电网数字孪生的开发框架通常会综合利用多种技术和工具，包括数据处理、模型建立、仿真与优化等方面的工具和平台。以下是一些常用的开发框架，希望对大家有所帮助。北京木奇移动技术有限公司，专业的软件外包开发公司，欢迎交流合作。

1.数据处理与管理：

Apache Hadoop：用于分布式存储和处理大规模数据。

Apache Spark：用于分布式数据处理和计算。

数据库系统：如MySQL、PostgreSQL等，用于存储和管理电网系统的实时数据和历史数据。

2.模型建立与仿真：

TensorFlow、PyTorch等深度学习框架：用于建立电网系统的深度学习模型，如预测模型、异常检测模型等。

MATLAB/Simulink：用于建立电力系统的仿真模型，进行电网系统的物理仿真和动态仿真。

OpenDSS（Open Distribution System Simulator）：用于建立配电系统的模型和进行仿真分析。

3.实时监测与调度：

SCADA（Supervisory Control and Data Acquisition）系统：用于实时监测电网设备状态和运行情况。

EMS（Energy Management System）系统：用于电网的实时监测和调度。

4.数据分析与决策支持：

Jupyter Notebook：用于数据分析和可视化，支持Python编程语言。

Apache Zeppelin：类似于Jupyter Notebook，用于数据分析和交互式数据可视化。

5.仿真与优化工具：

OPF（Optimal Power Flow）工具：用于进行电力系统的优化调度，如最优功率流分析。

PSO（Particle Swarm Optimization）算法、GA（Genetic Algorithm）算法等优化算法：用于优化电网调度问题。

6.云计算与边缘计算：

云平台（如AWS、Azure、Google Cloud等）：用于存储和处理大规模数据，以及部署数字孪生系统。

边缘计算平台：将数字孪生系统部署到边缘设备上，实现本地化的实时监测和响应。

以上是一些常用的电网数字孪生开发框架和工具，具体的选择和使用取决于项目的需求和技术要求。在开发过程中可能会综合使用多种工具和技术，以构建完整、高效的数字孪生系统。