电网数字李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 南方电网人工智能领域技术发展现状 南方电网数字李生领域技术发展现状 南网智库行业智囊 南方电网人工智能发展历程 南方电网人工智能发展历程1/2 网生产调度规划等核心应用场量的难，品 ，电力系统规模快速扩大，形成以大机组、超高压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，测来自动化从电语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。 技术积累阶段 ·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视梵大模型试点应用，，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抵采集，自动控制，故障定位等领域早有应用文践，随着深度学习的发展，尤其是押经网络技术的出观，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。 南网智库行业智装 南方电网人工智能发展历程2/2 ■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脂导下，开展人工智能基础设施建设、发布首个自士可控大模型“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，系统性谋人工智能发展。 ●制定实施人工智能发展专项规划(2024-2026)*如期高质量完成“人工智能基础设施建设示范工程”。入选工信部“行业大模型”LZ企业（电力行业唯一）。人工智能应用建设工程入选国资委百大战新工程 ●成立人工智能公司，全面布局电力人工智能塞道●电力行业唯一入洗国家示范工程（人工智能基础设施建设示范工程） 南网智库行业智囊 人工智能是支撑新型电力系统高质量发展的关键 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绿设备，实现云-边-端协同互动，赋能发输变配用等环节。发电测，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”转型支择撑新型电力系统和新型能源体系建设， 南方电网数字李生领域技术发展现状 数字李生技术在智能电网领域的应用现状 典型试点项目 双技落地现状 南网数字李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 广域覆盖 高精度建模 实时同步 昆柳龙换流站厘米级镜像，设备级部件级颗粒度建模。 实现秒级刷新，支撑特高压配网、灾前推演等关键场景。 南网智磁时空底座涵盖995座新能源场站、2万发电单元。 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 新能源功率预测 风电/光伏口前预测精度达81%/91%。 18类算法仓 公司级AI平台沉淀，潜盖输变配用全环节，为业提供强大智能引擎。 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 南网智库行业智装 融合的背景与必要性 融合背景与必要性1/2 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+李生身体”的融合决策 新能源渗透率激增 预计2025年风电光伏激通率超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1/2 极端天气与韧性要求升级从被动抢险到主动免疫，AI+李生构建电网“免疫系统 灾前预测 灾中自愈 虚拟沙盘推演，A生成最优应对预案。 融合气象数据，AI预测破坏路径与程度。 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 融合背景与必要性2/2 单点突破与烟肉壁垒 独立建设导致“李生缺脑、AI缺身”，协同效应函待释放 模型口径不数据时标不同 AI聚焦垂直场景 缺乏统一物理模型支撑。 侧重展示，缺乏智能决策能力。 融合背景与必要性2/2 ■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，未能有效挖强数据中潜在的设备运行机理，难以为故障预警和设备硅康评估提供准确支持。 需求分析 利用数字李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。 ■输电线路地灾威肋 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励。加之线路遗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 需求分析 利用数字李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。 南网智库行业智囊 融合的关键挑战 融合关键挑战1/2 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？ 几多域耦合：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。 由：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。 算力与实时性矛盾 如何打通OT/IT/CT数据，实现实时、可信、可追溯的数据供给？ 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 边缘 终端轻量化榻型/就的控制 亮移级数据汇聚/推理 长周期动练/全局优化 通过弹性算力调度、模型分剧、量化压缩实现云边端协同实时闭环。 构建μs级时标网络，引入A进行自动质量评分、异常修复、隐私脱敏， 南网智库行业智装 融合关键挑战2/2 AI可解释性与电网安全调度员对需箱决策零容忍，AI必须透明、可着、合规 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。 网络安全与隐私保护李生体汇聚全网高救数据，安全是融合的生命线 确保数据在采集、传输、存储、共享全生命周期安全合规。 南网智库行业智囊 05 系统融合发展思路 系统融合发展思路1/3 云端全局高桔度李生/长周期训练 云边端协同架构 构建纵向贯通、横向协同的融合算力网络 边缘毫秒级数据汇聚/实时推理 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李生与长周期A训练：边缘网关完成量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。 终端轻量化模型/就地控制 系统融合发展思路2/3 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。 目自动生成调度预案、故障报告、巡检指令。 降低专家经验依赖，缩短策略选代周期。 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”李生电网，完成沉浸式巡检、沙盘演炼、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，极大降低误探作风险。 系统融合发展思路3/3 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 数字李生和人工智能融合发展场景 数字李生和人工智能融合发展场景1/8 数字李生技术体系架构 数字李生电网应用场景 ■设备管理，通过精细化数字建模，结合实时运行监测数据，构建设备的数字李生模型，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 ■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。 ■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。 智能规划，通过建立电网整体数字李生模型，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。 数字李生和人工智能融合发展场景2/8 电力设备设施的数字李生建模 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）数字李生模型。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李生模型的理想选择。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，提供数字李生电网清晰的可视化表示，并实现多维数据的集成与交互。 南网智库行业智囊 数字李生和人工智能融合发展场景3/8 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。在运维检修场量中，辅助运维人员查右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 架空输电线路覆冰预测及风险预警 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。 针对架空输电线路频发的造冰灾苦，基于高效的温冰预测模型，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。 数字李生和人工智能融合发展场景5/8 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。 网架智能规划：AI推荐最优线路扩建和变电站建设方案，节省投资。 10%+提升消纳能力 50%+缩短可研周期 实时仿真与智能调控李生体同步状态，AI作为“超级调度员”实现源网荷储协同 自适应调控：电压越限报前5分钟预警，自动调节。 虚拟电厂(VPP)：聚合分布式资源，参与调峰调频。 数字李生和人工智能融合发展场景6/8 设备预测性维护从事后抢修到事前预防，AI守护设备健康 为变压器、断路器等构建设畜级李生，AI融合多维数据，在线评估健康指数并预测利余寿命。 30%l计划外停电 15%运维成本 无人机AI巡检AI眼观六路，缺陷无所通形 多源数据采集：可见光、红外、激光点云， 边缘端AI识别：实时识别绝缘子裂纹、金只锈蚀等缺陷 S李生平台闭环：自动更新缺陷台账。实现缺陷闭环管理。 5xt巡检效率 漏检率 南网智库行业智装 数字李生和人工智能融合发展场景7/8 韧性电网灾变应对从被动抢险到主动免疫 接入气象数据，AI在李生体中预演干万级故障组合，自动生成量优应对方案；灾害期间实时滚动更新。 实现故障隔离与供电恢复时间缩短30%，有效提升电网韧性， AI聚合资源统一竞价，提升用户收益15%，降低系统峰谷差8%。 南网智库行业智装 数字李生和人工智能融合发展场景8/8 需求响应与能效服务AI赋能个性化服务，促进绿色低碳消费 精准需求响应： AI模拟用户响应潜力，自动下发邀约，实现削峰填谷。 个性化能效服务：