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中科大汪玉洁副教授和陈宗海教授团队:智能制造和能源应用管理中的数字孪生技术综述

日期: 来源:能源学人收集编辑:GEITS编辑部

中科大汪玉洁副教授和陈宗海教授团队:智能制造和能源应用管理中的数字孪生技术综述

近日,中国科学技术大学汪玉洁副教授和陈宗海教授团队在本刊上发表了题为“A Survey of Digital Twin Techniques in Smart Manufacturing and Management of Energy Applications”的研究论文。该论文在团队前期工作基础上系统地回顾了现有的数字孪生方法及其在能源领域的可能应用,将数字孪生在能源系统中的应用依据系统规模划分为城市、电网、车辆、储能四个层级,并从定义、分类、主要特征、案例研究和关键技术等不同角度对数字孪生技术进行了分析。

本文选自Green Energy and Intelligent Transportation 2022年第2期

研究背景

随着信息时代的到来,现代数字绿色能源系统正逐步智能化,使得新型智能化技术在能源系统中得到进一步应用。数字孪生技术作为与物联网技术、人工智能等相似的智能化技术,因其特性在多个领域得到研究与应用,在新兴智能化能源系统领域也是如此。然而,数字孪生技术在不同领域中的应用侧重点不尽相同,同一领域中,不同集成程度的系统也需要发挥数字孪生的不同特点。因此,需要对数字孪生技术在能源领域的应用进行系统集成层级划分与总结

文章简介

01 什么是数字孪生?

数字孪生的一般定义是数字创建的物理实体的虚拟模型,它使用数据来模拟物理实体在真实环境中的行为。它通过交互反馈、数据融合和分析,以及优化控制、安全监测和数据分析的决策迭代优化,提供物理实体的反馈和互操作性。数字孪生被定义为五个方面:产品生命周期的模拟能力、网络系统与物理资产的同步、实时数据的集成、物理空间的行为建模和虚拟系统的服务。Werner Kritzinger等人则提出了将数字孪生分为数字模型、数字阴影和数字孪生三个子类别。数字模型意味着物理对象状态的变化对数字对象没有直接影响。数字阴影意味着物理对象状态的改变导致数字对象状态的变化。数字孪生则是物理对象或数字对象状态的改变都会导致另一对象状态的变化。

02 数字孪生的应用

该论文总结了检索到的文献中与应用相关的部分,强调了数字孪生应用在能源层面的不同影响。另外,一些基于数字孪生的技术和方法将会出现在相关应用中,本文根据未来可能的应用场景对这些技术和方法进行了分组。重点介绍了低碳城市、智能电网、电气化交通和先进储能系统。图1展示了智能能源在数字孪生中的应用。图2提供了管理低碳智慧城市与锂离子电池先进制造和管理的解决方案,他们代表着能源层面由大到小的两个方面,突出数字孪生应用在不同规模下的特点。

图 1 智能能源在数字孪生中的应用


  图2 锂离子电池先进制造和管理解决方案

03 数字孪生相关技术

数字孪生技术与新一代信息技术以一种复杂的方式结合在一起,包括且不限于人工智能、大数据、云计算、区块链、边缘计算、知识图谱、机器学习等众多技术。如图3所示,本文详细描述了模型构建阶段、信息获取阶段、系统架构设计阶段和全生命周期管理中使用的关键技术。多智能体模型构建与知识库的分析在知识图谱的帮助下会更加便捷,知识管理语言与可视化能够从不同角度对系统进行完善。数据传输方面,5G/6G可以被视为一种非常有前途的方法。云计算技术则在数据处理方面的优势更加明显,云服务器中的处理可以大大提高模型操作的效率。系统平台与边端交互都是数字孪生能源服务框架的一部分,为智能化能源提供创新的解决方案。全生命周期管理则是数字孪生未来重要的发展方向,因此需要人机交互、数据可视化、故障诊断与预测等技术的支持。

  图3 数字孪生相关技术

论文信息

原文链接:

https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2773153722000147

引用格式:

Yujie Wang, Xu Kang, Zonghai Chen, A survey of Digital Twin techniques in smart manufacturing and management of energy applications, Green Energy and Intelligent Transportation, Volume 1, Issue 2, 2022, 100014, https://doi.org/10.1016/j.geits.2022.100014.

作者简介

汪玉洁(第一作者),中国科学技术大学自动化系副教授。主要从事节能与新能源汽车技术、复杂系统建模、仿真与控制、燃料电池系统管理与优化等方面的研究工作,相关成果发表于IEEE Transactions on Industrial ElectronicsIEEE Transactions on Transportation Electrification等国际知名期刊。获中国自动化学会自然科学一等奖(排2),教育部技术发明二等奖(排2),安徽省科学技术二等奖(排2)等。
康旭,中国科学技术大学自动化系硕士研究生。主要研究方向包括复杂系统建模、数字孪生、新能源汽车等。


陈宗海,中国科学技术大学自动化系教授、博士生导师。长期从事复杂系统建模仿真与控制、智能科学与技术、无人智能系统技术与应用、新能源汽车与微电网能源管理理论与方法等方面的研究。在国际高水平期刊发表SCI论文100余篇,申请授权国家发明专利40余项,获省部级科技奖励10余项。担任中国仿真学会常务理事、中国自动化学会理事、国际自动控制联合会(IFAC)技术委员会委员、中国自动化学会系统仿真专业委员会主任、中国仿真学会应用技术专业委员会主任等。

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期刊简介


Green Energy and Intelligent Transportation(《新能源与智能载运》)是由北京理工大学(BIT)和爱思唯尔出版集团(Elsevier)共同打造的综合性高水平国际化英文科技期刊,采用开放获取(OPEN ACCESS, OA)平台出版。本刊已入选中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊项目。

期刊由中国工程院院士、科睿唯安“全球高被引科学家”、北京理工大学孙逢春教授担任主编,国家万人计划、科技部中青年科技创新领军人才、北京理工大学王震坡教授和IET Fellow、国家基金委优秀青年获得者、北京理工大学熊瑞教授担任期刊执行主编。

办刊宗旨

本刊以刊发国际一流学术成果、引领新能源与智能载运科技创新、服务“交通强国”发展战略为宗旨,旨在聚焦国际绿色能源技术、先进储能技术以及具有低碳化、电动化、智能化、共享化等促进交通可持续发展的应用技术,为国内外专业研究学者和工程技术专家提供高水平的学术交流和信息传播平台。

聚焦领域


  • 先进储能系统与技术

  • 交通电动化、智能化与网联化

  • 电动运输与电网的相互关系

  • 牵引用电力电子设备

  • 绿色智能交通基础设施

  • 载运智能化与可持续发展

  • 新材料与轻量化技术在载运工具中的应用

  • 绿色交通与可持续发展(包括碳中和)

  • 人工智能、新材料和新技术的应用

办刊成果

本刊已入选中国科技期刊卓越行动计划高起点新刊项目。期刊收录文章将在Elsevier官方网站ScienceDirect平台上为广大读者提供免费阅读和下载服务。

投稿网址

https://www.editorialmanager.com/geits/default1.aspx

期刊网址

https://www.journals.elsevier.com/green-energy-and-intelligent-transportation/

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Email: [email protected]

Tel: 010-68948375


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公众号内容由Green Energy and Intelligent Transportation期刊编辑部撰写

编辑:徐宁

审核:李炳泉

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