近年来,光伏发电迅速发展。随着光伏发电平价时代的到来,如何降低光伏发电系统的运行成本、提升其运行效率,已成为新能源发电企业面临的重大问题。提高发电量预测准确性和及早发现缺陷减少设备故障,都是降低光伏运行成本、提升运行效率的有效途径。数字孪生技术综合应用感知技术、大数据和人工智能技术、机理分析技术,建立起与物理实体同步的“高保真”数字孪生体,借此实时监测和评估物理实体的状况和特性。本论文应用数字孪生技术,建立光伏电站的数字孪生体,实现光伏电站发电出力的精准预测,并根据数字孪生体的输出特性与光伏电站的真实输出特性的比对,实现光伏电站关键设备的故障检测。主要工作如下:本文首先介绍了光伏系统的基本组成,并分析了气象因素对光伏输出功率的影响。对数字孪生技术基本概念进行了简要介绍,并提出了光伏系统数字孪生模型的框架,为后续的研究奠定了基础。其次,结合所提光伏系统数字孪生框架,提出了基于长短期记忆网络,面向光伏发电功率预测的数字孪生模型,并通过迁移学习将此模型应用到其他投入运行时间较短、数据不足的光伏系统发电功率预测中。光伏发电功率由于受到太阳辐照度、温度和一些随机因素的影响,具有较强的间歇性和波动性,因此很难进行精确的光伏功率预测;所提出的数字孪生模型,实现了与光伏系统物理实体的同步和实时更新,因此获得比传统预测方法更准确的预测结果,同时利用从历史数据充足的光伏系统中学到的知识来辅助历史数据有限的光伏系统建立发电功率预测数字孪生模型,不仅可以得到精确的预测结果而且节省了模型训练时间。通过实际电站中的光伏历史数据验证了所提方法的有效性。最后,根据所提数字孪生模型,将其给出的预测功率值与实际的测量功率值进行比较,如果两者之间的差异超过所设阈值,则发出故障警示,并结合实际电站的故障数据对故障检测阈值的设置方式进行了分析,所提方式复杂度较低,且实现的故障检测率能够成功应对实际电站中存在的异常情况。