数字孪生的一部分基于代表配电网络地理组成部分的地理数据。例如，通过来自测量数据管理 (MDM) 和测量设备的生产者和消费者的测量数据和时间序列，这些数据和时间序列得到了丰富。数字孪生对于实时操作数据（例如超出范围的事件解决）来说并不理想。数字孪生的规划范围主要处于战略和规划层面。它使配电网络运营商能够有效且高效地管理和优化配电网络，并更轻松地克服不断变化的能源世界的挑战。
此外，还需要不断扩展或现代化配电网络。为了充分利用资本，现在必须确定新网络元素的潜在位置和区域，同时考虑地理、地形和环境因素。数字孪生与战略规划和有效管理可再生能源的整合变得越来越相关，包括评估当前和未来的电网容量以及模拟分布式能源馈入。在数字孪生中，可以使用图层在几秒钟内叠加和评估来自各种主题领域的数据。数字孪生可以帮 购买摩托车所有者邮寄名单 助建模和计算各种场景并分析它们对网络的影响。此外，可以通过使用数字孪生作为单一事实来源（SSOT）作为存储、更新和分析地理和属性数据的中央平台来进行全面的数据管理。
低电压透明
从最广泛的意义上讲，从中压（例如变电站）到家庭电表的低压网络可以映射到数字孪生中。在当前的网络模型中——包括在网络运行的控制室中——很少详细描述低压网络（通常只有高压和中压网络）。这意味着配网运营商在低压问题上存在一定程度的“盲目”。然而，能量转换对低电压有很多影响。具有较高输出的消费设备（例如热泵或充电站）和能源生产商（例如光伏系统）通常连接在网络末端，而网络末端通常不是为此设计的。稍后，来自智能电表的数据可以包含在数字孪生中，理想情况下，配电网络中几乎不会留下“盲点”。在获得智能电表（对于许多电网连接）的完整数据之前，数字孪生中的模拟对于更好地评估配电网络（对于未计量区域）的行为非常重要。
创建数字孪生的分步过程
建议采用最小可行产品 (MVP) 的分步方法来开发数字孪生。这意味着最低限度的功能产品是使用现有数据通过第一个版本开发的。正在寻求对该产品的反馈以获取进一步的可视化和数据。然后用第二个版本开发扩展产品，依此类推。这种方法的优点是您可以接近各自的客户和目标群体，并且理想情况下仅开发真正带来附加值且需要的功能。