数字孪生能源监控可视化管理平台采用物联网智控节能控、管、维一体化技术架构，多网络融合及大数据云计算技术、人工智能技术，实现在远程云架构下的多客户端数据可视化、信息图形化、控制智能化，嵌入人工智能巡检模型软件与能源专家分析系统，由过去以控制功能为主、人工巡检方式转变为主动式数据巡检、预测性维护和操作优化，事前发现故障隐患，预防处理。数字孪生能源监控可视化管理平台通过实现先发制人的监控和维护来提高智慧能源的安全性、可靠性和使用效率，并支持对其设计和使用的决策，以确保能源系统安全可靠运行。
1. 数字孪生能源监控可视化管理平台关键技术
数字孪生能源监控可视化管理平台的关键技术主要包括物联网技术、能源预测技术和高维数据分析技术。
1.1 物联网技术
物联网等信息技术的应用，加上能够获取产品生命周期内产生的数据的智能设备，并以人工智能的数据挖掘能力为支撑，都在为新时代数据驱动的产品设计、制造和服务铺平道路。物联网平台从物理系统中实时生成数据，并结合以前能源消耗的历史数据集，用于数字孪生概念的开发。同样，智能电网和工业物联网还能提供智能传感和安全传输网络，以构建面向最终消费者的数字孪生框架。
1.2 能源预测技术
跨越不同时间范围的稳健负荷预测模型对于电力系统的有效运行至关重要，并且已被确定在优化数字孪生的实际运行中发挥了重要作用。能源预测大致可分为短期、中期和长期负荷预测。短期负荷预测允许确定提前 1 小时到 1 周的能源消耗。中期负荷预测通常持续 2 周到 3 年，主要目的是事前规划、维护和调度负载。长期负荷预测旨在实现对未来能源需求的预测，从而可以长期了解电力消耗，以制定、规划和起草国民经济方面的有效政策。使用数字孪生进行能源预测的好处是平台运行得更快，能够提供新能源部门的数字孪生方法，提供检查基准能量的时间维度，使用数据驱动的大规模模型快速完成在线分析工作等。
1.3 高维数据分析技术
数据不能以原始形式用于推荐或能源预测，因此有必要了解影响能源预测的关键变量，以理解可能影响能源消耗的显著特征。这涉及用数据挖掘技术处理高维数据的过程。此类数据包括预测和关键历史能源数据，如从公用事业、社交媒体、住宅信息以及政策中获得每小时电力需求数据；天气数据包括室外温度、室外相对湿度、室外空气密度、地面温度和区域内部总热量增益等；建筑能源消耗数据包括照明、热循环能源消耗、制冷能源消耗等。此外，还需要考虑其他特征，如工作日、周末、节假日情况，不同温度、时间下的能源概况，以及包括年龄、家庭规模和历史消费数据在内的消费者人口统计信息。这些都被认为是影响能源动态变化的因素。为了提取这些动态信息，需要在数据预处理方面付出努力。从智能仪表、气象站和历史消费中收集用于开发基于数字孪生的智慧能源监控和管理系统所需的参数，并测量、处理和分析消费者相关数据，以制定和优化能源战略。在这方面，高维数据分析技术的运用有助于为系统提供自主决策。
2. 数字孪生能源监控可视化管理平台功能服务
2.1 能源消耗分析和预测相关服务
数字孪生能源监控可视化管理平台的智慧能源管理服务已经被认为可以为消费者提供节能的动力，并且可以发现他们能源行为中的问题。通过数字孪生，可以在虚拟世界和物理世界之间实现高精度的分析，允许以各种规模（如每日、每周或每月）预测能源消耗。此外，还可以估计未来的能源消耗，以便发现更好的能源行为和选择，提供与竞争相关的服务。
2.2 基于行为分析的能源管理服务
数字孪生能源监控可视化管理平台基于用户的能源消费习惯，采集数字孪生实时监测数据并进行分析，从而纠正不良的能源行为和生活方式。这可以通过简单地分析消费习惯来实现，一方面计算与能源行为相关的生活行为，另一方面帮助智
慧能源监控和管理系统有效地进行数字孪生需求侧管理，同时提高智慧能源监控和管理系统的服务质量。
2.3 纠正消费者不良的用电习惯
数字孪生允许根据消费者不同且独立的能源使用模式生成消费者习惯。通过数字孪生，智慧能源监控和管理系统把握机会，实时纠正消费者不良的用电习惯。其原理主要是分析特定用户的消费习惯并检查他们是否在健康消费范围内。实现这一目标的方法是应用非侵入式设备负载监控技术，对智能电表数据与最终用户家用电器的使用情况进行分解，并使用相似度测量值多方位进行用电质量和产品能耗分析对比。
数字孪生能源监控可视化管理平台，通过1:1数字化建模精准映射真实实体，再集成融合现有的多源异构数据数据，实现对真实场景的可视化监控、设备的远程智慧运维，为智能决策提供有效的数据支撑，进而促进能源系统平稳运行。
