随着新能源大规模并网和电力负荷持续增长，传统电网运行模式面临严峻挑战。数字孪生技术作为智能电网建设的核心支撑，通过构建物理电网的虚拟镜像，实现了从被动响应到主动预测的革命性转变。

在电网稳定性提升方面，数字孪生系统主要发挥三大作用：首先，基于高精度传感器网络实时采集电网运行数据，构建毫秒级更新的动态模型；其次，通过机器学习算法对海量历史数据进行分析，建立负荷预测、故障预警等关键模型；最后，利用并行计算能力模拟各种运行场景，为调度决策提供科学依据。

某省级电网的实践案例显示，部署数字孪生系统后，电网暂态稳定评估时间从原来的30分钟缩短至90秒，故障定位准确率提升至98.7%。系统还能预测未来72小时内的潜在风险，提前生成优化调度方案。特别是在应对极端天气时，数字孪生平台成功预警了多处设备过载风险，避免了可能的连锁故障。

值得注意的是，数字孪生系统的实施需要解决三个关键技术难题：多源异构数据的标准化接入、物理模型与数据模型的深度融合，以及仿真结果与实际运行的偏差修正。目前领先的解决方案采用边缘计算架构，在变电站侧部署预处理节点，大幅降低了数据传输延迟。

展望未来，随着5G通信和量子计算技术的发展，数字孪生系统将实现更精细化的电网建模。电力企业应重点关注数字孪生平台与现有SCADA系统的无缝集成，培养复合型技术人才，建立标准化的数字孪生应用体系，全面推动电网运营模式向数字化、智能化转型。