[0001] 本发明涉及数字孪生技术领域，尤其涉及一种基于云端边缘端协同的数字孪生服务平台构建方法。

[0002] 在现代农村能源系统中，随着光伏发电、风力发电和储能设备等新能源技术在农村地区的推广，农村能源结构正在逐步向多元化和可持续方向发展。然而，农村地区的能源需求具有显著的波动性，且新能源供给受天气和季节影响较大，因此，如何实现农村新能源的高效管理和优化利用成为一个亟需解决的问题。

[0003] 农村新能源系统通常由多个分散式小型光伏电站、风力发电站和储能设备组成。这些能源设备能够充分利用当地自然资源，降低农村地区对传统化石能源的依赖，减少温室气体排放。但由于农村新能源设备布局分散、通信网络有限，传统的能源管理系统难以对这些设备进行统一的实时监控和调度，导致能源供需匹配难度较大、设备利用率低以及能源浪费问题。

[0079] 下面结合附图对本发明的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

[0080] 此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。

[0081] 应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

[0082] 某农村地区建设了一套新能源系统，包含光伏发电、风力发电和储能电池设备，用于满足该地区村民的日常用电需求以及农业灌溉等负荷需求。基于该新能源系统通过云边协同数字孪生服务平台，实现对农村能源系统的实时监控、优化调度和高效利用。

[0083] 日用电需求波动较大，白天用电高峰出现在上午8:00‑12:00和下午18:00‑22:00，总需求为1000kWh。峰值功率为600kWh(晴天条件下)，实际产出受光照影响较大，阴天情况下功率下降至400kWh。峰值功率为400kWh，实际产出根据风速情况变化，日平均产出约为300kWh。容量为500kWh，用于在发电量不足时补充供电。

[0084] 边缘端传感器实时采集新能源设备数据，生成虚拟模型并上传至云端。光伏设备传感器每10秒采集电压、电流和光照强度。晴天时，光伏设备的功率为600kWh，而在阴天时为400kWh。功率数据分别为580kWh、595kWh、605kWh，边缘端对这些数据进行去噪、清洗和时间同步。风速传感器每10秒采集一次数据，并计算功率输出。在风速较高的早晨和傍晚，风力发电峰值功率可达400kWh。风速样本为7.8m/s、8.1m/s，转化为功率输出为300kWh、310kWh。储能设备采集电池电压、充放电电流和剩余电量。当前电量为250kWh。边缘端将光伏、风电和储能数据进行预处理，形成初步的虚拟能源模型，并将其传输至云端服务器。

[0085] 根据历史数据和气象数据，预测当天的光伏和风力发电趋势。光伏发电全天产量预计为550kWh，风力发电为280kWh。结合预测的发电和需求数据进行供需匹配分析。农村总用电需求为1000kWh，预计光伏和风力发电合计为830kWh，产生的供电缺口为170kWh。储能当前电量250kWh，可在晚间需求高峰时提供补充电量，弥补发电不足。边缘端生成的虚拟能源系统模型上传至云端，为云端优化和调度提供基础数据支持。

[0086] 云端根据边缘端上传的模型构建初始数字孪生模型。白天需求1000kWh，光伏和风力发电合计830kWh，供电缺口为170kWh，储能设备可提供的补充电量为150kWh。对光伏和风力发电的输出参数进行贝叶斯优化，减少误差。通过高斯过程回归构建初始代理模型，供电误差优化至±5％。调节数字孪生模型中的学习率和平滑系数，进一步降低输出波动，供电误差优化至±2％。将实时天气预报数据(例如晴转阴天)与当前数字孪生模型融合，预计白天发电将下降至600kWh。仿真结果显示在阴天情况下，系统将有200kWh的供电缺口，建议启动储能系统补充。

[0087] 根据天气预报和历史数据，预测当日用电需求为1000kWh，夜间为800kWh。光伏和风力的最大供电能力约为830kWh。白天供电缺口为170kWh，储能系统将提供150kWh作为补充。储能在夜间将释放150kWh电量，以确保供电稳定。光伏和风力全功率输出，储能系统在白天进行充电。储能系统在夜间释放150kWh电量以补充需求。调度策略经过仿真验证能够满足全天需求，白天实际供电缺口减少至50kWh。将储能释放时间调整为高峰时段，进一步减少缺口。调度策略下发至边缘端，边缘端实时监控和调整设备，确保供需平衡。边缘端将调度执行数据上传至云端，云端根据反馈数据调整策略，形成闭环控制。

[0088] 请参阅图1至图5，本申请提供了一种基于云端边缘端协同的数字孪生服务平台构建方法，所述方法包括：

[0089] S1、通过边缘端装置获取能源系统基础数据；

[0090] 具体地，边缘端装置通过安装在能源系统中的各类传感器采集基础数据，传感器包括温度传感器、电流传感器、电压传感器等，实时收集能源系统运行状态的相关数据。在电力能源系统中，边缘端装置从电压、电流、温度等传感器实时采集基础数据。例如：电压数据：230V、235V、240V，电流数据：10A、15A、20A，温度数据：45℃、50℃、47℃。

[0091] S2、在边缘端装置利用能源系统基础数据进行初步状态建模，构建虚拟能源系统模型，以传输至云端服务器；

[0092] 具体地，利用处理后的基础数据，根据特定的物理规则和系统运行特性，在边缘端生成一个初步的状态模型。此状态模型对系统的基本运行情况进行简单的仿真。将状态模型拓展为虚拟能源系统模型，包含对系统运行的关键参数预测，模拟系统在不同操作条件下的运行表现。由于边缘端传输带宽有限，将生成的虚拟模型进行压缩和数据打包，以减少传输数据量。通过网络将压缩后的虚拟能源系统模型上传至云端服务器。

[0093] 具体地，边缘端使用处理后的基础数据初步建立一个仿真模型。例如，基于电压、电流、温度的初步模型预测出设备在不同负载条件下的能耗：负载1(70％)：能耗＝100kWh，负载2(80％)：能耗＝120kWh，负载3(90％)：能耗＝150kWh。边缘端将状态模型扩展为虚拟能源系统模型，以包含不同操作条件下的预测。例如，将预测负载从60％到100％覆盖，生成对应的能耗数据。由于边缘端带宽有限，模型数据以压缩格式打包，减少传输量。将原始模型数据压缩到20％大小。将压缩后的虚拟模型上传至云端服务器。

[0094] S3、控制云端服务器接受边缘端装置上传的虚拟能源系统模型，并对虚拟能源系统模型进行数字孪生模型构建，得到能源系统数字孪生模型；

[0095] 具体地，云端服务器解压并解析接收到的虚拟模型数据，将其转化为标准化格式，准备进行深度处理。在云端服务器上，对模型进行特征分析，提取出能源系统的关键运行参数和特征行为。利用提取的特征数据，通过进一步的高精度计算和仿真，构建完整的数字孪生模型，该模型精确地模拟了能源系统的真实运行状况，具有更高的预测准确度和自适应性。对构建的数字孪生模型进行参数优化，确保模型的精度和稳定性，保证后续的能源调度优化效果。

[0096] 具体地，云端服务器解压和解析接收到的模型数据。例如，将压缩后的模型数据还原到其原始形态以便分析。提取虚拟模型中的关键特征(如能耗、负载关系)，以便进一步分析。例如，识别出电压、温度和能耗之间的关系。基于虚拟模型和提取特征，构建数字孪生模型。例如，云端服务器使用解析的电压、电流和温度数据，计算出更精确的能耗模型，预测未来24小时的负载需求情况。对数字孪生模型进行优化，以确保其模拟真实系统的能力。例如，在90％负载时，优化后的模型预测能耗为148kWh，而非初步状态建模的150kWh，误差率降低。

[0097] S4、根据能源系统数字孪生模型进行能源调度优化，得到能源系统能源调度数据，以发送至边缘端装置进行能源系统调度优化作业。

[0098] 具体地，利用数字孪生模型预测能源系统未来的运行情况，识别出现的能源需求波动和瓶颈。基于预测的结果，云端服务器对能源调度策略进行优化，通过优化算法确定最优的能源分配和操作方案。生成能源系统的调度优化方案，包括能源分配、负荷调整等具体执行方案，以保障能源系统的高效运行。将生成的能源调度数据传输回边缘端装置，确保边缘端能够按优化后的方案进行调度操作，提高系统的运行效率和稳定性。基于数字孪生模型的负载预测，确定未来需求。例如，预测未来24小时内负载需求最高在90％，平均为75％。根据负载预测，对能源系统的调度进行优化。例如，设定在非高峰期降低负载，减少能耗。假设在负载达到80％以上的时间内，通过调度优化能将能耗从120kWh降低到115kWh。生成优化后的调度数据方案，例如：非高峰期(负载≤70％)：执行低功率模式，能耗＝95kWh，高峰期(负载>80％)：调度负载，能耗＝115kWh，将优化的调度方案传回边缘端装置，以便在边缘端设备执行优化后的操作，提高能源系统运行效率。

[0099] 可选地，S1包括：

[0100] S11、通过部署于光伏逆变器设备的传感器，实时采集光伏能源系统基础数据；

[0101] 具体地，在光伏逆变器设备上安装电压、电流、功率、温度等传感器。传感器实时检测光伏板的电压、电流等关键参数，设备定期上传采集数据。例如，测量出各光伏板的输出电压(如320V、315V、310V)。测量各光伏板的输出电流(如8A、7.5A、8.2A)。

[0102] S12、通过部署于风力发电机设备的传感器，实时采集风电能源系统基础数据；

[0103] 具体地，在风力发电机的叶片、塔架等关键部位部署传感器，采集风速、转速、电压、发电量等数据。传感器实时记录风速、发电机转速、电压等指标，例如：风速传感器读取当前风速(如5.2m/s、5.5m/s、6.0m/s)。测量发电机的转速(如1500rpm、1550rpm、1520rpm)。实时记录每小时的发电量(如2kWh、2.5kWh)。

[0104] S13、通过部署于储能电池设备的传感器，实时采集储能能源系统基础数据；

[0105] 具体地，在储能电池上安装电压、电流、温度、充放电率传感器。传感器实时采集储能电池的电压、电流、温度等参数，例如，记录储能电池的电压(如480V、475V、490V)。记录当前的充电和放电速率(如5％/h充电、3％/h放电)。监测电池温度(如30℃、32℃、31℃)。

[0106] S14、将光伏能源系统基础数据、风电能源系统基础数据以及储能能源系统基础数据进行基准校验，得到能源系统基准校验数据；

[0107] 具体地，将光伏、风电、储能系统的初步采集数据进行数据对齐，将不一致的读数对齐至一个标准化区间。将各个系统的电压、电流、功率等参数与设备预设的基准参数进行对比，确保数据准确。例如：与标准输出电压(如315V)比较，若差值在合理范围内(±5V)，则认为采集数据有效。将采集的发电量与预期发电量(基于风速与转速)比对，生成校验数据。

[0108] S15、根据能源系统基准校验数据进行时间同步，得到能源系统基础数据。

[0109] 具体地，根据能源系统基准校验数据，进行不同设备数据时间戳的对齐。例如：采用同步机制使得光伏、风电、储能数据的采集时间在统一时间基准内(如误差小于±1秒)，确保数据同步性。

[0110] 可选地，S2包括：

[0111] S21、在边缘端装置利用能源系统基础数据进行日能源趋势分析，得到日能源趋势数据；

[0112] 具体地，在边缘端装置中，将一天内采集的光伏、风电、储能等系统的基础数据进行汇总，计算出全天的发电和用电趋势。根据一天中每小时的发电量(如光伏和风电系统数据)生成发电趋势曲线。例如，每小时的光伏发电量：3kWh、4kWh、5kWh、4kWh、3kWh等，汇总为一条趋势曲线。同样处理用电量数据，生成全天的用电趋势曲线。对比发电和用电曲线的变化，观察峰谷时段，为后续发电与用电匹配分析提供基础。

[0113] 具体地，将能源数据分解为长期趋势、季节性波动和随机残差，以提取稳定的日趋势信息。对发电和用电数据进行移动平均计算，以平滑时间序列中的随机波动。若数据存在较大的非平稳性，对数据进行差分计算以去除趋势成分。使用时间序列分解方法(如STL分解)分离出长期趋势、季节性成分和残差。基于发电设备和负荷数据，计算每小时的发电和负荷趋势。将发电和负荷数据按时段(如小时)分组，并计算每小时的均值以得到趋势数据。对每小时的数据再进行滑动窗口平均，进一步平滑趋势。为响应波动较大的数据(如风电)，采用指数平滑(如EWMA)以减少突变影响。根据日趋势分析结果预测未来需求，并识别可能的异常趋势。基于过去的趋势数据(如移动平均或加权平均)预测下一天的发电和负荷趋势。计算过去几天的预测误差，用于调整预测模型，减少未来趋势预测误差。将上述各分析过程的结果汇总，生成日能源趋势数据。

[0114] S22、根据日能源趋势数据进行发电与用电匹配分析，得到发电供需偏差数据；

[0115] 具体地，根据日能源趋势数据，对比不同时间点的发电和用电量，识别供电高峰与低谷，并计算供需偏差。在每小时对比发电量与用电量的差值，例如：如果某小时发电量为4kWh，用电量为3.5kWh，则供需偏差为+0.5kWh(过剩)。如果发电量为2kWh，用电量为3kWh，则供需偏差为‑1kWh(不足)。将每小时的供需偏差记录为一组供需偏差数据，用于能源状态的后续分类。

[0116] S23、根据发电供需偏差数据进行能源状态分类，得到能源状态分类数据；

[0117] 具体地，根据供需偏差数据，对能源状态进行分类，例如“过剩”、“不足”和“平衡”三种状态。设定具体的分类标准，例如偏差在±0.5kWh以内视为“平衡”；偏差大于+0.5kWh为“过剩”；偏差小于‑0.5kWh为“不足”。遍历每小时的供需偏差，根据分类标准判定状态。例如：10:00‑偏差+0.7kWh，标记为“过剩”。14:00‑偏差‑1.2kWh，标记为“不足”。18:00‑偏差0.3kWh，标记为“平衡”。生成每小时的能源状态数据集，用于分析系统的实际供需状态。

[0118] S24、根据能源系统基础数据进行储能系统状态分析，得到储能容量估算数据；

[0119] 具体地，利用储能系统的基础数据，计算当前的储能容量以及在当前供需状态下的运行时间。根据储能系统的当前充电率和电池容量，估算当前的剩余储能。如储能电池容量为100kWh，当前充电率为50％，则估算的当前储能容量为50kWh。根据当前的用电需求量，计算该储能状态下能够支持的供电时间。例如，如果当前供需偏差为‑2kWh/h，则当前50kWh储能可持续供电约25小时。将储能系统状态的分析结果记录为储能容量估算数据。

[0120] S25、根据能源系统基础数据、能源状态分类数据以及储能容量估算数据进行边缘状态仿真，得到虚拟能源系统模型，以传输至云端服务器。

[0121] 具体地，基于能源系统基础数据、能源状态分类数据和储能容量估算数据，在边缘端进行系统的虚拟仿真。将基础数据、能源状态分类数据、储能容量估算数据作为输入，建立虚拟能源系统模型的参数。仿真模型模拟实际系统在不同供需条件下的动态变化。例如，模拟储能系统在“过剩”状态时充电率的变化，以及在“不足”状态时放电率的变化。仿真输出虚拟能源系统模型数据，包括每小时的发电、用电、储能状况等动态数据，提供给云端服务器进行进一步分析和优化。

[0122] 可选地，其中发电与用电匹配分析包括：

[0123] 根据日能源趋势数据进行需求响应弹性分析，得到响应弹性评分数据；

[0124] 具体地，基于日能源趋势数据，分析用电负荷对能源价格或发电变化的响应弹性，量化每种用电负荷在不同条件下的响应能力。将用电负荷分为多个类别(如高峰负荷、低谷负荷、弹性负荷等)，分析每种负荷的可调整范围。例如，在高峰期负荷可调整20％，在低谷期负荷可调整10％。根据响应弹性程度赋予不同的评分(基于阈值的判断或者权重公式)，评分越高表示负荷响应弹性越强。例如，高峰负荷的弹性评分为80，低谷负荷为50。生成每个负荷类别的响应弹性评分数据，供后续多情景分析使用。

[0125] 根据日能源趋势数据以及能源系统基础数据进行发电设备灵活性评分，得到发电设备灵活性评分数据；

[0126] 具体地，结合日能源趋势数据和能源系统基础数据，分析发电设备(如光伏、风电、储能系统)的输出灵活性，量化每个发电设备的快速调节能力。对各类发电设备的启动、停机时间以及发电增减速率进行分析(基于阈值的判断或者权重公式)。例如，风电设备启动需要5分钟，光伏可即时调节，储能系统在2分钟内完成输出调整。根据发电设备的灵活性程度分配评分，例如，储能系统灵活性评分为90，光伏为70，风电为60。生成各发电设备的灵活性评分数据，以支持供需匹配模拟。

[0127] 根据日能源趋势数据、响应弹性评分数据以及发电设备灵活性评分数据进行多情景供需匹配模拟，得到多情景供需模拟数据；

[0128] 具体地，基于日能源趋势数据、响应弹性评分数据和发电设备灵活性评分数据，构建不同情景(如高峰负荷、低谷负荷、突发负荷)下的供需匹配模拟。设定多种供需匹配情景，例如：情景1：高峰负荷，发电设备处于满负荷运转。情景2：低谷负荷，发电设备按需调节。情景3：突发负荷波动，发电设备快速响应。在每个情景下，根据响应弹性评分和发电灵活性评分，计算供需平衡状态。例如，在高峰负荷情景中，通过增加储能系统的供电输出以匹配需求。记录各情景下的供需匹配数据，生成多情景供需模拟数据。

[0129] 根据多情景供需模拟数据进行短期平衡计划生成，得到短期平衡计划数据；

[0130] 具体地，根据多情景供需模拟数据，制定出短期的供需平衡计划，确保在不同需求条件下的系统平衡。以小时为单位生成供电计划，例如，安排在高峰负荷时段增加储能系统放电，低谷时段降低发电设备输出。根据供需模拟数据中的短期预测结果，安排负荷调整和发电调度的细节，制定短期平衡计划。生成短期平衡计划数据，以便实时调整。

[0131] 根据短期平衡计划数据进行实时偏差调整，得到实时偏差调整数；

[0132] 具体地，基于短期平衡计划数据，实时监控实际的供需情况，进行偏差调整。检测实际供需与短期平衡计划的偏差，记录当前偏差数值。例如，预计负荷为8kWh，但实际为9kWh，则偏差为+1kWh。根据偏差值调整发电设备和储能系统的输出，以消除偏差。例如，偏差为+1kWh时，增加储能系统的放电以补偿。记录偏差调整数，供稳定性评估时使用。

[0133] 根据多情景供需模拟数据以及实时偏差调整数进行供需稳定性评估，得到供需稳定性评估数据；

[0134] 具体地，结合多情景供需模拟数据和实时偏差调整数，评估系统供需稳定性，确保在各种情景下的稳定性。分析多情景供需模拟结果和实际偏差调整情况，计算系统供需波动的幅度。例如，在突发情景下记录系统的偏差恢复时间和偏差大小。根据供需波动的情况，给予不同的稳定性评分，分值越高表示系统稳定性越强。生成供需稳定性评估数据，为供需偏差生成提供依据。

[0135] 根据响应弹性评分数据、发电设备灵活性评分数据以及供需稳定性评估数据进行发电供需偏差生成，得到发电供需偏差数据。

[0136] 具体地，基于响应弹性评分、发电设备灵活性评分和供需稳定性评估数据，生成发电供需偏差数据。考虑响应弹性、发电灵活性和系统稳定性，根据实际情况计算出供需偏差。例如，在高峰负荷条件下，偏差为‑1.5kWh，在低谷负荷时偏差为+0.8kWh。将每个时间段的供需偏差记录为发电供需偏差数据，输出供需匹配分析的结果。

[0137] 可选地，S3包括：

[0138] S31、控制云端服务器接受边缘端装置上传的虚拟能源系统模型；

[0139] 具体地，云端服务器接收边缘端装置上传的虚拟能源系统模型，并进行数据解析和准备工作。服务器验证上传的模型数据的完整性和准确性。将虚拟能源系统模型解压缩并解析，提取出各设备的基础信息(如功率、状态、运行时间等)并将其格式化，确保可以应用于后续数字孪生模型的构建。

[0140] S32、根据虚拟能源系统模型进行数字孪生模型初始化，得到初始化数字孪生模型；

[0141] 具体地，基于虚拟能源系统模型，构建初始数字孪生模型，该模型用于精确模拟能源系统的当前状态。从虚拟模型中提取关键数据(如设备状态、发电量、负荷需求)，将其作为数字孪生模型的初始参数。利用这些初始参数，在云端构建初始数字孪生模型，以便该模型能够准确反映当前能源系统的整体运行状态。生成初始化的数字孪生模型，记录系统当前状态的初始信息。

[0142] S33、对初始化数字孪生模型进行数字孪生模型优化，得到数字孪生优化模型；

[0143] 具体地，对初始化的数字孪生模型进行进一步优化，通过动态调整模型参数，以提高模型的精确度和响应性。在数字孪生模型中，动态调整设备的响应速度、功率调整范围和运行模式，以优化其响应效果。例如，调整储能设备的充放电速率、光伏设备的发电功率等。通过实时数据反馈机制，使模型能够根据系统实际运行情况自动调节自身参数，增强模型的自适应性。生成优化后的数字孪生模型，为多源数据融合提供基础。

[0144] S34、根据数字孪生优化模型进行多源数据融合，得到数字孪生融合模型；

[0145] 具体地，整合不同来源的数据(如气象、负荷、市场数据等)，在数字孪生优化模型中实现多源数据融合。对不同来源的数据进行时间和空间上的对齐，例如，将气象数据与发电负荷数据按统一时间戳进行匹配。在数字孪生模型中融合多源数据，使模型能够准确模拟外部环境对能源系统的影响。例如，结合气象数据预测光伏发电量，结合市场数据优化储能系统的运行策略。生成包含多源数据的数字孪生融合模型，具备更高的环境感知能力。

[0146] S35、根据数字孪生融合模型进行场景仿真，得到场景仿真数据；

[0147] 具体地，基于数字孪生融合模型，模拟不同运行场景下的能源系统行为，生成场景仿真数据。设定多个运行场景(如高峰负荷、突发事件、恶劣天气)以模拟不同条件下的系统运行情况。在每个情景中，使用数字孪生融合模型计算系统的运行状态和资源分配。例如，模拟在高峰负荷时储能设备如何支持系统平衡，或在恶劣天气下光伏发电量的降低对系统的影响。记录每个场景的仿真数据，包括系统状态、负荷变化和响应措施，为后续的模型修正提供依据。

[0148] S36、根据场景仿真数据对数字孪生融合模型进行模型修正，得到能源系统数字孪生模型。

[0149] 具体地，根据场景仿真数据，对数字孪生融合模型进行修正，确保其对真实能源系统的模拟更加精确和全面。比较场景仿真数据与系统实际运行数据，计算模型的误差和偏差，识别模型不准确的部分。调整数字孪生融合模型中的参数，如响应时间、功率范围、设备运行效率，以减少误差。通过多次迭代修正，生成更加精确的能源系统数字孪生模型，该模型可以用于实时监控和优化能源系统。对比仿真数据和实际系统运行数据，如在情景1下，实际发电功率为8.5kWh，但仿真功率仅为8kWh，产生了0.5kWh的误差。调整光伏系统的发电功率范围，使仿真与实际一致，设定发电功率允许范围为7.5‑8.5kWh。

[0150] 可选地，其中数字孪生模型优化包括：

[0151] 对初始化数字孪生模型进行第一数字孪生模型优化，得到第一数字孪生优化模型；

[0152] 具体地，对初始化的数字孪生模型进行第一种优化方式，主要针对能源系统的发电和负荷特性进行优化，确保模型能准确模拟发电与负荷的匹配。基于实时发电数据，优化光伏和风电系统的发电功率范围。例如，光伏系统的功率输出设定为5‑10kW，风电系统的输出设定为3‑5kW。根据用电负荷的波动性，对模型中的负荷部分进行优化，确保模型可以应对负荷峰值和低谷的变化。在模型中调整各设备的响应时间参数，例如，储能系统的充放电响应时间设定为30秒，以便快速应对负荷变化。完成优化后，生成第一数字孪生优化模型，主要针对发电与负荷特性的模拟效果进行了提升。

[0153] 对初始化数字孪生模型进行第二数字孪生模型优化，得到第二数字孪生优化模型；

[0154] 具体地，对初始化的数字孪生模型进行第二种优化方式，主要针对外部环境对能源系统的影响进行优化，使模型能够更好地适应环境变化。将气象数据(如温度、日照、风速)整合进模型，使其对环境变化的响应更加精确。例如，日照强度增加时，光伏发电功率自动增加。根据市场价格或电力需求高峰调整储能系统的充放电策略。如在电价高峰时段，储能系统优先放电支持负荷；在低谷时段进行充电。在模型中增加设备故障预测能力，模拟设备故障对系统的影响。假设风电系统在风速超过15m/s时功率输出下降，模型自动调整以反映故障。完成环境适应性优化后，生成第二数字孪生优化模型，使模型对气象、市场等外部因素的反应更加精确。

[0155] 根据第一数字孪生优化模型以及第二数字孪生优化模型进行交叉验证并误差修正，得到数字孪生优化模型，其中第一数字孪生模型优化与第二数字孪生模型优化为不同的数字孪生模型优化方式。

[0156] 具体地，通过交叉验证，将第一和第二数字孪生优化模型的结果进行对比分析，并对存在的误差进行修正，以得到更精准的数字孪生优化模型。将两种优化模型的结果与实际数据对比，检测二者在各场景下的误差。例如：第一优化模型在高负荷时段的负荷误差为+0.8kW，第二优化模型在相同条件下的误差为‑0.5kW。第一优化模型在晴天光伏发电模拟的误差为+0.3kW，第二优化模型的误差为‑0.2kW。结合两者的优势，将第一优化模型的发电特性和第二优化模型的环境适应性合并，并在误差值范围内调整发电功率、负荷响应及外部条件的影响。例如：在高负荷时段，结合第一优化模型的数据调整负荷响应速度；在晴天时段，利用第二优化模型的数据修正光伏功率范围。通过多次交叉验证和修正，生成的数字孪生优化模型能够更精确地反映系统的实际情况，包括发电特性、负荷响应和环境适应性。

[0157] 可选地，其中第一数字孪生模型优化具体为：

[0158] 对初始化数字孪生模型进行待优化参数空间选取，得到待优化参数空间数据；

[0159] 具体地，确定模型中的关键参数范围，即待优化的参数空间，以覆盖影响数字孪生模型表现的主要变量。在初始化模型中选取关键的发电、负荷和响应速度参数。例如：光伏发电功率范围：5‑10kW，风电发电功率范围：3‑5kW，储能系统充放电速率：1‑3kW/h，生成待优化参数空间数据，包含各参数的初始范围和上下限，以限制优化范围。

[0160] 根据待优化参数空间数据进行优化目标选取，得到优化目标选取数据；

[0161] 具体地，根据待优化参数空间数据，定义优化的主要目标，以便模型在特定方面实现性能最大化或最小化。设定模型优化的目标，例如：最大化发电设备的功率输出稳定性(如保持光伏和风电功率输出波动在±5％内)。最小化负荷响应时间(如响应时间<1分钟)。生成优化目标选取数据，明确每个待优化参数的优化方向。

[0162] 根据优化目标选取数据进行评估标准生成，得到优化评估标准数据；

[0163] 具体地，基于优化目标选取数据，定义用于衡量优化效果的评估标准。定义具体的衡量标准和阈值，例如：功率输出波动的评估标准设定为±5％以内。负荷响应时间评估标准设定为不超过60秒。生成优化评估标准数据，以便在优化过程中不断评估代理模型的性能是否满足要求。

[0164] 根据初始化数字孪生模型进行高斯过程回归计算，得到初始代理模型；

[0165] 具体地，使用高斯过程回归方法，基于初始化数字孪生模型生成初始代理模型。根据初始化模型中的数据，将待优化参数空间数据输入高斯过程回归过程，拟合出初步的代理模型。初始代理模型提供参数与目标之间的映射关系，能够进行快速估计，作为优化的基础。生成初始代理模型，用于进一步的贝叶斯迭代优化。

[0166] 根据初始代理模型进行贝叶斯迭代优化，得到更新代理模型；

[0167] 具体地，基于初始代理模型，使用贝叶斯优化方法逐步更新代理模型，以不断接近优化目标。每次迭代调整模型的关键参数，例如增加光伏功率范围的上限，减少风电系统的响应时间。根据代理模型的反馈，逐步缩小参数空间，并优化每一轮的代理模型以提高准确性。生成更新代理模型，通过多次迭代更接近实际系统的最优性能。

[0168] 根据更新代理模型进行收敛判定，得到数字孪生最优参数数据；

[0169] 具体地，对更新代理模型的优化结果进行收敛判定，判断代理模型是否达到了预设的优化目标。根据优化评估标准数据，检测模型是否满足优化要求。例如：如果光伏和风电的功率波动均已在±5％范围内，并且负荷响应时间已稳定在60秒以内，则认为模型已收敛。如果模型已达到优化目标，则输出最优参数；否则，继续贝叶斯迭代优化。得到数字孪生最优参数数据，用于构建第一数字孪生优化模型。如在第十轮迭代后，模型参数结果为：光伏功率7.8kW、风电功率4.1kW、储能充放电速率2kW/h。代理模型结果显示响应时间稳定在59秒，功率波动在±4％。

[0170] 根据数字孪生最优参数数据以及初始化数字孪生模型进行优化，得到第一数字孪生优化模型。

[0171] 具体地，将数字孪生最优参数数据应用到初始化数字孪生模型中，生成第一数字孪生优化模型。将最优参数值应用到模型的发电、负荷和响应时间参数中。在优化模型中进行仿真运行，验证其在不同场景下的稳定性和响应速度，确保最优参数确实提升了模型的性能。生成第一数字孪生优化模型，具备更好的发电输出稳定性和负荷响应性能。应用最优参数数据，光伏功率7.8kW、风电功率4.1kW、储能充放电速率2kW/h。仿真测试显示，模型响应时间保持在59秒内，功率波动为±4％，符合优化标准。

[0172] 可选地，其中第二数字孪生模型优化具体为：

[0173] 对初始化数字孪生模型进行基线性能评估，得到模型基线性能数据；

[0174] 具体地，在初始化数字孪生模型上进行基线性能测试，以获得系统的初始性能数据，用于优化参考。对模型进行负荷响应时间、功率输出稳定性和环境适应性的基线性能测试。平均响应时间：70秒，功率波动范围：±6％，在天气变化下的功率输出偏差：±10％，记录初始化模型在不同负荷和天气条件下的响应情况，包括输出稳定性和环境变化适应性。生成模型基线性能数据，作为优化前的性能基准。

[0175] 根据模型基线性能数据进行最大偏差优化目标选取，得到最大偏差优化目标数据；

[0176] 具体地，基于基线性能数据，设定模型优化的主要目标，以减少系统的最大偏差，提升模型的适应性和响应速度。将功率波动范围优化至±4％以内。将平均响应时间缩短至60秒。将天气变化条件下的功率输出偏差优化至±5％以内。选择基线性能中的最大偏差，并设定优化方向和范围。生成最大偏差优化目标数据，用于控制参数调整步骤。

[0177] 根据最大偏差优化目标数据对初始化数字孪生模型进行控制参数调整，得到控制参数调整数据，其中控制参数调整包括模型学习率调整、模型平滑系数调整以及模型损耗系数调整；

[0178] 具体地，根据最大偏差优化目标，对初始化模型的控制参数进行调整，确保模型能够在优化方向上逐步改进。调整的控制参数包括：模型学习率从0.01调整为0.005，以降低波动性。平滑系数从0.8调整为0.9，以减少响应噪声。损耗系数从0.02调整为0.015，以减小误差累积。根据优化目标设定的方向，调整模型的学习率、平滑系数和损耗系数，以增强模型对数据变化的适应性和稳健性。生成控制参数调整数据，将优化后的参数值作为输入，用于后续的优化迭代。

[0179] 根据控制参数调整数据以及初始化数字孪生模型进行优化迭代与模型调整，得到第二数字孪生优化模型。

[0180] 具体地，利用控制参数调整数据，在初始化模型上进行优化迭代，通过逐步更新模型参数，不断减少偏差以达到优化目标。在第5轮迭代后，模型性能数据为：平均响应时间：63秒，

[0181] 功率波动范围：±4.5％，天气变化条件下的功率输出偏差：±6％，在第10轮迭代后，模型性能进一步优化为：平均响应时间：59秒，功率波动范围：±4％，天气变化条件下的功率输出偏差：±5％，每轮迭代根据当前性能反馈，逐步调整模型的控制参数，使其收敛到优化目标。在每轮迭代后，调整模型中的学习率、平滑系数和损耗系数，逐步接近最优参数。经过多轮优化和调整，生成第二数字孪生优化模型，达到稳定的响应和较低的偏差水平，符合最大偏差优化目标。

[0182] 可选地，S4包括：

[0183] S41、根据能源系统数字孪生模型进行能源需求预测，得到能源需求预测数据；

[0184] 具体地，使用能源系统数字孪生模型的历史数据和当前状态，通过回归模型或者时移指数平滑预测未来时间段内的能源需求。从数字孪生模型中提取历史负荷、季节性变化和使用模式数据。这些数据进行未来24小时或更长时间的能源需求预测，生成预测曲线，预计在不同时间段的用电需求。生成能源需求预测数据，记录每小时或每分钟的预测需求，供供需平衡计算使用。从数字孪生模型中提取的每日需求数据，比如过去30天的日均负荷、每日峰值时间段等。基于这些历史数据，模型预测未来24小时的需求。例如：00:00‑06:00：低谷需求，平均4kWh，06:00‑18:00：逐步上升，高峰在12:00，需求10kWh，18:00‑24:00：需求回落，平均7kWh，对历史数据进行平滑和趋势分析，得出未来需求曲线。生成能源需求预测数据，记录不同时间段的预计需求量，供后续供需平衡计算使用。

[0185] S42、对能源系统数字孪生模型进行能源生产能力评估，得到能源生产能力评估数据；

[0186] 具体地，基于能源系统数字孪生模型，评估不同发电设备的最大生产能力和环境条件下的产出限制。检查光伏、风电、储能等设备的当前状态(如功率输出、设备健康状态)和输出上限。结合气象数据(如光照、风速)评估光伏和风电系统在不同条件下的生产能力，例如在晴天光伏发电最大为8kW，在阴天最大为5kW。生成能源生产能力评估数据，记录在不同条件下的可用生产能力。结合数字孪生模型的设备信息(如光伏、风电、储能系统)和环境条件(如气象数据)，评估未来的能源生产能力。输入光伏、风电和储能系统的额定功率及环境数据(如预计日照和风速)。预计日照良好，光伏系统未来24小时内发电量波动在5‑8kW。风速在4‑6m/s，风电系统发电功率在3‑4kW之间。当前存储50kWh，储能系统充放电速率最大为3kW/h。结合光伏和风电系统的日照和风速情况，计算每小时的发电量。生成能源生产能力评估数据，记录每种设备的发电范围，作为供需平衡计算的基础。

[0187] S43、根据能源需求预测数据以及能源生产能力评估数据进行能源供需平衡计算，得到能源供需平衡表数据；

[0188] 具体地，基于能源需求预测数据和能源生产能力评估数据，计算能源供需平衡，生成供需平衡表。逐时计算供给与需求的差异，识别出现的供电缺口或过剩，例如在高峰负荷时段供电不足2kW，在低谷负荷时段供电过剩1.5kW。将供需差异数据记录为供需平衡表数据，包含每个时间段的供给、需求和差异量。生成能源供需平衡表数据，为调度优化策略提供基础。

[0189] 具体地，根据能源需求预测数据和能源生产能力评估数据，计算每个时间段的能源供需平衡。06:00‑12:00：预测需求为8kWh，生产能力为6kWh(差额‑2kWh，储能补充)，12:00‑18:00：预测需求为10kWh，生产能力为11kWh(差额+1kWh，储能充电)，18:00‑24:00：预测需求为7kWh，生产能力为5kWh(差额‑2kWh，储能补充)，记录每个时段的供给、需求和差异，并在供电不足时段用储能系统补充。生成能源供需平衡表数据，列出每小时的供需差异，为下一步的调度优化策略提供依据。

[0190] S44、根据能源供需平衡表数据进行能源调度优化策略生成，得到能源调度优化策略数据；

[0191] 具体地，根据供需平衡表数据，生成能源系统的调度优化策略，确保在负荷波动下的供需平衡。在供电不足时段启用储能系统，优先放电以补充负荷；在供电过剩时段将储能系统切换至充电模式。为储能设备设定充放电的具体时间节点和功率输出，优化发电设备的输出安排。生成能源调度优化策略数据，记录储能系统的放电/充电安排以及发电设备的功率设定。根据供需平衡表数据生成调度优化策略，以维持系统在高峰和低谷时的供需平衡。策略设定如06:00‑12:00：储能系统放电2kW，确保高峰需求，12:00‑18:00：储能系统充电1kW，吸收多余发电，18:00‑24:00：储能系统再度放电2kW以平衡需求。为储能系统设定具体的充放电时间及功率，并优化发电设备的输出安排。生成能源调度优化策略数据，记录充放电安排和发电设备的功率设定。

[0192] S45、根据能源调度优化策略数据进行模拟验证，得到调度验证数据；

[0193] 具体地，在数字孪生模型中进行调度策略的模拟验证，以评估其在实际应用中的有效性。在数字孪生模型中运行调度策略，观察负荷响应、储能系统的使用效果以及是否能够消除供需差异。记录每个时间段的供需差异，看调度策略是否达到供需平衡的目标。生成调度验证数据，评估调度策略的有效性，供下一步修正使用。在数字孪生模型中模拟调度策略的实际效果，验证策略的有效性。在模拟场景下运行调度策略，观察系统是否能在各时段达到供需平衡。06:00‑12:00放电支持有效，12:00‑18:00充电顺利，18:00‑24:00供电平衡。记录模拟时每个时段的供需差异，分析调度策略是否有效平衡了供需。生成调度验证数据，供下一步策略修正使用。

[0194] S46、根据调度验证数据对能源调度优化策略数据进行修正，得到能源系统能源调度数据；

[0195] 具体地，根据模拟验证结果对调度策略进行调整，以确保其在不同负荷条件下的适用性。对比模拟结果与实际需求，分析每个时段的供需偏差。在不足时段增加储能系统放电量或调整发电设备输出，在过剩时段增加充电量或降低发电设备的输出功率。生成能源系统的修正调度数据，确保调度策略在多种情景下能达到预期效果。根据调度验证数据，优化调度策略，确保不同条件下的调度有效性。调整示例如06:00‑12:00：在验证中放电量不足，增加储能放电至2.5kW，12:00‑18:00：验证发现充电过量，降低充电功率至0.8kW。根据每个时段的验证结果调整储能和发电系统的输出，以达到更精确的供需匹配。生成修正后的能源系统能源调度数据，确保策略在不同场景下有效。

[0196] S47、将能源系统能源调度数据发送至边缘端装置进行能源系统调度优化作业。

[0197] 具体地，将生成的能源调度数据发送到边缘端装置，执行能源系统的实际调度优化。将能源调度数据打包并传输至边缘端，确保数据完整和实时性。边缘端装置接收调度数据后，按照指令调整各设备的输出和储能系统的充放电操作，实现优化调度。能源系统在负荷波动的条件下实现平衡和优化运行。

[0198] 因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附申请文件而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。

[0199] 以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。