数字孪生将打破电力系统模型搭建过程低效化、局部化、理想化的局限性。传统电力系统模型搭建方式聚焦于局部区域的具体业务，依托于严格数学公式建立设备物理模型，在跨层级、跨区域、跨业务建模时缺乏有效的机制来应对模型等效、系统不确定度的传递和有效评估，难以有效发挥新型电力系统中海量数据的信息优势，呈现出低效化、局部化、理想化的局限性。

相较而言，数字孪生通过“图形-数据-模型”的有机结合，可有效消融电力系统存在的数据交互壁垒，突破各层级、各业务模型之间相互独立、信息割裂、协调困难的现状，实现新型电力系统“源-网-荷”多层级模型的智能生成，加速电力系统建模体系融合。

数字孪生将赋予电力系统模型自我演进、终身学习的新能力。理想的电力系统模型旨在实现真实物理对象的准确、实时映射，但由于建模对象特性时变、模型机理偏差及感知设备故障等多种原因，难以保证模型的准确和实时映射。

数字孪生一方面依托于“图形-数据-模型”融合驱动技术对模型基础数据进行甄别提取，保障其可用性;另一方面，基于先进、基于多学科知识有效提取建模对象的机理约束，将其转化为有效的数学方程，并作为正则化项融合至数据驱动算法的损失函数中实时引导智能模型进行自我纠偏，保证模型与实体对象物理机理的一致性，实现“机理驱动-数据驱动”的有机融合，赋予了电力系统自我演进、终身学习的重要能力，保障数字孪生仿真的真实性。

数字孪生由数据基础层、模型演进层、算法学习层、交互展示层组成，贯穿从局部到整体、从认知到决策的全过程，在依托于模型生成演进框架完成对新型电力系统的精准刻画及实时映射的同时，还需持续完善新型电力系统认知决策配套的关键技术体系，提升能源电力系统的认知和决策的有效性，赋能系统的感知、表征、决策领域,增强系统可观、可知、可控能力, 并为其他领域数字化、智能化转型提供可参考的技术范本。

一方面，数字孪生搭建新型电力系统认知决策关键技术体系。广域多参量数据全息感知技术依托于先进传感器的研发，将物理现象转化为数字信息，利用高维数据空间的降维数值分析和等效技术方法，实现多尺度时间-空间-参量的电力系统全息数据感知，是实现数据感知处理的技术基石。

多元异构主体的混合驱动模型构建与演进技术综合机理模型、数值仿真、大数据分析、人工智能等技术的长处，基于机理与数据互相纠偏的内在逻辑，形成机理知识+数据驱动联合驱动的新型电力系统多元主体表征演进的理论和方法，是实现自我演进的技术内核。