电网数字孪生和人工智能技术的融合发展思路方案（33页 PPT）

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电网数字孪生和人工智能技术的融合发展思路 南方电网能源发展研究院 徐梦 2025 年 9 月 ©CSG 2023. All Rights Reserved 2025-9-29 第 1 页 02 南方电网数字孪生领域技术发展现状 01 南方电网人工智能领域技术发展现状 05 系统融合发展思路 04 融合的关键挑战 07 实施路径与展望 06 数字孪生和人工智能融合发展场景 03 融合的背景与必要性 目录 / Contents ©CSG 2023. All Rights Reserved 01 南方电网人工智能发展历 程 ©CSG 2023. All Rights Reserved 早期自动化 1960 1990 应用突破阶段 2015 2020 n 伴随着人工智能技术的发展 ，电力系统也经历了技术积累、应用突破和大模型应用阶段。随着人工智能发展逐渐走向深水区 ，面对新 型电力系统“两高”特性的要求 ，随着系统的智能化水平要求不断提高 ，迫切需要以人工智能技术与新型电力系统深度融合 ，解决电 网生产调度规划等核心应用场景的难题。 • 电力系统规模快速扩大 ，形成以大机组、超高压输电和电网互联 为特征的大型互联电力系统 • 信息系统从离线系统逐步发展为在线系统 ，调度自动化从电话通 信传递系统状态向调控一体化转变。 • 管理信息化水平不断提升 ，从单体软件应用发展为信息集成应用。 • 2022 年底 ， Chatgpt 发布 ，以 Transformer 为基础的大模型行业应 用开始快速发展。 • 2023 年 ，智能客服大模型开始广泛部署。 • 2024 年 ，大瓦特 -CV 视觉大模型试点应用。 • 多模态大模型 ，时序预测大模型、科学计算大模型研究近期实现突破 • 专家系统、正则表达式等人工智能手段在电力行业数据采集， 自 动控制 ，故障定位等领域早有应用实践。 • 随着深度学习的发展 ，尤其是神经网络技术的出现 ，人工智能研 究成果为电力人工智能快速发展建立技术基础。 • 深度学习技术实际应用取得显著突破 ，电力行业 AI 技术开始起步。 • 2016 年 ，南方电网研发出第一个 AI 应用负荷预测。 • 2018 年 ， CV 类 AI 开始得到应用 ，第一套隐患识别算法投产。 • 电力人工智能应用集中于小模型领域。 南方电网人工智能发展历程 ©CSG 2023. All Rights Reserved 2020 至今 2000 2015 imageNet 正则表达式 智能电网管理 多模态大模型 大模型应用阶段 1/2 LSTM 科学计算 智能巡检 隐患识别 智能客服 负荷预测 自动控制 语言大模型 视觉大模型 专家系统 图像分类 机器学习 技术积累阶段 CNN n 南方电网公司作为能源行业的数字化转型先锋， 自 2018 年起系统性推进数字化与人工智能技术融合 ，逐步构建起以“数字电网”为核 心、 自主创新为驱动的人工智能发展体系 ，助力新型电力系统建设。在国家相关部委的大力支持和指导下 ，开展人工智能基础设施 建 设、发布首个自主可控大模型“大瓦特”、 自研电力行业人工智能创新平台、广泛开展 A1 示范应用场景建设、牵头成立电力行业人 工 智能联盟、筹建行业人工智能中试基地 ，系统性谋划人工智能发展。 l 制定实施人工智能发展专项规划 (2024-2026) l 如期高质量完成“人工智能基础设施建设示范工程” l 入选工信部“行业大模型” LZ 企业（电力行业唯一） l 人工智能应用建设工程入选国资委百大战新工程 l 牵头成立电力行业人工智能联盟 l 上线行业首个人工智能创新平台 l 发布电力行业首个自主可控大模型“大瓦特” l 首创算法“赛马” ，吸引全国 214 队 · 次参赛 l 成立人工智能公司 ，全面布局电 力人工智能赛道 l 电力行业唯一入选国家示范工程 ( 人工智能基础设施建设示范工程 ) l 在央企率先推进数字化转型 l 制订实施人工智能与业务发展 深度融合专项规划 ，并纳入 公 司战略举措 l 成立人工智能研究中心 l 牵头筹建行业人工智能中试基地 l 发布智能体平台和大瓦特系列产品 南方电网人工智能发展历程 2/2 ©CSG 2023. All Rights Reserved 2018 2022 2023 2024 2025 n 人工智能技术是应对能源转型挑战、提升运营效率的重要途径 ，能有效解决新型电力系统海量数据接入、系统安全稳定、实时性等问 题 ，推动人工智能走向边缘设备 ，实现云 - 边 - 端协同互动 ，赋能发输变配用等环节。发电侧 ，精准预测新能源出力 ; 电网侧 ，促 进调度 优化决策 ，实现生产智能运维 ; 用户侧 ，推动需求响应与用户能效优化 ，推进“人工智能 +” 行动 ，以“数字化绿色化”转型支 撑新型 电力系统和新型能源体系建设。 负荷特性分析 风险准确评估 智能调度决策 源荷精准预测 状态快速估计 人工智能是支撑新型电力系统高质量发展的关键 ©CSG 2023. All Rights Reserved 新型电力系统 电力人工 智能系统 支撑 支撑 社会、经济 影响 数字孪生运行 非结构化 知识 电气机理 与知识 绿色化 数字化 人工智能 + 气象特征 地理信息 02 南方电网数字孪生领域技术发展现状 ©CSG 2023. All Rights Reserved 序号 工程名称 地理位置 投产时间 工程特点 1 220 千伏大英山输 变电工程 海南省 海口市 2020 年 9 月 南网首座数字孪生变电站 ，实现可视化展现、 智能巡检、 智能操作、 作业安全管控、 智能 检修等场景建设 ， 同时通过模拟仿真和系统分析 ，支持辅助决策。 2 ±800kV 昆柳龙直 流工程 云南 广西 广东 2020 年 12 月 世界首条 800 千伏特高压多端柔性直流工程 ，通过 “数字昆柳龙”建设 ，形成了南方电网 特高压直流工程数字孪生建设标准和规范。 3 220 千伏袁家坝输 变电工程 四川省 广元市 2022 年 4 月 试点应用 ，实现变电站三维全景可视化展示及设备全状态感知、 检修作业装备智能匹配、 检修路径和作业范围自动规划、 变电站三维电路及虚拟电气操作、 检修作业全景仿真模拟 和停电区域确定、 作业方案的自动生成等。 4 220 千伏郭巷输变 电工程 江苏省 苏州市 2023 年 3 月 江苏省打造的首座数字孪生变电站 ，采用三维激光点云精细化建模技术 ，精准还原实体变 电站的数字孪生模型。 系统通过数据交互与应用开发 ，支持远程运检、 智能巡视和全生命 周期管理 ，推动变电站智慧运检升级。 5 110 千伏三叉矶输 变电工程 湖南省 长沙市 2024 年 10 月 湖南首座绿色建造变电站 ， 首次实现三维设计、 数字孪生、 数字移交全过程应用。 采用可 视化系统和 BIM 模型数字化交付 ，支持智能巡检和预警 ， 已建立 1:1 数字孪生模型 ，接入 智 慧城市运营系统。 6 1000kV 川渝特高 压交流工程 四川省 重庆市 2024 年 12 月 川渝特高压数字孪生站 ， 已建立 1:1 数字孪生模型 ，变电站动态数据 ，如： 电流、 电压、 油 位等实时同步 ，远程监控 ，沉浸式 “巡检”等。 数字孪生电网试点项目技术应用现状。 数字孪生技术在智能电网领域的应用现状 ©CSG 2023. All Rights Reserved 典型试点项目 18 类算法仓 公司级 AI 平台沉淀 ，覆 盖 输变配用全环节 ，为业 务 提供强大智能引擎。 调度与设备智能 AI 负荷预测、语音指令、缺陷识别等系统已嵌入 DMS 、 OMS ，实现分钟级闭环 。 广域覆盖 南网智瞰时空底座覆盖 995 座 新能源场站、 2 万 发电单 元。 实时同步 实现 秒级刷新 ，支撑特高压、 配网、灾前推演等关键场景。 高精度建模 昆柳龙换流站 厘米级镜像 ， 设备级部件级颗粒度建模。 南网数字孪生应用全景 从厘米级镜像到秒级刷新 ，构建高保真电网数字底 座 新能源功率预测 风电 / 光伏日前预测精度达 81% / 91% 。 南网人工智能能力矩阵 全环节算法沉淀 ， 赋能电网智能升 级 ©CSG 2023. All Rights Reserved 双技落地现状 03 融合的背景与必要性 ©CSG 2023. All Rights Reserved 高比例新能源与新型负荷冲击 源荷双重波动性 呼唤“ AI 大脑 + 孪生身体”的融合决策 新能源渗透率激增 预计 2025 年风电光伏渗透率超 38% ，不确定性加剧。 新型负荷快速增长 电动汽车等新型负荷年增 30% ，峰谷差持续扩大。 融合背景与必要性 ©CSG 2023. All Rights Reserved 1/2 极端天气与韧性要求升级 从被动抢险到主动免疫 ， AI + 孪生构建电网 “免疫系统” 数据要素与虚实闭环 构建自学习、 自优化、 自演进的数字化生命 体 灾中自愈 虚拟沙盘推演 ， AI 生 成最优应对预案。 灾前预测 融合气象数据 ， AI 预 测破坏路径与程 度。 灾后恢复 精准定位故障 ， 自 动隔离并恢复供电。 融合背景与必要性 ©CSG 2023. All Rights Reserved 物理电网产生数据 反馈控制物理电网 孪生体实时映射 1/2 AI 提炼知 识 单点突破与烟囱壁垒 独立建设导致“孪生缺脑、 AI 缺身” ，协同效应亟待释放 融合背景与必要性 2/2 孪生侧重可视化 侧重展示 ，缺乏智能决策能力。 AI 聚焦垂直场景 缺乏统一物理模型支撑。 ©CSG 2023. All Rights Reserved 模型口径不一 数据时标不同 需求分析 利用数字孪生技术深入挖掘历史数据 ，提取设备运行机理知识 ，提升故障诊断和预警能力 ，为设备状态评级、预测性维护 提供准确数据支持。 需求分析 利用数字孪生技术对输电线路及其周边的地质环境进行全方位监测和模拟 ，结合地质灾害风险评估模型 ，实时监控灾害风 险点 ，提前识别潜在隐患 ，确保输电线路在复杂地质环境中的安全、稳定运行。 n 数据利用率低 电网在长期运行过程中积累了大量历史数据 ，但其利用率较低 ，未能有效挖掘数据中潜在的设备运行机理 ，难以为故障预警和设 备 健康评估提供准确支持。 n 输电线路地灾威胁 输电线路所经过的区域地质环境复杂 ，常面临滑坡、泥石流等地质灾害的威胁。加之线路巡视和灾害监测难度大 ，实时预警和灾 害 评估能力不足 ，给输电线路的安全运行和灾害应对带来极大挑战。 融合背景与必要性 2/2 ©CSG 2023. All Rights Reserved 04 融合的关键挑战 ©CSG 2023. All Rights Reserved 全要素多物理场建模难题 从电磁暂态到经济运行 ，如何实现一体化高保真建模？ nr 多域耦合： 电磁、 热、 机械、 经济场行为高度非线性。 精度与效率矛盾 ：现有模型难以兼顾颗粒度与计算速度。 AI 辅助建模 ：利用 AI 进行模型降阶、 参数辨识与自适应网格优化。 OT 数据 + IT 数据 + CT 数据 AI 数据治理 多源异构数据治理瓶颈 算力与实时性矛盾 终端 轻量化模型 / 就地控 制 云端 长周期训练 / 全局优 化 构建 μs 级时标网络 ，引入 AI 进行 自动质量评分、异常修复、隐私脱敏 。 如何打通 OT/IT/CT 数据 ，实现实时、可信、可追溯的数据供给？ ©CSG 2023. All Rights Reserved 通过 弹性算力调度、模型分割、量化压缩 实现云边端协同实时闭环。 省级电网仿真节点超十亿 ，集中式计算难以满足毫秒级控制需 求 融合关键挑战 边缘 毫秒级数据汇聚 / 推 理 1/2 可解释 AI (XAI) 提供决策因果链、 置信度与反事实推演 ，建立人机信任。 鲁棒性与安全 抵御样本污染与对抗攻击 ，确保极端场景下输出稳定可靠。 AI 可解释性与电网安全 调度员对黑箱决策零容忍 ， AI 必须透明、可靠、合 规 融合关键挑战 2/2 网络安全与隐私保护 孪生体汇聚全网高敏数据 ，安全是融合的生命 线 ©CSG 2023. All Rights Reserved 确保数据在 采集、传输、存储、共享 全生命周期安全合规。 零信任架构 区块链存证 分级授权 同态加密 05 系统融合发展思路 ©CSG 2023. All Rights Reserved 云边端协同架构 构建纵向贯通、 横向协同的融合算力网 络 通过统一开放框架 ，实现 模型、 数据、 服务 三级下沉与回传。 云端负责全局高精度孪生 与长周期 AI 训练； 边缘网关完成毫秒级数据 汇聚与推理； 终端设备植入轻量化模型实现 就地控制。 系统融合发展思路 ©CSG 2023. All Rights Reserved 云端 全局高精度孪生 / 长周期训 练 边缘 毫秒级数据汇聚 / 实时推 理 终端 轻量化模型 / 就地控 制 1/3 生成式 AI 与模型融合 从“识别”走向“创作” ， 实现机理与数据双驱动 利用大模型 自动生成设备机理方程 与数据驱动网络。 自 自动生成调度预案、 故障报告、 巡检指令。 降低专家经验依赖 ，缩短策略迭代周期。 元宇宙交互与培训 培训即实战、 远程即现场 基于 AR/VR 把调度员、检修工“带入”孪生电网 ，完成沉浸式巡检、 沙盘演练、远程协同操作。 AI 实时识别手势、语音 ，生成 最优操作路径与风险提示 ，极大 降低误操作风险。 系统融合发展思路 2/3 ©CSG 2023. All Rights Reserved 标准与开放生态 构建可复制、 可扩展、 可商用的产业生态 ，避免重复建设与锁定风 险 系统融合发展思路 3/3 ©CSG 2023. All Rights Reserved 共建联合实验室 牵头编制标准 构建共享库 打造测试床 06 数字孪生和人工智能融合发展场景 ©CSG 2023. All Rights Reserved 数字孪生电网应用场景 n 设备管理 ，通过精细化数字建模 ，结合实时运行监测数据， 构建设备的数字孪生模型 ，实现设备状态可视化与远程互 动。应用智能分析技术进行设备故障诊断 ，优化运维检修 以及节能降耗。 n 优化控制 ，应用智能控制技术 ，实现设备机组组合管理、 故障自愈及有功、无功优化调度 ，提升整体运行效率。 n 预测推演 ，应用仿真分析技术对电网负荷变化、新能源发 电情况、潜在故障等进行精准预测 ，并开展运行推演。 n 智能规划 ，通过建立电网整体数字孪生模型 ，结合电网大 数据和人工智能算法 ，实现电网网架诊断、布点布线和规 划优选。 智能规划 布点布线 预测推演 负荷预制 新能源预测 故障模拟 运行推演 优化控制 有功无功优化 设备管理 故障诊断 数字孪生和人工智能融合发展场景 ©CSG 2023. All Rights Reserved 数字孪生技术体系架构 1/8 运维检修 机组组合 规划优选 节能降耗 故障自愈 网架诊断 电力设备设施的数字孪生建模 利用 3D 高斯溅射（ 3DGS ）、 OpenUSD 等新技术创建高效的电力设备设施（如变电站、输电线路等）数字孪生模型。 3DGS 采用溅射点来表现场景 ，能够很好地处理电力线、铁塔建模； OpenUSD 的层次化场景描述和多重数据表示特性 ，成为创建复杂电 力设备设施数字孪生模型的理想选择。通过将电力设备的几何、位置、状态数据、历史运行数据和实时传感器数据结合在一个统一 的 3D 场景中 ，提供数字孪生电网清晰的可视化表示 ，并实现多维数据的集成与交互。 数字孪生和人工智能融合发展场景 2/8 ©CSG 2023. All Rights Reserved 沉浸式运维检修和培训应用 通过高效数据结构和多维度数据集成可以与增强现实（ AR ）和虚拟现实（ VR ）技术结合 ，为运维人员提供逼真的实景 视 图。在运维检修场景中 ，辅助运维人员查看电力设备的实时状态、历史故障记录、操作手册等信息 ，提供直观的操作指引。在 运 维培训场景中 ，帮助员工在虚拟的电力设备中进行实操练习 ，熟悉设备操作、应急响应和故障排除流程。 数字孪生和人工智能融合发展场景 3/8 ©CSG 2023. All Rights Reserved 架空输电线路覆冰预测及风险预警 针对架空输电线路频发的覆冰灾害 ，基于高效的覆冰 预测模型 ，在灾害发生前提供及时预警。 通过融合气象 数 据、 GIS 数据和地面监测数据 ，准确反映电力线路的覆 冰状 况。采用深度学习技术对数据进行分析 ， 建立覆冰 预测模 型 ，实现覆冰情况的精确预测 ，帮助运维人员及时 了解风险 状况 ，并采取适当的应急措施。 针对极端气候条件下输电通道沿线频发的地质灾害， 通过整合多维数据分析和人工智能技术 ，对输电线路的地 质 灾害进行全面监测和评估。利用 GIS 数据、地质勘探数 据和 气象数据 ，结合人工智能算法分析监测数据 ，识别潜 在的地 质灾害风险区域 ，并预测其可能的影响。为灾害预 警、风险 评估和应急响应提供科学依据， 同时优化灾害应 对策略 ，提 升线路的安全性和可靠性。 获取实时覆冰监测数据 构建输电走廊数字孪生体 覆冰智能识别与预测 映射状态特征至孪生体 状态、仿真与预警展示 数字孪生和人工智能融合发展场景 4/8 架空输电线路地灾监测及智能化处理 ©CSG 2023. All Rights Reserved 智能规划与网架优化 AI 在虚拟空间演算千万级方案 ，实现规划最优解 新能源接入优化：模拟大规模接入影响 ， AI 自动优 化接入点和容量。 网架