电力生产究竟发生了怎样的变化？
自从人类建立首个电网以来，电力的流动一直是单向的——电力从发电站流出，通过电网最终奔向家庭、办公室和工厂。在进行并网供电时，所有发电站的发电总量必须等于当前需求，供需之间的任何差异都会导致电网不稳定，包括电压波动和频率不稳等。虽然这是一项艰巨的任务，但也并非不可能，电网运营商会利用需求曲线和其他数据来预测未来特定时段内的电力需求。
然而，小型风力涡轮机和屋顶太阳能电池板等个人可再生能源的加入，从根本上改变了电网的运行方式。有史以来第一次，电网不再是单向传输，而成了双向通道——用户既是消费者，也是生产者。
但这种变化也带来了新的挑战：各可再生能源发电机的联网方式与主流电站不同，电网运营商也无法指示客户停止供电、调整频率或者调整输出电压。一旦这些电源开始强制向电网供电，电网运营商就会检测到这种变化，然后主动适应这部分额外的输入功率。
另一个变数：电动汽车
如今电网已经进入双向时代，电动汽车的普及则让家家户户拥有了一块巨大的电池——既可耗能，又可储能。
当初设计电动汽车时，电网运营商想到的就是用户把车辆接入电网、完成充电，然后继续上路行驶。然而，可再生能源产生的多余电力难以存储，促使工程师们探索可行的储能技术。
既然抽水蓄能和建造巨型锂离子电池等大型储能技术既昂贵又缺乏可行性，那么电动汽车不就成了现成的储能选项？通过这种方式，电动汽车运营商将实现可观的成本收效——在丰电期享受电价折扣，并在枯电期用更高单价将车充电力回馈给电网。
但由于电动汽车本身的交通工具属性，电网运营商往往很难预测到电力的确切存储位置。例如，如果某地停放有数千辆电动汽车，那么当地电缆过细或者变电设备的其他限制可能无法适应，导致电网运营商无法及时动用车辆中储存的全部电力。
数字孪生前来助阵
在尝试预测系统的行为模式时，研究人员长期依赖于确定性模型。虽然基础模型也能提供相对近似的结果，但却无法适应那些包含诸多变量的动态系统，甚至可能快速崩溃。毕竟这些变量往往都在以不同寻常的方式相互影响。
此外，确定性模型是围绕系统的通用配置进行设计的，因此在对多种系统使用单一模型时，必然会牺牲掉相当一部分准确性。特别是考虑到系统层面经常出现的变更（例如组件升级、结构变更、软件修复等），原型模型将无法及时跟上现实，导致理论计算是一回事、现实则是另一回事。
数字孪生的意义，就是为其对应物理系统创建一套并行运行的数字副本，借此克服上述挑战。数字孪生不断吸纳实时数据，这样其不仅能够预测行为模式，还能将输出结论与物理系统做出比较以保持学习。因此，数字孪生可以说是与特定系统密切关联的AI模型，并凭借闭环设计保证模型本体能随时间推移而自我改进。
值得注意的是，数字孪生可以在对应系统的所在位置运行，尽可能提高模型准确性。例如，一处发电站内的十台涡轮机，每一台都有自己的数字孪生副本。随时间推移，各台涡轮机都将拥有独一无二的配套数字孪生。
数字孪生在可再生能源系统中的另一大优势，就是它让工程师们能够执行大量预测性任务，例如预期电力生产、维护规划，以及发现潜在的危险迹象。例如，传统的机械传感器可能会在机械振动超过特定阈值时向操作员发出警报。但数字孪生则利用AI技术识别可能导致这种严重机械振动之前的迹象，通过预测给操作员留出处置空间，抢在潜在状况转化为实际危险前就出手解决，由此降低运行风险乃至维修成本。
从数字孪生中受益的风电场
为了更好理解如何利用数字孪生协助可再生能源发电，让我们看看通用电气目前正在开发的用例：风力涡轮机。
风电场内部署着大量风力涡轮机，每台涡轮机都有自己的理想运行条件和具体影响因素。如果每台涡轮机都能在本地运行自己的独立数字孪生，这些数字孪生模型就能对各风力涡轮机提供相应的预测性维护和异常运行检测。此外，这样的结对孪生体系还能引导各涡轮机根据风速、风向、电力需求及其他环境条件提高发电效率。
将数字孪生引入现代风力涡轮机的另一大潜在收益，就是最大限度延长本地储电电池的使用寿命。由于锂离子电池在退化前有着明确的充电/放电循环次数限制，所以最好能让发电体系尽量减少电池充放。这同样能够在数字孪生的指导下实现，方法就是从电力需求周期中学习模式，并将这些数据同气候条件等其他环境因素关联起来。
重要的是，数字孪生还能帮助对整个风电场进行建模。
如果能在整个风电场内普及数字孪生，还有望发挥各风力涡轮机之间的邻近效应。简单来说，电场前部的风力涡轮机会在大气中产生种种扰动，进而影响到其他风力涡轮机的性能。数字孪生模型可以将这些影响考虑在内，并对各台涡轮机做出调整，找到最佳发电解决方案。例如，降低全体涡轮机的运行速度，总发电量可能高于让部分涡轮机全速运行、其他涡轮机彻底静止。
