施耐德電氣 UK&I 咨詢解決方案經理 Kevin Jones 表示，如果沒有更智能的設計，就不可能存在高效、低碳的基礎設施。這正是為什么數字孿生的擴散在各個行業中獲得動力的原因。

作為物理對象或過程的虛擬表示，數字孿生(Digital Twins)可實現一系列實時洞察，從而提高質量、性能、生產力和能源效率。數字孿生本身并不是最終結果、產品、成果或技術。它是一個動態的、數據支持的框架，可作為業務推動者，利用現實世界的數據解決現實世界的問題。

其中一項挑戰是可持續性。為了實現可持續發展目標，工業將越來越依賴電氣基礎設施作為最綠色的能源，政府和企業正在意識到在全電動世界中提高性能的想法。雖然數字孿生在建筑和汽車等行業中變得司空見慣，但其在電氣工程和能源管理方面的潛力尚未實現。

電氣設計中可持續性的雙重觀點

根據 IEA(國際能源署)的數據，到 2040 年，用電量將翻一番，至少達到最終能源消耗的 40%，太陽能和風能發電量將增加 6 倍。然而，當今的配電系統效率低下。未來的答案在于更具創新性的設計，輔以數字孿生等數字技術，這些技術提供了一種安全的方式來模擬變化以及測試、開發和發展系統，而無需高額資本支出。當必須實現雄心勃勃的凈零目標時，數字雙胞胎提供了無數的節能機會。

例如，直布羅陀巨巖歷來嚴重依賴發電機，但也將其視為實現凈零排放的障礙。使用數字孿生，他們可以設計電池存儲解決方案并運行模擬以提高效率。下一階段是支持人工智能的自動化——適應網絡電力需求的自適應控制策略，設定每日可持續發展目標，例如每日碳產量限制。

同樣，一家大型化工公司最近的一個項目使用數字孿生來模擬現場太陽能光伏發電、電池儲能和加熱系統調整對能源消耗的影響。借助數字孿生，可以對此類策略進行建模，從而了解網絡在不同場景下的行為方式及其性能。

消除復雜性

雖然用于能源管理的數字孿生技術一直備受關注，但其潛力尚未充分發揮。造成這種情況的一個原因是創建數字孿生的復雜性，需要特定技能來可靠地模擬復雜的流程和系統。雖然初始化數字孿生確實需要專業知識，但“事后”更容易管理。

因此，所涉及的初始復雜性不應被視為障礙，尤其是當專家可以建立和提供組織所需的培訓以在整合后管理孿生的責任時。

雖然可持續性是目前的熱門話題，但數字雙胞胎對工業環境中電氣系統的價值延伸得更遠。例如，《工作電力法》對所有建筑物的文件要求做出了具體參考，其中單線圖是一項基本要求。盡管建筑物控制的這一長期需要的方面，保持這些是最新的、可訪問的，并保持對它們是事實代表的信心一直是具有挑戰性的。這再次證明了適當的數字孿生的價值。

建立一個更容易更新并且可以添加元素和特性的電氣系統模型使其成為強大的仿真工具和用于其他目的的最新信息的可靠來源。這消除了定期收集昂貴且耗時的數據的需要。借助數字孿生，例如與承包商共享跨項目的電氣系統的真實視圖，因此每個人都在為一個通用框架工作。

實現任何目標的第一步是了解您當前的狀態，以便您可以設計有影響力和可衡量的策略。數字工具提供了在虛擬環境中試駕不同路線所需的可見性，從而為實際旅程選擇最有效的路線。我們知道，這種復雜的能源管理技術已經被用于為電動汽車提供動力，而這只有通過使用數字孿生才能實現。盡管有明顯的好處，但這種類型的電氣建模在工業中仍然不常見。

問題是，當好處已經如此明顯且潛力如此巨大時，為什么不使用這項技術?無論猶豫的原因是什么，回答可持續發展目標的緊迫性肯定會讓數字孿生技術值得認真考慮。如果不是現在，那什么時候呢?