综述：数字孪生赋能的智能能源管理系统中人机协作技术前沿综述

这篇综述系统梳理了数字孪生（DT）与人机协作（HRC）在智能能源管理系统（SEMS）中的融合应用，通过科学计量分析和系统性文献回顾，揭示了AI增强、工业4.0优化、人机交互提升和可持续发展四大主流研究方向，为能源数字化和工业智能化提供了理论框架与实践路径。

　　

数字孪生赋能的智能能源管理系统中人机协作技术前沿

引言

随着信息通信技术的飞速发展，智能能源管理系统（SEMS）已成为整合可再生能源、优化电网运行的核心平台。数字孪生（DT）技术通过构建物理实体的虚拟镜像，结合人机协作（HRC）的灵活性与精确性，正在重塑能源管理的范式。本文基于126篇文献的系统性分析，探讨DT-HRC在SEMS中的研究进展与未来趋势。

主流研究方向

1. 人工智能增强的DT-HRC系统

   机器学习（ML）与深度学习（DL）显著提升了DT的预测能力。例如，在齿轮箱健康监测中，DT模型结合ML算法实现了磨损状态的实时评估（Feng et al., 2022）。强化学习（RL）则通过交互数据优化了移动通信网络的资源配置（Zhou et al., 2023）。

2. 工业4.0驱动的优化实践

   DT技术为智能工厂提供了全生命周期管理方案。案例显示，电池数字孪生（Wu et al., 2023）和微电子组装定位系统（Liu et al., 2022）分别提升了能源存储效率和装配精度。认知数字孪生（CDT）的提出，进一步推动了自适应制造系统的发展。

3. 人机协作的精准化突破

   通过视觉问答技术和手势识别（Su et al., 2023），HRC在复杂工业场景中的操作精度显著提高。数字三胞胎（Digital Triplet）概念整合人类创造力，为医疗和能源领域提供了个性化解决方案。

4. 可持续发展与系统安全

   DT-HRC在建筑能耗优化（Zhao et al., 2022）和风电运维（Chen et al., 2021）中展现了绿色潜力。区块链技术的引入（Zhang et al., 2023）则强化了数据交互的安全性。

挑战与展望

当前研究仍面临数据标准化不足、模型泛化性有限等瓶颈。未来需聚焦：

• 开发DT-ML实时数据融合架构

• 构建跨行业标准化DT框架

• 探索工业5.0下的人本化交互设计

• 深化可再生能源整合策略

结语

DT-HRC在SEMS中的融合标志着能源管理向智能化、可持续化的转型。随着AIoT和边缘计算（EC）等技术的成熟，这一领域有望催生更高效的碳中和解决方案。