在新型电力系统加速建设的进程中，源、网、荷、储各环节的协同运行复杂度与日俱增，传统调度方式在建模、约束处理、求解效率以及泛化能力等方面遭遇诸多瓶颈。为突破这些困境，数字孪生与人工智能技术的深度融合，为电力系统优化运行开辟了全新路径。
中国电力科学研究院团队经过深入研究与实践，成功构建了一套覆盖“智-云-管-边-端”架构的电网数字孪生系统。该系统如同为实体电网打造了一个高度对应的数字镜像，通过数据的高效融合与共享，实现了电网运行状态在数字空间中的实时呈现与精准仿真推演。这一创新举措有效解决了传统建模中认知不全面、量测不同步等难题，让电网运行状态的监测与分析更加全面、精准。
基于数字孪生系统，研究团队进一步探索了智能决策层面的创新方法。针对数据隐私保护与分布式控制的需求，他们引入联邦学习技术，构建了多智能体协同模型。这一模型在确保各方数据隐私安全的前提下，实现了有限信息的交互与加密传输，为电力系统的分布式协同控制提供了可靠保障。面对高维优化问题，团队采用可行域降维技术，将复杂约束投影至低维空间，显著缩减了问题规模与求解时间，大幅提升了计算效率。通过迁移学习与增量学习机制，增强了模型在拓扑变化与未知场景下的适应能力，推动智能决策系统不断演进升级。
该技术体系已在多个示范项目中得到成功验证。在源荷随机波动场景下，通过边云协同的全局优化与区域自治，实现了实时精准决策，有效应对了电力供需的动态变化。同时，利用数字孪生系统对运行策略进行校核与反馈，能够及时发现并规避潜在风险，显著提升了系统运行的可靠性与经济性。这些实践成果充分证明，数字孪生与智能决策的深度融合，已成为新型电力系统智能化升级的关键驱动力。
随着技术的不断发展，电力系统数字孪生正朝着更高保真、更强智能的方向迈进。以电力专用智算平台与行业大模型为支撑，结合科学智能第五范式（AI4S），推动数据与知识的深度融合、大模型与专业模型的协同工作，有望构建出更具洞察力与适应性的电力系统“智能大脑”。这一发展进程将进一步提升电网的感知能力、决策效率与运行韧性，为能源转型与电力系统现代化注入源源不断的动力。
