金沙娱乐- 威尼斯人- 太阳城澳门在线娱乐城城市“能”见度 (下)︱从看见到预见再到再造：数字孪生如何贯穿能源一生

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　　文章以城市多能源系统（UMES）的全生命周期为主线，系统梳理了数字孪生在规划、运行与退役三个阶段的真实价值与现实边界。在规划阶段，它不只是可视化工具，而是一个“中立试验场”，帮助城市在不同减碳路径、技术组合和社会情景中反复推演、降低试错成本；在运行阶段，它逐渐走向实时监测、预测控制与人机协同，成为提升系统韧性、应对不确定冲击的关键支撑；而在退役与再利用阶段，数字孪生首次被赋予“循环经济”的角色，让能源资产在生命终点仍能继续创造价值。

　　通过数字孪生技术，城市多能源系统（UMES）可以实现更具战略性的能源规划、动态管理能源供需、提升能源效率，并增强城市基础设施的韧性。在UMES的不同生命周期阶段——从规划设计到运行再到退役——数字孪生的应用能够发掘出独特的机遇与挑战。相较于传统技术手段（如BIM、CAD、GIS等管理系统），数字孪生具有更突出的灵活性、扩展性和系统兼容性[32]。UMES的数字孪生是在这些现有系统的基础上进一步发展而来，通过整合和增强跨平台的数据交换与决策能力，实现更高水平的协同。目前来看，设计、运行和退役阶段的数字孪生应用并未完全实现互联互通。要打通全生命周期各阶段的应用壁垒，必须重点突破数据科学与分析技术，从而充分发挥数字孪生技术的最大效益。通过将数字孪生技术应用于UMES的不同生命周期阶段，能源系统的相关参与方（包括城市规划师、政策制定者、工程师、市民以及能源社区）可以更深入地理解这类系统的复杂性与潜在机遇，从而做出更科学、高效的决策。

　　在UMES规划阶段，数字孪生可以为能源系统架构的设定、技术路径的选择以及利益相关方的协同提供支持。随着其应用范围的不断拓展，UMES数字孪生能够作为“基础事实”和“可视化依据”，增强协同规划流程的有效性。这一过程能够整合来自城市、公共事业机构、能源规划者和项目开发者等多方的意见，帮助他们在城市多能源系统的设计中进行评估和决策。UMES数字孪生将作为一个中立平台，测试不同转型路径与情境下，所提出的“社会—技术—经济与制度”设计方案是否符合能源和减排绩效目标。

　　不过，UMES规划中的数字孪生应用仍处于起步阶段[64,65]。表一总结了部分实际案例，涵盖奥克尼群岛、安齐奥港、都柏林港口区、苏黎世和新加坡等地。这些项目的目标各异，包括减少碳足迹、实现零能耗街区、支持城市规划以及协同决策支持等。项目采用了IES、绿色建筑工作室（Green Building Studio）、Unity3D、GIS以及虚拟新加坡（Virtual Singapore）等多种平台，有效完成了数字孪生系统的构建与可视化。

　　都柏林港口区（Docklands）的数字孪生是一个开源平台，可用于收集市民对城市规划和政策决策的反馈[203]。它包含六个层级：地形、建筑、基础设施、交通移动、数字层（智慧城市）和虚拟层（数字孪生）。港口区的数字孪生提供了一个线上互动平台，连接市民、研究人员与市政部门。通过简单的标注，居民就能快速反馈城市问题并提出改进建议，提升了公众参与度。由于“Dublinked”开放数据源中仅有汇总数据，一些数据集必须通过插值处理[210]，导致模拟结果的准确性有所降低。当前该数字孪生还存在的其他局限包括：老旧建筑、公共空间及部分基建设施的建模不够完善，某些交通系统也尚未完整呈现

　　“苏黎世4D”系统能动态呈现城市时空演变，既能模拟未来场景，又汇聚历史和未来数据[34]。苏黎世市政府已将其运用于环境监测（如噪音、空气质量）、能源评估（如太阳能潜力分析）和城市规划[204]，并直接服务于城市发展规划制定。这一平台支持跨部门协作，政府内部与外部合作伙伴均可基于地理位置共享数据。苏黎世4D的数据集也可在政府开放数据平台上获取。该数字孪生还促进了城市规划中的数字参与流程，例如结合Minecraft风格的游戏和在线D互动工具，系统为市民提供全新的城市规划讨论和决策方式。然而，苏黎世4D目前尚未与能源系统整合。但其展现了数字孪生的关键，尤其是在结构发展的时空可视化方面，未来有潜力进一步拓展以涵盖能源系统。

　　赫尔辛基的数字孪生构建了该市环境、运行状态及其变化的虚拟镜像，融合了信息技术、开放数据和动态更新的信息。赫尔辛基数字孪生系统包含有关可再生能源开发潜力、能源改造的可能性、水资源消耗、区域供热和电力的相关数据。城市规划者、物业公司、居民以及能源服务提供商均可从中受益，尤其是在建筑能源数据、建筑采暖需求模拟、太阳能和地热潜力等方面。该系统也被用于展示未来规划，并与市民合作共同创建新的城市功能[207]。然而，尽管数字孪生在城市规划中具有巨大潜力，组织、技术和数据整合方面的挑战仍限制了其大规模部署[208]。

　　上述各地的数字孪生案例展示了当前平台在支持UMES规划方面的能力与局限性。为了全面支持UMES，数字孪生必须整合城市基础设施数据与能源系统数据。奥克尼群岛、都柏林港口区以及新加坡的数字孪生案例表明，这种整合对于支持涵盖能耗、排放与系统性能的决策至关重要。新加坡的案例特别突出了平台可扩展性以及整合多元数据源的能力的重要性。UMES数字孪生系统必须具备足够的灵活性，以适应城市能源需求的变化和技术的不断进步。总之，尽管现有系统在支持UMES规划方面已有显著进展，但在实现全要素整合方面差距仍存。未来的发展应聚焦于增强能源系统数据的整合能力、提升平台的可扩展性，并促进各方协作，以释放数字孪生在推动城市能源系统转型中的全部潜力。

　　运营阶段的UMES数字孪生应用强调实时监测、管理以及根据设计目标优化系统表现。城市多能源系统在技术和基础设施方面愈发整合分布式产能、感知和执行功能。这些系统的高效运行依赖于高度的灵活性，各部门协同[12]和能源使用层面的积极参与是提升灵活性的关键。后者要求在UMES数字孪生中纳入人与技术系统间的交互机制。一些极端事件，例如地缘政治冲突等问题，可显著改变人们对能源系统的认知与后续行为，导致能源消费模式的突变。这类问题需要在UMES数字孪生中进行系统和全面的考量。此外，在未来，UMES将呈现高度的自动化与复杂化等特征，如何让处于系统核心地位的人类与系统实现高效透明地交互，是有待于解决的重要课题。在这两种场景下，都应该将人纳入数字孪生体系，精准呈现人类响应与决策过程，打造更具韧性和适应性的UMES。

　　表二表明，数字孪生的诸多预期价值与信息物理UMES的运作方式及人机交互的融合程度密切相关。这些应用场景包括但不限于：预测性维护或控制、新型运营策略测试[213]、可靠性分析、故障检测与诊断（FDD）、信息安全评估[214]、教育培训以及灾害管理[22]。尽管部分案例中未明确提及“数字孪生”这一术语，但其核心概念已得到充分体现。一些学者[213]提出了一个用于电力系统运行状态评估的UMES数字孪生原型，主要是为解决依赖大量实时数据采集带来的瓶颈问题。通过生成伪测量数据，用于优化分布式能源的运行，以调节配电电压。一些学者[214]提出的数字孪生模型可检测日益数字化的网络化微电网中的协同式网络攻击，结合弹性控制算法有效缓解网络攻击对系统的影响。在物理系统的感知与执行之外，[215]采用基于博弈的方法促进人机交互，推动行为模式转变来提升能效。一些学者[216]通过平衡实时感知与虚拟现实技术构建沉浸式环境，进行人类热舒适度的研究。另外一些学者[217]开发的数字孪生模型则用于前沿控制算法的基准测试，评估实际工况下的性能差异。一些学者 [218] 通过基于真实设备的硬件在环平台，研究需求响应机制在配电网管理中的应用效果和实际意义。文献[219]提出了一个灾难城市数字孪生的概念，旨在构建一个融合数据采集、分析与决策的统一框架，用于灾害管理。该框架不仅涵盖物理基础设施的数据获取，还融合了基于社会感知的人类因素。

　　此外，现有UMES数字孪生系统在运行阶段的应用地理边界主要集中于建筑和区域层面，因此可扩展性有限。这些局限性可能与系统相关信息的收集难度以及高效建模流程的构建方式有关。一些研究[167]中采用的开盒模型方法需要详细的建筑构造参数和长达数年的时间序列数据。这些发现表明，未来研究必须开发工具以优化信息采集流程，并建立可扩展且计算可行的建模程序。另一个问题是学科间的研究相对孤立，一个领域会对其他学科的重要性和复杂性进行过度简化。这种单一学科视角阻碍了多层级数字孪生的整体集成和运行阶段的全要素表征。一些研究表明，基于高保真模型的实时仿真系统已被用于映射运行环境，为先进控制系统和管理策略提供虚拟试验平台[212]。然而，基础设施级仿真器往往将建筑和区域抽象为节点[212]，这导致难以融入人机交互要素。未来研究需要弥合学科间的差异，确保数字孪生的技术与人为因素维度整合地更紧密。

　　当前UMES设计的焦点仍集中于新建基础设施的规划与运行。然而，为提升资源回收率并践行循环工程原则，必须在设计阶段就统筹考虑系统的退役管理[218-222]。在资源再利用与退役场景中，通常需要整合多源数据，包括供水管网、污水处理厂、通信系统、电力网络、包含建筑结构及设备数据的建筑信息模型（BIM）、城市级几何模型及地理编码传感器数据。数字孪生在运行阶段的应用能显著提升生命末期管理效能，其在资源再利用与退役中的核心价值体现在以下方面：

　　在UMES的整个生命周期中，以及其数字孪生系统对应的前期、运行中和后期阶段，数据采集与管理始终发挥着关键作用。运行阶段依赖于实时数据的连接，而在规划与退役阶段，静态数据和历史数据则更具价值。本文综述了UMES数字孪生在数据集成与处理方面的最新进展，涵盖数据采集、建模、仿真、优化和可视化等方面。数字孪生通过持续验证和整合多源异构数据，为UMES提供信息支持。不同孪生组件能够对数据进行捕捉、分析与解读，能够协同从而实现科学决策。当物理系统面临退役时，UMES数字孪生应该能够发出通知或预警。然而，在退役阶段持续进行数据更新往往无法实现；即使能够实现，也仍需进一步研究哪些数据应该更新，以及如何保持稳定数据链接和传输。此外，数字孪生还应该能够能够补全缺失或质量较差的数据。

　　在UMES各生命周期阶段中，数字孪生系统之间的互操作性对未来发展至关重要。没有任何一种模型可以适用于所有场景，往往需要根据具体的运行需求，在开盒、闭盒和半开盒模型之间进行选择。闭盒模型的效率和预测精度高。UMES数字孪生系统还在推动能源系统实现脱碳目标方面发挥着关键作用，借助改进的规划方案和运行策略，提升能源系统的效率、可持续性与韧性。此外，基于数字孪生的协同仿真框架也有助于在多个领域间复用复杂的分析工具。

　　讨论UMES数字孪生系统开发与集成过程中涉及的一系列关键问题后，我们还需进一步思考其未来发展方向及其更广泛的影响。随着UMES数字孪生技术的不断成熟，系统将越来越复杂、相互关联也不断增强，如何在数字系统与物理系统的共同演进中保持一致性是一个重要的课题。下一章展望部分将深入探讨未来UMES数字孪生发展的关键趋势、挑战与机遇，重点强调跨学科协作、标准化通信协议以及“成体系系统”的方法，以实现数字孪生在不同领域间的高效集成。

　　本文提出了一系列关于UMES数字孪生系统开发与集成的关键课题，这些课题能够促进智能化能源系统的发展。如果能解决这些课题，不仅有助于推动技术突破，也对于实现UMES数字孪生在复杂城市环境中的无缝集成具有重要意义。本章研究展望将深入探讨以下关键课题：数据管理、互操作性、建模方法、经济与监管影响、社会技术动态、全生命周期管理、网络安全以及系统可扩展性。这些课题能激发跨学科的创新与协作，推动UMES数字孪生的发展，并在城市能源格局转型中发挥核心作用。

　　随着城市日益广泛引入分布式能源与可再生能源，能源系统的结构与运行复杂性迅速上升，亟需更智能化的实时监测、优化控制和数据管理手段。本文指出，数字孪生系统作为UMES（城市多能系统）的虚拟映射体，在系统的设计、运行及管理过程中发挥着核心作用。其成功的关键在于高效的数据处理能力与系统集成能力。借助先进的数据融合技术与中间件，数字孪生能够实现各系统组件与外部数据源之间的高效协同。它打通了事务性数据系统与系统级分析之间的壁垒，在UMES的规划、运行、退役与再利用等全生命周期中，持续整合异构数据并优化模型分析，为多方利益相关者提供有力的决策支持。实践表明，UMES数字孪生有望显著提升系统性能、可持续性与韧性，同时助力优化能效、降低排放与运营成本。

　　数字孪生系统的战略价值不仅体现在运营分析上，更关键的是它在支持长期规划方面的作用，有助于推动能源系统实现长期减碳目标。为了实现这一目标，系统的预测准确性至关重要。然而，目前数字孪生的设计多倾向采用“闭盒模型”，这反映出在UMES全生命周期中，必须结合应用场景制定合适的数据管理策略，以提升系统效果。同时，具备更高透明度和灵活性的开盒或半开盒模型也正逐步受到重视，尤其适用于需要用户参与和持续学习优化的情境，有助于增强系统的适应性与演进能力。

　　尽管数字孪生系统展现出广阔的发展前景，但在实际落地过程中仍面临诸多挑战，特别是在系统扩展性以及生命周期后期数据持续更新方面。要实现大规模部署，必须应对系统本身的复杂性与异质性，推动数据的互操作性。例如，通过标准化的本体构建共享语义框架。同时，还需关注数字孪生在社会、经济和监管层面可能引发的影响。数据的持续更新不仅依赖于稳定的接入机制，更需建立健全的数据治理体系，以及具备弹性和可扩展能力的计算基础设施支撑。未来的研究应致力于构建统一的数据本体与通信协议，从而增强不同城市能源系统间的数据互联互通能力。同时，引入区块链、边缘计算等新兴技术，有望进一步提升数字孪生在实时数据处理、安全数据共享及系统韧性方面的表现。持续在这些关键方向上推进，将有助于实现数字孪生在城市能源转型中的可持续性与包容性发展。