随着能源互联网的快速发展，智能电网的复杂性和规模不断扩大，传统故障预测方法已难以满足实时性和精准性要求。数字孪生技术与边缘计算的深度融合，为智能电网故障预测提供了全新的技术路径。

数字孪生通过构建物理电网的虚拟镜像，实现了对电网运行状态的实时映射与动态仿真。结合高精度传感器网络采集的实时数据，数字孪生模型能够准确反映电网设备的运行状态，包括变压器温度、线路负载、绝缘性能等关键参数。这种虚实结合的方式，使得运维人员可以提前发现潜在故障隐患。

边缘计算的引入则有效解决了数据处理时延问题。通过在变电站、配电房等关键节点部署边缘计算设备，实现了数据在源端的实时处理与分析。与云计算相比，边缘计算将故障预测算法的执行下沉到网络边缘，显著降低了数据传输延迟，使得毫秒级故障预警成为可能。

具体而言，该融合系统的工作流程包含三个核心环节：首先，边缘节点对本地采集的电流、电压等数据进行预处理和特征提取；其次，通过轻量化AI模型进行初步故障诊断；最后，将关键数据上传至数字孪生平台进行深度仿真与预测。这种分层处理架构既保证了实时性，又确保了预测精度。

在实际应用中，某省级电网公司采用该技术后，故障预测准确率提升至92.3%，平均预警时间提前了47分钟。特别是在台风季节，系统成功预测了83%的潜在故障点，大大减少了停电事故的发生。

未来，随着5G通信和AI算法的进一步发展，数字孪生与边缘计算的融合将更加紧密。预计到2025年，该技术将在80%以上的智能电网项目中得到应用，为构建安全、高效、绿色的能源体系提供坚实支撑。