1、项目简介

本成果以模块化、低代码、可移植的方式开发了数字孪生系统平台，该平台支持Windows操作系统/Linux操作系统等多种系统，采用开源软件，完全自有知识产权的数字孪生系统；平台基于“云计算”思想，由云端服务器完成大规模的工业流程的在线实时运算，满足不同行业用户的特定业务功能需求，提升工业、能源等行业用户的分析和决策能力；平台包含建模仿真、规划设计、监控运维以及智能调控等功能的一体化平台，全面支撑工业制造、能源互联网、智能电网的建设和运行。数字孪生系统开发灵活，可方便部署于企业内部或互联网，其内容存在于虚拟化服务器中，可适用不同的网络环境，以公有云、私有云以及混合云的形态提供稳定、高效和安全的分析和决策应用。

基于数字孪生平台，针对风电机组、光伏发电等新能源发电运行优化、智能运维等问题，采用“机理+数据”双轮驱动的融合建模方式，建立设备机理模型和数据驱动模型；基于实际系统历史数据和实时数据，采用机器学习方法，针对不同设备采用线性回归、支持向量机、人工神经网络等算法建立数据驱动模型；以机理模型与数据驱动模型相融合的方式全方位刻画风电机组全在不同环境下老化过程、运维行为作用、与环境交互等复杂不确定性的演变过程，实现机组全生命周期管理，有效降低运行成本，提高机组使用寿命。

2 、服务场景及应用领域

该成果可应用于新能源发电系统的运行优化与运行状态预警、综合能源系统优化运行与规划设计等方面。

在我国“碳达峰碳中和”战略目标下，新能源发电与综合能源系统的发展将成为未来能源供给侧的主力。目前我国新能源发电效率低于欧美发达国家，且运维成本在全生命周期运营成本中占比较高。因此，提高新能源发电系统的稳定性与效率、降低运维成本以及增强运维人员技能，是我国新能源发电从总量扩张向提质增效转变的重大需求。该成果应用前景广阔、市场需求强劲，有力支撑“碳达峰碳中和”目标。

该成果推广可有效提升了新能源发电系统的整体效率，降低了系统关键部件的故障次数及维修时间，提高了系统的可利用小时数，促进了智慧化新能源运维服务体系的建立，提升了精细化运维水平，实现了新能源发电运维的“精细化、智能化、数字化”水平；提高了运维人员培训效果，推进了维培训工作的科技创新力度，提升了运维技术素养，为数字化新能源发电培养大量的技术人员，为实现国家“碳达峰、碳中和”的双碳目标夯实基础。

3 、项目团队简介

以王培光教授、张照彦教授为核心的智能系统自动化理论与智慧能源创新团队着眼于国家“碳达峰、碳中和”战略愿景，从事各类系统的定性与稳定性，非线性系统与多系统协调及其应用，开展智慧能源、新能源发电等行业的理论研究和工程应用，将新能源发电、智能电网、综合能源与人工智能算法、数据挖掘、云平台等技术深度融合，解决智慧能源、智能运维、充电安全等关键核心技术，为“双碳”目标夯实基础。团队成员由10余名博士教师组成，且均有副教授以上职称，同时有20余名博士生、硕士生参与相关研究工作。

4、项目联系方式

联系人：张照彦 教授；Email：zhangzhaoyan@hbu.edu.cn；联系电话：13833493905。