Везде

ОЭММПУИзвестия Российской академии наук. Энергетика Bulletin of the Russian Academy of Sciences. Energetics

  • ISSN (Print) 0002-3310
  • ISSN (Online) 3034-6495

Проектирование интегрированных энергетических систем на основе их цифровых двойников

Вы можете
Код статьи
S0002331025010021-1
DOI
10.31857/S0002331025010021
Тип публикации
Статья
Статус публикации
Опубликовано
Авторы
Стенников В. А.
  • Аффилиация: ФГБУН Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева Сибирского отделения Российской академии наук
Том/ Выпуск
Том / Номер выпуска 1
Страницы
13-30
Аннотация
Проектирование интегрированных энергетических систем (ИЭС) представляет собой сложную задачу, что вызвано сетевой конфигурацией, широким спектром используемого оборудования и математических моделей подсистем ИЭС. Цифровой двойник позволяет моделировать в виртуальном пространстве различные конфигурации ИЭС и получать оптимальный вариант построения исследуемой системы. В статье предложены принципы построения цифровых двойников для решения задач проектирования ИЭС. Представлен разработанный авторами методический подход к проектированию ИЭС на основе ее цифрового двойника. Приведены результаты моделирования тестовой схемы энергоснабжения, полученные на программной реализации компонентов цифрового двойника ИЭС.
Ключевые слова
интегрированная энергетическая система цифровой двойник автоматизация программирования программная платформа проектирование энергосистем
Дата публикации
14.09.2025
Год выхода
2025
Всего подписок
0
Всего просмотров
14

Библиография

  1. 1. Stennikov V., Barakhtenko E., Sokolov D., Zhou B. Current state of research on the energy management and expansion planning of integrated energy systems // Energy Reports, 2022. V. 8. P. 10025–10036.
  2. 2. Voropai N.I., Stennikov V.A., Barakhtenko E.A. Integrated energy systems: Challenges, trends, philosophy // Studies on Russian Economic Development, 2017. V. 28. P. 492–499.
  3. 3. Gelernter D. Mirror Worlds: Or the Day Software Puts the Universe in a Shoebox. How It Will Happen and What It Will Mean / Oxford University Press: Oxford, UK, 1993.
  4. 4. Lim K.Y.H., Zheng P., Chen C. A state-of-the-art survey of Digital Twin: Techniques, engineering product lifecycle management and business innovation perspectives // Journal of Intelligent Manufacturing, 2020. V. 31. P. 1313–1337.
  5. 5. Pileggi P., Verriet J., Broekhuijsen J., van Leeuwen C., Wijbrandi W., Konsman M. A Digital Twin for Cyber-Physical Energy Systems // In Proceedings of the 7th Workshop on Modeling and Simulation of Cyber-Physical Energy Systems, Montreal, QC, Canada, 5–15 April 2019; IEEE: New York, NY, USA, 2019.
  6. 6. Zambrano V., Mueller-Roemer J., Sandberg M., Talasila P., Zanin D., Larsen P.G., Loeschner E., Thronicke W., Pietraroia D., Landolfi G., et al. Industrial digitalization in the industry 4.0 era: Classification, reuse and authoring of digital models on Digital Twin platforms // Array, 2022. V. 14. 100176.
  7. 7. Katsidoniotaki E., Psarommatis F., Göteman M. Digital Twin for the Prediction of Extreme Loads on a Wave Energy Conversion System // Energies, 2022. V. 15. № 15. 5464.
  8. 8. Agostinelli S., Cumo F., Guidi G., Tomazzoli C. Cyber-Physical Systems Improving Building Energy Management: Digital Twin and Artificial Intelligence // Energies, 2021. V. 14. № 8. 2338.
  9. 9. Bányai Á., Bányai T. Real-Time Maintenance Policy Optimization in Manufacturing Systems: An Energy Efficiency and Emission-Based Approach // Sustainability, 2022. V. 14. № 17. 10725.
  10. 10. Fathy Y., Jaber M., Nadeem Z. Digital Twin-Driven Decision Making and Planning for Energy Consumption // Journal of Sensor and Actuator Networks, 2021. V. 10. № 2. 37.
  11. 11. Henzel J., Wróbel Ł., Fice M., Sikora M. Energy Consumption Forecasting for the Digital-Twin Model of the Building // Energies, 2022. V. 15. № 12. 4318.
  12. 12. You M., Wang Q., Sun H., Castro I., Jiang J. Digital twins based day-ahead integrated energy system scheduling under load and renewable energy uncertainties // Applied Energy, 2022. V. 305. 117899.
  13. 13. Воропай Н.И., Массель Л.В., Колосок И.Н., Массель А.Г. ИТ-инфраструктура для построения интеллектуальных систем управления развитием и функционированием систем энергетики на основе цифровых двойников и цифровых образов // Известия Российской академии наук. Энергетика, 2021. № 1. С. 3–13.
  14. 14. Tao F., Zhang H., Liu A., Nee A.Y.C. Digital Twin in Industry: State-of-the-Art // IEEE Transactions on Industrial Informatics, 2019. V. 15. № 4. P. 2405–2415.
  15. 15. Kasper L., Birkelbach F., Schwarzmayr P., Steindl G., Ramsauer D., Hofmann R. Toward a Practical Digital Twin Platform Tailored to the Requirements of Industrial Energy Systems // Applied Sciences, 2022. V. 12. № 14. 6981.
  16. 16. Li H., Zhang T., Huang Y. Digital Twin Technology for Integrated Energy System and Its Application // In Proceedings of the 1st International Conference on Digital Twins and Parallel Intelligence), Beijing, China, 15 July – 15 August 2021; IEEE: New York, NY, USA, 2021.
  17. 17. Chen Y., Chen Q., Gao J., Li Z., Chen X. Hardware-in-loop based Digital Twin Technology for Integrated Energy System: A Case Study of Guangyang Island in Chongqing // In Proceedings of the 5th International Electrical and Energy Conference, Nangjing, China, 27–29 May 2022; IEEE: New York, NY, USA, 2022.
  18. 18. Bai H., Yuan Z., Tang X., Liu J., Yang W., Pan S., Xue Y., Liu W. Automatic Modeling and Optimization for The Digital twin of a Regional Multi-energy System // In Proceedings of the Power System and Green Energy Conference, Shanghai, China, 25–27 August 2022; IEEE: New York, NY, USA, 2022.
  19. 19. Kannan K., Arunachalam N. A Digital Twin for Grinding Wheel: An Information Sharing Platform for Sustainable Grinding Process // Journal Manufacturing Science Engineering, 2019. V. 141. № 2. 021015.
  20. 20. Moreno A., Velez G., Ardanza A., Barandiaran I., de Infante Á.R., Chopitea R. Virtualisation process of a sheet metal punching machine within the Industry 4.0 vision // International Journal on Interactive Design and Manufacturing, 2017. V. 11. P. 365–373.
  21. 21. Singh S., Shehab E., Higgins N., Fowler K., Reynolds D., Erkoyuncu J.A., Gadd P. Data management for developing digital twin ontology model // Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part B: Journal of Engineering Manufacture, 2020. V. 235. № 14. P. 2323–2337.
  22. 22. Steindl G., Stagl M., Kasper L., Kastner W., Hofmann R. Generic Digital Twin Architecture for Industrial Energy Systems // Applied Sciences, 2020. V. 10. № 24. 8903.
  23. 23. Steinmetz C., Rettberg A., Ribeiro F.G.C., Schroeder G., Pereira C.E. Internet of Things Ontology for Digital Twin in Cyber Physical Systems // In Proceedings of the VIII Brazilian Symposium on Computing Systems Engineering, Salvador, Brazil, 5–8 November 2018; IEEE: New York, NY, USA, 2018.
  24. 24. Массель Л.В., Ворожцова Т.Н. Онтологический подход к построению цифровых двойников объектов и систем энергетики // Онтология проектирования, 2020. Т. 10. № 3(37). С. 327–337.
  25. 25. Azure Digital Twins [Электронный ресурс]. URL: https://docs.microsoft.com/en-us/azure/digital-twins/ (дата обращения: 01.09.2022).
  26. 26. GE, PREDIX [Электронный ресурс]. URL: https://www.ge.com/digital/applications/digital-twin (дата обращения: 01.09.2022).
  27. 27. Power Analytics [Электронный ресурс]. URL: https://www.poweranalytics.com/paladin-software/ (дата обращения: 01.09.2022).
  28. 28. ABB, ABBAbility [Электронный ресурс]. URL: https://new.abb.com/abb-ability/ru (дата обращения: 01.09.2022).
  29. 29. Хасилев В.Я. Элементы теории гидравлических цепей // Известия АН СССР. Энергетика и транспорт, 1964, № 1. C. 69–88.
  30. 30. Stennikov V., Barakhtenko E., Mayorov G., Sokolov D., Zhou B. Coordinated management of centralized and distributed generation in an integrated energy system using a multi-agent approach // Applied Energy, 2022. V. 309. 118487.
  31. 31. Yorke R. Electric Circuit Theory / Pergamon Press, Oxford, UK, 1981.
  32. 32. Brambilla M., Cabot J., Wimmer M. Model-driven software engineering in practice // In Synthesis Lectures on Software Engineering; Morgan & Claypool: Kentfield, CA, USA, 2012.
  33. 33. Silva da A.R. Model-driven engineering: A survey supported by the unified conceptual model // Computer Languages, Systems & Structures, 2015. V. 43. 139–155.
  34. 34. Gruber T.R. A translation approach to portable ontology specifications // Knowledge Acquisition, 1993. V. 5. № 2. 199–220.
  35. 35. Staab S., Studer R. Handbook on Ontologies, 2nd ed. / Springer-Verlag: Heidelberg, Germany, 2009.
  36. 36. Stennikov V.A., Barakhtenko E.A., Sokolov D.V. Development of Information and Technology Platform for Optimal Design of Heating Systems // In Proceedings of the 7th Scientific Conference on Information Technologies for Intelligent Decision Making Support. 28–29 May 2019, Ufa, Russia; Atlantis Press: Paris, France, 2019.
  37. 37. Hazzard K., Bock J. Metaprogramming in .NET / Manning Publications: Shelter Island, NY, USA, 2013.
  38. 38. Lämmel R. Software Languages: Syntax, Semantics, and Metaprogramming / Springer: Cham, Switzerland, 2018.
QR
Перевести

Индексирование

Scopus

Scopus

Scopus

Crossref

Scopus

Высшая аттестационная комиссия

При Министерстве образования и науки Российской Федерации

Scopus

Научная электронная библиотека