電力生產(chǎn)究竟發(fā)生了怎樣的變化？

自從人類建立首個(gè)電網(wǎng)以來(lái)，電力的流動(dòng)一直是單向的——電力從發(fā)電站流出，通過(guò)電網(wǎng)最終奔向家庭、辦公室和工廠。在進(jìn)行并網(wǎng)供電時(shí)，所有發(fā)電站的發(fā)電總量必須等于當(dāng)前需求，供需之間的任何差異都會(huì)導(dǎo)致電網(wǎng)不穩(wěn)定，包括電壓波動(dòng)和頻率不穩(wěn)等。雖然這是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，但也并非不可能，電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商會(huì)利用需求曲線和其他數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)特定時(shí)段內(nèi)的電力需求。

然而，小型風(fēng)力渦輪機(jī)和屋頂太陽(yáng)能電池板等個(gè)人可再生能源的加入，從根本上改變了電網(wǎng)的運(yùn)行方式。有史以來(lái)第一次，電網(wǎng)不再是單向傳輸，而成了雙向通道——用戶既是消費(fèi)者，也是生產(chǎn)者。

但這種變化也帶來(lái)了新的挑戰(zhàn)：各可再生能源發(fā)電機(jī)的聯(lián)網(wǎng)方式與主流電站不同，電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商也無(wú)法指示客戶停止供電、調(diào)整頻率或者調(diào)整輸出電壓。一旦這些電源開(kāi)始強(qiáng)制向電網(wǎng)供電，電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商就會(huì)檢測(cè)到這種變化，然后主動(dòng)適應(yīng)這部分額外的輸入功率。

另一個(gè)變數(shù)：電動(dòng)汽車

如今電網(wǎng)已經(jīng)進(jìn)入雙向時(shí)代，電動(dòng)汽車的普及則讓家家戶戶擁有了一塊巨大的電池——既可耗能，又可儲(chǔ)能。

當(dāng)初設(shè)計(jì)電動(dòng)汽車時(shí)，電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商想到的就是用戶把車輛接入電網(wǎng)、完成充電，然后繼續(xù)上路行駛。然而，可再生能源產(chǎn)生的多余電力難以存儲(chǔ)，促使工程師們探索可行的儲(chǔ)能技術(shù)。

既然抽水蓄能和建造巨型鋰離子電池等大型儲(chǔ)能技術(shù)既昂貴又缺乏可行性，那么電動(dòng)汽車不就成了現(xiàn)成的儲(chǔ)能選項(xiàng)？通過(guò)這種方式，電動(dòng)汽車運(yùn)營(yíng)商將實(shí)現(xiàn)可觀的成本收效——在豐電期享受電價(jià)折扣，并在枯電期用更高單價(jià)將車充電力回饋給電網(wǎng)。

但由于電動(dòng)汽車本身的交通工具屬性，電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商往往很難預(yù)測(cè)到電力的確切存儲(chǔ)位置。例如，如果某地停放有數(shù)千輛電動(dòng)汽車，那么當(dāng)?shù)仉娎|過(guò)細(xì)或者變電設(shè)備的其他限制可能無(wú)法適應(yīng)，導(dǎo)致電網(wǎng)運(yùn)營(yíng)商無(wú)法及時(shí)動(dòng)用車輛中儲(chǔ)存的全部電力。

數(shù)字孿生前來(lái)助陣

在嘗試預(yù)測(cè)系統(tǒng)的行為模式時(shí)，研究人員長(zhǎng)期依賴于確定性模型。雖然基礎(chǔ)模型也能提供相對(duì)近似的結(jié)果，但卻無(wú)法適應(yīng)那些包含諸多變量的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)，甚至可能快速崩潰。畢竟這些變量往往都在以不同尋常的方式相互影響。

此外，確定性模型是圍繞系統(tǒng)的通用配置進(jìn)行設(shè)計(jì)的，因此在對(duì)多種系統(tǒng)使用單一模型時(shí)，必然會(huì)犧牲掉相當(dāng)一部分準(zhǔn)確性。特別是考慮到系統(tǒng)層面經(jīng)常出現(xiàn)的變更（例如組件升級(jí)、結(jié)構(gòu)變更、軟件修復(fù)等），原型模型將無(wú)法及時(shí)跟上現(xiàn)實(shí)，導(dǎo)致理論計(jì)算是一回事、現(xiàn)實(shí)則是另一回事。

數(shù)字孿生的意義，就是為其對(duì)應(yīng)物理系統(tǒng)創(chuàng)建一套并行運(yùn)行的數(shù)字副本，借此克服上述挑戰(zhàn)。數(shù)字孿生不斷吸納實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，這樣其不僅能夠預(yù)測(cè)行為模式，還能將輸出結(jié)論與物理系統(tǒng)做出比較以保持學(xué)習(xí)。因此，數(shù)字孿生可以說(shuō)是與特定系統(tǒng)密切關(guān)聯(lián)的AI模型，并憑借閉環(huán)設(shè)計(jì)保證模型本體能隨時(shí)間推移而自我改進(jìn)。

值得注意的是，數(shù)字孿生可以在對(duì)應(yīng)系統(tǒng)的所在位置運(yùn)行，盡可能提高模型準(zhǔn)確性。例如，一處發(fā)電站內(nèi)的十臺(tái)渦輪機(jī)，每一臺(tái)都有自己的數(shù)字孿生副本。隨時(shí)間推移，各臺(tái)渦輪機(jī)都將擁有獨(dú)一無(wú)二的配套數(shù)字孿生。

數(shù)字孿生在可再生能源系統(tǒng)中的另一大優(yōu)勢(shì)，就是它讓工程師們能夠執(zhí)行大量預(yù)測(cè)性任務(wù)，例如預(yù)期電力生產(chǎn)、維護(hù)規(guī)劃，以及發(fā)現(xiàn)潛在的危險(xiǎn)跡象。例如，傳統(tǒng)的機(jī)械傳感器可能會(huì)在機(jī)械振動(dòng)超過(guò)特定閾值時(shí)向操作員發(fā)出警報(bào)。但數(shù)字孿生則利用AI技術(shù)識(shí)別可能導(dǎo)致這種嚴(yán)重機(jī)械振動(dòng)之前的跡象，通過(guò)預(yù)測(cè)給操作員留出處置空間，搶在潛在狀況轉(zhuǎn)化為實(shí)際危險(xiǎn)前就出手解決，由此降低運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn)乃至維修成本。

從數(shù)字孿生中受益的風(fēng)電場(chǎng)

為了更好理解如何利用數(shù)字孿生協(xié)助可再生能源發(fā)電，讓我們看看通用電氣目前正在開(kāi)發(fā)的用例：風(fēng)力渦輪機(jī)。

風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)部署著大量風(fēng)力渦輪機(jī)，每臺(tái)渦輪機(jī)都有自己的理想運(yùn)行條件和具體影響因素。如果每臺(tái)渦輪機(jī)都能在本地運(yùn)行自己的獨(dú)立數(shù)字孿生，這些數(shù)字孿生模型就能對(duì)各風(fēng)力渦輪機(jī)提供相應(yīng)的預(yù)測(cè)性維護(hù)和異常運(yùn)行檢測(cè)。此外，這樣的結(jié)對(duì)孿生體系還能引導(dǎo)各渦輪機(jī)根據(jù)風(fēng)速、風(fēng)向、電力需求及其他環(huán)境條件提高發(fā)電效率。

將數(shù)字孿生引入現(xiàn)代風(fēng)力渦輪機(jī)的另一大潛在收益，就是最大限度延長(zhǎng)本地儲(chǔ)電電池的使用壽命。由于鋰離子電池在退化前有著明確的充電/放電循環(huán)次數(shù)限制，所以最好能讓發(fā)電體系盡量減少電池充放。這同樣能夠在數(shù)字孿生的指導(dǎo)下實(shí)現(xiàn)，方法就是從電力需求周期中學(xué)習(xí)模式，并將這些數(shù)據(jù)同氣候條件等其他環(huán)境因素關(guān)聯(lián)起來(lái)。

重要的是，數(shù)字孿生還能幫助對(duì)整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)進(jìn)行建模。

如果能在整個(gè)風(fēng)電場(chǎng)內(nèi)普及數(shù)字孿生，還有望發(fā)揮各風(fēng)力渦輪機(jī)之間的鄰近效應(yīng)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，電場(chǎng)前部的風(fēng)力渦輪機(jī)會(huì)在大氣中產(chǎn)生種種擾動(dòng)，進(jìn)而影響到其他風(fēng)力渦輪機(jī)的性能。數(shù)字孿生模型可以將這些影響考慮在內(nèi)，并對(duì)各臺(tái)渦輪機(jī)做出調(diào)整，找到最佳發(fā)電解決方案。例如，降低全體渦輪機(jī)的運(yùn)行速度，總發(fā)電量可能高于讓部分渦輪機(jī)全速運(yùn)行、其他渦輪機(jī)徹底靜止。