智慧能源系统如何应用数字孪生技术
数字孪生技术助力能源系统优化的实际案例
数字孪生技术助力能源系统优化的实际案例随着全球对可持续能源的需求不断增加，能源系统的优化变得尤为重要。
传统的能源系统通常存在效率低下、能源浪费、环境污染等问题。
面对这些挑战，数字孪生技术被广泛应用于能源系统的优化，通过模拟、监测和优化能源生产和使用过程，提升能源系统的效率和可持续性。
本文将详细介绍数字孪生技术在能源系统优化中的实际应用案例。
一个典型的数字孪生能源系统优化案例是针对一座城市的综合能源系统进行优化。
该城市的综合能源系统包括电力、天然气、热力和冷力等多种能源形式的生产、储存、输送和使用设施。
通过数字孪生技术，可以建立一个实时的、具有高度仿真性能的城市综合能源系统模型。
该模型可以模拟各个子系统之间的相互作用，并预测不同控制策略下系统的性能。
首先，在数字孪生模型中，需要对城市综合能源系统进行详细的建模和精确的数据采集。
通过搜集电力、气体、热水、供暖等各类能源的生产和消费数据，并对其进行实时监测和分析，可以获得关键的能源消耗和使用信息。
基于这些数据，能源系统模型可以准确地反映实际情况，并提供可行的优化方案。
其次，数字孪生技术能够对能源系统进行多方案的仿真和优化。
通过建立包括各种能源设备、管网和用户终端的数学模型，可以在数字孪生平台上模拟能源系统的运行和优化过程。
在模型中，我们可以根据实际能源消耗和使用情况，设置不同的控制策略并进行对比。
通过数字孪生技术，可以预测系统在不同控制策略下的性能指标，例如能耗、环境污染物排放、供能可靠性等。
第三，数字孪生技术提供了实时监控和优化能源系统的能力。
能源系统中的数据传感器可以持续监测能源设备的运行状态、能源流量和质量等关键信息，并将这些数据传输到数字孪生平台。
在数字孪生平台上，这些数据可以与模型进行实时对比和分析。
当系统中发生异常时，数字孪生平台可以通过实时优化算法，自动调整系统参数，确保能源系统的稳定性和优化性能。
通过以上步骤，数字孪生技术可以有效地优化城市综合能源系统。
数字孪生技术在能源管理中的应用
数字孪生技术在能源管理中的应用随着能源需求日益增加和环保要求的不断提高，能源管理变得越来越重要。
数字孪生技术作为一种新的数字化技术，可以帮助企业实现更加有效的能源管理。
本文将从数字孪生技术的定义、能源管理的挑战以及数字孪生技术在能源管理中的应用三个方面进行探讨。
数字孪生技术的定义数字孪生技术是一种将物理实体数字化的技术，它通过虚拟模型来模拟物理实体的运行情况。
这种技术可以实现人机交互、远程监控以及复杂系统的仿真等功能。
数字孪生技术与传统的建模和仿真技术不同之处在于它可以不断地更新和优化模型，实时反馈实体的运行情况，从而实现更加智能化的管理。
能源管理的挑战能源管理涉及到的领域非常广泛，包括发电、输配电、能源储存以及能源使用等。
由于能源管理的复杂性和多样性，企业在实施能源管理时往往面临许多挑战。
其中包括以下几个方面。
首先，能源管理需要考虑到能源的消耗和节约，这需要大量的数据采集和分析。
因此，企业需要投入大量的人力物力来管理和维护设备，同时还需要建立完善的能源管理体系，以保证数据的准确性和可靠性。
其次，能源管理还需要考虑到环保、安全和健康等方面的因素。
例如，工厂的废水处理和废气排放等都需要严格的监控和管理。
最后，能源管理还需要考虑到成本和效益的问题。
企业需要在节省能源的同时保证生产效率和质量不受影响，以实现最大限度的经济效益。
数字孪生技术在能源管理中的应用，可以帮助企业解决上述挑战。
下面将从能源生产、输配电以及能源使用三个方面进行介绍。
首先，数字孪生技术可以在能源生产过程中实现智能化管理。
对于发电厂而言，数字孪生技术可以帮助企业实现动态控制、实时监测和优化运行等功能。
通过数字孪生技术，企业可以对发电机组进行精确的模拟和监测，实现远程控制和故障诊断。
同时，数字孪生技术还可以帮助企业预测未来的能源需求和生产情况，从而更加高效地规划生产计划。
其次，数字孪生技术还可以在能源输配电中发挥重要作用。
数字孪生技术可以帮助企业实现电力系统的建模和仿真，在数字孪生平台上进行复杂的电力系统分析和优化。
数字孪生技术在能源管理中的应用
数字孪生技术在能源管理中的应用随着科技的发展与进步，数字孪生技术在各行各业得到了广泛的应用。
其中，能源管理领域是数字孪生技术得以发挥巨大潜力的一个重要领域。
数字孪生技术可以模拟和精确反映真实世界中的物理对象，通过数字孪生模型的建立与分析，能源管理者可以更加高效地监测和优化能源系统。
数字孪生技术在能源管理中的应用主要包括能源系统设计与模拟、实时监测与优化以及故障预警与诊断三个方面。
首先，数字孪生技术可以在能源系统的设计与模拟过程中发挥重要作用。
传统的能源系统设计过程往往需要耗费大量的时间与资源，而数字孪生技术可以通过对真实系统进行建模和仿真，提前发现潜在的问题并进行优化。
能源管理者可以根据数字孪生技术所提供的模拟结果，在设计阶段进行有效的决策，从而提高能源系统的效率与可靠性。
其次，数字孪生技术可以实现能源系统的实时监测与优化。
通过在数字孪生模型中集成传感器数据和实时监测系统，能源管理者可以随时掌握能源系统的运行情况，并进行实时的优化调整。
数字孪生技术可以模拟不同的运行场景，帮助能源管理者评估不同的优化策略，并根据实际情况做出决策，以达到能源系统的最佳运行状态。
最后，数字孪生技术在能源管理中还可以实现故障预警与诊断。
能源系统的故障和问题可能会导致能源浪费和安全隐患，而数字孪生技术可以对能源系统进行全面监测并提前发现潜在的故障。
通过在数字孪生模型中模拟各种故障情况，能源管理者可以快速定位问题并采取相应的措施进行修复，从而避免了不必要的能源浪费和维修成本。
数字孪生技术在能源管理中的应用具有诸多优势。
首先，数字孪生技术可以实现能源系统的虚拟仿真，无需真实场景和设备进行实验，降低了成本和风险。
其次，数字孪生技术可以提供全面而准确的数据信息，为能源管理者提供科学依据，使决策更加合理有效。
最后，数字孪生技术的应用可以预防和解决能源系统中的问题，降低能源消耗，提高资源利用效率。
然而，数字孪生技术在能源管理领域的应用还面临一些挑战和难题。
数字孪生技术在能源发电中的实际应用案例
数字孪生技术在能源发电中的实际应用案例随着科技的不断发展，数字孪生技术逐渐成为能源发电行业重要的工具。
数字孪生，指的是通过数字模型来复制和仿真实体物体或系统的技术。
在能源发电领域，数字孪生技术的应用可以帮助实现更高效、智能化的能源发电过程。
本文将介绍几个数字孪生技术在能源发电中的实际应用案例。
首先，数字孪生技术在风力发电中的应用是一个典型案例。
风力发电作为一种清洁能源，正得到越来越广泛的应用。
然而，风力发电的效率受到多种因素的影响，如风速、风向和气候条件等。
通过数字孪生技术，可以建立一个真实的数字风场模型，对风力发电设备进行全面仿真。
这样一来，可以精确地预测风速变化对发电效率的影响，优化风力发电场的布局和风机的调度。
这种数字孪生技术的应用，能够提高风力发电的利用率，降低发电成本。
其次，数字孪生技术在太阳能发电中的应用也非常广泛。
太阳能发电是一种可再生能源，通过太阳能电池板将太阳光转化为电能。
然而，太阳能发电的效率受到多种因素的影响，如太阳光强度、角度和天气状况等。
通过数字孪生技术，可以建立一个真实的太阳能发电场模型，对太阳能发电系统进行全面仿真。
这样一来，可以比较不同位置和角度的太阳能电池板的发电效率，优化太阳能发电场的布局和太阳能电池板的调整方式。
数字孪生技术的应用，能够提高太阳能发电的利用效率，使之更好地适应不同环境条件。
此外，数字孪生技术在核能发电中的应用也具有重要意义。
核能发电是一种高效、清洁的能源来源，然而，核电厂的安全性一直备受关注。
通过数字孪生技术，可以建立一个真实的核电厂模型，全面模拟核反应堆的运行过程。
这样一来，可以对核反应堆的运行状态进行精确监测，预测潜在的问题，并及时采取措施进行修复。
数字孪生技术的应用，能够提高核电厂的安全性，减少事故发生的概率，保护人们和环境的安全。
最后，数字孪生技术在水力发电中也有着广泛的应用。
水力发电是一种可再生能源，通过水流的驱动来产生电能。
然而，水力发电的效率受到多种因素的影响，如水流速度、水位和流量等。
数字孪生技术在能源管理中的应用和创新
数字孪生技术在能源管理中的应用和创新数字孪生是一种将现实世界与虚拟世界相结合的技术，它可以在虚拟环境中模拟现实世界中的物理系统，并精确地反映其状态和行为。
数字孪生技术正在成为各种行业的重要工具，能源管理领域也不例外。
本文将从数字孪生技术的概念入手，阐述数字孪生技术在能源管理方面的应用和创新。
一、数字孪生技术的概念及原理数字孪生技术是指利用数字化技术构建出与实际产品或过程完全相应的虚拟模型，这个虚拟模型可以被用来预测、测试、优化并且管理真实的实体物体。
数字孪生技术以数字化的方式将物理系统和虚拟世界进行融合，通过对真实世界进行数字化建模、仿真、优化和预测，并实时掌握其状态和行为，进而达到优化控制和智能管理的目的。
数字孪生技术可分为三个阶段：建模、仿真和分析。
模型阶段包括对真实世界进行3D扫描和拍照获取数据，并针对特定问题建立相关的仿真模型。
在仿真阶段，通过对虚拟建模进行模拟，以预测系统在不同情形下的行为和性能。
在分析阶段，将对结果进行评估和分析，以确定系统是否达到预期目标，就能我们必要的响应措施。
二、数字孪生技术在能源管理中的应用数字孪生技术在能源管理领域的应用非常广泛，以下是具体表现：1.建模和仿真数字孪生技术在能源系统建模中具有重要作用。
通常情况下，在需要评估一个能源系统的运行状态或制定优化方案时，需要对该系统进行建模。
这里面涉及到对能源系统各个组件的精确建模，包括能源互联网的供电、输电、负荷、储能等方面的因素，以及能源管理中的系统安全、性能、稳定性、经济性等要素。
2.智能运维数字孪生技术能够对能源系统进行实时监控和预测分析，根据预测结果自动优化能源系统的运转。
比如，当能源系统出现故障时，数字孪生技术能够自动完成故障检测，并结合数据分析，提供科学、切实可行的建议，帮助能源管理者提高检修效率和降低运维成本。
3.风险评估和预测数字孪生技术可以对能源系统进行高精度的模拟和预测，有效降低了能源管理风险，帮助能源管理者制定更加细化的风险管理策略。
数字孪生技术在能源管理中的应用
数字孪生技术在能源管理中的应用随着工业和信息技术的迅速发展，数字孪生技术逐渐成为能源管理领域的热门话题。
数字孪生是指通过数字模型来对物理实体进行精确复制和仿真，以实现实时监测、预测和优化能源系统的运行。
在能源管理中，数字孪生技术的应用可以有效提高能源利用效率、减少能源消耗，进而推动可持续能源发展和降低环境污染。
首先，数字孪生技术在能源管理中的应用可以实现对能源系统的实时监测和可视化展示。
通过建立数字孪生模型，可以将传感器数据、设备运行状态等实时采集的信息与数字模型进行对比分析，实时监测能源系统的运行状况。
同时，利用数据可视化技术，将能源系统的运行状态以图表、动画等形式展示出来，可以帮助能源管理人员更直观地了解能源消耗情况，及时发现和解决问题，进而优化能源管理策略。
其次，数字孪生技术可以应用于能源系统的仿真和优化。
通过建立能源系统的数字孪生模型，可以模拟不同的运行模式和策略，在模型中进行试验和优化。
通过模型的仿真分析，可以预测不同策略下的能源消耗情况，评估不同设备和技术的性能表现，从而指导实际的能源系统运行。
此外，数字孪生技术还可以结合人工智能和机器学习算法，对能源系统的数据进行挖掘和分析，从中提取规律和优化方式，实现能源的节约和效率提升。
第三，数字孪生技术可以用于能源系统的预测和故障诊断。
通过建立数字孪生模型，可以预测能源系统在不同条件下的性能表现，如温度、能耗等。
模型可以通过对历史数据的分析，预测系统的未来发展趋势，并提供相应的建议和策略。
此外，数字孪生技术还可以通过对数据的实时监测和分析，实现对能源系统的故障诊断。
一旦系统出现异常或故障，数字孪生模型可以立即发现并给出相应的解决方案，实现故障的及时修复和恢复。
最后，数字孪生技术还可以用于能源管理的决策支持。
通过建立数字孪生模型，可以对不同的决策方案进行评估和比较，以选择最佳的能源管理策略。
模型可以通过对不同决策方案的模拟和分析，预测其在实际实施中的效果和影响，帮助决策者做出科学合理的决策。
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一、前言全球能源行业顺应数字化时代不断发展，我国电力体制改革深入推进，在这一背景下加快能源转型已成为行业共识。
但能源行业存在着体制、技术与市场壁垒，使得能源转型面临挑战。
国家能源局提出智慧能源战略，建设互联互通、透明开放、互惠共享的能源共享平台，以期解决能源行业普遍存在的壁垒问题。
数字孪生技术可在物理世界和数字世界之间建立精准的联系，有助于解决智慧能源发展所面临的技术难题，支持从多角度对能源互连网络进行精确仿真和控制。
然而，数字孪生技术在智慧能源行业的定义和应用架构仍有待深入研究，对于能源系统的数字孪生技术应用试验也仅处于初步的验证探索阶段，涉及能源系统变电设备、电力传输网和热电厂的数字孪生模型研究。
本文以面向智慧能源系统的数字孪生技术为研究对象，重点梳理智慧能源领域对数字孪生技术的需求和国内外研究现状及趋势，探究数字孪生技术在智慧能源系统中的定义和通用架构，据此分析面向智慧能源系统的数字孪生关键技术和生态构建。
在此基础上开展数字孪生技术在智慧能源行业的部署和应用案例研究，进而展望数字孪生技术在智慧能源行业的发展方向和应用趋势。
二、面向智慧能源系统的数字孪生技术需求分析（一）宏观需求分析2019年11月，《中共中央关于坚持和完善中国特色社会主义制度推进国家治理体系和治理能力现代化若干重大问题的决定》要求，推进能源革命，构建清洁低碳、安全高效的能源体系。
《“十三五”国家战略性新兴产业发展规划》提出，培育基于智慧能源的新业务、新业态，建设新型能源消费生态与产业体系。
我国能源产业生态正在发生深刻变革。
目前新型冠状病毒肺炎疫情给我国经济发展和能源行业带来了冲击，煤炭、天然气、电力、新能源等行业均遭受到一定程度的影响。
这并不能改变我国能源体系实现能源转型的目标，能源生产和利用方式的根本性改变亟需以新一代数字化技术为关键支撑。
（二）技术需求分析我国能源供应朝着分散生产和网络共享的方向转变，但能源行业仍普遍存在体制、技术和市场壁垒，能源供应侧、传输侧和消费侧都存在大量信息不透明、不共享的问题。
国家能源局提出的“互联网+”智慧能源战略，将借助现代信息技术提供互联互通、透明开放、互惠共享的信息网络平台，打破现有能源“产、输、配、用”之间的不对称信息格局，推进能源生产与消费模式革命，重构能源行业生态。
该战略的落地实施要求能源系统实施数字化深度转型，运用新的技术手段助力数字化转型成为亟需。
云计算、人工智能（AI）、大数据、数字孪生等新兴热点技术，为能源行业的创新与变革带来了新发展动力，为加速能源系统的数字化转型提供了技术支撑。
构建智慧能源生态系统是我国能源行业的发展趋势，而融合物联网技术、通信技术、大数据分析技术、高性能计算技术和先进仿真分析技术的数字孪生技术体系，成为解决当前智慧能源发展面临问题的关键抓手。
在现有能源系统的建模仿真和在线监测技术的基础上，数字孪生技术体系进一步涵盖状态感知、边缘计算、智能互联、协议适配、智能分析等技术，为智慧能源系统提供更加丰富和真实的模型，从而全面服务于系统的运行和控制。
三、面向智慧能源系统的数字孪生技术研究现状与趋势近年来，国外对数字孪生技术的理论层面和应用层面研究均取得了快速发展[5]。
美国通用电气公司（GE）和辛辛那提大学应用涵盖从设计到维护全过程的数字化来优化产品生产，但尚未实现数字孪生的统一建模技术。
美国ANSYS公司提出ANSYSTwinBuilder技术方案，创建数字孪生并可快速连接至工业物联网，用于改善产品性能、降低意外停机风险、优化下一代产品。
文献提出了数字孪生参考模型，在概念层面实现了对产品生命周期的全面描述。
文献提出了一种多模式数据采集方法，将生产系统与数据库耦合，为数字孪生提供了状态感知与分析的基础能力。
与国外的快速发展势头相比，国内在数字孪生技术方面的研究仍处于萌芽阶段。
文献提出了一种描述复杂产品的数字孪生设计框架，探索了开发过程中的关键技术。
文献提出了数字孪生五维模型概念，展望了该模型在10个不同领域中的应用前景。
文献多角度分析了大数据和数字孪生技术之间的异同以及如何促进实现智能制造。
文献总结了信息物理系统中数字孪生的关键技术，描绘了数字孪生技术在产品全生命周期的实现途径。
数字孪生技术在各领域的应用迅速发展，而无论国内还是国外，有关数字孪生技术在能源行业的应用大都处于探索验证阶段。
法国达索公司致力于电气设备的数字孪生仿真建模研究，搭建了用户和设计师之间的交互平台。
上海交通大学研究团队建立了数字孪生电网的潮流模型，验证了数字孪生电网的技术可行性。
安世亚太数字孪生体实验室基于Flownex设计软件建立了数字孪生热电厂模型，为热电厂的工程设计和维护提供了技术参考。
清华大学研究团队利用数字孪生CloudIEPS平台，建立了数字孪生综合能源系统模型，达到降低了能源系统运行成本的目标。
一般认为，数字孪生技术特别适用于资产密集型且可靠性需求高的复杂系统。
该技术已逐渐应用到诸多工业领域，又以制造业领域为典型。
智慧能源系统是融合多能源的综合复杂系统，与数字孪生技术的应用方向高度契合。
然而，当前数字孪生技术在智慧能源领域应用发展比较零散，没有建立数字孪生技术在智慧能源领域的应用实施框架。
四、面向智慧能源系统的数字孪生定义和架构（一）面向智慧能源系统的数字孪生技术定义数字孪生技术早期被运用在国防军工及航空航天领域，其基本理念是由Grieves教授2003年在产品生命周期管理课程上提出。
对数字孪生技术概念给出定义，则要追溯到2009年美国空军研究实验室（AFRL）提出的飞机机身数字孪生定义。
2009—2019年科研机构对数字孪生技术所给出的定义见表1。
综合各类定义描述，本文面向智慧能源工程应用，概括数字孪生的定义如下：数字孪生技术充分利用精细化物理模型、智能传感器数据、运维历史等数据，集成电、磁、热、流体等多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成对智慧能源系统的映射；数字孪生实例反映对应智能设备的全生命周期过程，能够实时更新与动态演化，进而实现对智慧能源系统的真实映射。
（二）面向智慧能源系统的数字孪生架构及特点结合数字孪生的通用架构，本文给出了数字孪生在智慧能源系统中的架构，针对智慧能源系统的特点该架构分为五部分（见图1）：物理层、数据层、机理层、表现层和交互层。
数据层首先从物理层中收集大量数据，然后进行预处理并传输；机理层从数据层接收多尺度数据（包括历史数据和实时数据），通过“数据链”输入仿真模型后进行数据整合和模拟运算；表现层获得机理层仿真的结果，以“沉浸式”方式展现给用户；交互层可以实现精准的人机交互，交互指令可以反馈至物理层对物理设备进行控制，也可以作用于机理层实现仿真模型的更新和迭代生长。
相应层次的特点具体阐述如下。
1.物理层常规的能源系统状态监测，首先在能源设备上安装传感器，然后由数据采集软件汇总，但分散的数据采集系统交互困难。
物理层基于能源物联网平台，在各智能设备中应用先进传感器技术收集系统运行的多模异构数据，集成了物理感知数据、模型生成数据、虚实融合数据等海量数据；支持跨接口、跨协议、跨平台交互，可实现能源系统中各子系统的互联互通。
2.数据层常规的能源系统状态监测只关注传感器本身数据，而数字孪生更关注贯穿智能设备全生命周期的多维度相关数据。
数据层在各智能设备本地侧对数据进行实时清洗和规范化，采用高速率、大容量、低延迟的通信线路进行数据传输；同时依托云计算和数据中心，动态地满足各种计算、存储与运行需求。
3.机理层数字孪生所构建的智慧能源系统仿真模型使用了“模型驱动+数据驱动”的混合建模技术，采用基于模型的系统工程建模方法学，以“数据链”为主线，结合AI技术对系统模型进行迭代更新和优化，以实现真实的虚拟映射。
这一模型对智能设备的选型、设计和生产制造都有指导价值，而不仅限于根据数据变化来决定能源设备是否需要检修或更换。
4.表现层数字孪生技术应用虚拟现实（VR）、增强现实（AR）以及混合现实（MR）的3R技术，建立可视化程度极高的智慧能源系统虚拟模型，提升了可视化展示效果。
利用计算机生成视、听、嗅等感官信号，将现实与虚拟的信息融为一体，增强用户在虚拟世界中的体验感和参与感，辅助技术人员更为直观、高效地洞悉智能设备蕴含的信息和联系。
5.交互层基于数字孪生的智慧能源系统虚拟模型不再仅仅是传统的平面式展示或简单三维展示，而是实现用户与模型之间的实时深度交互。
利用语音、姿态、视觉追踪等技术，建立用户与智能设备之间的通道，实现多通道交互体系来进行精准交互，以支持对电力网、燃气网、热力网、交通网、供水网等多能耦合的能源系统的高效精准控制和交互。
整体来看，数字孪生既不是对物理系统进行单纯的数值模拟仿真，也不是进行常规的状态感知，更不是仅仅进行简单的AI、机器学习等数据分析，而是将这三方面的技术都有机整合于其中。
数字孪生对能源系统进行数字化建模，并在数字空间与物理空间实现信息交互；首先应用完整信息和明确机理预测未来，再发展到基于不完全信息和不确定性机理推测未来，最终实现能源系统的数字孪生体之间共享智慧、共同进化的孪生共智状态。
五、面向智慧能源系统的数字孪生关键技术（一）云端–边缘端协同的数字孪生服务平台智慧能源系统包含了众多领域的物理设备，数据采集向多样化发展，且数据量呈指数级增长。
常规的数据服务平台已无法满足对数据进行快速准确处理的要求，亟需构建云端–边缘端协同的数字孪生服务平台。
边缘端需要利用智能设备进行一部分本地计算，云端则要求将各设备的数据整合后进行运算。
通过建立“数据链”、通用算法库和模型库，实现多源异构数据分析任务的高效协同分工，从而为数字孪生的应用奠定基础。
1.智慧能源系统的“数据链”设计智慧能源系统各个设备组件的设计结构、制造工艺、性能参数、运行参数等，对系统运行服务均会产生影响。
基于数据采集、传输、分析和输出的全过程“数据链”设计，需要挖掘“数据链”与全生命周期过程的映射关系，通过研究“数据链”与设计云、生产云、知识云、检测云、服务云中的实体与虚体关联关系，利用数据库和机器学习智能算法，形成全生命周期“数据链”的描述与设计方法。
图2给出了“数据链”中设备数据的采集、传输和分析的过程，用于实现数据的纵向贯通和知识的闭环精准交互。
2.云端和边缘端服务的通用智能算法库建立精确、可动态拓展的云端和边缘端服务的智能算法库，以加快智慧能源系统分布式计算的速度，实现对网络、计算、存储等计算机资源的高效利用。
该算法库是一个体系合理、测试完整且验证充分的智慧能源系统通用智能算法库，包括数据清洗算法子库、性能退化特征提取算法子库和状态趋势预测算法子库等。
尤为核心的是，基于边缘端–云端协同体系的专业算法应用部署，可实现专业算法的实例化验证和迭代生长。