议，这是该公司首次立项的ITU国标标准，某著名企业上
海电力在推进国际标准创制和新型电力系统数智化研
究方面取得重大进展。随着我国能源变革加速推进。
数字孪生，虚实交互等电力元宇宙技术将广泛用于电
力各环节，针对电力元宇宙的标准化需求已益迫切。
该公司将以两项ITU国际标准立项为契机，国统元宇
盲在电力系统中应用的功能、要素、用例等开展广泛
某著名企业报发文
4003 4003 Took Crove Took Crove 1字 1字
981 981 TO TO
exmeal
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1 0 :51
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标准立
项通过
28:43
元宇宙知识成果
Scenario 1
energy market
运 control
mechanism
development
2 Batch generation
of multi-scenario
samples
③Intelligent
decision-making
VE unified modeling
policy
incentives
Scenario 2
energy market
participation Intelligent
controlvirtual twin platform
physical
world
Scenarionair conditioning load
aggregation
cooperative scheduling
and energy optimization
power dispatch
control center
Close-loop
feedback
①Building DT models
objective weather
conditions
mall electricity
patterns
room
temperaturerelated policy
data collection
data analysis and prediction
and monitoring
data on mall
electricity use
IoT sensing
equipment
pedestrian flow
air conditioning
performance indicators
customer
satisfaction
air conditioning
regulation potential
以蓄热/空调负荷为例的元宇宙构建、分析与探究
ITU标准: Use Case on Power Meterse
新认知————基于高维数字孪生空间数据密集型科学发现(第四范式)
Virtual Simulation + (Heterogeneous) Big Data Analytics→
High-dimensional Indicator for Decision-making in Meterse
Multi-source
Data Source
Heterogeneous Data on Cloud→Spatial-temporal Jointly Analysis
Designated Data→lsolated Pipeline Analysis Digital Space
Data A Analysis 1 Application 1
Data B Analysis 2 Application 2
Deep Features in
High-dimensional Space
Teamp=550. Tangen=500. N=118. nm600 f(VW=283
Data N Analysis n Application n MHRH090679
Model/ Causality/ Experience-based Correlation/ Information-oriented
Point/ Time fraction/ Time series Data Spatial-temporal Data 。21 4 ^
4. 45 15
Res(Z)
Low Dimensional Indicators High Dimensional Statistical Indicators
Spectrum-derived
Statistical Indicators
Determinate Solution Probabilistic (Domain-specific) Solution
Passive Active
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