【摘 要】
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态势感知是能源互联网的核心任务，为运管调控各项决策提供重要辅助信息。能源互联网的复杂定性对其态势感知任务提出严峻挑战——受其所辖单元日益增长的规模、种类、主动性、耦合性以及外界环境等不确定因素的影响，能源互联网其复杂性与日俱增。系统复杂性所衍生的一些问题超出经典简化论的讨论范畴，亟需一种新的认知手段。本文通过关联数据、数据科学、物理系统与具体应用，提出了能源互联网数字孪生系统；进一步，延伸出一种新
【机 构】
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上海交通大学电力传输与功率变换控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（52277111）； 上海市科学技术委员会（21DZ1208300）；
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态势感知是能源互联网的核心任务，为运管调控各项决策提供重要辅助信息。能源互联网的复杂定性对其态势感知任务提出严峻挑战——受其所辖单元日益增长的规模、种类、主动性、耦合性以及外界环境等不确定因素的影响，能源互联网其复杂性与日俱增。系统复杂性所衍生的一些问题超出经典简化论的讨论范畴，亟需一种新的认知手段。本文通过关联数据、数据科学、物理系统与具体应用，提出了能源互联网数字孪生系统；进一步，延伸出一种新型数据驱动的态势感知方法论，即数字孪生态势感知DT-SA。DT-SA其核心思想是将真实世界的固有难题转化到虚拟空间，继而借助复杂系统理论和大数据分析等工具予以解决，具体涉及孪生体建模、分析和认知等核心环节。此外，本文也讨论了元宇宙技术对孪生体互联的增强作用，以及相关的科学问题。本系列研究有益于推进能源系统领域和数据科学领域的交叉融合，对于企业数字化转型、数字城市建设等具备参考价值。
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应用检测牛病毒性腹泻病毒（bovine viral diarrhea virus, BVDV）与牛肠道病毒（bovine enterovirus, BEV）抗原的双抗体夹心ELISA试剂盒，分别对2019-2020年采集于吉林省5个地区的738份粪便样品进行检测，并以PCR和免疫荧光试验对部分样品进行了确证。结果显示，吉林省不同地区、不同年龄及不同品种的牛群均存在BVDV与BEV混合感染，其中，B
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