2002年，密歇根大学的迈克尔格里夫斯教授提出了数字孪生这个词。近年来，数字孪生多次被高德纳公司列为“十大战略技术趋势”(2017、2018和2019年)。目前，对数字孪生的研究层出不穷，涉及的领域逐渐从最初的航空航天领域扩展到制造、导航、汽车、石油等领域。
数字孪生也可以应用于能源系统。卢强院士早在2000年就提出了数字电力系统的概念，其实质是构建电力系统的数字孪生兄弟。
能源互联网数字孪生的定义
结合数字孪生的定义和能源互联网的特点，充分利用能源互联网的物理模型、在线测量数据和历史运行数据。同时，能源互联网数字孪生整合了电、流、热、计算机、通信、气候和经济等多学科知识。可以将能源互联网的数字孪生定义为一个多物理、多时空尺度、多概率的模拟过程。通过将能源互联网映射到虚拟空间，反映了能源互联网的整个生命周期过程。需要强调的是：1)双向数据交互是数字孪生的关键特征，但对于变化缓慢的物理对象，不需要高频实时交互，只要数字空间中的模型反映了当前能源互联网系统的拓扑和参数；
2)能源互联网的数字孪生兄弟不应狭隘地理解为在线建模和仿真，而应仅服务于实时控制。数字孪生可以在物理对象生命周期的任何时间尺度上影响它们的行为或发展轨迹。例如，利用数字双生技术规划能源互联网，规划成果的实施实际上改变了能源互联网的发展轨迹。
能源互联网数字孪生兄弟的构建及可能应用
能源互联网数字化双生子建设的关键技术环节包括物理系统的测量感知、数字空间建模、仿真分析与决策、云计算环境。
1)测量感知是分析和控制能源互联网物理实体的前提。因此，需要在物理系统中布置许多传感器，并且需要解决一系列与数据测量、传输、处理、存储和搜索相关的技术问题。
2)如何在数字空间中模拟能源互联网取决于应用需求。不同类型的数学模型可以反映物理实体的不同时间尺度和空间尺度的特征，只要这些特征与物理实体的当前状态同步。
3)在仿真分析的决策部分，首先对数字空间中的能源互联网进行优化计算，然后通过仿真验证决策的合理性和有效性，然后在数字能源互联网上进行复杂和不确定场景的沙盘推演，最后得到合理的决策指令并发送给物理系统。
4)云计算环境是连接物理系统和数字空间的桥梁，利用掌握的能源互联网物理规律和传感器测量数据，借助大数据分析和高性能仿真技术，可以实现能源互联网的数字建模和仿真。计算结果可以实时反馈给物理系统，传感器数据也可以实时传输给数字图像，实现同步。
数字孪生可能在能源互联网的规划、运营和监控中发挥重要作用。数字孪生可以提高能源互联网的监控水平，发现系统运行中的异常环节，有助于实现基于能源互联网状态的准确运行、维护和优化。
相信在未来，能源互联网数字孪生将成为能源互联网主要发展模式。
