電網(wǎng)數(shù)字孿生和人工智能技術(shù)的融合發(fā)展思路南方電網(wǎng)能源發(fā)展研究院徐夢2025年9月?CSG2023.

AllRightsReserved2025-9-29第1頁02

南方電網(wǎng)數(shù)字孿生領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀01

南方電網(wǎng)人工智能領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀05

系統(tǒng)融合發(fā)展思路04

融合的關(guān)鍵挑戰(zhàn)07

實施路徑與展望06

數(shù)字孿生和人工智能融合發(fā)展場景03

融合的背景與必要性目錄/Contents?CSG2023.

AllRightsReserved01

南方電網(wǎng)人工智能發(fā)展歷程?CSG2023.

AllRightsReserved早期自動化1960

1990應用突破階段2015

2020n伴隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展

，電力系統(tǒng)也經(jīng)歷了技術(shù)積累、應用突破和大模型應用階段。隨著人工智能發(fā)展逐漸走向深水區(qū)

，面對新

型電力系統(tǒng)“兩高”特性的要求

，隨著系統(tǒng)的智能化水平要求不斷提高

，迫切需要以人工智能技術(shù)與新型電力系統(tǒng)深度融合

，解決電網(wǎng)生產(chǎn)調(diào)度規(guī)劃等核心應用場景的難題。?電力系統(tǒng)規(guī)?？焖贁U大

，形成以大機組、超高壓輸電和電網(wǎng)互聯(lián)

為特征的大型互聯(lián)電力系統(tǒng)?

信息系統(tǒng)從離線系統(tǒng)逐步發(fā)展為在線系統(tǒng)

，調(diào)度自動化從電話通信傳遞系統(tǒng)狀態(tài)向調(diào)控一體化轉(zhuǎn)變。?

管理信息化水平不斷提升

，從單體軟件應用發(fā)展為信息集成應用。?

2022年底

，Chatgpt發(fā)布

，以Transformer為基礎的大模型行業(yè)應

用開始快速發(fā)展。?

2023年

，智能客服大模型開始廣泛部署。?

2024年

，大瓦特-CV視覺大模型試點應用。?

多模態(tài)大模型

，時序預測大模型、科學計算大模型研究近期實現(xiàn)突破?

專家系統(tǒng)、正則表達式等人工智能手段在電力行業(yè)數(shù)據(jù)采集，

自

動控制

，故障定位等領(lǐng)域早有應用實踐。?隨著深度學習的發(fā)展

，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡技術(shù)的出現(xiàn)

，人工智能研究成果為電力人工智能快速發(fā)展建立技術(shù)基礎。?

深度學習技術(shù)實際應用取得顯著突破

，電力行業(yè)AI技術(shù)開始起步。?

2016年

，南方電網(wǎng)研發(fā)出第一個AI應用負荷預測。?2018年

，CV類AI開始得到應用

，第一套隱患識別算法投產(chǎn)。?電力人工智能應用集中于小模型領(lǐng)域。南方電網(wǎng)人工智能發(fā)展歷程?CSG2023.

AllRightsReserved2020

至今2000

2015imageNet正則表達式智能電網(wǎng)管理多模態(tài)大模型大模型應用階段1/2LSTM科學計算智能巡檢隱患識別智能客服負荷預測自動控制語言大模型視覺大模型專家系統(tǒng)圖像分類機器學習技術(shù)積累階段CNNn南方電網(wǎng)公司作為能源行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型先鋒，

自2018年起系統(tǒng)性推進數(shù)字化與人工智能技術(shù)融合

，逐步構(gòu)建起以“數(shù)字電網(wǎng)”為核

心、

自主創(chuàng)新為驅(qū)動的人工智能發(fā)展體系

，助力新型電力系統(tǒng)建設。在國家相關(guān)部委的大力支持和指導下

，開展人工智能基礎設施建設、發(fā)布首個自主可控大模型“大瓦特”、

自研電力行業(yè)人工智能創(chuàng)新平臺、廣泛開展A1示范應用場景建設、牽頭成立電力行業(yè)人工

智能聯(lián)盟、籌建行業(yè)人工智能中試基地

，系統(tǒng)性謀劃人工智能發(fā)展。l制定實施人工智能發(fā)展專項規(guī)劃(2024-2026)l如期高質(zhì)量完成“人工智能基礎設施建設示范工程”l入選工信部“行業(yè)大模型”

LZ企業(yè)（電力行業(yè)唯一）l人工智能應用建設工程入選國資委百大戰(zhàn)新工程l牽頭成立電力行業(yè)人工智能聯(lián)盟l上線行業(yè)首個人工智能創(chuàng)新平臺l發(fā)布電力行業(yè)首個自主可控大模型“大瓦特”l首創(chuàng)算法“賽馬”

，吸引全國214隊·次參賽l成立人工智能公司

，全面布局電

力人工智能賽道l電力行業(yè)唯一入選國家示范工程

(人工智能基礎設施建設示范工程)l

在央企率先推進數(shù)字化轉(zhuǎn)型l制訂實施人工智能與業(yè)務發(fā)展

深度融合專項規(guī)劃

，并納入公

司戰(zhàn)略舉措l

成立人工智能研究中心l牽頭籌建行業(yè)人工智能中試基地l發(fā)布智能體平臺和大瓦特系列產(chǎn)品南方電網(wǎng)人工智能發(fā)展歷程2/2?CSG2023.

AllRightsReserved20182022202320242025n人工智能技術(shù)是應對能源轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)、提升運營效率的重要途徑

，能有效解決新型電力系統(tǒng)海量數(shù)據(jù)接入、系統(tǒng)安全穩(wěn)定、實時性等問

題

，推動人工智能走向邊緣設備

，實現(xiàn)云-邊-端協(xié)同互動

，賦能發(fā)輸變配用等環(huán)節(jié)。發(fā)電側(cè)

，精準預測新能源出力;電網(wǎng)側(cè)

，促進調(diào)度

優(yōu)化決策

，實現(xiàn)生產(chǎn)智能運維;用戶側(cè)

，推動需求響應與用戶能效優(yōu)化

，推進“人工智能+”行動

，以“數(shù)字化綠色化”轉(zhuǎn)型支撐新型電力系統(tǒng)和新型能源體系建設。負荷特性分析風險準確評估智能調(diào)度決策源荷精準預測狀態(tài)快速估計人工智能是支撐新型電力系統(tǒng)高質(zhì)量發(fā)展的關(guān)鍵?CSG2023.

AllRightsReserved新型電力系統(tǒng)電力人工智能系統(tǒng)支撐支撐社會、經(jīng)濟

影響數(shù)字孿生運行非結(jié)構(gòu)化

知識電氣機理

與知識綠色化數(shù)字化人工智能+氣象特征地理信息02

南方電網(wǎng)數(shù)字孿生領(lǐng)域技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀?CSG2023.

AllRightsReserved序號工程名稱地理位置投產(chǎn)時間工程特點1220千伏大英山輸

變電工程海南省?？谑?020年9月南網(wǎng)首座數(shù)字孿生變電站

，實現(xiàn)可視化展現(xiàn)、

智能巡檢、

智能操作、

作業(yè)安全管控、

智能

檢修等場景建設

，

同時通過模擬仿真和系統(tǒng)分析

，支持輔助決策。2±800kV昆柳龍直

流工程云南廣西廣東2020年12月世界首條800千伏特高壓多端柔性直流工程

，通過

“數(shù)字昆柳龍”建設

，形成了南方電網(wǎng)

特高壓直流工程數(shù)字孿生建設標準和規(guī)范。3220千伏袁家壩輸

變電工程四川省廣元市2022年4月試點應用

，實現(xiàn)變電站三維全景可視化展示及設備全狀態(tài)感知、

檢修作業(yè)裝備智能匹配、

檢修路徑和作業(yè)范圍自動規(guī)劃、

變電站三維電路及虛擬電氣操作、

檢修作業(yè)全景仿真模擬

和停電區(qū)域確定、

作業(yè)方案的自動生成等。4220千伏郭巷輸變

電工程江蘇省蘇州市2023年3月江蘇省打造的首座數(shù)字孿生變電站

，采用三維激光點云精細化建模技術(shù)

，精準還原實體變

電站的數(shù)字孿生模型。

系統(tǒng)通過數(shù)據(jù)交互與應用開發(fā)

，支持遠程運檢、

智能巡視和全生命

周期管理

，推動變電站智慧運檢升級。5110千伏三叉磯輸

變電工程湖南省長沙市2024年10月湖南首座綠色建造變電站

，

首次實現(xiàn)三維設計、

數(shù)字孿生、

數(shù)字移交全過程應用。

采用可

視化系統(tǒng)和BIM模型數(shù)字化交付

，支持智能巡檢和預警

，

已建立1:1數(shù)字孿生模型

，接入智

慧城市運營系統(tǒng)。61000kV川渝特高

壓交流工程四川省重慶市2024年12月川渝特高壓數(shù)字孿生站

，

已建立1:1數(shù)字孿生模型

，變電站動態(tài)數(shù)據(jù)

，如：

電流、

電壓、

油

位等實時同步

，遠程監(jiān)控

，沉浸式

“巡檢”等。數(shù)字孿生電網(wǎng)試點項目技術(shù)應用現(xiàn)狀。數(shù)字孿生技術(shù)在智能電網(wǎng)領(lǐng)域的應用現(xiàn)狀?CSG2023.

AllRightsReserved

典型試點項目

18類算法倉公司級AI平臺沉淀

，覆蓋輸變配用全環(huán)節(jié)

，為業(yè)務提供強大智能引擎。調(diào)度與設備智能AI負荷預測、語音指令、缺陷識別等系統(tǒng)已嵌入DMS、OMS

，實現(xiàn)分鐘級閉環(huán)。廣域覆蓋南網(wǎng)智瞰時空底座覆蓋

995座新能源場站、2萬發(fā)電單元。實時同步實現(xiàn)秒級刷新

，支撐特高壓、配網(wǎng)、災前推演等關(guān)鍵場景。高精度建模昆柳龍換流站厘米級鏡像，設備級部件級顆粒度建模。南網(wǎng)數(shù)字孿生應用全景從厘米級鏡像到秒級刷新

，構(gòu)建高保真電網(wǎng)數(shù)字底座新能源功率預測風電/光伏日前預測精度達

81%/91%。南網(wǎng)人工智能能力矩陣全環(huán)節(jié)算法沉淀

，

賦能電網(wǎng)智能升級?CSG2023.

AllRightsReserved雙技落地現(xiàn)狀03

融合的背景與必要性?CSG2023.

AllRightsReserved高比例新能源與新型負荷沖擊源荷雙重波動性呼喚“AI大腦+孿生身體”的融合決策新能源滲透率激增預計2025年風電光伏滲透率超

38%

，不確定性加劇。新型負荷快速增長電動汽車等新型負荷年增

30%

，峰谷差持續(xù)擴大。融合背景與必要性?CSG2023.

AllRightsReserved1/2極端天氣與韌性要求升級從被動搶險到主動免疫

，AI

+孿生構(gòu)建電網(wǎng)

“免疫系統(tǒng)”數(shù)據(jù)要素與虛實閉環(huán)構(gòu)建自學習、

自優(yōu)化、

自演進的數(shù)字化生命體災中自愈虛擬沙盤推演

，AI生

成最優(yōu)應對預案。災前預測融合氣象數(shù)據(jù)

，AI預

測破壞路徑與程度。災后恢復精準定位故障

，

自

動隔離并恢復供電。融合背景與必要性?CSG2023.

AllRightsReserved物理電網(wǎng)產(chǎn)生數(shù)據(jù)反饋控制物理電網(wǎng)孿生體實時映射1/2AI提煉知識單點突破與煙囪壁壘獨立建設導致“孿生缺腦、AI缺身”

，協(xié)同效應亟待釋放融合背景與必要性2/2孿生側(cè)重可視化側(cè)重展示

，缺乏智能決策能力。AI聚焦垂直場景缺乏統(tǒng)一物理模型支撐。?CSG2023.

AllRightsReserved模型口徑不一數(shù)據(jù)時標不同需求分析利用數(shù)字孿生技術(shù)深入挖掘歷史數(shù)據(jù)

，提取設備運行機理知識

，提升故障診斷和預警能力

，為設備狀態(tài)評級、預測性維護提供準確數(shù)據(jù)支持。需求分析利用數(shù)字孿生技術(shù)對輸電線路及其周邊的地質(zhì)環(huán)境進行全方位監(jiān)測和模擬

，結(jié)合地質(zhì)災害風險評估模型

，實時監(jiān)控災害風險點

，提前識別潛在隱患

，確保輸電線路在復雜地質(zhì)環(huán)境中的安全、穩(wěn)定運行。n

數(shù)據(jù)利用率低電網(wǎng)在長期運行過程中積累了大量歷史數(shù)據(jù)

，但其利用率較低

，未能有效挖掘數(shù)據(jù)中潛在的設備運行機理

，難以為故障預警和設備

健康評估提供準確支持。n

輸電線路地災威脅輸電線路所經(jīng)過的區(qū)域地質(zhì)環(huán)境復雜

，常面臨滑坡、泥石流等地質(zhì)災害的威脅。加之線路巡視和災害監(jiān)測難度大

，實時預警和災害

評估能力不足

，給輸電線路的安全運行和災害應對帶來極大挑戰(zhàn)。融合背景與必要性2/2?CSG2023.

AllRightsReserved04

融合的關(guān)鍵挑戰(zhàn)?CSG2023.

AllRightsReserved全要素多物理場建模難題

從電磁暫態(tài)到經(jīng)濟運行

，如何實現(xiàn)一體化高保真建模？nr

多域耦合：

電磁、

熱、

機械、

經(jīng)濟場行為高度非線性。

精度與效率矛盾

：現(xiàn)有模型難以兼顧顆粒度與計算速度。 AI輔助建模

：利用AI進行模型降階、

參數(shù)辨識與自適應網(wǎng)格優(yōu)化。OT數(shù)據(jù)+IT數(shù)據(jù)+CT數(shù)據(jù)AI數(shù)據(jù)治理多源異構(gòu)數(shù)據(jù)治理瓶頸

算力與實時性矛盾終端輕量化模型/就地控制云端長周期訓練/全局優(yōu)化構(gòu)建μs級時標網(wǎng)絡

，引入AI進行

自動質(zhì)量評分、異常修復、隱私脫敏。如何打通OT/IT/CT數(shù)據(jù)

，實現(xiàn)實時、可信、可追溯的數(shù)據(jù)供給？?CSG2023.

AllRightsReserved通過彈性算力調(diào)度、模型分割、量化壓縮實現(xiàn)云邊端協(xié)同實時閉環(huán)。省級電網(wǎng)仿真節(jié)點超十億

，集中式計算難以滿足毫秒級控制需求融合關(guān)鍵挑戰(zhàn)邊緣毫秒級數(shù)據(jù)匯聚/推理1/2可解釋AI

(XAI)提供決策因果鏈、

置信度與反事實推演

，建立人機信任。魯棒性與安全抵御樣本污染與對抗攻擊

，確保極端場景下輸出穩(wěn)定可靠。AI可解釋性與電網(wǎng)安全調(diào)度員對黑箱決策零容忍

，AI必須透明、可靠、合規(guī)融合關(guān)鍵挑戰(zhàn)2/2網(wǎng)絡安全與隱私保護孿生體匯聚全網(wǎng)高敏數(shù)據(jù)

，安全是融合的生命線?CSG2023.

AllRightsReserved確保數(shù)據(jù)在采集、傳輸、存儲、共享全生命周期安全合規(guī)。零信任架構(gòu)區(qū)塊鏈存證分級授權(quán)同態(tài)加密05

系統(tǒng)融合發(fā)展思路?CSG2023.

AllRightsReserved云邊端協(xié)同架構(gòu)構(gòu)建縱向貫通、

橫向協(xié)同的融合算力網(wǎng)絡通過統(tǒng)一開放框架

，實現(xiàn)模型、

數(shù)據(jù)、

服務三級下沉與回傳。

云端負責全局高精度孿生

與長周期AI訓練；

邊緣網(wǎng)關(guān)完成毫秒級數(shù)據(jù)

匯聚與推理；

終端設備植入輕量化模型實現(xiàn)

就地控制。系統(tǒng)融合發(fā)展思路?CSG2023.

AllRightsReserved云端全局高精度孿生/長周期訓練邊緣毫秒級數(shù)據(jù)匯聚/實時推理終端輕量化模型/就地控制1/3生成式AI與模型融合從“識別”走向“創(chuàng)作”

，

實現(xiàn)機理與數(shù)據(jù)雙驅(qū)動

利用大模型

自動生成設備機理方程與數(shù)據(jù)驅(qū)動網(wǎng)絡。自

自動生成調(diào)度預案、

故障報告、

巡檢指令。

降低專家經(jīng)驗依賴

，縮短策略迭代周期。元宇宙交互與培訓培訓即實戰(zhàn)、

遠程即現(xiàn)場基于AR/VR把調(diào)度員、檢修工“帶入”孿生電網(wǎng)

，完成沉浸式巡檢、沙盤演練、遠程協(xié)同操作。AI實時識別手勢、語音

，生成最優(yōu)操作路徑與風險提示

，極大降低誤操作風險。系統(tǒng)融合發(fā)展思路2/3?CSG2023.

AllRightsReserved標準與開放生態(tài)構(gòu)建可復制、

可擴展、

可商用的產(chǎn)業(yè)生態(tài)

，避免重復建設與鎖定風險系統(tǒng)融合發(fā)展思路

3/3?CSG2023.

AllRightsReserved共建聯(lián)合實驗室牽頭編制標準構(gòu)建共享庫打造測試床06

數(shù)字孿生和人工智能融合發(fā)展場景?CSG2023.

AllRightsReserved數(shù)字孿生電網(wǎng)應用場景n

設備管理

，通過精細化數(shù)字建模

，結(jié)合實時運行監(jiān)測數(shù)據(jù)，

構(gòu)建設備的數(shù)字孿生模型

，實現(xiàn)設備狀態(tài)可視化與遠程互

動。應用智能分析技術(shù)進行設備故障診斷

，優(yōu)化運維檢修

以及節(jié)能降耗。n

優(yōu)化控制

，應用智能控制技術(shù)

，實現(xiàn)設備機組組合管理、

故障自愈及有功、無功優(yōu)化調(diào)度

，提升整體運行效率。n

預測推演

，應用仿真分析技術(shù)對電網(wǎng)負荷變化、新能源發(fā)

電情況、潛在故障等進行精準預測

，并開展運行推演。n

智能規(guī)劃

，通過建立電網(wǎng)整體數(shù)字孿生模型

，結(jié)合電網(wǎng)大

數(shù)據(jù)和人工智能算法

，實現(xiàn)電網(wǎng)網(wǎng)架診斷、布點布線和規(guī)

劃優(yōu)選。智能規(guī)劃布點布線預測推演負荷預制新能源預測

故障模擬運行推演優(yōu)化控制有功無功優(yōu)化設備管理故障診斷數(shù)字孿生和人工智能融合發(fā)展場景?CSG2023.

AllRightsReserved數(shù)字孿生技術(shù)體系架構(gòu)1/8運維檢修機組組合規(guī)劃優(yōu)選節(jié)能降耗故障自愈網(wǎng)架診斷電力設備設施的數(shù)字孿生建模利用3D高斯濺射（3DGS）、OpenUSD等新技術(shù)創(chuàng)建高效的電力設備設施（如變電站、輸電線路等）數(shù)字孿生模型。

3DGS采用濺射點來表現(xiàn)場景

，能夠很好地處理電力線、鐵塔建模；OpenUSD的層次化場景描述和多重數(shù)據(jù)表示特性

，成為創(chuàng)建復雜電力設備設施數(shù)字孿生模型的理想選擇。通過將電力設備的幾何、位置、狀態(tài)數(shù)據(jù)、歷史運行數(shù)據(jù)和實時傳感器數(shù)據(jù)結(jié)合在一個統(tǒng)一的3D場景中

，提供數(shù)字孿生電網(wǎng)清晰的可視化表示

，并實現(xiàn)多維數(shù)據(jù)的集成與交互。數(shù)字孿生和人工智能融合發(fā)展場景2/8?CSG2023.

AllRightsReserved沉浸式運維檢修和培訓應用通過高效數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和多維度數(shù)據(jù)集成可以與增強現(xiàn)實（AR）和虛擬現(xiàn)實（VR）技術(shù)結(jié)合

，為運維人員提供逼真的實景視圖。在運維檢修場景中

，輔助運維人員查看電力設備的實時狀態(tài)、歷史故障記錄、操作手冊等信息

，提供直觀的操作指引。在運維培訓場景中

，幫助員工在虛擬的電力設備中進行實操練習

，熟悉設備操作、應急響應和故障排除流程。數(shù)字孿生和人工智能融合發(fā)展場景

3/8?CSG2023.

AllRightsReserved架空輸電線路覆冰預測及風險預警針對架空輸電線路頻發(fā)的覆冰災害

，基于高效的覆冰預測模型

，在災害發(fā)生前提供及時預警。

通過融合氣象數(shù)

據(jù)、GIS數(shù)據(jù)和地面監(jiān)測數(shù)據(jù)

，準確反映電力線路的覆冰狀

況。采用深度學習技術(shù)對數(shù)據(jù)進行分析

，

建立覆冰預測模型

，實現(xiàn)覆冰情況的精確預測

，幫助運維人員及時了解風險

狀況

，并采取適當?shù)膽贝胧?。針對極端氣候條件下輸電通道沿線頻發(fā)的地質(zhì)災害，通過整合多維數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)

，對輸電線路的地質(zhì)災害進行全面監(jiān)測和評估。利用GIS數(shù)據(jù)、地質(zhì)勘探數(shù)據(jù)和

氣象數(shù)據(jù)

，結(jié)合人工智能算法分析監(jiān)測數(shù)據(jù)

，識別潛在的地

質(zhì)災害風險區(qū)域

，并預測其可能的影響。為災害預警、風險評估和應急響應提供科學依據(jù)，

同時優(yōu)化災害應對策略

，提升線路的安全性和可靠性。獲取實時覆冰監(jiān)測數(shù)據(jù)構(gòu)建輸電走廊數(shù)字孿生體覆冰智能識別與預測映射狀態(tài)特征至孿生體狀態(tài)、仿真與預警展示數(shù)字孿生和人工智能融合發(fā)展場景4/8架空輸電線路地災監(jiān)測及智能化處理?CSG2023.

AllRightsReserved智能規(guī)劃與網(wǎng)架優(yōu)化AI在虛擬空間演算千萬級方案

，實現(xiàn)規(guī)劃最優(yōu)解

新能源接入優(yōu)化：模擬大規(guī)模接入影響

，AI自動優(yōu)化接入點和容量。

網(wǎng)架智能規(guī)劃：AI推薦最優(yōu)線路擴建和變電站建設方案

，節(jié)省投資。數(shù)字孿生和人工智能融合發(fā)展場景

5/8虛擬電廠(VPP)

：聚合分布式資源

，參與調(diào)峰調(diào)頻。50%+縮短可研周期10%+提升消納能力實時仿真與智能調(diào)控孿生體同步狀態(tài)

，AI作為

“超級調(diào)度員”實現(xiàn)源網(wǎng)荷儲協(xié)同自適應調(diào)控：電壓越限提前5分鐘預警，

自動調(diào)節(jié)。?CSG2023.

AllRightsReserved數(shù)字孿生體秒級同步/高保真仿真AI超級調(diào)度員滾動預測/生成策略無人機AI巡檢AI眼觀六路

，缺陷無所遁形 多源數(shù)據(jù)采集：可見光、紅外、激光點云。

邊緣端AI識別：實時識別絕緣子裂紋、金具銹蝕等缺陷。

孿生平臺閉環(huán)：

自動更新缺陷臺賬

，實現(xiàn)缺陷閉環(huán)管理。設備預測性維護從事后搶修到事前預防

，AI守護設備健康為變壓器、斷路器等構(gòu)建設備級孿生

，AI融合多