抽水蓄能电站数字孪生解决方案以数字孪生技术为载体，同时结合云计算、大数据、人工智能技术，通过打通现有各种业务生产平台数据孤岛，将各种数据进行标准化融合应用，打造集“全景监控、虚实融合、高度协同、智能管控”于一体的数字化监测管控平台，实现抽水蓄能电站智能监测、智能运维、智能诊断、智能决策、智慧管理的目标。
1. 抽水蓄能电站数字孪生平台架构
抽水蓄能电站数字孪生平台是由物理实体电站、数字孪生电站构成的智能动态系统，主要由采集控制层、存储计算层、数据分析层、数字孪生平台层构成。
1.1 采集控制层
采集控制层主要对接抽水蓄能电站的各种管理系统和生产监测操控系统，通过这些系统，以物联网技术为基础，与各类传感器、RFID、设备仪器仪表、智能监控终端等信息传感设备连接，实现对发电厂生产管理经营等信息的智能感知、数据采集和数据处理。具体包括：
（1）实时采集各种设备和通道的温度、流速、压强、震动、水质、电压、电流、音视频 , 以及建筑物的变形位移、水流水压、水位水线、渗流压强、应力应变等传感设备的指标数据。
（2）对环境量等效应量如温度、降雨、水温、水库沉积物淤泥等环境量及效应量的数据，以及日常运维信息 ( 如巡检记录、故障记录、操作记录、应急处置记录等 ) 等文本数据进行采集，统一数据标签，并标准化关联各属性和纬度，以便进行数字化处理。
采集控制层与抽水蓄能电站的实体系统融为一体，是数字孪生体与物理实体交互无间的关键，要实现全方位的感知，需要借助先进的传感监测技术，将抽水蓄能电站所有的设备参数、运行状态、操作信息及环境变量转成数字流量，并且对其进行智能处理和实时传输。同时也能接受上层数字孪生平台的指令，准确无误的翻译解析并传达给相应的物理实体设备，从而实现无需人工参与的监测控制闭环。
1.2 存储计算层
存储计算层主要采用云计算平台提供数据存储和计算服务，云计算平台采用了分布式数据存储、大规模数据管理、虚拟化资源管理等技术，集成服务器硬件软件和网络设备等资源，可以提供方便快捷访问、可动态扩展的共享资源池，支持更快的处理抽水蓄能电站大量的异构数据信息，并提供按需随时扩展的计算能力和数据存储能力。
1.3 数据分析层
数据分析层通过应用大数据技术，支撑各种数字孪生业务应用的开发，实现大数据的清洗、挖掘、和基于机器学习、深度学习等 AI 算法进行分析，通过元数据标准化、统一进行数据资产管理，打通各个生产管理系统间壁垒，消除企业内数据孤岛，并与其他相关信息化系统的数据集成，实现对数据实时监控、统一管控。
首先将采集的抽水蓄能电站数字化信息进行提取、格式转换和载入，完成对数据的标准化和清洗，再将数据存入统一的数据仓库，然后根据数据的不同类型、不同应用场景、不同数据格式和实时性要求，选择对应的数据存储技术，来构建多源数据库。结合抽水蓄能电站的数据特点和数字孪生网络的建模数据要求，抽水蓄能电站数字孪生平台采用基于大规模分布式 MPP 数据库来构建数字孪生主数据仓库，采用 Hadoop 分布式系统基础架构来存储和处理各种不同类型数据，同时采用 HDFS 文件系统来存储文件型数据，并使用分布式计算框架 MapReduce 来执行并发的计算操作。
1.4 数字孪生平台层
数字孪生平台层实现抽水蓄能电站数字孪生功能应用，首先完成各种数据源采集，然后通过数字孪生体系内的系统工具对物理实体进行数字化建模。数字孪生体主要以模型为基础进行管理操作，不仅需要对物理实体的外部形状和内部结构开展三维立体建模，还要对物理实体本身的运行规律、原理、流程、控制算法、以及接口等信息进行数字化模型构建。建立的模型包括了机理模型、数学算法模型、仿真模型，以及积累的孪生数据库、算法库和集成的其他仿真模型库。然后通过人工智能等算法对模型进行持续仿真运行，以软件的方式来模拟物理实体的运行交互和状态监测，利用实时在线技术，开展机理模型、数据模型和仿真模型的自学习、自优化、自诊断和智能决策、物联控制。
2. 抽水蓄能电站数字孪生平台功能
抽水蓄能电站涉及的设备种类繁多且形态各异，运行具有不确定性、多态性、动态性等特点，相互之间的联动制约让系统和环境变得更为复杂，传统以切面监测控制为核心的抽水蓄能电站运行状态安全监视、控制机制已无法满足智能化管理的要求。
抽水蓄能电站数字孪生平台可将实体系统及监测控制、状态演进、分析评价等实时数据，映射成动态的数字三维模型，并根据电站实时运行规律、分析推演逻辑进行集成建模，可以实现实时监测、运行管理、智能分析、虚拟巡查、仿真演练应用场景，具体功能如下：
2.1 全息监控
数字孪生通过超写实的建模来实现抽水蓄能电站物理世界本体到数字电站虚拟世界镜像的高保真映射，借助于多种多样数量繁多的传感器，实现数字虚拟电站对物理实体电站各方面的感知和监测，并以数字化形式将所有信息细节准确地呈现出来，实现在三维场景里以全方位视角查看各种环境参数、设备在电站内部的分布、及设备状态信息等，并可以对抽水蓄能电站场景进行回放，选择查看任意时间点的抽水蓄能电站全景信息，并实现数字抽水蓄能电站的三维浏览导航、VR 漫游、空间数字测量。
2.2 数字化电站运行模拟预测
在全息镜像虚拟模型的支持下，虚拟抽水蓄能电站可以开展各种环境变化、日常运行、或灾难应急处置全流程的模拟、分析、预测等，也能从虚到实，对实体电站各种设备实际运行轨迹、资源调配进行反馈、预测和指导。同时基于人工智能研发抽水蓄能电站运行管理的智能学习、自动优化功能，推动实现抽水蓄能电站的资源配置自动优化和运营自动导航，实现抽水蓄能电站的数字化呈现和自动化运营管理。
2.3 设备穿透式监控
抽水蓄能电站数字孪生平台通过地理位置、空间结构关系、材质特性、电气参数等物理参数建立设备的立体化数字模型，并通过算法描述出设备间的联动关系、内外部的运行规律、电流和水流轨迹、数据传输路径，完成多个设备模型间的动态连接，构成动态化虚拟模型集，再逐块对各个虚拟模型集进行关联，逐层叠加形成完整的数字抽水蓄能电站三维动态模型，最终实现抽水蓄能电站全场景设备的数字化呈现和原子级的物理设备、功能信息的准确描述，在此基础上实现了宏观和微观透视相结合的设备穿透性监控。同时，通过分析孪生体中的生产运维数据，还可以通过对设备故障预测，以及对设备故障原因的分析，为生产过程优化提供依据。
2.4 巡视运维和检修预演
抽水蓄能电站数字孪生平台以三维的视角实现各类巡视过程及报告查看，包括机器人巡视、虚拟巡视、远程巡视，同时将电站调度运行、远程巡视、故障监测、抢险抗灾等业务场景进行虚拟映射，完整实现了态势感知、趋势预测、检修预演、和预警规避等功能。
2.5 电站运行指标监督
抽水蓄能电站数字孪生平台的电站运行指标监督可实现抽水蓄能电站设备资产的自动化管理，汇聚、集成全站生产流程和管理操作的数据，实现抽水蓄能电站的智能巡检、设备远程管理、智能诊断等预测预警功能，在电站层面实现对标评价、达标管理、指标预警等智能化的精准管理。
抽水蓄能电站数字孪生解决方案通过现实物理世界与虚拟数字世界的并行联动，全面释放全息穿透式监视、运行模拟预测、自动化分析、智能决策等一系列场景功能优势，实现立体、动态、精准、智能的抽水蓄能电站安全运营。
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