建设背景

在2020年的联合国气候峰会上，我国正式提出了“30·60”双碳目标。为实现“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”的目标，着力构建清洁低碳、安全高效的能源体系，提升能源清洁利用水平和电力系统运行效率，更好的发挥源网荷储一体化和多能互补在暴涨能源安全中心的作用。

系统概述

通过运用大数据、人工智能、5G、物联网、可视化等技术融合到智慧电网业务场景中，以数字孪生为纽带连接物理电网与数字世界，为智慧电网赋能，并提供更加实时、高效、智能的服务，促进智慧电网技术创新发展。

数字孪生与电网的深化融合，能够有效推动电网产业数字化、网络化、智慧化发展进程，成为电网变革的强大助力。数字孪生契合了我国以新型技术为产业转型升级赋能的战略需求，成为了应对当前百年未有之大变局的关键因素。

应用场景

电网全景概览

基于传感器、无人机、机器人等前端物联感知设备采集的设备运行数据，融合电网侧数据中台、PMS等各业务系统数据，实现设备多维、全态数据建模，再结合数字孪生精准三维物理建模和可视化技术，打造全景电网数字孪生模型，实现对“发-输-变-配-用”各环节设备、通道环境的全面感知、动态分析等，将高维度、多层次等复杂数据直观、实时呈现，实现电网设备全景监控。

设备智能巡检

通过AI巡检机器人预设时间、路线、巡检内容，AI机器人自主巡检时，监控画面可实时显示在大屏中，通过智能分析、设备定位、智能判断，发生隐患点位可进行可视化监控，发出实时告警。还可调取隐患点位监控画面，帮助管理人员分析原因，提高巡检效率。

设备状态评估

基于设备缺陷样本数据，通过机器学习、深度学习等算法建立电网设备状态分类评估模型，将设备测点时序数据传递给模型进行实时计算，自动判断设备的实时运行状态，实现用机器代替人，提高设备运维效率。

设备智能预警

通过数字孪生所构建的虚拟单元，利用算法预测设备状态发展趋势，根据预测结果利用逻辑回归、决策树等算法模型，开展变电设备的人工智能算法关键技术研究，例如变压器油中溶解气体智能分析、变压器油温度趋势预测、变压器油压力变化趋势预测、开关柜局部放电智能分析等，再结合告警规则，实现设备缺陷故障的智能预警、及时处置，减少缺陷故障造成的非计划停电，辅助“设备主人”实时掌握设备的健康状态。

设备故障分析

通过传感器数据、知识图谱、人工智能算法、发生故障规律，实现对故障的智能分析。设备发生异常和故障时，系统自动推理，推荐故障案例和解决方案。

设备应急指挥

构建设备数字孪生模型，融合业务流程模型、数据等模型，打造沙盘式应急抢修，为电网设备抢修指挥和客户服务提供全流程、全视角的展示与分析，并运用人工智能和融合通信辅助赋能数字指挥，助力供电服务指挥中心对抢修现场情况的全流程跟踪与全方位实时掌控，为抢修和智慧提供辅助决策、节点管控、多方协同、远程协助等支撑能力，为应急指挥工作的开展提质增效。

设备辅助决策

以运检班组实际业务需求出发，构建电网设备运维检修专家知识库。基于设备缺陷报告、实验报告，通过NLP等技术，实现运维知识自动提取并形成知识图谱，在设备发生缺陷或故障后，通过人工智能的检索应用，辅助用户制定运维检修决策，让专家的知识经验服务于设备的运维检修，提高检修的效率和质量，助力数字化班组建设。

智能工单管理

系统可直观展示工单列表、分布位置、维修人信息、故障情况等，通过集成监控数据，可实时感知微信人员轨迹、定位、维修过程、维修结果等，辅助管理人员提升工单管理能力。

……

开发平台

基于数维图科技自研Sovit3D三维可视化平台，采集现场照片与数据，同步BIM建模导入，利用数字孪生技术，对大坝、发电机组、船闸、泄洪口等进行3D建模，实现可视化直观的全场景管理。可交互式的 Web 流域三维场景，可进行缩放、平移、旋转，场景内各设备可以响应交互事件。

建设价值

随着物理设备、自动化系统和信息系统的互联互通，通过“物理设备”和“虚拟设备”融合，用数字化技术来感知、理解和优化现实世界电网设备，将基础设施和数字化建设紧密结合起来，在云端实现电网经营管理、生产运行状态的实时在线，形成电网三维全息场景的全景监视、多维业务系统数据融合和空间视野赋能交互的完整闭环，从而显著提升电网数字化、智慧化水平。支撑生产管控、业务运营的安全、高效、集约、规范和智能运作，提升电网企业的科学分析、决策和预判能力，提高设备可靠性，促进电网安全、稳定、经济运行。