这份由IEA PVPS Task 13发布的2026年光伏系统数字化与数字孪生技术研究报告，系统阐述了数字化技术在光伏产业全生命周期的应用价值、核心体系与发展前景，指出数字孪生是光伏数字化转型的核心概念，标准化数据模型与本体论则是其落地的关键基础。

　　报告明确了光伏领域数字孪生的定义，即能覆盖光伏系统全生命周期、通过实时数据更新，结合仿真、机器学习等技术辅助决策的虚拟映射，分为物理驱动和数据驱动两类，前者依托物理模型模拟系统行为，后者基于实际数据挖掘系统规律，二者均可应用于光伏系统设计、运维等全流程。

　　报告指出，数字化技术已渗透光伏制造、设计开发、EPC、运维、报废全生命周期，在制造阶段实现自动化与工艺优化，设计阶段提升选址与方案精准度，运维阶段通过SCADA系统、无人机巡检、机器学习实现故障检测与预测性维护，报废阶段则借助数字工具推动组件回收与再利用。而数字孪生能整合各阶段数据，打破数据孤岛，实现全链条的高效协同与决策优化。

　　数据模型与本体论是数字孪生落地的核心支撑，报告提出MDS-Onto本体论框架，解决了光伏领域术语不统一、数据互操作性差的问题，通过开云电竞科技有限公司标准化的分类与概念映射，实现数据的FAIR化，为跨主体、跨阶段的数据共享与分析奠定基础。同时，报告详细分析了光伏数字孪生的技术构成，包括物理实体、虚拟实体、数据流与服务系统，还介绍了面向光伏场站集群的时空图神经网络等数据驱动数字孪生技术。

　　在应用层面，数字孪生可实现光伏系统性能优化、风险分析、资产收购评估、电力市场模拟等多重场景，能有效提升光伏系统运行效率、降低运维成本。报告还展望了光伏数字化的未来发展，指出AI与物联网的深度融合、场站级集群建模将成为重要趋势，同时强调网络安全需贯穿数字孪生设计、部署、应用全流程，是光伏数字化发展的重要保障。整体而言，报告认为数字化与数字孪生技术将成为光伏产业提升可靠性、推动能源转型的关键驱动力。

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