1、項目簡介

本成果以模塊化、低代碼、可移植的方式開發了數字孿生系統平台，該平台支持Windows操作系統/Linux操作系統等多種系統，采用開源軟件，完全自有知識産權的數字孿生系統；平台基于“雲計算”思想，由雲端服務器完成大規模的工業流程的在線實時運算，滿足不同行業用戶的特定業務功能需求，提升工業、能源等行業用戶的分析和決策能力；平台包含建模仿真、規劃設計、監控運維以及智能調控等功能的一體化平台，全面支撐工業制造、能源互聯網、智能電網的建設和運行。數字孿生系統開發靈活，可方便部署于企業内部或互聯網，其内容存在于虛拟化服務器中，可适用不同的網絡環境，以公有雲、私有雲以及混合雲的形态提供穩定、高效和安全的分析和決策應用。

基于數字孿生平台，針對風電機組、光伏發電等新能源發電運行優化、智能運維等問題，采用“機理+數據”雙輪驅動的融合建模方式，建立設備機理模型和數據驅動模型；基于實際系統曆史數據和實時數據，采用機器學習方法，針對不同設備采用線性回歸、支持向量機、人工神經網絡等算法建立數據驅動模型；以機理模型與數據驅動模型相融合的方式全方位刻畫風電機組全在不同環境下老化過程、運維行為作用、與環境交互等複雜不确定性的演變過程，實現機組全生命周期管理，有效降低運行成本，提高機組使用壽命。

2 、服務場景及應用領域

該成果可應用于新能源發電系統的運行優化與運行狀态預警、綜合能源系統優化運行與規劃設計等方面。

在我國“碳達峰碳中和”戰略目标下，新能源發電與綜合能源系統的發展将成為未來能源供給側的主力。目前我國新能源發電效率低于歐美發達國家，且運維成本在全生命周期運營成本中占比較高。因此，提高新能源發電系統的穩定性與效率、降低運維成本以及增強運維人員技能，是我國新能源發電從總量擴張向提質增效轉變的重大需求。該成果應用前景廣闊、市場需求強勁，有力支撐“碳達峰碳中和”目标。

該成果推廣可有效提升了新能源發電系統的整體效率，降低了系統關鍵部件的故障次數及維修時間，提高了系統的可利用小時數，促進了智慧化新能源運維服務體系的建立，提升了精細化運維水平，實現了新能源發電運維的“精細化、智能化、數字化”水平；提高了運維人員培訓效果，推進了維培訓工作的科技創新力度，提升了運維技術素養，為數字化新能源發電培養大量的技術人員，為實現國家“碳達峰、碳中和”的雙碳目标夯實基礎。

3 、項目團隊簡介

以王培光教授、張照彥教授為核心的智能系統自動化理論與智慧能源創新團隊着眼于國家“碳達峰、碳中和”戰略願景，從事各類系統的定性與穩定性，非線性系統與多系統協調及其應用，開展智慧能源、新能源發電等行業的理論研究和工程應用，将新能源發電、智能電網、綜合能源與人工智能算法、數據挖掘、雲平台等技術深度融合，解決智慧能源、智能運維、充電安全等關鍵核心技術，為“雙碳”目标夯實基礎。團隊成員由10餘名博士教師組成，且均有副教授以上職稱，同時有20餘名博士生、碩士生參與相關研究工作。

4、項目聯系方式

聯系人：張照彥 教授；Email：zhangzhaoyan@hbu.edu.cn；聯系電話：13833493905。