總的來說，智慧型發電站是以數字發電站為基礎，利用下一代資訊科技、人工智慧技術、測試和控制技術，加強資訊化與智慧型化的融合，明確生產經營過程，科學制定生產經營計畫，提高生產經營過程的可控性，減少人工干預的智慧型新型發電站。
3數字孿生的研究與應用
近年來，隨著智慧型化程序的加快，為了實現物理世界和資訊世界的相互作用和融合，出現了「數字孿生」的概念，不斷地快速發展，對許多行業起到了巨大的推動作用。數字孿生目前在電力行業的應用較少，但在航空航天、汽車製造、石油天然氣管道等行業的應用將有助於促進智慧型發電站的建設和發展。
3.1數字孿生研究進展
數字孿生的概念於2023年首次出現，grieves在美國密西根大學產品全生命週期管理課程(product lifecycle management)提出了這一概念。將數字孿生定義為實時同步、忠實的對映特性，定義為物理世界與資訊世界互動和融合的技術手段。2023年以前，對數字孿生的研究較少，主要集中在概念討論上，但2023年以後，研究數量大幅增加，研究者除了繼續討論概念外，還提出了驗證數字孿生的使用案例，並提出了新的應用框架和方法。自2023年以來，全球權威it研究和顧問諮詢公司gartner連續兩年將數字孿生列為當年十大戰略技術發展趨勢之一。在數字孿生概念不斷改進和發展的過程中，研究者們主要以數字孿生建模、物理資訊融合和服務應用等為物件，重點分析數字孿生和相關產業關係、構建虛擬模型、孿生資料融合分析、服務應用指導等。數字孿生的意義是構建數字孿生體。最終表達是對物理實體的完整準確的數字描述，可以用於模擬、監控、診斷、**和控制物理實體。隨著人工智慧應用技術的深入發展，在孿生體深化應用領域結合並行控制理論，形成了伴隨現實系統的並行建模、並行**、並行執行數字四胞胎並行演化架構。將能源發電擴充套件到社會能源的並行系統。
3.2數字孿生應用實踐
在研究人員以數字孿生為中心進行深入研究的過程中，數字孿生理念逐漸被美國通用電氣公司、德國西門子等企業接受，並應用於技術開發和生產，形成了predix、simcenter 3d等數字孿生開發軟體工具，引起了學術界、工業界、新聞**等廣泛的關注。
同時，很多行業進行了數字孿生的應用實踐。在bmw丁格芬智慧型工廠，手動監控已被基於數字孿生的智慧型資料分析系統取代。美國空軍提出使用數字孿生概念**飛機的結構壽命。中國石油天然氣集團****利用數字孿生推進智慧型管網建設。也有文獻提出了基於數字孿生概念的發電廠發電機智慧型健康管理。
3.3智慧型發電站數字孿生應用
企業為了模擬**和警報構建數字孿生，可以減少非故障的停車時間，同時持續降低員工的工作強度。智慧型發電站也可以應用數字孿生體，提高發電站的智慧型化水平，達到降低效率、節約能源的目的。發電站是技術密集型、高度自動化的現代生產企業，具有應用數字孿生的良好基礎，從數字孿生的內涵和dcs的體系結構來看，部分生產過程可以視為通過dcs實現的低階數字孿生。dcs通過i/o輸入模組從物理現場收集訊號，在dcs中對生產流程建模，根據物理模型的控制要求對收集到的訊號進行適當的控制引數，最後通過i/o輸出模組進行現場執行控制。生產工藝數字孿生如下圖所示。
對於整個智慧型發電站，隨著資訊科技的發展，現場的模型不再侷限於生產過程的控制內容，還包括更多管理最優化內容，因此數字孿生將進一步擴大通過資料橋連線虛擬發電站和物理發電站。物理發電站的內容包括裝置、環境和其他資源，以及人的行為和相應的業務標準等。因此，在資料虛擬發電站環境中，裝置的監控、警報、診斷、實驗、執行狀態最優化、虛擬環境中的人、機器、事物、方法、環整體多維分析、裝置智慧型發電站數字孿生如下圖所示。
4智慧型電站體系結構和系統部署
綜合參考了智慧型發電站的內涵及其在智慧型發電站的數字孿生應用，從智慧型發電站的核心能力要求出發，結合具體的資訊系統層次和國內電站組織結構劃分，基於數字孿生理論，利用電廠生產執行資料構建和應用相關模型。智慧型裝置層、智慧型控制層、智慧型監管層和智慧型決策層4體系結構進一步完善了智慧型發電廠的體系結構模型，並可以根據發電廠的具體智慧型要求部署相應的業務。
4.1智慧型發電站核心能力
智慧型發電站的核心能力是智慧型化。智慧型化有兩種意義。一方面是利用「人工智慧」的理論、方法和技術處理資訊和問題，另一方面具有「擬人智慧型」的特性或功能。自主性、主動性、敏感性、機動性——無處不在的認識、自我診斷、智慧型發電站的核心能力如下圖所示。
1）智慧型裝置層可以突破現有的儀器和控制裝置，全面收集現場資訊，診斷收集到的資訊。
2）智慧型控制層突破了現有的dcs，具有多種複雜計算和修正誤差的資料處理功能。
3）智慧型監管層突破了現有的安全儀表系統，具有裝置執行狀態的多維分析功能，可以靈活地改變和擴充套件功能。
4）智慧型決策層具有學習能力和適應能力。也就是通過與環境的互動不斷地學習和積累知識，使自己適應環境變化。
4.2智慧型發電站體系結構
要實現智慧型發電站的核心能力，必須充分利用當前的雲端運算、大資料、物聯網、移動應用程式等高階資訊科技、發電站控制系統、工廠級監控系統、管理資訊系統、輔助監控系統等，支援產業資料庫平台、管理雲平台和發電站sis網路，並在智慧型裝置層、智慧型控制層、智慧型監管層和智慧型決策層構建滿足智慧型發電站要求的模型，從而形成智慧型發電站生產和管理系統，實現發電過程的全面感知、協同優化、**預警和科學決策。智慧型發電站體系架構如下圖所示。
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