数字孪生是什么？
什么是数字孪生？
图1所示的数字孪生三维模型，可帮助理解数字孪生的含义。文章源自数字孪生可视化-http://www.hjcool.com/2022.html
数字孪生是在数字世界里建立的与物理实体的高度相似实体，物理实体和数字孪生之间存在同步和闭环关系。通过实时感知物理实体的状况和环境，数字孪生体随物理实体而演变，保持高度保真性，同时，通过在数字孪生上的仿真、推演和预测分析，反过来作用于物理实体。文章源自数字孪生可视化-http://www.hjcool.com/2022.html
图1 数字孪生的三维模型文章源自数字孪生可视化-http://www.hjcool.com/2022.html
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数字孪生和常规数值仿真的区别
数字孪生的主要功能是对物理实体进行仿真，但数字孪生和常规数值仿真相比，在内涵和支撑技术方面都有所不同，主要体现在如下几个方面：文章源自数字孪生可视化-http://www.hjcool.com/2022.html
1）数字孪生和常规数值仿真相比，具有高保真性（high fidelity），体现了数字孪生中“孪生”的含义。文章源自数字孪生可视化-http://www.hjcool.com/2022.html
2）常规数值仿真采用不变或不经常变的模型，数字孪生是“活模型”，随物理实体的状态及运行环境变化而同步跟踪并实时演变（evolutionary model）。文章源自数字孪生可视化-http://www.hjcool.com/2022.html
3）常规数值仿真和物理实体之间是开环关系，而数字孪生和物理实体构成闭环。一方面，数字孪生需要实时感知物理实体并随实体而演变，另一方面，在数字孪生上进行的仿真、推演、预测结果，将反馈给物理实体，支持物理实体的决策。文章源自数字孪生可视化-http://www.hjcool.com/2022.html
4）常规数值仿真大多采用机理建模方法构建模型，而建立数字孪生时，可以采用机理模型建模方法，更多情况下需要采用数据驱动方法或数据驱动和机理模型建模相结合的方法。文章源自数字孪生可视化-http://www.hjcool.com/2022.html
5）常规数值仿真通常是单物理场、单时间尺度的，因数字孪生需要关注物理实体的全生命周期过程、各方面的特性，通常需要建立多时间尺度、多物理场的仿真模型。文章源自数字孪生可视化-http://www.hjcool.com/2022.html
6）常规数值仿真需要的技术较为单一，了解物理实体的物理特性，并利用计算机实现编程即可。数字孪生需要先进的传感技术，通信技术，云边协同技术，数据传输、储存、处理和分析技术，人工智能技术，AR、VR和其他先进的可视化技术。文章源自数字孪生可视化-http://www.hjcool.com/2022.html
数字孪生的由来
数字孪生概念可追溯到1970年美国国家航空航天局（NASA）的阿波罗项目。NASA建设了一套完整的、高水准的地面半物理仿真系统，用于培训宇航员和控制人员，包括模拟多种故障场景的处理。这一仿真系统包含各式各样功能的模拟器，由联网的多台计算机控制。指令舱模拟器用了四台计算机，登月舱模拟器用了三台计算机。在模拟培训中，唯一真实的东西是乘员、座舱和任务控制台，其他所有的一切，都是由很多计算机、许多的公式以及经验丰富的技术人员仿真而创造出来的。文章源自数字孪生可视化-http://www.hjcool.com/2022.html
2003年，美国密歇根大学的迈克尔·格里夫斯教授针对设备全生命周期管理，提出了物理实体的虚拟数字表达，并提出了三维模型，但当时并没有用数字孪生这个术语。文章源自数字孪生可视化-http://www.hjcool.com/2022.html
NASA在其特定的工程实践中，首先认识到了建设物理孪生的重要性。随着计算机、网络技术的高速发展，特别是软件技术与仿真技术的高度发展，使得各种物理孪生对象，从功能上、行为上完全可以用计算机系统进行仿真替代，在此基础上，很自然地提出了数字孪生概念。2012年，NASA在其发布的技术路线图的”Simulation-Based Systems Engineering”部分中，首次提出了数字孪生（Digital Twins）的概念。文章源自数字孪生可视化-http://www.hjcool.com/2022.html
2015年以来，西门子，GE等公司将数字孪生应用到工业界，开发了工业系统、医疗系统的数字孪生。文章源自数字孪生可视化-http://www.hjcool.com/2022.html
2017—2019年，Gartner连续三年将数字孪生列入十大战略性技术。数字孪生引起广泛关注和高度重视，开始在各行各业获得应用。文章源自数字孪生可视化-http://www.hjcool.com/2022.html
为什么需要数字孪生？
建造物理实体的物理孪生代价太大，而且严格意义上，物理实体独一无二，无法实现两个物理实体的完全一致；另一方面，在物理实体上试错成本高，例如，在真实电力系统中做故障试验风险很大。运用数字孪生技术，可以在不改变原有物理实体的情况下，“克隆”出与之高度相似的数字实体，在数字世界中可以看到物理实体的各种特性，并且可以在数字孪生上模拟不同的“假设-分析”（What-if）场景，并对物理实体进行性能改进，可以提前知道某项决策运用在物理实体上是否可行，因此，可大大减少试错成本。文章源自数字孪生可视化-http://www.hjcool.com/2022.html
小结
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，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。数字孪生与传统的数值仿真相比，内涵和功能更加丰富，支撑技术更全面和先进。
数字孪生概念已提出多年，直到近两三年才引起广泛重视，这是因为数字孪生的支撑技术如传感技术、云计算、大数据技术、人工智能技术的快速发展，为数字孪生的落地应用奠定了基础，另一方面，也是各行各业的智能化、数字化发展目标与数字孪生相契合。
数字孪生有哪些关键技术？
数字孪生的技术架构
图1 数字孪生的技术架构
数字孪生的关键技术
数字孪生技术架构中各层技术简单介绍如下：
（1）感知
为了实时感知物理实体及其运行环境，需要传感技术、监测技术的支撑。例如，为了建立面向风电、光伏出力预测和故障诊断的数字孪生，需要获得电站周边气象数据以及设备温度、声音、振动等数据，为此，需要可获取声振信号、温度、湿度数据的传感设备，当然，也需要来自SCADA系统的电气数据。电力系统的智能电表、SCADA、PMU等也应看作是传感设备，通过智能电表，可以感知用户的用电特性，通过PMU，可以感知到系统受到的扰动。
（2）数据
通过监测和传感获得的数据，需要利用先进的通信技术传输到数据平台或数据库中进行存储、处理和建模。如果数据量大，实时性要求高，需要大容量、高速通信技术，根据需要，也可以采取边缘计算模式存储处理数据。为节省信道和存储空间，需要应用数据压缩技术；为实现多源异构数据的融合、时空数据融合，需要应用数据融合技术；为提高数据处理和建模速度、满足数据孪生的实时性要求，需要采用分布式存储和处理技术、流计算、内存计算等技术。
（3）建模
建模方法包括机理建模方法和数据驱动建模方法。前者根据研究对象的机理特性建立数学公式，并赋予参数，然后应用数值计算方法或解析方法进行计算，一般适合于机理清楚的物理系统；后者是指采用统计学、机器学习方法建立模型，适合于机理不明确或只存在关联关系的研究对象。机理建模时由于存在不可避免的假设和简化，有时会带来不容忽视的误差，这种情况下，如果数据足够，也适合采用数据驱动建模方法。另外，采用数据驱动方法时，为了解决小样本、样本不均衡、弱特征以及不可解释性等问题，将机理建模方法和数据驱动方法相结合，具有一定优势。
数字孪生的模型需要随物理实体同步更新、演化，如图2所示。
图2 数字孪生随物理实体的更新逻辑
（4）可视化
数字孪生需要很直观的可视化效果，三维展示、地理信息系统（GIS）、AR/VR等都是很重要的可视化技术。例如，在地理信息图上，直观展示电网脆弱性分析结果，其中，蓝色区域最为脆弱，一点攻击可影响到10%电网，紫色、橘色和红色区域要造成同样严重后果，需要更多的攻击，见图3；又如，风机的数字孪生，在地理位置上标注了风机的身份信息，点击各个部位，均能更直观地看到各个部位的状况，见图4。
图3 电网薄弱环节在GIS的展示（来自网络）
图4 风机三维图（来自网络）
（5）应用
数字孪生应用的领域很多，智慧城市、精准医疗、智能制造、智慧能源是最重要的应用领域。
小结
数字孪生是一项综合性技术，数据是基础，模型是核心，平台或软件是载体。所以获取数据的传感技术、监测技术以及数据的传输技术、存储技术、融合技术、处理技术，都是数字孪生的基础性技术；各种建模技术以及支撑建模的平台和软件、三维展示和AR/VR技术也是数字孪生的关键技术。
数字孪生能做什么？
数字孪生已引起各行各业的重视，其中最受关注的行业是制造、城市管理、电力、医疗，用于支持智能制造、智慧城市、新型电力系统和精准医疗。在此介绍这四个行业的数字孪生应用。
在城市数字孪生建设方面，新加坡走在前列。新加坡政府耗资7300万新元，创建了整座城市的实时数字孪生，政府人员可以在政策真正实施之前，在数字孪生上进行虚拟实验，并测试各种场景。新加坡城市数字孪生有如下特点：
（1）联合协作。利益相关者都能够访问数字孪生。拥有权限安全、命名规范、数据标准和访问许可的单一可信来源。
（2）数据准确和唯一性。随着资产的构建、维护或更换，每个细节都必须更新，通过嵌入在基础设施中的传感器，数字孪生可以随时保持数据更新，保证数据准确和唯一性。
（3）具有模拟和预测功能。可模拟物理资产所面临的场景，包括经济、效率和环境影响。增强现实、三维可视化和现实建模等沉浸式体验，为用户提供了可操作的见解。
此外，英国在BIM基础上建立一个公共基础设施的国家数字孪生模型；意大利热那亚市莫兰迪桥倒塌后，创建了数字孪生模型，使用Bentley的开放式建模和模拟应用程序。欧盟也在建设城市数字孪生，用于能源和CO2模拟，污染和交通的实时监测，城市规划和运营，资产管理等，带来更高的运营效率、更好的危机管理、更明智的决策、更具参与性的治理，让城市更具流动性和宜居性。
应用数字孪生技术，对制造中涉及的产品、现场、过程和人，进行实时模拟并实现协同管理。对于产品，需关注其全生命周期，从设计到投运、在用户环境中的运行维护，直到报废；对于现场，需建立工厂、车间的虚拟现场-模拟复杂的制造和运行环境；过程是指整个的制造和运行过程；对于人而言，不仅要模拟人的行为，还需要把工作信息发送给工作人员，或将工作人员的信息传送过来，改善效率和质量。
数字孪生支撑智慧城市
数字孪生支撑智能制造
图1 数字孪生支撑智能制造
特斯拉在电动汽车制造中应用了数字孪生技术。特斯拉拥有其制造的每辆汽车的数字孪生，用于在汽车和工厂之间不断交换数据。特斯拉通过这些数字孪生，不断调整和测试产品性能。在自动驾驶方面，特斯拉创建驾驶员及其行为、汽车及其行为方式、道路上的其他汽车和道路本身的数字孪生。通过捕获大量数据和深入分析这些数据，有助于解释自动驾驶中人、车的复杂行为，实现车辆的自动驾驶。
数字孪生支撑精准医疗
在现代医疗中，诊断方案往往依赖于对少数病例的试验结果，未必适合每个个体。应用数字孪生技术，可以通过监测、处理和整合来自医用可穿戴设备、模型数据组、医疗影像和电子病历等大量数据生成个体的数字孪生。用数千种药物对这些数字孪生体进行计算治疗，以确定性能最好的药物。
基于数字孪生的精准医疗的原则是：“可以在计算机模型上犯错误而不是在人身上”。
数字孪生支撑新一代电力系统
图1 数字孪生应用于新一代电力系统的典型场景
数字孪生在电力系统有很好的应用前景，应用场景很多，几乎可覆盖电力系统的各个环节、各个技术领域。
发电环节，数字孪生可应用于短期新能源发电功率预测，风机、光伏系统故障诊断、抽水蓄能机组故障检测和识别。
在输配电系统，借助数字孪生，可实现输电网和配电网的实时在线仿真，实现仿真的保真性。
针对输变电设备，应用数字孪生，可进行电缆健康评估、变电站/变压器运维。
电池储能的应用越来越广泛，在电池储能运行中，需了解电池的SoH和SoC情况，建立数字孪生可对SoH和SoC进行实时精准评估，不仅可应用于电网用储能，也可应用于电动汽车储能。
在用户侧，通过建立综合能源系统数字孪生、供电系统的数字孪生，提高能源管理水平。
在调控环节，应用数字孪生，可以建立毫秒级变化的电力系统数字孪生，实时在线实时仿真，建立源网荷储数字孪生，支持源网荷储协同管理。
小结
目前数字孪生的热点应用行业是智慧城市、智能制造、精准医疗和新一代电力系统，已有较多成功应用案例。数字孪生在行业的应用价值，主要体现在支持高效科学的诊断、预测和决策，提高过程和人的效率，提高各方协同性方面。数字孪生仍在快速发展中，未来在各行各业都有广泛的应用前景。
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