新型电力系统数字孪生技术及实践电子书

本书编写组

前言 PREFACE

第1章 概述

1.1 数字孪生的内涵与发展

1.1.1 数字孪生定义

1.1.2 数字孪生发展历程

1.1.3 数字孪生发展趋势

1.2 数字孪生的应用价值

1.2.1 制造业中的数字孪生应用

1.2.2 能源行业中的数字孪生应用

1.2.3 交通运输领域中的数字孪生应用

1.2.4 医疗健康领域中的数字孪生应用

1.3 数字孪生对新型电力系统的支撑作用

1.3.1 智能调度与优化

1.3.2 新能源接入与并网运行

1.3.3 电网安全与稳定

1.3.4 电力设备预测性维护与故障诊断

1.3.5 微电网与能源互联网发展支持

1.3.6 智能电表与用电信息管理

1.3.7 电力系统规划与优化

1.3.8 电动汽车充电设施与能源管理

第2章 数字孪生技术体系

2.1 数字孪生的典型特征与体系架构

2.1.1 数字孪生典型特征

2.1.2 数字孪生体系架构

2.2 数字孪生关键技术

2.2.1 物联网

2.2.2 云计算与边缘计算

2.2.3 大数据与人工智能

2.2.4 建模技术

2.2.5 仿真技术

2.2.6 可视化技术

2.3 电力系统数字孪生关键应用技术

2.3.1 电力系统及其运行环境的感知技术

2.3.2 数据的传输与存储

2.3.3 建模技术——多物理场仿真

2.3.4 可视化技术

2.3.5 数据及网络安全技术

第3章 数字孪生在新能源发电预测中的应用

3.1 基于数字孪生的风电功率预测

3.1.1 面向风电功率预测的感知技术和数据技术

3.1.2 基于机器学习的风电场功率预测建模技术

3.1.3 具有演化能力的风电场功率预测建模技术

3.2 基于数字孪生的光伏功率预测

3.2.1 面向光伏功率预测的感知技术和数据技术

3.2.2 基于深度学习和迁移学习的光伏功率预测建模技术

3.2.3 预测模型演化和自学习方法

第4章 数字孪生在输变电设备状态评估和故障诊断中的应用

4.1 输电线路数字孪生仿真与故障诊断

4.1.1 输电线路数字孪生仿真

4.1.2 输电线路故障诊断

4.1.3 基于数字孪生技术的输电线路仿真与故障预警应用案例

4.2 变压器多物理场数字孪生仿真和故障诊断

4.2.1 变压器多物理场仿真及耦合分析

4.2.2 基于数字孪生的变压器故障预测技术

4.2.3 数字孪生技术在变压器应用中面临的挑战以及发展前景

4.3 风电机组设备故障诊断

4.3.1 风电机组部件故障对风电出力的影响

4.3.2 基于风电出力的部件故障检测

4.3.3 风电部件故障实时识别技术

4.4 光伏设备故障诊断

4.4.1 光伏部件故障对光伏出力的影响

4.4.2 基于光伏出力的部件故障检测

4.4.3 光伏部件故障指纹

4.4.4 光伏部件故障实时识别技术

4.5 基于数字孪生的电化学储能电站智慧运维

4.5.1 数字孪生技术在储能领域的应用

4.5.2 储能数字孪生数据架构

4.5.3 基于数字孪生的电池运维

4.5.4 储能数字孪生应用示例

4.5.5 储能电站数字孪生应用挑战

第5章 数字孪生在电力系统高保真分析中的应用

5.1 基于数字孪生的配电系统高保真仿真

5.1.1 配电系统动态全过程数值仿真方法

5.1.2 配电系统动态全过程仿真加速技术

5.1.3 配电系统动态-电磁混合仿真

5.2 基于数字孪生的输电系统高保真仿真

5.2.1 直流输电换流站高保真仿真方法

5.2.2 大规模新型电力系统解耦与并行仿真方法

5.3 基于数字孪生的电力系统在线实时仿真

5.3.1 电力系统实时仿真硬件平台

5.3.2 电力系统硬件在环仿真

5.3.3 分布式发电集群实时仿真与测试平台

第6章 电力数字孪生国内外工程实践

6.1 新加坡国家电网数字孪生

6.1.1 项目介绍

6.1.2 实施方案

6.1.3 实施效果

6.2 美国AEP的输电网数字孪生

6.2.1 项目介绍

6.2.2 实施方案

6.2.3 实施效果

6.3 GE的电厂数字孪生

6.3.1 项目介绍

6.3.2 实施方案

6.3.3 功能和效益

6.4 华能集团海上风电数字孪生

6.4.1 项目介绍

6.4.2 实施方案

6.4.3 功能和效益

6.5 雄安新区变电站数字孪生

6.5.1 项目介绍

6.5.2 实施方案

6.5.3 功能和效益

6.6 上海浦东变电站数字孪生

6.6.1 项目介绍

6.6.2 实施方案

6.6.3 功能和效益

6.7 南方电网源网荷储数字孪生

6.7.1 项目介绍

6.7.2 实施方案

6.7.3 功能和效益

参考文献