在新型電力系統加速建設的進程中，源、網、荷、儲各環節的協同運行復雜度與日俱增，傳統調度方式在建模、約束處理、求解效率以及泛化能力等方面遭遇諸多瓶頸。為突破這些困境，數字孿生與人工智能技術的深度融合，為電力系統優化運行開辟了全新路徑。
中國電力科學研究院團隊經過深入研究與實踐，成功構建了一套覆蓋“智-云-管-邊-端”架構的電網數字孿生系統。該系統如同為實體電網打造了一個高度對應的數字鏡像，通過數據的高效融合與共享，實現了電網運行狀態在數字空間中的實時呈現與精準仿真推演。這一創新舉措有效解決了傳統建模中認知不全面、量測不同步等難題，讓電網運行狀態的監測與分析更加全面、精準。
基于數字孿生系統，研究團隊進一步探索了智能決策層面的創新方法。針對數據隱私保護與分布式控制的需求，他們引入聯邦學習技術，構建了多智能體協同模型。這一模型在確保各方數據隱私安全的前提下，實現了有限信息的交互與加密傳輸，為電力系統的分布式協同控制提供了可靠保障。面對高維優化問題，團隊采用可行域降維技術，將復雜約束投影至低維空間，顯著縮減了問題規模與求解時間，大幅提升了計算效率。通過遷移學習與增量學習機制，增強了模型在拓撲變化與未知場景下的適應能力，推動智能決策系統不斷演進升級。
該技術體系已在多個示范項目中得到成功驗證。在源荷隨機波動場景下，通過邊云協同的全局優化與區域自治，實現了實時精準決策，有效應對了電力供需的動態變化。同時，利用數字孿生系統對運行策略進行校核與反饋，能夠及時發現并規避潛在風險，顯著提升了系統運行的可靠性與經濟性。這些實踐成果充分證明，數字孿生與智能決策的深度融合，已成為新型電力系統智能化升級的關鍵驅動力。
隨著技術的不斷發展，電力系統數字孿生正朝著更高保真、更強智能的方向邁進。以電力專用智算平臺與行業大模型為支撐，結合科學智能第五范式（AI4S），推動數據與知識的深度融合、大模型與專業模型的協同工作，有望構建出更具洞察力與適應性的電力系統“智能大腦”。這一發展進程將進一步提升電網的感知能力、決策效率與運行韌性，為能源轉型與電力系統現代化注入源源不斷的動力。
