一、数字孪生关键技术
数字孪生技术架构包含物理空间、数字空间和信息过程三个部分，以物联网底层技术和虚拟仿真为依托，实现真实空间与虚拟空间之间的双向数据互通、指令控制、虚实联动。为了满足这些要求，必须依靠5种关键技术。
一是智能传感技术，高精度、高灵敏的感知监测系统是数字孪生实现的基础和万物互联感知的入口，虚拟电网对物理电网的全息复制和动态调整依赖实时的传感技术。
二是异构通信技术，数字孪生系统面临多系统、大连接、海量数据的双向传输需求，要利用5G等新型异构网络技术实现高速率、高容量、低时延接入，确保物理电网海量传感器接入要求和虚拟电网精准控制指令的传达要求。
三是数字模型技术，电网数字模型描述反映了物理电网的元素组成、运行动态和决策影响，是数字孪生由实到虚的结果和由虚到实的基石。
四是数据中台技术，数字孪生模型构建与自我优化依赖全域全量的电网数据， 通过数据中台才能实现超大规模全量多源数据的安全存储、高效读取、为数字孪生平台优化决策提供精细的数据要素。
五是人工智能技术，围绕电网数字模型和加载在模型上的多元数据集合，利用人工智能技术以及机器学习和深度学习等机器智能算法，认知识别物理电网自组织隐性秩序和隐藏模式，推理学习复杂运行规律和未知的相互关系，实现辅助决策能力。
二、电力行业应用场景
一是电网状态环境可视化监控应用，基于数字孪生技术对电网主要设备、厂站与环境精细三维全景仿真，实现与采集数据实时交互，能够在仿真场景中动态融合展示设备与关键传感数据。通过在厂站内部署的视频网络和传感器网络，实时反馈环境变化、并进行实时分析。
二是电网设备远程智能巡视应用，使用物联网智能感知技术对众多关键测点进行监测，既能够增加巡检效率，又能够节约人力成本。
三是远程故障诊断及辅助决策应用，目前电网各环节监控数据尚未统一集中上送至国网总部，各省公司亦无法全面汇集所辖设备信息，从而无法及时开展设备预警预控和快速分析。因此要实现远程故障诊断，通过全面的数据调用和专家团队集中决策，大幅提高故障诊断和后续处理的及时性和准确性。
四是电网智能预警及状态检修应用，在以往的实际生产中，大部分管理人员根据已有的经验对设备异常和故障做出判断，然而这种主观的认知并不能十分准确的反应设备状态变化。通过对设备运行数据的实时监测智能评估设备运行状态，提前预警并提出预防措施，防止出现危及系统及设备的严重故障，也有助于科学合理的制定检修计划。
五是电网设备仿真培训应用，通过三维动画演示开展电力系统的检修指导及培训，不断提高检修人员的技术水平。
六是安全作业管控应用，通过和三维空间位置信息的结合，进而实现对人员、设备、车辆的安全作业管控。依托业务中台安全域的两票管理、安全风险、安全评价等中心的服务，进行工作票的全过程安全管控和作业风险提前识别；同时结合现场传感设备，进行现场作业过程的状态感知和状态快速分析，实现作业计划管控、作业风险评估等能力。
七是电网生产业务管控应用，采用桌面终端、移动终端等方式，为业务管理、日常管控、辅助决策提供统一的融合平台。
三、数字孪生技术难点
智能传感技术方面，目前电力传感器功能上主要获取局部、片段、串行的部分数据，性能上无法满足数字孪生全时空广域感知要求。未来还是要实现微型化、高精度的电气量测技术，然后结合空间、力学、环境、化学等智能传感技术，构建覆盖物理电网多维度行为状态的数字化感知点。
异构通信技术方面，目前的无线技术不具备海量连接，超低功耗，深度覆盖等能力，无法应对物理电网海量传感要求，仍需要进一步构建智能泛在、安全高速的电力信息通道。
数字模型技术方面，目前电网数字模型仍不能基于实物ID、装配关系、材质特性、电气量等参数建立单个元素的立体化数字标识，不能精确反映元素的耦合连接关系，不能准确反映外界扰动响应行为、内部运行规则、能量流动轨迹、信息流传递关系以及基本自然规律。
数据中台技术方面，目前数据中台仍处于建设中，需要进一步构建电网数据语言体系，建立数据间的关系模型，实现多源、多层维异构数据的关联集成与无缝融合技术， 实现数据协同与交互统一。
人工智能技术方面，受制于数学、物理等基础学科影响，电力行业人工智能技术无法推理学习电网设备复杂运行规律和未知的相互关系。需要进一步建立电力生产业务中波形图像、操作行为等因素的特征库和知识图谱，提升辅助决策能力。
四、可实现的近景目标
虽然数字孪生技术难点短时间内无法得到突破，但随着电力物联网的建设，传感数据的不断补充完善，状态分析评估预测和故障分析诊断两个方面仍然在短时间内实现巨大价值。
状态分析评估预测方面，可以通过声音、振动、运行温度以及其他参数，对设备进行专项评估，帮助运检人员深度掌控其内部运行状态。
故障分析诊断预测方面，可以通过实时分析电压电流、温度、声响等特征量，对设备的电气故障、机械故障进行预测性诊断。
