• Массель Людмила Васильевна, Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН (Иркутск, Россия)
• Цыбиков Алексей Ринчинович, Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН (Иркутск, Россия)
• Щукин Никита Игоревич, Институт систем энергетики им. Л.А. Мелентьева СО РАН (Иркутск, Россия)

В контексте глобального перехода к низкоуглеродной экономике проектирование объектов возобновляемой энергетики (ВИЭ), таких, как солнечные и ветровые электростанции, требует учета множества сложно прогнозируемых факторов: изменчивости природных ресурсов, рельефа местности, экологических ограничений и экономических параметров. Цифровые двойники (ЦД) представляют собой мощный инструмент для решения этих задач, обеспечивая виртуальное представление физического объекта на всех этапах его жизненного цикла. В статье рассматриваются предлагаемые методы построения умных цифровых двойников (Smart Digital Twin, SDT) используемых при проектировании объектов возобновляемой энергетики. В качестве основы предлагается модифицированная модель цифрового двойника, фундаментом которой служат онтологические модели. Эти модели формализуют ключевые понятия, сущности и их атрибуты в предметной области возобновляемой энергетики, а также семантические отношения между ними. Онтология обеспечивает единый глоссарий и структуру данных, что критически важно для интеграции разнородных информационных источников и обеспечения взаимопонимания между компонентами системы и специалистами. На следующем этапе описывается её дальнейшее преобразование в модель умного цифрового двойника добавлением интеллектуальных компонентов, таких, как базы знаний, виртуальная среда, модели искусственного интеллекта, схемы и диаграммы. Для описания связей между моделями и компонентами предложено использование фрактальной стратифицированной модели, формализующей структуру знаний и взаимосвязи между онтологическими, информационными и математическими моделями. Подробно описана методика онтологического инжиниринга, адаптированная для задач проектирования цифровых двойников, и метод построения виртуальной среды, позволяющей выполнять отладку, как цифровых двойников, так и умных цифровых двойников в условиях отсутствия постоянной связи с реальным объектом или полного отсутствия реального объекта. Для эмуляции внешних параметров, таких, как погодные условия, предложен модифицированный процесс на основе CRISP-DM, обеспечивающий интеграцию моделей машинного обучения. Практическая значимость подхода подтверждена разработкой компонента визуализации для нахождения места оптимального размещения электростанции и её проектирования, использующего интерактивную 3D-модель Земли, спутниковые данные и метеорологические API. Реализованный инструмент демонстрирует возможность проектирования объектов возобновляемой энергетики.

цифровой двойник, умный цифровой двойник, возобновляемые источники энергии, фрактальная стратифицированная модель, онтология, машинное обучение, визуализация

2026-03-05