综述：关于光伏系统数字孪生研究的系统文献综述：趋势、挑战与机遇

《RENEWABLE & SUSTAINABLE ENERGY REVIEWS》：A systematic literature review of digital twin research for photovoltaic systems: Trends, challenges, and opportunities

PVDT技术综述：61篇文献分析揭示仅3.3%完全符合标准，提出多领域建模和标准化框架建议。

　　随着全球对可再生能源需求的持续增长，光伏（PV）系统在能源结构中的重要性日益凸显。然而，PV系统的性能预测、运维管理以及长期可靠性等挑战也变得愈发突出。在此背景下，数字孪生（Digital Twin, DT）技术作为一种新兴的智能解决方案，展现出解决这些问题的巨大潜力。DT技术借助工业4.0带来的数据采集、分析与建模能力，能够为物理系统提供一个实时同步的数字镜像，从而实现更精准的预测、更高效的运维和更全面的系统优化。尽管DT技术在多个工程和能源领域已得到广泛应用，但在PV系统中的应用仍处于起步阶段，相关的研究工作相对有限。因此，本研究通过系统文献综述（Systematic Literature Review, SLR）的方法，对61篇关于PV数字孪生（PVDT）的同行评审文献进行了深入分析，旨在全面了解当前PVDT研究的发展现状、主要趋势以及存在的问题，并据此提出更具针对性的建议。

### 数字孪生的基本概念与挑战

数字孪生技术起源于20世纪60年代，最初由美国国家航空航天局（NASA）在阿波罗计划中用于航天器故障诊断和修复。随着技术的发展，DT概念在2002年由Michael Grieves引入，并被进一步定义为一种能够与物理系统进行双向数据交换、并保持同步的虚拟模型。近年来，DT技术在工业4.0的推动下迅速发展，尤其在人工智能（AI）、物联网（IoT）和大数据分析等领域的应用，使得其在多个工程领域得到了广泛应用。然而，DT技术在不同领域的发展存在差异，导致概念和术语的不一致，成为其推广的一大障碍。

对于PV系统而言，数字孪生技术同样面临一系列挑战。首先，目前大多数PVDT研究仅限于性能预测、运维管理和控制优化等应用，而对整个系统生命周期的覆盖不足，包括设计优化、环境影响评估（LCA）和可持续性分析等。其次，尽管DT技术在理论上具备双向数据流和自适应能力，但实际应用中，这些关键特性往往被忽视或未完全实现。只有不到4%的文献符合所有DT的基本要求，表明PVDT在实际部署中仍存在较大差距。

此外，现有研究在定义和分类上也缺乏统一性。虽然ISO/IEC 30173国际标准为DT提供了基本的定义框架，但该标准并未针对特定领域（如PV系统）进行细化，因此需要更具体的分类体系。目前，PVDT的分类主要包括数字模型（DM）、数字影子（DS）和数字孪生（DT）三种类型，分别对应不同的数据集成水平和系统生命周期阶段。然而，这些分类在实际应用中并未得到广泛认可，导致研究和实践之间缺乏一致性。

### PV数字孪生的潜在应用与趋势

在PV系统中，数字孪生技术可以应用于多个领域，包括建模与仿真、性能预测、诊断与预测性维护（PdM）、设计优化、控制优化以及长期性能与生命周期评估。其中，性能预测是当前PVDT研究中最常见的应用，主要依赖于数据驱动模型（如机器学习模型）来估计PV系统的发电能力。然而，这些模型通常仅基于历史数据或模拟数据，缺乏对真实系统的实时反馈和双向通信，限制了其预测的准确性与可靠性。

诊断与预测性维护是另一个重要的应用方向。通过将PVDT与故障诊断算法相结合，可以实现对系统故障的早期识别和定位，从而提高系统的运行效率并降低维护成本。然而，当前研究在这一领域仍存在不足，大多数文章仅关注短期预测，而忽略了长期的自适应能力。此外，尽管一些研究尝试引入自适应机制，但仅有少数文章对其进行了实际验证，说明该领域的研究仍处于探索阶段。

设计优化是PVDT技术的另一大应用领域。通过构建数字孪生模型，可以在系统设计阶段评估不同配置和参数对性能的影响，从而优化系统的整体布局和运行策略。然而，目前关于设计优化的研究仍然有限，尤其是在考虑系统全生命周期（包括环境影响和EoL规划）方面，PVDT的应用尚未得到充分开发。

控制优化则是数字孪生技术在PV系统中的重要发展方向。通过实时数据采集和分析，可以实现对系统运行状态的动态调整，例如改进最大功率点跟踪（MPPT）算法、优化模块重构策略以及提高微网的运行效率。尽管近年来有越来越多的研究关注这一领域，但多数工作仍停留在概念验证阶段，缺乏实际应用和大规模推广。

在长期性能和生命周期评估方面，数字孪生技术能够提供对系统退化机制和剩余使用寿命的预测，这对于实现可持续发展具有重要意义。然而，目前的研究在这一领域仍显不足，仅有少数文章涉及生命周期分析，且大多集中在特定的系统类型或应用场景上。

### 研究方法与文献筛选

本研究采用系统文献综述（SLR）方法，旨在全面评估当前PVDT研究的发展状况。SLR方法基于Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses（PRISMA）框架，包括四个主要步骤：定义研究问题、搜索和筛选文献、过滤和合成数据，以及分析结果。为了确保研究的全面性和系统性，我们对多个学术数据库（如Scopus、Web of Science、IEEE Xplore、ACM数字图书馆和Wiley在线图书馆）进行了检索，并通过设定严格的筛选标准，排除了非PV相关的文章、非同行评审的论文以及不符合DT定义的文献。

在筛选过程中，我们定义了多个标准来评估PVDT的实现情况，包括数据流的双向性、自适应能力、与真实系统的验证方式以及是否符合通用DT定义。根据这些标准，最终筛选出61篇符合要求的文献。其中，仅有2篇文献完全满足所有DT要求，占总文献的3.3%，说明当前PVDT研究在实现完整性方面仍存在较大不足。

### 研究结果与讨论

从研究结果来看，PVDT文献主要集中在分布式电网连接系统（GC-distributed）、并网系统（GC-utility）、PV模块和阵列、集成光伏（IPV）系统、微网、混合系统以及独立系统。其中，分布式系统在文献中占据主导地位，这与其在全球范围内的快速增长和研究便利性有关。相比之下，微网和独立系统的研究较少，主要由于其市场占有率较低，以及在非电网连接系统中实施新型智能解决方案的经济性不足。

在应用方面，性能预测、诊断与PdM以及控制优化是最常见的三个方向。其中，性能预测文献最多，主要依赖于数据驱动模型，尤其是基于机器学习的算法。然而，这些模型往往缺乏自适应能力，无法在系统运行过程中持续更新和优化。诊断与PdM方面，虽然部分研究尝试引入自适应机制，但大多数文献仍集中在短期预测和故障检测，缺乏对长期系统健康状态的跟踪和分析。

控制优化方面，研究主要集中在如何利用数字孪生技术提高系统的运行效率和稳定性。一些文献尝试将PVDT与智能控制算法结合，以实现更精确的功率管理。然而，这些研究大多停留在概念验证阶段，缺乏实际应用和大规模测试。

在生命周期评估方面，仅有少数文献涉及，主要集中在微网和浮动光伏（FPV）系统上。这表明，当前PVDT研究在涵盖系统全生命周期方面仍显不足，尤其是在设计优化和环境影响评估方面，需要进一步探索。

### 建议与未来展望

基于上述分析，本研究提出了以下建议：首先，应推动PVDT技术的标准化和统一化，包括定义、分类和实现要求，以确保不同研究和应用之间的兼容性。其次，需要加强多领域建模方法的应用，尤其是在性能预测、诊断与PdM以及控制优化等方面，以实现更全面的系统模拟和优化。第三，应关注可持续性评估，将生命周期分析（LCA）纳入PVDT研究框架，以支持更全面的环境和经济评估。

此外，为了促进PVDT技术的实际应用，应加强学术界与工业界的合作，推动对实际项目数据和运行信息的共享。这不仅有助于研究人员开发更精准的模型，也能为工业界提供更可靠的解决方案。同时，需要进一步探索多领域模型的潜力，以实现更全面的系统分析和优化。

最后，未来的研究应关注如何克服现有技术与经济上的限制，开发更高效、更可靠的数字孪生模型。这包括提升数据采集和处理能力、优化模型更新机制以及加强网络安全防护。通过这些努力，数字孪生技术有望在PV系统中发挥更大的作用，推动可再生能源的可持续发展。