4 基于不明确机理的推测 基于明确机理的计算 实时互传信息数据 数字孪生体成熟度模型 物理世界的数字化建模 多孪生体共享智慧 先 知 数 化 先 觉 共 智 互 动 © Pera Corporation 对象在业务活动中演化的数字化表达 数字孪生体 行为状态 静态构成 子部件 协作对象 协作方式 T+2 T+1 传感与数 采 Pera Corporation Ltd. All 数据模 型 系统仿 真 机理仿 真 演化 (t) 工艺 能耗 质量 组成 材料 结构 动力 传动 转向 rights reserved. © 产生背景 装备的研制过程通常使用系统工 程方法来组织和管理 ，美国国防部 组 件 • 振动数据 • 电流数据 • 温度数据 • 运行数据 • … .. • 组件几何模型 • 组件机理模型 • 组件故障诊断模型 • 组件故障预测模型 • …… 设备、组件层级 • 设备全寿命周期管理 • 提升故障诊断准确度 •

对上海石化智能制造认识与建议 对上海石化智能制造认识与建议  原油快评系统构建与关键技术  融合机理与运行信息的炼油过程计划调度优化  高危污染物的企业边界管理  基于 3D 模型的装置信息集成 对上海石化智能制造认识与建议  原油快评系统构建与关键技术  融合机理与运行信息的炼油过程计划调度优化  高危污染物的企业边界管理  基于 3D 模型的装置信息集成  该项目具有自主知识产权。整体技术达到国际先进水平，其中调 合效应模型、调合配方在线优化等核心技术达到国际领先水平。 原油快评系统构建与关键技术 对上海石化智能制造认识与建议  原油快评系统构建与关键技术  融合机理与运行信息的炼油过程计划调度优化  高危污染物的企业边界管理  基于 3D 模型的装置信息集成 炼油过程现状 • 2014 年，我国炼油能力 7.46 亿 吨，位居全球第二。拥有炼油企 柴油 干气 煤油 柴油 蜡油 加氢 精制 轻烃回收 芳烃分离 苯 气体分馏 焦化蜡油 原油调合 一次加工 处理装置 成品调合 炼油工艺流程 二次转化加工装置 油品组成复杂 过程机理复杂 工艺流程结构可变 运行特性受多种因素影响 芳烃开环 2H2 2H2 2H2 2H2 2H2 2H2 2H2 2H2 3H2 2H2 2H2 2H2 反应规则

动态实时优化技术 基于神经网络的实时优化技术 技术概述 工艺全过程的严格机理模型，这种全 过程机理模型既包括工艺过程每个设 备的机理模型，也包括物质沿工艺过 程在不同设备间的传递也是按机理建 模，稳态实时优化技术一般是小时级 优化。 一般用数学回归的方法对工艺过程 进行建模，也有一些动态优化技术 将装置中的部分设备用机理模型进 行表达，但物质沿工艺过程间的传 递是数学回归模型，这种方法大大 简化了模型，提高了计算效率，优 的模型采用神经网络模型进行建立，同样 存在计算结果合理性无法保障的问题，特 别是当实际工况不在神经网络的样本范围 内、需要外延计算时，计算偏差很大。 技术特点 严格机理模型；优化过程需对装置进 行稳态检测、小时级、非线性优化、 用机理和优化算法进行数据调和 数学模型为主、不对装置进行稳态 检测、分钟级、线性或非线性优化、 用反馈方法进行数据调和 利用历史数据和流程模拟数据做样本进行 回归的神经网络模型、失效速度快需持续 Real Time Optimizer ）即实时在线优化技术，是指设定一定的优化目标，让装置操作围绕该目标实时、在 线优化的一种技术。 稳态实时优化技术无论是单台设备还是整个工艺过程的描述都更加符合化工机理，虽然稳态优化方程规模大、计算效率 低，但更容易让企业和工艺人员理解和接受， 国 内 外 企 业 采 用 的 实 时 优 化 技 术 大 多 是 稳 态 实 时 优 化 技 术 。 - 33 -

( 大脑 ) 融合水文机理模型、人工智能模型实现孪生场景下的预测。 实时感知能力 ( 眼、手 ) 结合物联传感实现对现实观测数据的实时感知。 孪生转化能力 ( 躯干 ) 对现实世界物理模拟，提供一个真实的空间仿真本体。 数字孪生水利重点解决的三个问题 孪生、感知、决策 GISTC P6 智能决策能力：经验模型、机理模型、人工智能模型 … 主要利用机理模型模拟水利物理系统的物理属性、 主要利用机理模型模拟水利物理系统的物理属性、 状态 变化及运行规律，实现对水利系统的物理孪生、 状态孪 生和机理孪生。 主要用于天气观测，基于英伟达 CorrDiff 生成式 AI 模 型技术，融合了人工智能、 物理模拟和观测数据，能够 从今天的数据来预测未来世界的影响。 新安江 模 型 、 双超产 流模型 等水利 部模型 方法 马斯京 根河道 汇流模 型 山 丘 区 河 道 山 丘 反 干 GISTC 工程过 水模拟 模型 、水工 程复杂 调度模 型 型 、二维 水动力 模 型 道模型 、潮位 边界模 型 水文机理模型 四类下 垫面产 流模型 降雨 蒸发 泊 及 蓄 滞 洪 一 平 原 区 河 道 平 原 区

全面融入北控水务在运营管理上的成熟理念和丰富经验，利用人工智能和大数据、 云平台等先进技术，配套建设、应用集智能感知、智能预警、智能调度、智能处 置和智能服务等智慧化功能于一体智慧水务运管系统；通过将水务机理模型和大 数据科学相结合，深入发掘海量工业数据，揭示传统技术方式难以展现的关联关 系，提升整体数据分析能力，为有效处理复杂运管问题提供新的手段，实现水厂 智能预测和决策支持、工艺优化、精确控制、无人值守等功能提供平台支撑。 层之上叠加工业模型、数据管理、大数据处理、 工业数据分析、工业微服务等创新功能，构建可扩展的开放式云操作系统。工 业 PaaS 层主要有以下三个功能：一是提供工业数据管理能力，将数据科学与工 业机理结合，帮助水务企业构建工业数据分析能力，实现数据价值挖掘；二是 将大量的工业技术原理、行业知识、基础工艺、模型工具等规则化、软件化、 模型化，封装成为微服务组件，可重复使用；三是构建应用开发环境，借助微 生产数据质量判别统计分析 （3）基于平台，整合数据、模型、工具，开发实现污水厂数字双胞胎 作为北控水务集团卓越运行“智慧大脑”的核心模块，数字双胞胎其实质 是通过 BECloudTM 将水厂实时数据、静态数据与机理模型、BIM 模型进行整合 开发，实现物理资产及其运营状态的数字全方位透彻可感知的呈现。结合水厂 业务和大数据分析技术，通过建模和数据挖掘，将水厂的数据分析、水质预 测、生化分析、控制参数优化

智慧管网 控制系统与信息系统数据融合 , 管理体系与知识网络融合， 支持生产经营一体化高效管控 综合考虑安全及效益管理目 标，主动适应生产经营各要 素变化实现全局优化 综合运用统计分析和机理仿 真结合方式对管网运行趋势 进行预判 综合性 预判 全方位 感知 一体化 管控 自适应 优化 2 （三）建设目标 坚持“重应用、重效果、重安全”和“不搞新技术罗列，不搞信息孤岛，不搞锦上添花”指导思想，分三阶段 性、 设备故障诊断作出及时有效评价和判断，及时发现潜在风险及隐患，并快速提供处置建议 建立统一的建设期与运营期数据标准，有效整合企业内部与外部数据，形成与实体资产一一对应的数字孪生体，与业务活动和机理仿 真结合，实现数字孪生体动态更新及趋势预测 完成管输能力经营与调运方案一体化优化，满足全面远控、供需平衡、调运模拟与全局优化的需要，确保管网运营安全、可靠和高效 打通设计、建设与运营的数据通路 边缘终端 计算服务 存储服务 网络服务 传输层 无线传输 有线传输 决策能力 提升 感知能力 提升 专业知识库 大数据分析服 务 数据可视化服 务 推理规则库 机理模型库 统一数据资源池 设备 调运 安全环保 管道 物资 应急 决策 支持 专业 应用 KPI 分析 工程 建设 基础业务服务 组件 专业业务服务 组件 决策层

能分析和决策支持，用信息化手段实现管道的可视化、网络化、智能化管理，具有全方位感知、综合性预判、 一体化管控、自适应优化的能力。 全面精确感知管道本体、环境 、设备工况、工艺运行等状态 数据 综合运用统计分析和机理仿 真结合方式对管网运行趋势 进行预判 全方位 感知 综合性 预判 智慧管网 控制系统与信息系统数据融合 ，管理体系与知识网络融合， 支持生产经营一体化高效管控 一体化 管控 性、 设备故障诊断作出及时有效评价和判断，及时发现潜在风险及隐患，并快速提供处置建议 建立统一的建设期与运营期数据标准，有效整合企业内部与外部数据，形成与实体资产一一对应的数字孪生体，与业务活动和机理仿 真结合，实现数字孪生体动态更新及趋势预测 数字孪生 生物芯片 深度神经网络 ( 深度学习 ) 碳纳米管 智能工作空间 2017 年 7 月， Gartner 公司 发布 的新兴技术趋势报告中概括未 全智能化 运营 专业业务服务 组件 基础业务服务 组件 认知能力 提升 平台层 (PaaS) 知识 图谱 专家 经验 知识层 数据层 感知层 公共技术服务 专业知识库 推理规则库 机理模型库 全业务 覆盖 大数据分析服 一体化管控 自适应优化 数字 孪生 务 数据可视化服 务 工业大 数据 统一数据资源池 感知能力 提升 基础设施 (IaaS) 计算服务

人工智能是支撑新型电力系统高质量发展的关键 ©CSG 2023. All Rights Reserved 新型电力系统 电力人工 智能系统 支撑 支撑 社会、经济 影响 数字孪生运行 非结构化 知识 电气机理 与知识 绿色化 数字化 人工智能 + 气象特征 地理信息 02 南方电网数字孪生领域技术发展现状 ©CSG 2023. All Rights Reserved 序号 工程名称 聚焦垂直场景 缺乏统一物理模型支撑。 ©CSG 2023. All Rights Reserved 模型口径不一 数据时标不同 需求分析 利用数字孪生技术深入挖掘历史数据 ，提取设备运行机理知识 ，提升故障诊断和预警能力 ，为设备状态评级、预测性维护 提供准确数据支持。 需求分析 利用数字孪生技术对输电线路及其周边的地质环境进行全方位监测和模拟 ，结合地质灾害风险评估模型 ，实时监控灾害风 ，实时监控灾害风 险点 ，提前识别潜在隐患 ，确保输电线路在复杂地质环境中的安全、稳定运行。 n 数据利用率低 电网在长期运行过程中积累了大量历史数据 ，但其利用率较低 ，未能有效挖掘数据中潜在的设备运行机理 ，难以为故障预警和设 备 健康评估提供准确支持。 n 输电线路地灾威胁 输电线路所经过的区域地质环境复杂 ，常面临滑坡、泥石流等地质灾害的威胁。加之线路巡视和灾害监测难度大 ，实时预警和灾