光刻机电源系统包含数百路高压、直流、脉冲与射频电源，总功率超过600kW，任何微秒级扰动都可能导致百万美元级的晶圆报废。传统依赖物理原型反复试验的优化方式已彻底失灵，数字孪生技术的深度应用正以虚拟-真实闭环的方式，将电源优化效率提升数十倍，精度逼近物理极限。

数字孪生首先建立从芯片级到系统级的全粒度模型。最低层精确到每个IGBT、SiC MOSFET、二极管与磁性元件的寄生参数与热阻网络，共涉及超过42万节点；中层完整复现LLC、NPC三电平、Marx堆叠等拓扑的非线性动态；最高层则包含所有电源与光刻机曝光时序、剂量控制、镜筒电场、真空腔体的耦合关系。整个孪生模型在万核集群上实时运行，仿真与真实时间比达到1:1.02。

最关键的应用是剂量误差预补偿优化。EUV每次曝光前，孪生系统根据当前所有电源的实际温度、老化状态、电网纹波预先计算出未来120ms内各路高压偏置与充电电源的微小漂移（精度达0.6ppm），并提前注入反向补偿信号，使实际到达光源与物镜的电压偏差保持在±1.8V以内，将剂量误差贡献从±0.42%压至±0.07%。

多目标协同优化是孪生的另一杀手锏。传统设计只能逐项优化效率、纹波、体积，彼此严重冲突。孪生系统可在虚拟空间同时运行上百万次参数组合，在效率≥96.8%、纹波≤0.4mV、功率密度≥28kW/L的三维Pareto前沿上找到全局最优解，再一次性下发到实体电源。实际优化后，主脉冲充电电源体积缩小31%，效率提升2.6%，纹波改善42%。

故障注入仿真大幅加速了可靠性验证。孪生系统可在1小时内完成相当于实体电源10年寿命的所有极端工况（电网跌落、短路、雷击涌、单器件开路等共18000种场景），精准定位出原设计中三处潜在的连锁失效风险，并在量产前完成硬件与固件双重加固，彻底避免了后期昂贵的现场召回。

数字孪生还支持在线持续优化。实体电源每微秒上传关键状态后，孪生实时同步并在后台进行滚动优化，当发现更优参数组合时，在晶圆换片间隙自动下发微更新，整个生命周期内电源性能持续向理论最优值收敛。

通过全粒度建模、剂量预补偿、多目标协同、故障全场景注入与在线滚动优化，数字孪生已将光刻机电源从“设计定型后就定型”转变为“边运行边进化”的活体系统，优化周期从18个月缩短到3周，性能逼近物理极限。