随着新能源入网比例的增加，电力系统正经历向新型电力系统转型的深刻改变，面临很多新问题，尤其是新能源并网带来的不确定性，给电力系统建模带来了巨大挑战。基于新一代信息技术发展起来的数字孪生技术在应对转变上具有独到优势，是解决和发展新型电力系统的重要手段。

3）数字孪生在电力系统的发、输、变、配等各个环节的应用因其服务对象不同，实现的目标和手段存在差异。对变电设备而言，可建立多物理场仿真模型明确变电设备故障发生机理，在此基础上根据传感器的感知数据，利用人工智能算法进行电力设备的故障预测，最终实现电气设备的智能运维；而对配电网而言，则需采用机器学习的方法对新能源的负荷进行预测，进而完成配电网的态势感知，从而实现配电网的安全调控和最优化运行。

（4）数字孪生的发展离不开人工智能、边缘计算、机器学习、数据驱动等技术的发展，即数字孪生技术的出现是人工智能、大数据、云边协同、云计算等技术发展的必然结果。

（5）物理实体设计、生产、交付、服役和报废的全生命周期数据是驱动数字孪生发展的核心。数字孪生数据处理中经常用到机器学习等技术，新型电力系统的数字化转型关键在于电力系统这一复杂的多时间尺度系统的全生命周期管理，其数字孪生框架的设计是目前亟需解决的难点问题。

检索结果中信息物理系统、元宇宙、多物理场仿真等是与数字孪生极易混淆的概念，下面将从数字孪生的定义出发阐述其与信息物理系统、元宇宙和传统仿真之间的区别。

2数字孪生的定义及与其他技术、传统仿真的区别

2.1 数字孪生概念演变过程

“数字孪生”的概念起源于美国国家航空航天局的“阿波罗计划”，这一术语首次出现于Hern´andezLA, Hern´andez S的论文中[13]，但该文的数字孪生是指物理对象的几何模型展示，不包含物理机理。通常学术界和工业界共同认可的“数字孪生”概念是Michael Grieves教授于2003年在其产品全生命周期管理（product  lifecycle management，PLM）课程上提出，将其定义为“信息镜像模型（information mirroring model）”[14]。首次对数字孪生给出详细的定义则是2010年，NASA发布的报告《Virtually Intelligent Product Systems: Digital and Physical Twins》[15]，该报告将数字孪生定义为：“数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应实体装备的全生命周期过程。”2011年，第一篇关于数字孪生的期刊论文问世，该文使用数字孪生来预测航空器的结构寿命[16]。2014年，MichaelGrieves教授发布第一本数字孪生白皮书，相比于2003年提出数字孪生概念——物理对象的虚拟数字等价物，论文更加明确了产品生产和产品设计，增强了设计和执行间的闭环关系，将“数字孪生”由概念推向实际应用[17]。自此，伴随着信通技术的蓬勃发展，数字孪生也进入繁荣发展期，

数字孪生的应用由最初的航空领域扩展到工业制造、医疗保健、智慧城市等各个领域。2017年，国内首篇针对数字孪生的学术论文“数字孪生车间——一种未来车间运行新模式”刊发[18]，该文引起了国内学者对数字孪生在制造中的应用研究的关注与共鸣。随后，陶飞教授在Michael Grieves教授提出的数字孪生三维模型（物理实体、虚拟实体及连接）的基础上，增加了服务和孪生数据两个维度，提出了数字孪生五维模型[19]。2019年，《Nature》向陶飞教授团队发起邀请，发表了评论文章《MakeMoreDigitalTwins》[20]，主要关注如何利用数字孪生助力智能制造、数字化转型，同年发表了第一批有关电力系统数字孪生的文献[21]，揭开了数字孪生在电力系统中的发展序幕。2021年，工业4.0研究院发布《数字孪生电网白皮书》[22]，南方电网公司发布《南方电网数字电网白皮书》[23]，数字孪生技术被认为是实现电力系统数字化转型的关键技术。2023年，数字孪生技术被应用于电力系统中发输变配用以及调度等各个领域。