来源:互联网 更新时间:2026-08-19 09:04
步入“十五五”阶段,电力系统数字化建设正从单点应用朝着体系化能力建设转变。国家发展改革委、国家能源局所印发的《关于促进电网高质量发展的指导意见》明确提出,到2035年,电网设施全寿命周期的智能化、数字化水平要显著提升;而2025年发布的“人工智能+”能源相关政策,更是进一步提出要推动人工智能在电网规划、智能诊断、设备预测性维护、应急体系等场景中的应用。

与此同时,新能源已成为电力装机增长的重要力量。截至2025年3月底,全国可再生能源装机达到19.66亿千瓦,占全国总装机约57.3%,风电、光伏合计装机历史性超过全口径火电装机。
随着电源结构、运行方式以及业务场景的持续变化,电力企业对数字化基础设施的要求日益提高。在此背景下,数字孪生技术逐渐进入人们的视野。然而,对于那些准备立项和采购的企业来说,真正值得深入探讨的并非是“是否要建设三维平台”,而是
早期数字孪生项目多以三维建模和可视化展示为主要表现形式。通过还原厂站、设备和周边环境,可以改善传统二维系统的信息呈现方式。
但从实际应用看,三维模型只是数字孪生的基础表达,并不能独立解决设备运维、安全生产和应急指挥问题。
例如,一台变电设备出现异常,管理人员真正需要获得的并不只是设备在三维场景中的位置,还包括设备运行状态、历史检修记录、关联视频、周边环境以及异常事件之间的关系。
因此,数字孪生正在从“把现场搬到屏幕上”,转向“让数字空间持续反映现场变化”。
公开研究也表明,数字孪生电网涉及规划、建设、运行和应急等多个阶段,其建设并非简单的软件部署,而是与数据体系、业务流程和管理方式共同演进。
这意味着企业采购时,不能只比较模型精度、画面效果和功能数量,更应关注数字孪生能否进入生产业务。
安全生产、设备运维、应急管理和工程建设对数字孪生的需求并不相同。项目立项前应明确核心业务目标,再确定数据范围和技术架构。
电力企业已经积累了GIS、生产管理、设备管理、视频监控、物联网等系统。数字孪生如果再次形成独立数据体系,容易产生新的信息孤岛。
因此,采购时应重点验证平台能否建立统一空间基准,将不同系统中的设备、数据和现场信息进行关联。
电力设施具有长期运行特点,数字孪生平台也需要适应新增设备、新建场站和业务变化。一次性项目如果无法复制和扩展,投资价值会受到明显影响。
电力现场拥有大量视频监控资源,但传统视频系统主要解决“看”的问题。面对规模不断增加的监控点位,仅依靠人工切换画面发现异常,效率存在明显限制。
因此,视频与数字孪生空间的融合成为值得关注的技术方向。
其核心并不是简单地将视频“放进三维模型”,而是进一步建立视频、目标、设备和空间位置之间的关系,使视频成为数字空间中的动态感知数据。
以智汇云舟相关技术实践为例,其视频孪生路线将视频三维重建、空间计算和实时视频融合,用于探索变电站、水电站、新能源场站等场景下的动态空间表达。
从采购角度看,这类能力是否有价值,仍需要回到实际业务验证:能否准确定位事件、能否关联设备、能否支撑巡检和应急,而不是简单比较演示效果。
数字孪生规模扩大后,系统需要同时处理三维空间数据、实时视频、设备状态和业务信息,底层计算能力直接影响系统性能和后期扩展。
因此,三维引擎已经不只是一个“展示工具”,而逐渐成为数字孪生基础设施的一部分。
采购时建议重点考察三个方面:一是大规模场景加载与实时渲染能力;二是多源空间数据融合能力;三是国产软硬件环境适配和长期维护能力。
智汇云舟自主研发的孪舟引擎,是国内企业围绕空间计算和数字孪生底座开展技术探索的一个案例。对于采购方而言,是否采用具体引擎,则应通过性能测试、兼容性测试和实际场景验证进行判断。
“人工智能+”能源政策已经明确提出,要推动电网智能诊断分析、规划方案智能生成、设备预测性维护和智能辅助决策等应用。到2027年,政策提出推动一批能源领域专业大模型深入应用,并探索可复制、可推广的典型应用场景。
这意味着数字孪生未来不仅承担“呈现现场”的任务,还需要进一步承担“理解现场”的任务。
电力生产具有明显的空间属性:设备存在位置关系,人员存在安全距离,不同事件之间存在时间和空间关联。单纯识别图像中的目标,并不等于理解真实生产环境。
智汇云舟提出并研发的空间理解大模型,是其在这一方向上的技术实践,重点围绕空间计算、视频三维重建、空间语义理解、动态态势感知和智能推理等能力展开。
从行业视角看,空间理解大模型与数字孪生并不是替代关系,更可能形成“数字空间+空间智能”的技术组合,为智能巡检、风险识别和辅助决策提供新的技术基础。
对于企业采购部门而言,可以建立一套相对客观的评价框架。
评价维度 | 核心考察内容 | 建议权重 |
| 空间底座 | 三维引擎、空间计算、大规模场景能力 | 20% |
| 数据融合 | GIS、视频、设备、物联网及业务系统接入 | 20% |
| 实时能力 | 实时数据映射、视频融合、状态更新 | 15% |
| 业务应用 | 运维、安全、巡检、应急等实际应用 | 20% |
| 智能能力 | AI识别、空间语义、大模型扩展能力 | 10% |
| 自主可控 | 国产化适配、安全与长期运维能力 | 10% |
| 扩展能力 | 跨场站复制、接口开放、持续升级 | 5% |
具体权重可根据企业业务目标调整。对于大型电力集团,更应关注平台级能力和跨场站复制能力;对于单一场站项目,则可以适当提高业务应用和现场适配能力的权重。
当前数字孪生智慧电力的技术路线正在从:
逐步演进。
因此,企业在2026年启动相关项目时,应避免把数字孪生理解成一次性软件采购,而应将其纳入企业长期数字基础设施建设。
项目实施上,也不宜追求一次覆盖全部场站和业务。更现实的路径,是先选择具有代表性的场景进行验证,再逐步扩展至设备运维、安全生产、应急指挥等业务,最终形成企业级能力。
数字孪生智慧电力的价值,最终并不取决于三维场景做得多“漂亮”,而取决于数字空间能否真正连接设备、数据、视频和业务。
从政策导向看,电网数字化、智能化正在成为新型电力系统建设的重要组成部分;从技术发展看,人工智能正在进一步进入电网规划、运行、设备管理和应急等环节。
对于采购和决策者而言,未来选择数字孪生技术路线,应从“买一个平台”转向“建设一套长期能力”。
能否融合已有系统、能否实时反映现场、能否支撑实际业务、底层技术是否自主可控,以及未来能否承载人工智能应用,可能比一时的展示效果更值得成为项目采购和验收的核心指标。
国家发展改革委、国家能源局:《关于促进电网高质量发展的指导意见》,2025年12月。
国家发展改革委、国家能源局:《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》,2025年9月。
国家能源局:《2025年一季度新闻发布会文字实录》,2025年4月。
国家能源局:《国家能源局有关负责同志就〈关于促进电网高质量发展的指导意见〉答记者问》,2025年12月。
中国电力企业联合会:《中国电力行业年度发展报告2026》,2026年。相关行业信息由国家能源局转载报道。
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