電力生產究竟發生了怎樣的變化？

自從人類建立首個電網以來，電力的流動一直是單向的——電力從發電站流出，通過電網最終奔向家庭、辦公室和工廠。在進行并網供電時，所有發電站的發電總量必須等于當前需求，供需之間的任何差異都會導致電網不穩定，包括電壓波動和頻率不穩等。雖然這是一項艱巨的任務，但也并非不可能，電網運營商會利用需求曲線和其他數據來預測未來特定時段內的電力需求。

然而，小型風力渦輪機和屋頂太陽能電池板等個人可再生能源的加入，從根本上改變了電網的運行方式。有史以來第一次，電網不再是單向傳輸，而成了雙向通道——用戶既是消費者，也是生產者。

但這種變化也帶來了新的挑戰：各可再生能源發電機的聯網方式與主流電站不同，電網運營商也無法指示客戶停止供電、調整頻率或者調整輸出電壓。一旦這些電源開始強制向電網供電，電網運營商就會檢測到這種變化，然后主動適應這部分額外的輸入功率。

另一個變數：電動汽車

如今電網已經進入雙向時代，電動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，又可儲能。

當初設計電動汽車時，電網運營商想到的就是用戶把車輛接入電網、完成充電，然后繼續上路行駛。然而，可再生能源產生的多余電力難以存儲，促使工程師們探索可行的儲能技術。

既然抽水蓄能和建造巨型鋰離子電池等大型儲能技術既昂貴又缺乏可行性，那么電動汽車不就成了現成的儲能選項？通過這種方式，電動汽車運營商將實現可觀的成本收效——在豐電期享受電價折扣，并在枯電期用更高單價將車充電力回饋給電網。

但由于電動汽車本身的交通工具屬性，電網運營商往往很難預測到電力的確切存儲位置。例如，如果某地停放有數千輛電動汽車，那么當地電纜過細或者變電設備的其他限制可能無法適應，導致電網運營商無法及時動用車輛中儲存的全部電力。

數字孿生前來助陣

在嘗試預測系統的行為模式時，研究人員長期依賴于確定性模型。雖然基礎模型也能提供相對近似的結果，但卻無法適應那些包含諸多變量的動態系統，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的通用配置進行設計的，因此在對多種系統使用單一模型時，必然會犧牲掉相當一部分準確性。特別是考慮到系統層面經常出現的變更（例如組件升級、結構變更、軟件修復等），原型模型將無法及時跟上現實，導致理論計算是一回事、現實則是另一回事。

數字孿生的意義，就是為其對應物理系統創建一套并行運行的數字副本，借此克服上述挑戰。數字孿生不斷吸納實時數據，這樣其不僅能夠預測行為模式，還能將輸出結論與物理系統做出比較以保持學習。因此，數字孿生可以說是與特定系統密切關聯的AI模型，并憑借閉環設計保證模型本體能隨時間推移而自我改進。

值得注意的是，數字孿生可以在對應系統的所在位置運行，盡可能提高模型準確性。例如，一處發電站內的十臺渦輪機，每一臺都有自己的數字孿生副本。隨時間推移，各臺渦輪機都將擁有獨一無二的配套數字孿生。

數字孿生在可再生能源系統中的另一大優勢，就是它讓工程師們能夠執行大量預測性任務，例如預期電力生產、維護規劃，以及發現潛在的危險跡象。例如，傳統的機械傳感器可能會在機械振動超過特定閾值時向操作員發出警報。但數字孿生則利用AI技術識別可能導致這種嚴重機械振動之前的跡象，通過預測給操作員留出處置空間，搶在潛在狀況轉化為實際危險前就出手解決，由此降低運行風險乃至維修成本。

從數字孿生中受益的風電場

為了更好理解如何利用數字孿生協助可再生能源發電，讓我們看看通用電氣目前正在開發的用例：風力渦輪機。

風電場內部署著大量風力渦輪機，每臺渦輪機都有自己的理想運行條件和具體影響因素。如果每臺渦輪機都能在本地運行自己的獨立數字孿生，這些數字孿生模型就能對各風力渦輪機提供相應的預測性維護和異常運行檢測。此外，這樣的結對孿生體系還能引導各渦輪機根據風速、風向、電力需求及其他環境條件提高發電效率。

將數字孿生引入現代風力渦輪機的另一大潛在收益，就是最大限度延長本地儲電電池的使用壽命。由于鋰離子電池在退化前有著明確的充電/放電循環次數限制，所以最好能讓發電體系盡量減少電池充放。這同樣能夠在數字孿生的指導下實現，方法就是從電力需求周期中學習模式，并將這些數據同氣候條件等其他環境因素關聯起來。

重要的是，數字孿生還能幫助對整個風電場進行建模。

如果能在整個風電場內普及數字孿生，還有望發揮各風力渦輪機之間的鄰近效應。簡單來說，電場前部的風力渦輪機會在大氣中產生種種擾動，進而影響到其他風力渦輪機的性能。數字孿生模型可以將這些影響考慮在內，并對各臺渦輪機做出調整，找到最佳發電解決方案。例如，降低全體渦輪機的運行速度，總發電量可能高于讓部分渦輪機全速運行、其他渦輪機徹底靜止。