1 引言
在双碳战略与新型电力系统建设背景下，新能源大规模并网使得电网源荷波动加剧、系统结构日趋复杂，数字孪生作为电网数字化建设核心手段，被广泛用于电网仿真、调度与全生命周期运维管控。传统数字孪生电网运行过程中受制于现场传感器布设受限、多源异构数据杂乱、部分运行数据缺失、机理建模贴合度不足等因素，难以实现物理电网高精度实时数字映射，故障处置与调度决策多依靠人工经验，智能化水平难以满足新型电力系统运行需求。
生成式人工智能技术快速迭代，VAE、GAN、扩散模型、Transformer等多类生成模型在数据生成、样本扩充、时序分析、多模态内容生成领域表现突出，为破解传统数字孪生固有短板提供新路径。现有研究大多局限于单一算法在电力细分场景的试点应用，缺少全系统、分层级的GAI赋能数字孪生整体架构。基于上述现状，本文系统梳理生成式AI各类模型适用场景，搭建五层一体化系统框架，明确关键技术体系、标准化业务流程与工程落地场景，同时梳理技术落地潜在风险，形成完整理论与工程参考体系。
2 主要研究内容
2.1 生成式AI主流模型特性梳理
文章首先分类总结现阶段主流生成式人工智能技术，分别阐述VAE、GAN、RNN、扩散模型、Transformer、归一化流及各类混合模型的实现思路与适用业务。其中VAE、GAN多用于图像与样本生成、异常数据补充；扩散模型擅长高保真图像修复；Transformer依托注意力机制实现时序负荷、文本类电力数据解析。各类模型差异化能力构成多场景技术选型基础，为分层赋能数字孪生电网奠定算法支撑。
2.2 五层系统整体架构设计
论文构建五层递进式GAI赋能数字孪生电网架构，各层级权责清晰、双向数据互通。
第一，物理设施层，囊括发输变配用全品类电力硬件设备与配套传感、计量、通信装置，是全系统原始数据源，持续输出电量、环境、设备工况、运维业务等实测数据。
第二，数据层，汇聚物理实测数据与孪生仿真衍生数据，采用非关系型数据库完成多源异构数据存储，是数据中转与预处理载体，原始数据在此等待生成算法完成清洗与补全。
第三，孪生电网层，依托合规数据搭建设备单体与全域电网数字模型，实现物理系统数字化映射，通过仿真复现各类运行工况，仿真结果反向回流至数据层，同时接收GAI优化后的建模参数完成迭代更新。
第四，GAI赋能层为系统智能中枢，承担数据修复、模型优化、策略生成三类核心工作，利用生成算法补齐残缺数据、修正模型偏差，结合仿真结果自动生成运维、调度、应急备选方案。
第五，应用层面向电网实际业务，集成负荷预测、状态研判、故障应急、智能调控、方案仿真等功能，实现智能化成果落地应用。
2.3 标准化闭环工作流程
以电网日常运维为典型业务，文章制定七步闭环运行规范：一是物理设施通过各类采集终端完成多维度数据实时上送；二是数据层统一归集、存储全量原始数据；三是GAI赋能层利用生成模型实现缺失、异常数据自动修正；四是孪生电网依托优化数据开展设备与系统基础建模；五是GAI结合行业知识库修正模型参数，提升仿真贴合度；六是基于仿真工况自主生成运维决策；七在孪生环境内预演方案成效，依据仿真反馈迭代优化算法与调度策略，形成虚实双向迭代闭环。
2.4 四大关键技术内容
围绕数据、建模、决策、虚实联动四大环节，划分全面感知、精准建模、智能决策、实时交互四项关键技术。全面感知聚焦全域数据采集与数据增强；精准建模融合机理仿真与生成式辅助建模；智能决策依托大模型预训练+行业微调实现方案自主生成；实时交互构建物理、孪生、AI三方数据反馈链路，持续迭代优化全系统性能。
2.5 三大工程落地应用场景
第一，数据库优化场景，借助生成模型扩充电力缺陷、异常工况稀缺样本，解决电力巡检图像、故障记录样本匮乏难题，降低数据标注与库建设成本。第二，故障检测与自修复场景，依托历史数据与生成推演提前预判设备故障，数据缺失阶段依靠生成数据维持孪生正常映射，降低故障排查与停机损失。第三，电网运行策略生成场景，基于历史负荷、气象数据生成多类极端工况，在虚拟环境仿真测算，择优输出调度与负荷分配方案，提升复杂工况下电网运行稳定性。
2.6 GAI落地潜在风险分析
文章客观梳理四项应用隐患：一是生成模型黑箱属性，决策生成逻辑难以解释，不利于电力关键业务追溯核验；二是训练数据集品质参差不齐，原始实测误差会传导至生成内容，降低仿真可靠性；三是生成结果可控性偏弱，极端场景易输出违背电网安全的不合理策略；四是系统安全隐患，AI易泄露电网敏感参数，易受对抗样本诱导生成错误指令，威胁实体电网安全运行。
3 关键技术归纳
3.1 多源数据感知与生成补强技术
依托分布式采集设备实现电网全域多类型数据同步收录，搭配时序数据库完成海量异构数据高效存储；采用多类型生成模型针对性补齐缺失负荷、设备工况、缺陷图像等数据，完成异常数据剔除修正，从源头解决电力行业数据碎片化、样本稀缺痛点，夯实全系统数据底座。
3.2 GAI辅助多层次精准建模技术
融合有限元、流体动力学等传统机理建模方法划定设备物理约束，结合生成式AI挖掘设备时序运行规律，分单体设备、局部电网、全域系统三级搭建数字孪生模型，依靠实时实测数据持续迭代模型参数，不断提升虚实映射同步精度。
3.3 大模型预训练与行业微调智能决策技术
采用全电网海量历史数据完成生成大模型通用预训练，学习电力系统通用运行规律；再结合调度、运维、故障处置细分业务开展定向微调，使模型适配电力行业约束条件，可自主解析多源信息、批量生成备选调控方案。
3.4 虚实双向实时交互闭环技术
打通物理设施、孪生模型、GAI三层数据交互通道，物理侧实测数据持续校验AI生成内容与孪生仿真结果，仿真反馈数据反向优化生成模型参数，形成“物理采集—AI优化—虚拟仿真—迭代升级”长效闭环机制。
4 核心创新点提炼
4.1 架构体系创新
首次提出五层GAI内嵌式数字孪生电网架构，在传统三层孪生结构基础上增设独立GAI赋能层，明确各层级数据流向与功能边界，实现生成式AI从单点算法升级为全系统底层赋能底座，完善数字孪生电网整体理论框架。
4.2 业务流程创新
基于电网运维实际业务制定标准化七步闭环运行流程，打通数据采集、数据治理、建模优化、策略生成、仿真验证全链路，实现AI赋能与孪生运行深度绑定，改变传统建模、决策相互割裂的运行模式。
4.3 技术适配创新
根据各类生成模型算法差异化特征，按照数据补强、辅助建模、智能决策三类业务差异化选型匹配，形成分场景成套技术落地路线，针对性解决传统孪生数据缺、建模差、决策弱三大行业痛点。
4.4 落地应用创新
立足电力数据库建设、故障自愈、调度策略生成三大刚需场景开展实例验证，摒弃纯理论推演模式，用实际电力业务证明GAI赋能价值，方案可直接指导智慧电网工程落地建设。
4.5 风险管控创新
在正向方案设计之外，系统性从模型可解释性、数据集质量、生成可控性、系统安全四个维度研判落地短板，兼顾技术收益与安全隐患，提升方案工程落地实用性与电网运行安全性。
5 结论
本文立足新型电力系统建设需求，针对传统数字电网数据残缺、建模精度不足、智能化偏低等短板，引入生成式人工智能技术，构建五层一体化数字孪生电网整体架构，明确感知、建模、决策、交互四项关键技术，形成标准化闭环运维流程，并通过三类实际电力场景验证技术落地成效。
实践表明，生成式AI能够有效补齐数据短板、提升数字模型保真度、实现调度运维方案自主生成，显著提升数字孪生电网仿真能力与智能化管控水平。同时文章客观指出生成模型黑箱、数据质量、决策不可控、系统安全四类现实挑战，为后续工程落地指明优化方向。整体研究完善GAI+数字孪生电网理论体系，为智慧电网、新型电力系统数字化改造提供成套技术参考，具备较高理论价值与工程落地意义。
参考文献：基于生成式人工智能的数字孪生电网研究，王子涵等，信息通信技术
