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面向电力设备制造的数字孪生质量管理研究1

面向电力设备制造的数字孪生质量管理研究

摘要

本研究聚焦于电力设备制造领域的数字孪生质量管理技术，通过系统分析当前电

力设备制造行业的质量管理现状与挑战，构建了一套基于数字孪生的全生命周期质量

管理框架。研究首先梳理了数字孪生技术在制造业中的应用现状，结合电力设备制造的

特殊性，提出了融合物联网、大数据、人工智能等技术的数字孪生质量管理技术路线。

通过建立多维度数据采集体系、高精度仿真模型和智能分析算法，实现了从设计、生产

到运维的全过程质量管控。研究设计了分阶段实施方案，包括基础数据层建设、模型层

开发、应用层集成等关键环节，并提出了相应的评价指标体系。经济效益分析表明，该

方案可降低质量成本1520%，提升产品合格率35个百分点。风险分析识别了技术、管

理和实施三类主要风险，并制定了应对策略。本研究为电力设备制造企业数字化转型提

供了理论指导和实践路径，对推动行业高质量发展具有重要意义。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着全球能源结构转型和智能电网建设的加速推进，电力设备制造业正面临前所

未有的发展机遇与挑战。根据国家能源局发布的《电力发展”十四五”规划》，到2025年，

我国电力装机容量将达到30亿千瓦，其中清洁能源装机占比将超过50%。这一趋势对

电力设备的可靠性、安全性和智能化水平提出了更高要求。然而，传统电力设备制造企

业在质量管理方面仍存在诸多痛点：质量数据分散、检测手段滞后、问题追溯困难、预

测能力不足等。数字孪生技术作为物理世界与数字世界的桥梁，为解决这些问题提供了

全新思路。通过构建电力设备的数字孪生体，可以实现全生命周期的实时监控、精准预

测和优化决策，从而显著提升质量管理水平。本研究旨在探索数字孪生技术在电力设备

制造质量管理中的应用路径，为行业转型升级提供理论支撑和实践指导。

1.2国内外研究现状

国际上，德国工业4.0战略和美国工业互联网计划都将数字孪生列为关键技术方

向。西门子、GE等跨国企业已在燃气轮机、变压器等电力设备上成功应用数字孪生技

术，实现了远程监测和预测性维护。根据德勤咨询2022年报告，采用数字孪生的制造

企业平均产品合格率提升7%，设备故障率降低25%。国内方面，《中国制造2025》明

确将数字孪生作为智能制造的核心技术之一。国家电网、南方电网等央企已开展数字孪

生变电站试点建设，但在设备制造环节的应用尚处于起步阶段。学术研究方面，清华大

学、浙江大学等高校在数字孪生建模方法、数据融合算法等方面取得了系列成果，但针

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对电力设备制造质量管理的系统性研究仍较为缺乏。本研究将填补这一空白，推动数字

孪生技术与电力设备制造质量管理的深度融合。

1.3研究目标与内容

本研究的主要目标是构建一套适用于电力设备制造的数字孪生质量管理体系，实

现质量管理的数字化、智能化和可视化。具体研究内容包括：1）分析电力设备制造质

量管理的特殊需求和技术瓶颈；2）设计数字孪生质量管理的总体架构和技术路线；3）

开发关键算法和模型，包括质量预测模型、缺陷诊断模型等；4）制定分阶段实施方案

和评价指标；5）进行经济效益分析和风险评估。通过这些研究内容，将为电力设备制

造企业提供一套可操作、可复制的数字化转型解决方案，助力行业高质量发展。

1.4研究方法与技术路线

本研究采用理论分析与实证研究相结合的方法。技术路线包括四个阶段：第一阶段

开展需求调研和现状分析，通过实地考察、专家访谈等方式收集数据；第二阶段进行理

论研究和框架设计，构建数字孪生质量管理模型；第三阶段开发原型系统并进行小规模

验证；第四阶段优化完善并推广应用。关键技术包括：基于物联网的多源数据采集技术、

高保真数字孪生建模技术、基于机器学习的质量预测技术、基于区块链的质量追溯技术

等。研究将遵循”问题导向理论创新技术突破应用验证”的逻辑路径，确保成果的科学性

和实用性。

1.5报告结构安排

本报告共分为十四章节。第一章为引言与背景，阐述研究意义和现状；第二章为政

策与行业环境分析，解读相关政策法规和行业趋势；第三章为现状与问题诊断，分析电

力设备制造质量管理的痛点；第四章为理论基础与研究框架，构建数字孪生质量管理的

理论体系；第