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实体变电站建设的同时，一座“拷贝不走样”的数字变电站也在同步建设，投运后，这对“孪生兄弟”一个在实地，一个在远端，一个负责实际供配电，一个体现错综复杂的数据。
110千伏博艺站数字孪生系统的建成具有划时代的意义，实体变电站、数字孪生系统的同步投运不仅突破了传统变电站的局限性，使变电站不再是从前冷冰冰的建筑和设备，而是具有思考和交互功能的数字智慧镜像，实现与运行人员的互动和交流，降低运维用人成本，进一步提升智能化水平与安全生产能力。
案例六：数字孪生
有助于患者实现个性化医疗
理想情况下, 数字孪生是精准医疗的解决方案，需要整合和处理大量数据。物联网是实时数据采集所必需的，然后通过通信技术反馈处理后的数据以优化模型并规范操作。设想每个人将拥有自己的数字孪生，通过将医疗设备诊断与医疗辅助设备诊断相结合，为个人健康管理和医疗保健服务提供新的平台和新的实验方法。此外，采用数字孪生和大数据技术，可以为患者找到准确的治疗目标和合适的药物或治疗方法，实现精准医疗。最后，在医院或医院科室建立数字孪生可以有效管理医疗资源和规划以需求为导向的医疗活动。
数字李生技术在医疗领域的应用与展望
健康监测：慢性病具有病程长、发病率高、种类多、治愈难度大等特点。同时，老年人身体虚弱，记忆力差，对医疗的知识和信息不足。因此，可以根据老年人的生理参数建立数字李生模型，通过可穿戴设备和手机获取老年人的实时健康数据，对可能出现的异常情况进行及时计算分析，实现危机预警；基于数字孪生技术还可以将治疗方法和药物的信息传递给模型进行验证，优化治疗方案，最终实现对老年人疾病的早期诊断或预防。
精准诊断：使用多源数据的数字孪生模型可以很好地支撑患者疾病的诊断，这些数据可来自CT、磁共振成像、彩色超声等仪器，还包括血常规、尿常规、酶试验等生化数据。理想的数字孪生模型应该整合患者的所有数据和所有类型的发病机制，形成多层模块，不同类型的数据可以通过映射不同类型的模块之间的关系来连接。此外，还有历史数据、病历、健康预测数据、手术模拟数据和虚拟药检数据。收集的数据必须是完整的，并且适合在建模和决策制定中进行分析。因此，利用人体的数字李生，医疗系统可以预测个体对感染或损伤的免疫反应，从而可以对疾病进行精准诊断，在很多方面起到换救生命的作用。
精准治疗：当一个人被疾病侵袭时，专家不需要与患者进行面对面的会诊，只需在数据和数字孪生模型的帮助下进行远程会诊，确定疾病的原因或进行预防。在手术前，数字孪生可以协助制定手术方案，外科医生可以使用虚拟显示器在虚拟人体上评估手术方案。在手术过程中，数字孪生可以拓宽手术视野，警示盲点的危险，预测隐性出血，并根据情况帮助准备或应对行动。此外，数字孪生可用作验证解剖结构并避免对结构造成不必要损坏的参考。
综上所述，数字孪生有助于实现个性化医疗，包括在疾病恶化前进行针对性干预，进行准确预测、准确检测和精准治疗。
04数字孪生如何落地？
特斯拉将数字孪生应用于汽车的设计、生产、使用体验环节，从而占据了行业领先位置；日本船舶借助数字孪生技术实时显示船体状态信息，提高船舶的安全性和效率；电厂采用的数字孪生技术预测当前工厂行为，并做出优化工厂性能的规范性决策；挪威公共道路管理局采用数字孪生预测桥梁的剩余寿命，有助于桥梁的维护维修；变电站通过使用数字孪生技术，提升智能化水平与安全生产能力；个性化医疗基于数字孪生技术，在疾病恶化前进行准确预测、准确检测和精准治疗。
从这些案例中不难看出，数字孪生的应用不应该追求大而全，而是取决于企业期望实现的目标，聚焦于适合企业自身的场景进行应用。目前，制造企业在推进数字孪生应用时，基本有两条战略实施路线，一条是从产品数字孪生开始，基于产品数字孪生，实现虚拟样机、虚拟仿真，缩短产品研发周期，降低产品研发成本；另外一条是从设备和车间数字孪生开始，基于设备和车间数字孪生，实现透明化的装备生产、运维和服务。
那么，应当如何落地数字孪生？可以参照以下几个步骤展开：
数字孪生实施步骤
1、预期目标识别和确认。理想的数字孪生实施方案是基于当前最迫切的需求，从解决企业最紧迫的问题开始。这一阶段需要明确预期的数字孪生技术实施的效果；通过清晰、简洁的列表给出目标，并标注优先级。
2、评估现状。审查达成目标涉及的关键问题并逐个进行分析，审查现有基础设施及技术基础，确定数字孪生技术实施计划；根据项目实施进展的时间段，进行投资成本效益和价值回报分析。
3、实施。以预期的结果为指导，采用科学的方法来实施数字孪生，并根据实施进程逐步建立团队。
4、扩展应用。随着项目的实施，数字孪生应用需要持续改进和完善，以满足未来需求；同时，数字孪生还面临应用功能的扩展，包括将单个环节扩展到全生命周期，或者将更复杂的功能添加到现有的数字孪生中。
当然，在数字孪生的实际应用过程中，企业也会面临数字孪生供应商的选择问题。建议企业综合考虑数字孪生的应用场景和需求，数字孪生产品的功能、特点、扩展性和定制性，数字孪生投入成本的效益，供应商的技术支持和生态系统等因素，来选择适合企业自身需求的数字孪生供应商。
总结
总之，任何技术的最终落地，都需要从理论转向实际应用，数字孪生亦是如此。目前，各地政府和一些企业已经对数字孪生技术的应用展开探索，但因成本和技术问题，仍未得到大规模应用。展望未来，随着基础算力的持续提升，随着各类使能技术的蓬勃发展，随着新一代信息技术的普及，数字孪生必将成为社会经济发展的强大数字底座，在越来越多的行业发挥重要价值。
本文由e-works编辑部吴星星原创首发
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