Cyfrowy bliźniak systemu energetycznego staje się jednym z kluczowych narzędzi transformacji energetycznej, łącząc świat fizyczny infrastruktury z zaawansowaną analityką danych i symulacjami. Dzięki precyzyjnym modelom, uczeniu maszynowemu oraz integracji z systemami sterowania, operatorzy sieci, wytwórcy energii oraz odbiorcy końcowi mogą lepiej planować inwestycje, ograniczać ryzyka i optymalizować zużycie energii. Poniższy artykuł pokazuje, jak cyfrowe bliźniaki zmieniają sektor energii elektrycznej, gazu i ciepła, jakie dają konkretne korzyści biznesowe oraz jakie wyzwania wiążą się z ich wdrażaniem.

Czym jest cyfrowy bliźniak systemu energetycznego?

Cyfrowy bliźniak systemu energetycznego to wirtualny model odwzorowujący zachowanie rzeczywistej infrastruktury – od pojedynczych urządzeń (transformator, turbina wiatrowa, magazyn energii) po całe sieci elektroenergetyczne, gazowe czy ciepłownicze. Jego cechą wyróżniającą jest ciągła synchronizacja z obiektem fizycznym za pomocą pomiarów w czasie rzeczywistym (SCADA, IoT, licznikami inteligentnymi) oraz możliwość prowadzenia zaawansowanych symulacji „co-jeśli”.

W praktyce mamy do czynienia z wieloma typami cyfrowych bliźniaków:

• bliźniak zasobu – model pojedynczego urządzenia lub linii, np. transformatora WN/SN,
• bliźniak procesu – odwzorowanie procesów eksploatacyjnych, serwisowych lub handlowych,
• bliźniak systemu – kompleksowy model sieci, elektrowni, farmy fotowoltaicznej czy całego portfela aktywów.

W kontekście transformacji energetycznej kluczowe znaczenie ma integralny cyfrowy bliźniak systemu energetycznego, który łączy dane z wielu źródeł, umożliwia prognozowanie podaży i popytu, zarządzanie ryzykiem przeciążeń oraz wspiera decyzje inwestycyjne i regulacyjne.

Znaczenie cyfrowego bliźniaka w transformacji energetycznej

Transformacja energetyczna oznacza odejście od paliw kopalnych na rzecz odnawialnych źródeł energii, elektryfikację transportu i ogrzewania, rozwój magazynów energii i aktywnego zarządzania popytem. To z kolei prowadzi do szybkiego wzrostu złożoności systemu. Coraz więcej rozproszonych źródeł OZE, prosumentów, wirtualnych elektrowni i elastycznych odbiorców wymaga zaawansowanych narzędzi planistycznych i operacyjnych.

Cyfrowy bliźniak pełni w tym procesie kilka kluczowych ról:

• zapewnia wgląd w aktualny stan sieci i aktywów w wysokiej rozdzielczości czasowej i przestrzennej,
• umożliwia testowanie scenariuszy rozwoju OZE, elektromobilności i magazynowania bez ryzyka dla sieci,
• wspiera opracowywanie planów rozwoju sieci (grid development plans) i analizę opłacalności inwestycji,
• przyspiesza integrację coraz większych wolumenów energii z wiatru, słońca i biogazu.

Dzięki temu cyfrowe bliźniaki stają się podstawą modelowania transformacji energetycznej na poziomie lokalnym, krajowym i ponadnarodowym, pomagając zbilansować bezpieczeństwo dostaw, koszty energii i cele klimatyczne.

Kluczowe komponenty cyfrowego bliźniaka systemu energetycznego

Aby cyfrowy bliźniak był wiarygodny i użyteczny operacyjnie, musi integrować kilka warstw funkcjonalnych. Ich zrozumienie jest niezbędne przy planowaniu architektury rozwiązania i wyborze technologii.

Warstwa danych i integracji

Podstawą każdego digital twin w energetyce jest spójny i aktualny model danych. Obejmuje on informacje o topologii sieci, parametrach technicznych urządzeń, profilach obciążenia, generacji oraz danych środowiskowych (pogoda, temperatura, nasłonecznienie, prędkość wiatru). Dane napływają z różnych systemów:

• systemy SCADA i DMS/ADMS,
• systemy GIS i paszportyzacji majątku,
• liczniki inteligentne (AMI),
• systemy ERP, EAM/CMMS,
• platformy IoT i sensory on-line.

Kluczowe jest zbudowanie zunifikowanego modelu informacji o sieci (często opartego na standardach takich jak CIM), który umożliwi spójne odwzorowanie zależności i przepływów w całym systemie energetycznym.

Warstwa modelowania fizycznego i symulacji

Druga warstwa to modele matematyczne opisujące zachowanie sieci i urządzeń. W energetyce elektrycznej będą to m.in. algorytmy rozpływu mocy, analizy zwarciowe, obliczenia stabilności napięciowej i częstotliwościowej, modele starzenia się transformatorów czy kabli. W ciepłownictwie i gazownictwie – modele hydrauliczne, termiczne, bilanse masy i energii.

Cyfrowy bliźniak musi umożliwiać prowadzenie obliczeń w różnych horyzontach czasowych:

• analizy w czasie rzeczywistym i bliskim rzeczywistemu (near real-time),
• prognozy krótkoterminowe (godziny, dni),
• scenariusze średnio- i długoterminowe (lata, dekady) dla planowania rozwoju sieci.

Warstwa analityki zaawansowanej i AI

Na tradycyjne modele fizyczne nakładana jest warstwa analityki predykcyjnej i algorytmów uczenia maszynowego. Umożliwiają one m.in. predykcyjne utrzymanie ruchu (predictive maintenance), prognozowanie generacji OZE i obciążenia, detekcję anomalii w pracy sieci czy identyfikację strat technicznych i nietechnicznych.

W praktyce dojrzały cyfrowy bliźniak łączy:

• model „white-box” – oparty na prawach fizyki i parametrach technicznych,
• model „black-box” lub „gray-box” – wykorzystujący historyczne dane pomiarowe i metody AI.

Takie hybrydowe podejście pozwala zwiększyć dokładność odwzorowania rzeczywistych warunków pracy przy zachowaniu interpretowalności wyników, co jest kluczowe z perspektywy regulatorów i operatorów systemu.

Warstwa interfejsu użytkownika i integracji operacyjnej

Ostatnim elementem jest przyjazny interfejs dla różnych grup użytkowników: dyspozytorów, planistów, inżynierów majątkowych, analityków ryzyka czy zespołów ds. rozwoju OZE. Nowoczesne platformy cyfrowych bliźniaków oferują:

• wizualizację 2D/3D sieci i obiektów,
• kokpity (dashboards) z kluczowymi wskaźnikami (np. SAIDI, SAIFI, straty energii),
• moduły scenariuszowe „drag and drop” do szybkiego testowania wariantów rozwoju,
• API i integrację z systemami sterowania oraz hurtowniami danych.

Zastosowania cyfrowego bliźniaka w systemie elektroenergetycznym

Sektor elektroenergetyczny jest najbardziej zaawansowany we wdrażaniu koncepcji digital twin w sieciach dystrybucyjnych i przesyłowych. Wynika to z rosnącej roli OZE, prosumentów, elektromobilności oraz konieczności ograniczania inwestycji liniowych poprzez lepsze wykorzystanie istniejącej infrastruktury.

Planowanie rozwoju sieci i przyłączania OZE

Cyfrowy bliźniak umożliwia dokładną analizę zdolności przyłączeniowych sieci oraz identyfikację tzw. wąskich gardeł. Operatorzy mogą symulować wpływ nowych farm fotowoltaicznych, wiatrowych czy magazynów energii na rozpływy mocy, profile napięciowe oraz poziom strat technicznych. Dzięki temu proces wydawania warunków przyłączenia staje się bardziej przewidywalny i przejrzysty, a infrastruktura rozwijana jest tam, gdzie przyniesie największą wartość systemową.

Operatorzy wykorzystują również cyfrowe bliźniaki do tworzenia scenariuszy rozwoju:

• wzrostu liczby prosumentów i mikroinstalacji PV,
• rozwoju stacji ładowania pojazdów elektrycznych,
• wzrostu udziału pomp ciepła i elektryfikacji ogrzewania.

Analizy te pozwalają dobrać optymalne moce transformatorów, przekroje kabli, lokalizację nowych GPZ czy magazynów energii, minimalizując koszty systemowe.

Optymalizacja pracy sieci dystrybucyjnej i przesyłowej

W trybie operacyjnym cyfrowy bliźniak może być połączony z systemami DMS/ADMS i EMS, wspierając operatorów w podejmowaniu decyzji w czasie rzeczywistym. Przykładowe zastosowania to:

• lokalizacja i izolacja uszkodzeń (FLISR),
• automatyczna rekonfiguracja sieci w celu odciążenia newralgicznych elementów,
• optymalizacja napięć i mocy biernej (VOLT/VAR optimization),
• zarządzanie ograniczeniami przesyłowymi i wyznaczanie dostępnych mocy przesyłowych.

Cyfrowy bliźniak wspiera także zarządzanie elastycznością odbiorców i źródeł, umożliwiając precyzyjne modelowanie efektu programów DSR, sterowania zasobami za licznikowymi (behind-the-meter) czy agregacją mocy w wirtualnych elektrowniach (VPP).

Bezpieczeństwo pracy systemu i analiza ryzyka

Rosnąca zmienność generacji z OZE wymusza prowadzenie zaawansowanych analiz bezpieczeństwa pracy KSE. Cyfrowy bliźniak systemu przesyłowego i połączonych z nim sieci dystrybucyjnych pozwala badać odporność na:

• nagłe ubytki generacji wiatrowej lub słonecznej,
• awarie linii, transformatorów i elektrowni (N-1, N-2),
• zdarzenia skrajne, takie jak burze, fale upałów, ataki cybernetyczne.

W oparciu o takie symulacje opracowuje się plany odbudowy systemu (black start), strategie rezerw mocy oraz zasady koordynacji z operatorami sąsiednich systemów. To kluczowy element zapewnienia bezpieczeństwa dostaw energii w systemie opartym na niesterowalnych źródłach odnawialnych.

Cyfrowy bliźniak w ciepłownictwie i gazownictwie

Choć najczęściej mówi się o cyfrowych bliźniakach w kontekście sieci elektroenergetycznych, równie duży potencjał mają one w sektorze ciepłowniczym i gazowniczym. Złożone układy rurociągów, węzłów cieplnych, kotłów, pomp ciepła i magazynów ciepła wymagają zaawansowanego modelowania hydrauliczno-termicznego.

W ciepłownictwie cyfrowy bliźniak umożliwia m.in.:

• optymalizację temperatur zasilania i powrotu w sieci,
• analizę strat ciepła i modernizację izolacji rurociągów,
• planowanie przyłączeń nowych odbiorców i źródeł (np. geotermia, ciepło odpadowe),
• modelowanie roli dużych zbiorników ciepła w bilansowaniu systemu elektroenergetycznego.

W gazownictwie kluczowe jest modelowanie ciśnień, przepływów i jakości gazu, a także integracja z nowymi nośnikami, takimi jak biometan czy wodór. Cyfrowy bliźniak sieci gazowej pomaga ocenić możliwość wprowadzania zielonych gazów, planować inwestycje w dekarbonizację oraz zarządzać bezpieczeństwem dostaw w warunkach zmiennego popytu i podaży.

Predykcyjne utrzymanie ruchu i zarządzanie majątkiem

Jednym z najbardziej namacalnych zastosowań cyfrowych bliźniaków w energetyce jest predykcyjne utrzymanie ruchu. Tradycyjne podejście oparte na przeglądach czasowych lub po awarii prowadzi do wysokich kosztów i niepotrzebnych przestojów. Dzięki połączeniu danych on-line, historii eksploatacji i modeli degradacji, cyfrowy bliźniak pozwala:

• identyfikować urządzenia o podwyższonym ryzyku awarii z wyprzedzeniem,
• dostosować harmonogramy serwisowe do rzeczywistego stanu technicznego,
• optymalizować gospodarkę częściami zamiennymi i zasobami serwisowymi,
• szacować pozostałą żywotność (RUL) kluczowych aktywów.

W praktyce przekłada się to na mniejszą liczbę awarii nieplanowanych, krótsze przerwy w dostawach dla odbiorców oraz lepsze wykorzystanie budżetów inwestycyjnych i remontowych. W skali systemu oznacza to również ograniczenie strat energii i emisji związanych z nieefektywną pracą urządzeń.

Wirtualne testowanie scenariuszy transformacji energetycznej

Transformacja energetyczna wiąże się z ogromną niepewnością co do tempa rozwoju technologii, zachowań klientów, zmian regulacyjnych i poziomu cen energii. Cyfrowy bliźniak pozwala w kontrolowany sposób testować różnorodne scenariusze, zanim zostaną wdrożone w świecie rzeczywistym. To narzędzie zarówno dla operatorów i przedsiębiorstw energetycznych, jak i dla administracji publicznej oraz regulatora.

Najczęściej analizowane scenariusze obejmują:

• różne tempo rozwoju fotowoltaiki dachowej i wielkoskalowej,
• wzrost liczby pojazdów elektrycznych i ich wpływ na profile obciążenia,
• wdrażanie taryf dynamicznych i programów DSR,
• lokalizację i wielkość magazynów energii (BESS, magazyny cieplne),
• wprowadzanie wodoru do systemu gazowego i rozwój elektrochemii (Power-to-Gas).

Wyniki symulacji pozwalają oszacować koszty, ryzyka systemowe, wymagania dotyczące elastyczności oraz potencjalne korzyści środowiskowe. Dzięki temu decyzje dotyczące polityki energetyczno-klimatycznej mogą być lepiej uzasadnione i komunikowane interesariuszom.

Korzyści biznesowe i operacyjne z wdrożenia cyfrowych bliźniaków

Wdrożenie cyfrowego bliźniaka systemu energetycznego jest projektem kapitałochłonnym, jednak potencjalne korzyści finansowe i operacyjne są znaczące. Do najważniejszych należą:

• redukcja nakładów inwestycyjnych CAPEX poprzez lepsze wykorzystanie istniejącej infrastruktury i trafniejsze planowanie rozwoju,
• obniżenie kosztów operacyjnych OPEX dzięki predykcyjnemu utrzymaniu ruchu i automatyzacji analiz,
• zmniejszenie strat energii technicznych i nietechnicznych,
• poprawa wskaźników ciągłości zasilania (SAIDI, SAIFI),
• zwiększenie udziału OZE bez utraty bezpieczeństwa pracy systemu,
• lepsza obsługa klienta dzięki krótszym czasom przyłączeń i szybszemu usuwaniu awarii.

Z perspektywy zarządów spółek energetycznych cyfrowy bliźniak jest też narzędziem raportowania i komunikacji z inwestorami: umożliwia prezentację wiarygodnych scenariuszy dekarbonizacji, ścieżek redukcji emisji oraz strategii zarządzania ryzykiem regulacyjnym i technologicznym.

Wyzwania wdrożenia cyfrowego bliźniaka w energetyce

Mimo licznych korzyści, budowa cyfrowego bliźniaka systemu energetycznego wiąże się z istotnymi wyzwaniami. Należą do nich zarówno kwestie technologiczne, jak i organizacyjne oraz regulacyjne.

Jakość i dostępność danych

Podstawowym ograniczeniem jest jakość danych źródłowych. W wielu przedsiębiorstwach energetycznych wciąż spotyka się:

• niekompletne lub niespójne dane w systemach GIS i EAM,
• braki w historii pomiarowej z liczników i urządzeń polowych,
• różne standardy nazewnictwa i kodowania obiektów,
• utrudnioną integrację systemów legacy.

Budowa cyfrowego bliźniaka często wymaga więc równoległego projektu uporządkowania danych, standaryzacji modeli informacji oraz wdrożenia nowych praktyk zarządzania danymi (data governance).

Skalowalność i wydajność obliczeniowa

Modelowanie dużych systemów energetycznych w wysokiej rozdzielczości czasowej generuje ogromne zapotrzebowanie na moc obliczeniową i pamięć. Wymaga to stosowania zaawansowanych metod optymalizacji obliczeń, symulacji równoległych, a często także wykorzystania chmury obliczeniowej. Wyzwaniem jest przy tym zapewnienie odpowiedniego poziomu cyberbezpieczeństwa oraz zgodności z wymaganiami regulatora dotyczącymi lokalizacji i ochrony danych.

Integracja z procesami biznesowymi

Cyfrowy bliźniak nie może funkcjonować jako odizolowane narzędzie analityczne. Aby w pełni wykorzystać jego potencjał, należy zintegrować go z kluczowymi procesami biznesowymi: planowania inwestycji, eksploatacji, serwisu, przyłączania odbiorców i OZE, zarządzania ryzykiem oraz raportowania. To z kolei wymaga zmian organizacyjnych, szkoleń, a często także redefinicji odpowiedzialności pomiędzy działami IT, OT i biznesem.

Kompetencje i kultura organizacyjna

Budowa i utrzymanie cyfrowego bliźniaka wymaga zespołów o mieszanych kompetencjach: inżynierów systemów energetycznych, specjalistów od danych, programistów, ekspertów AI oraz analityków biznesowych. Kluczowe jest również promowanie kultury opartej na danych (data-driven), w której decyzje strategiczne i operacyjne podejmowane są w oparciu o wyniki wiarygodnych modeli i symulacji, a nie wyłącznie doświadczenie i intuicję.

Cyfrowy bliźniak, inteligentne sieci i wirtualne elektrownie

Cyfrowy bliźniak systemu energetycznego jest naturalnym rozszerzeniem koncepcji inteligentnych sieci (smart grid). Rozwój infrastruktury pomiarowej, łączności, automatyki oraz systemów sterowania stworzył warunki do gromadzenia danych w niespotykanej wcześniej skali. Digital twin pozwala przekształcić te dane w użyteczną wiedzę oraz konkretne decyzje operacyjne.

Szczególnie istotna jest rola cyfrowych bliźniaków w zarządzaniu:

• wirtualnymi elektrowniami (VPP) agregującymi rozproszone źródła i odbiorców,
• mikrosieciami (microgrids) zdolnymi do pracy wyspowej,
• systemami magazynowania energii (BESS, magazyny ciepła, magazyny wodorowe).

Cyfrowy bliźniak umożliwia tu optymalizację harmonogramów pracy, minimalizację kosztów energii i usług systemowych, a także zapewnienie wymaganych standardów jakości i bezpieczeństwa dostaw energii w warunkach dużej zmienności i niepewności.

Przykładowe scenariusze użycia w przedsiębiorstwach energetycznych

Aby uchwycić praktyczny wymiar zastosowań, warto przyjrzeć się kilku typowym scenariuszom użycia cyfrowych bliźniaków w firmach energetycznych.

Scenariusz 1: przyłączanie farm fotowoltaicznych

Operator sieci dystrybucyjnej otrzymuje serię wniosków o przyłączenie farm PV w tym samym obszarze sieci. Cyfrowy bliźniak pozwala w krótkim czasie przeanalizować różne kombinacje lokalizacji i mocy przyłączeniowych, ocenić wpływ na napięcia, prądy zwarciowe i straty, a także zaproponować niezbędne modernizacje. Dzięki temu proces przyłączeniowy jest szybszy, bardziej przejrzysty dla inwestorów i mniej obarczony ryzykiem przeciążenia sieci.

Scenariusz 2: optymalizacja inwestycji w sieć ciepłowniczą

Przedsiębiorstwo ciepłownicze planuje modernizację starzejącej się sieci i integrację nowych źródeł niskoemisyjnych. Cyfrowy bliźniak sieci ciepłowniczej pozwala zasymulować różne warianty temperatur zasilania, lokalizacji pomp ciepła i magazynów ciepła, a także skutki termomodernizacji budynków. Na tej podstawie wybierany jest wariant inwestycyjny o najlepszym stosunku kosztów do efektów środowiskowych i jakości dostaw ciepła.

Scenariusz 3: zarządzanie kryzysowe podczas ekstremalnych zjawisk pogodowych

W czasie fali upałów lub burz z intensywnymi wyładowaniami sieć energetyczna jest silnie obciążona. Cyfrowy bliźniak systemu elektroenergetycznego służy do prognozowania ryzyka przeciążeń i awarii, planowania przedawaryjnego rekonfigurowania sieci oraz optymalnego wykorzystania magazynów energii i programów DSR. Po zdarzeniu model wykorzystuje się do analizy przyczyn i wypracowania rekomendacji ograniczających skutki podobnych sytuacji w przyszłości.

Rola regulatora i standardów w rozwoju cyfrowych bliźniaków

Rozwój cyfrowych bliźniaków systemu energetycznego wymaga spójnego otoczenia regulacyjnego i standaryzacji. Regulator oraz instytucje normalizacyjne odgrywają kluczową rolę w definiowaniu wymogów dotyczących:

• formatów wymiany danych (np. standardy CIM),
• wymaganej jakości i częstotliwości pomiarów,
• bezpieczeństwa cybernetycznego i prywatności danych,
• metod liczenia wskaźników jakości dostaw energii,
• raportowania scenariuszy rozwoju i ścieżek dekarbonizacji.

Spójne standardy i wytyczne regulacyjne ułatwiają inwestycje w platformy cyfrowych bliźniaków, zwiększają interoperacyjność rozwiązań oraz zapewniają, że wyniki symulacji mogą być wykorzystane w procesach formalnych, takich jak zatwierdzanie planów rozwoju sieci czy ocena zgodności ze strategią klimatyczną państwa.

Perspektywy rozwoju cyfrowych bliźniaków w energetyce

W perspektywie kolejnej dekady można oczekiwać dalszej ewolucji koncepcji cyfrowego bliźniaka systemu energetycznego. Najważniejsze kierunki to:

• coraz pełniejsza integracja sektorów: elektroenergetyki, ciepłownictwa, gazownictwa, transportu (konwergencja sektorowa),
• wykorzystanie edge computingu i przetwarzania brzegowego w celu skrócenia czasu reakcji w krytycznych aplikacjach,
• rozwój modeli prosumenckich i lokalnych rynków energii, w których cyfrowy bliźniak pełni rolę „systemu operacyjnego” dla społeczności energetycznych,
• zastosowanie technologii blockchain do śledzenia przepływu energii i rozliczeń na poziomie pojedynczych węzłów.

Coraz większe znaczenie będzie miało także budowanie zaufania do modeli poprzez transparentność, walidację i certyfikację. Wraz ze wzrostem odpowiedzialności, jaka spoczywa na cyfrowych bliźniakach w zarządzaniu krytyczną infrastrukturą, konieczne stanie się wypracowanie dobrych praktyk i standardów jakościowych w tym obszarze.

FAQ

Co to jest cyfrowy bliźniak systemu energetycznego?

Cyfrowy bliźniak systemu energetycznego to zaawansowany, stale aktualizowany model wirtualny odwzorowujący zachowanie rzeczywistej infrastruktury energetycznej – sieci, elektrowni, magazynów energii i odbiorców. Łączy dane pomiarowe z modeli fizycznych i algorytmów AI, aby symulować przepływy energii, awarie, scenariusze rozwoju OZE czy wpływ elektromobilności. Dzięki temu operatorzy i inwestorzy mogą bezpiecznie testować decyzje, optymalizować koszty i poprawiać bezpieczeństwo dostaw, zanim wprowadzą zmiany do realnego systemu energetycznego.

Jakie są główne korzyści z wdrożenia cyfrowego bliźniaka w energetyce?

Wdrożenie cyfrowego bliźniaka systemu energetycznego przynosi wymierne korzyści biznesowe i techniczne. Przede wszystkim pozwala lepiej planować inwestycje sieciowe i wytwórcze, redukując zbędny CAPEX. Umożliwia predykcyjne utrzymanie ruchu, co obniża koszty awarii i poprawia wskaźniki niezawodności dostaw energii. Ułatwia także integrację odnawialnych źródeł energii i zarządzanie elastycznością odbiorców, co ogranicza ryzyko przeciążeń i blackoutów. Dodatkową wartością jest szybsze przyłączanie OZE i prosumentów oraz lepsza komunikacja z regulatorem i inwestorami.

Jak cyfrowy bliźniak pomaga w integracji odnawialnych źródeł energii?

Cyfrowy bliźniak sieci elektroenergetycznej umożliwia precyzyjne modelowanie wpływu farm fotowoltaicznych, wiatrowych i instalacji prosumenckich na profile napięć, rozpływy mocy i straty energii. Operator może testować różne lokalizacje i moce projektowanych źródeł OZE, identyfikować wąskie gardła oraz proponować optymalne modernizacje sieci. Dodatkowo cyfrowy bliźniak wspiera prognozowanie generacji z wiatru i słońca oraz planowanie wykorzystania magazynów energii i programów DSR, co zwiększa udział OZE bez utraty bezpieczeństwa pracy systemu.

Od czego zacząć budowę cyfrowego bliźniaka w przedsiębiorstwie energetycznym?

Budowę cyfrowego bliźniaka warto rozpocząć od inwentaryzacji i uporządkowania danych o majątku sieciowym, źródłach wytwórczych i pomiarach. Kolejnym krokiem jest wybór obszaru pilotażowego o istotnym znaczeniu biznesowym, np. sieci z dużą liczbą przyłączeń OZE lub krytycznej infrastruktury przesyłowej. Następnie należy dobrać platformę technologiczną, zdefiniować model danych oraz proces integracji z istniejącymi systemami SCADA, GIS, DMS, EAM. Kluczowe jest też zbudowanie interdyscyplinarnego zespołu łączącego kompetencje inżynierskie, IT, danych i biznesowe.

Czy cyfrowy bliźniak systemu energetycznego jest bezpieczny?

Bezpieczeństwo cyfrowego bliźniaka zależy od przyjętej architektury, standardów cyberbezpieczeństwa i praktyk zarządzania dostępem. Ponieważ digital twin integruje dane z systemów OT i IT, musi spełniać wysokie wymagania w zakresie ochrony przed cyberatakami, segmentacji sieci i kontroli uprawnień. Dobrze zaprojektowane rozwiązanie stosuje szyfrowanie, uwierzytelnianie wieloskładnikowe oraz stały monitoring bezpieczeństwa. Jednocześnie wiele zastosowań opiera się na danych zanonimizowanych, co dodatkowo ogranicza ryzyka. Przy odpowiednim podejściu cyfrowy bliźniak podnosi, a nie obniża poziom bezpieczeństwa systemu energetycznego.