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1、目录前言1第一章电力数字化背景及目标2（一）电力数字化发展背景2（二）电力数字化核心目标2第二章电力数字化场景描绘4（一）电力数字化蓝图构想4（二）电力数字化典型场景分析6场景一：数字绿色电厂8全周期数字挛生8关键技术应用1：空间计算与3D建模助力场景仿真，提升效率9关键技术应用2：机器学习有效支撑电厂决策，优化经营9远程智能集控10关键技术应用：云边协同，发挥三要素价值10场景二：电网数字巡检12智能巡线12关键技术应用L空天地一体+边缘智能，巡线工作智能全覆盖13关键技术应用2：电力专网，实现可靠通信13关键技术应用3：新一代通信一一通感融合13智能变电站14关键技术应用L边端协同，打造数
2、字员工14关键技术应用2：高级智能，实现预测性维护与变电设备延寿14场景三：多源自愈配网16多源配网运营16关键技术应用1：规范接入实现即插即用17关键技术应用2：从终端智能到边缘智能17关键技术应用3：从电缆通信到光纤通信17自愈配网调控18关键技术应用1：全面感知监测，为自愈性配网建设提供数据基础18关键技术应用2：光通信实现快速精准负荷控制18关键技术应用3：机器学习助应对更优、恢复更快19场景四：多能协同互补20智慧园区20关健技术应用1：ICT+能源路由，设备灵活接入、碳排精准计量21关键技术应用2：智能算法与大数据，用能自主调优、多能协同调度21智慧楼宇21关键技术应用1：数字挛生
3、能耗管理22关键技术应用2：多形式智慧储能，实现多能双向灵活调配22场景五：跨域电力调度24智能电网调度24关键技术应用1：强大算力支撑海量数据处理25关键技术应用2：光网络支撑实时可靠通信25虚拟电厂25关键技术应用1：人工智能与大数据，实现最优调度25关键技术应用2：统一终端与标准协议助力远程调度与控制26场景六：赋能绿色低碳28碳交易28关键技术应用：区块链实现绿电确权，加速消纳29碳普惠29关键技术应用：区块链规范电力领域减碳行为认证29电力数字化技术在六大核心业务场景中的应用总结31第三章、电力数字化技术特征32(一)关键技术特征32特征一：绿色网络32全光网，为算力提供绿色运力保障
4、32特征二：安全可靠33三层防御，保障内生安全33技术融合，促进原生可信34特征三：泛在感知35智能终端，打造“物联、数联、智联”全息感知网35特征四：实时网联365G+WifLGWL,内外搭配降低端到端时延36特征五：智能内生37电力智算一张网，打造最强算力底座38微型机器学习(TinyML),让边缘更智能38特征六：服务开放39开放式云网架构，实现数据共享、能力共惠、生态共建、产业共荣40(Z)目标技术架构42电力数字化发展倡议45参考资料46当今世界，绿色低碳发展已经成为一个重要趋势，许多国家把发展绿色低碳产业作为推动经济结构调整的重要举措，全球正在加快绿色低碳基础设施布局。中国于202
5、0年9月提出力争于2030年前二氧化碳排放达到峰值，并努力争取2060年前实现碳中和的“3060”双碳目标，开启了“双碳”目标引领下的绿色低碳高质量发展新征程。北美大力推动5550亿美元的清洁能源计划，在基础设施、清洁能源等重点领域加大投资，并重点补贴电动车的购买者和安装屋顶太阳能的家庭。欧盟计划2021年至2030年间，每年新增3500亿欧元投资，推进电动汽车、公共交通运输等实现减排目标。其中，德国将放弃化石燃料的目标提前至2035年，拟加速风能、太阳能等可再生能源基础设施建设，实现100%可再生能源供给。落实绿色低碳发展目标，能源是主战场，电力是主力军。通过不断提高终端电气化率，能有效降低
6、全社会对传统化石能源的依赖，提升高品位电力能源的渗透。其中，以光伏和风电为代表的新能源将扮演举足轻重的作用。随着新能源发电装机的持续提升，高比例可再生能源为电力系统叠加高比例电力电子设备的同时,也催生出诸多“新”特性电网侧，能源资源配置将呈现高弹性；负荷侧，电气化能源消费因双向多源而呈现高互动；交易侧，木地低碳能源供应将促使能源消费呈现低成本；运营侧，各类能源系统将依托数字享生实现高融合。面向2030,电力数字化技术的不断发展和深度应用，将成为推动电力系统升级的关键成功因素，帮助电力系统更好适应并应对“四高一低”变化趋势。未来，在电力数字化新型数字引擎的驱动下，电力系统将变得更安全、更绿色、更
7、高效、更友好，让电能更好地服务千行百业、进入千家万户。第一章、电力数字化背景及目标（一）电力数字化发展背景电力行业正在经历深度转型。未来，电力系统将呈现两大重要变化，为电力数字化技术的发展和应用明确了基本方向：1、能源结构绿色化从电力供给侧看，随着“双碳”政策的不断加压，新能源投资建设需求必将持续快速增长，未来将建设更多大型风光基地以及大规模分布式新能源设备，以逐步取代传统能源发电厂，推动能源结构从“以传统能源为主体向“以新能源为主体”转变。以中国为例，重点建设的新能源基地大多分布于西部地区、北部地区等人口密度与用电负荷相对较低的区域，而对能源的需求主要来自东部和南部人口稠密区域；北美也面临同
8、样境遇，风、光资源分布与经济发达程度也存在区域错配。因此，对于幅员辽阔的地区，大规模新能源基地电量外送仍是提高电力系统可再生能源比例的重要方式，这对电网远距离传输和消纳能力储能设备配套建设及灵活运营等方面提出新的要求。此外，欧盟各国区域面积小，可以就近利用既有资源，因此在靠近用户侧涌现出大量分布式光伏与分散式风电设备，这些在配网负荷系统中出现的电源对配电网络的稳定运行带来新的挑战。2、供电模式互动化从电力消费侧看，随着全社会对能源可持续发展认识的不断加深，以及疫情的长期蔓延，终端用户对可靠性更强、价格更便宜的本地能源消纳的诉求愈发明显，这将催生出越来越多的配网级分布式能源加入电力系统运行，促使
9、供电模式从“以大型发电厂为中心向“以产消者为中心“转变。随着原先以负荷为主的配网系统逐步向源荷一体升级，供电模式也将从过去的“源随荷动，生产计划主导，进行单向逐级电力传输“，向源荷互动,以消纳更多可再生能源为目标，根据供需变化进行双向灵活调配发生转变。用户对能源消费的自主权更大、选择面更广，从被动用电到主动消费，将衍生出对用电需求的准确预测、电量资源的灵活调配、配网的韧性和平衡等方面的新需求。（二）电力数字化核心目标电力数字化转型和发展的最终目的，就是随着电力系统升级，消纳更多以风、光为代表的绿色低碳电力，促进源网荷储高效互动，确保电力系统高效稳定运转，提升能源效率，推动碳达峰、碳中和的实现。
10、综合产业各方的观点，我们认为电力数字化建设有五大核心目标：1、支持资产安全与效率提升随着电力系统转型发展，新的新能源电厂、分布式电源及电子设备会逐步融入并替代老旧设备。但在转型过程中，作为传统重资产行业，存量电力资产仍然发挥着重要作用。发电侧，传统能源仍然承担着保底电源的职能，一些大容量、高效率、低排放的火电机组，在一定时间内仍然是发电主力，同时火电机组未来也承担着调峰调频、平抑新能源出力波动的重要职责；输配电侧，由交、直流特高压大量电网基础设施构成的电力传输网络，仍是跨域及城市电力传输的根本保障。增量资产方面，抽水蓄能电站、压缩空气和电化学储能将是实现“源网荷储”一体化协调互动的核心与关键，
11、未来势必会有大量的储能设备投入建设运营。因此，以安全为核心，电力数字化的首要目标就是降低电力资产的运行风险、延长使用寿命提高安全性和运营效率，确保电力去碳化转型的平稳过渡与供电安全可靠。2、支持新能源并网消纳与传统能源相比，新能源发电具有随机性波动性、间歇性等特点，同时对极端天气的耐受能力较弱，导致电量生产、电力输出等面临不确定因素，造成电压、频率等出现波动，对电网的供电可靠性产生较大影响。近年来，伴随着大规模新能源基地建设的推进，弃风、弃光以及新能源脱网等现象仍然频发，新能源发电并网成为推进落实电力行业绿色低碳的关键掣肘。因此，通过感知、预测、控制、调度等一系列电力数字化技术手段的应用，高比
12、例消纳来自源端和荷端新能源发电量，抵消新能源并网对电网运行带来的波动，是电力行业积极落实“碳达峰”、“碳中和”的关键所在。3、支持源网荷储协调互动随着大型新能源设施、分布式能源系统以及不同规模储能装置的大量应用，在以难以预测的自然资源可用性为基础的电力生产和以用户实时需求为导向的电力消费间，不再是两条完全匹配的曲线，容易形成电能的供需错配。通过电力数字化技术的应用，聚合电源、储能等各类资源，并基于需求动态变化情况，协调出力、优化控制，实现削峰填谷，提高电力系统灵活性和稳定性，是实现源网荷储协调互动、提高整体能源使用效率的核心手段。4、支持绿色电能市场化交易过去，绿色电能的发展主要依托政府补贴来
13、推动，但要想促进长期可持续的良性发展，赋予绿色电能商品属性，推动绿电交易市场化转型才是长久之计。目前，绿电市场化交易处于试点阶段，交易主体多元、认证流程复杂，存在成本高、难追溯、易篡改等潜在风险。通过电力数字化技术的应用，让用电企业自愿为绿电支付溢价，激发各类市场主体主动参与绿电交易的热情，是让绿电交易成为“双碳”重要抓手的关键措施。5、支持能源低成本、高效能使用以建设资源节约型、环境友好型社会为目标，做到“用更少的资源、产生更多的能源，是实现可持续发展的必由之路。面对各类用户不断变化的用电方式和日益多元的用电需求，基于电力数字化技术，为用户提供准确的用能分析、进行合理的能效对标、匹配最优的用
14、能方案，从而最大化能源利用效率，是减少能源浪费、建设高效型社会的重要途径。第二章、电力数字化场景描绘（一）电力数字化蓝图构想在去中心化、终端电气化的行业背景和发展趋势推动下，电力系统“源、网、荷、储”的互动会逐步加速、加深，打破传统价值链的边界，打破传统电力系统“源随荷动”的强计划属性，电力供需将变得越来越灵活、随机。围绕电力数字化总体发展目标，未来在数字化边端（边端采集与控制）、泛在通信网络（地面通信与卫星通信）、算力和存储（云平台、云边端协同、空间计算与区块链）、算法和应用（人工智能、图计算与高级分析等）等新一代数字化使能技术的大力发展和广泛应用下，将全面联通物理世界与数字空间，通过将电力
15、系统中的设备信息、生产过程等转化为数字表达，打造电力系统在虚拟空间中的“数字镜像”。同时，通过数字化监控、智能化分析、数智化自治等数字化能力的进阶式提升，完成物理世界与数字空间从虚实映射到深度交互的演进，进而实现整个电力系统的数字享生。具体来看，电力数字挛生可以分为三种形态：1、数字化监控监控的目的是通过泛在感知、高速通信及平台存储，对电力设备资产的运行过程及运行状态全面、精准、实时地在数字空间中进行反映，并基于多维数据对设备资产进行全生命周期的动态监控与诊断，从而实现对各类电力场景的“比特感知瓦特。感知网络的建立和机理模型的构建是实现电力系统高效数字化监控的基础；同时，数据互通和泛在物联也需
16、要数据加密技术的支持以确保信息安全。2、智能化分析智能化分析的目的是基于确定的运行模式和机理规则，对发电机组、输配电网、电力负荷等未来运行变化进行分析预测与模拟反馈，为基于现有体系的运营优化和系统控制提供决策支持，从而实现对各类电力场景的比特管理瓦特。算力和算法是提高电力系统智能化分析准确性的核心技术，通过构建涵盖多领域多学科复杂数据模型以及数字空间的仿真模拟，可以帮助物理实体进行优化和决策，并形成有效闭环。3、数智化自治数智化自治是指基于跨系统、跨模块的海量数据交互，依托自适应、自进化的复杂算法模型，通过数字空间共享的智能成果，主动识别出当前物理世界运行模式的“瓶颈”，下达决策性指令或提出预
17、见性改造方案，从而通过数字空间的“决策自治、成果反哺”，促进物理世界与数字空间的深度交互，实现“比特增值瓦特”。由于涉及到大量跨系统数据的交换与共享，因此除了高级分析等人工智能技术外，区块链及隐私计算等技术也是关键。电力交易与碳管理数字空间-电力系统数字李牛.体电厂规划电厂建设电力生产电厂运维淅能源电厂选电厂仿真建模发电量预测，发电设备运维址施工现场管理机组运营优化,智能安防管理电网规划建设。电网设备选址及线路设计*智能巡线X智能电网调度电网运营维护智能变电站 幅预测性维护M多源配网运营 随切性配网调控供给测-灵活调度7分布式设备选址7虚拟电厂负荷健-综合用能管理绿色电能认我交易巴智慧园区外电
18、转气/氮储能智赘楼宇车联网（ V2G）智蕤家庭竽碳普惠远程智能集控图表1面向2030,电力数字挛生蓝图构想物理世界-源网荷储一体协同的电力系统供给的使能技术数字化边端O电刖!.需求见荷侧储能泛在通信网一K算力和存储算法和应用价值属性增长空间有期未体现出明显的商业价值，巾场仍在现吸对供电安全/ 谶中和有显著推 动作用尚无有效解决方案/自试点/示数项目，技术成熟，应用条件不完番但应用范Hi忏限已大规模应用3预测性维护3 ,i他乡&配网运营SI施工现场管理曾韧性配网调控发电Ia预蒯Z机犯运若优化虚拟电厂“远程智能贝控W皆切园区川发电设备运维i智融楼宇智能安防管理同,同.命电转气/躯铭能普能巡葭国：
19、V2G .食将罐电网说度命螺色电能认证及交同口智能变电站 iRff电力数字化典型场景成熟度属性（二）电力数字化典型场景分析1、典型场景选择我们从价值属性和技术成熟度属性两大维度，对基于电力数字挛生下的众多电力数字化场景进行了拆解和评估，梳理出了三类场景定义：1）当前热点场景：这类场景市场规模增长较快且已有相对成熟的数字化解决方案，可以视为相关企业电力数字化能力建设的“入门标准”；2）未来重点场景：这类场景普遍体现出了对供电可靠及“双碳”的显性价值，但大规模应用仍待关键能源技术与信息化技术的突破和支撑；3）其他场景：这类场景或者已是红海市场、或者商业价值尚不明朗，不纳入本白皮书研究范围。图表2电
20、力数字化场景评估模型在此基础上，将热点场景和重点场景进一步总结归纳，最终形成面向2030电力数字化的六大核心业务场景：场景-：数字绿色电厂Q67场景二：电网数字巡检；：101213：场景三：多源自愈配网QHB；场景四：多能协同互补1819；场景五：跨域电力调度0KB；场景六：赋能绿色低碳物。2、典型场景分析安全、效率、绿色是面向2030电力行业转型发展的关键议题。当前，围绕电力系统升级建设，在供电安全可靠、关键设备延寿、厂网运行效率、新能源消纳与交易等方面还面临诸多挑战。在电力数字化总体发展目标下，我们将进一步探讨电力数字化在未来电力系统六大业务场景中的核心价值与关键技术应用支撑。图表3电力行
21、业发展转型关键挑战总结2030电力关键场景对应行业转型的关键挑战安全效率绿色数字绿色电厂A偶发厂区安防问题，造成人财损失A各场站独立运营，业务管理不统一A对天气变化响应不足，造成电量损失电网数字巡检A对安全隐患感知不足，故障被动响应；人工巡检危险性高A人工巡检效率低A对运行故障定位响应不及时，影响新j能源消纳多源自意配网A抵御极端情况能力弱，恢复供电慢A故障定位慢、响应不及时A新能源电力接入对配网运行扰动大多能协同互补储能作为核心技术，存在火灾爆炸事故隐患A多种能源形式之间没有有效联动，能源梯级利用不足A源荷储互动不足，碳排削减/抵消不到位跨域电力调度A限电限产频发A负荷侧参与需求恻响应积极性
22、有限A大电网对新能源电力消纳能力不足赋能绿色低碳A信息安全问题、数据失真A审核、认证环节多、周期长A机制不健全，影响主体参与积极性和分布式转移大规模新能源场型风电场与光伏电站将承担着提高电力系统绿色电量渗透水平的核心作用在环境可持续、能源安全等因素影响和推动下，电力系统核心向新有“看天吃饭”、地理位置偏远、分布分散等特性，上网电量也依赖大电网对新能源电量的消纳能力，为提高有效发电量、延长设备使用寿命、及时响应配合大电网进行出力调节等，在设备巡检、电厂运维、远程控制等方面都存在智能化管理需求。在未来新能源电厂管理中，电力数字化技术将应用于贯穿电厂全生命周期的数字季生、基于跨域物联的远程集控等场景
23、，实现电厂智能化管理水平跃升。全周期数字季生新能源电厂全生命周期数字挛生将涵盖规划建设、计划生产和运营维护三个环节。在规划建设阶段，通过建设现场的数字挛生，有效推动工程落地；在计划生产阶段，通过生产过程的数字挛生，合理优化生产策略；在运营维护阶段，通过对生产设备的数字字生，及时改善设备状态；全周期中，通过对生产环境的数字挛生，大力保障资产与人身安全。在基于数字字生的新能源电厂管理中，边端数据采集（包括传统生产信息监测管理系统与多样化的传感设备）已具备一定基础，如何有效利用积累下来的海量数据、充分挖掘数据资产价值，是新能源发电商提升效率的关键。其中，空间计算与机器学习将发挥重要作用。关键技术应用
24、1:空间计算与3D建模助力场景仿真提升效率1）全周期BIM支持：在规划建设期，根据设备参数、现场图像与周边环境等数据，通过空间计算与3D建模仿真还原施工现场情况，对工程全过程进行基于BlM模型的动态监测管理，对与规划偏离情况、项目建设风险或安全隐患进行预警和分析，确保工程进度与质量。与此同时，BIM模型不仅能在基建阶段指导施工建设，通过电子化移交的方式，还能为场站生产运营、持续升级改造、设备变更退役等各环节提供可视化的管理支撑，有效解决跨领域、跨专业的数据烟囱与协同难题。值得注意的是，电子化移交不仅能提升电厂管理效率，在电网建设运营等场景下同样能发挥重要作用。2）三维动态安防管理：三维立体展示
25、厂区全景,通过电子围栏，对员工位置与高度等信息进行监控，自动触发安全预警；同时，基于对重点区域与危险源的实时监控结果，准确识别安全隐患、及时告警，并在紧急情况发生时，自动规划最优撤离路径，最小化安全事故发生概率，保证人员安全、资产安全。3）沉浸式技能培训与远程巡检：借助XR终端全息模拟设备故障场景，为员工提供高质量的沉浸式检维修培训，有效提升员工专业能力，提高设备维修效率；同时，借助可穿戴设备，可以实现便捷的远程专家巡检，与设备监测相结合，能进一步提高设备巡检的准确性。关键技术应用2:机器学习有效支撑电厂决策,优化经营1）更精准的发电量预测：与传统能源出力稳定不同，新能源“看天吃饭”的特性大大
26、提高了新能源发电计划制定的难度，基于历史发电水平的生产计划容易与实际情况出现较大偏离。机器学习为新能源电厂运营商提供了有效解决方案。基于历史天气情况、新能源设备历史出力水平等海量数据进行学习建模，结合气象预测以及边端采集到的设备实际运行参数等多维变量，对新能源设备未来出力功率及发电量进行更准确的长短期预测，一来可以为新能源发电计划的制定或调整提供决策支持；二来可以基于预测结果优化新能源设备运营策略；同时，与配套储能设备相结合，还能根据发电量预测结果与电力市场价格变化，灵活调整储能充放电策略，提高经济回报。2）更高效的自主运营控制：基于边端设备对风机尾流、光伏板积尘等情况的动态监测结果，结合气候
27、变化以及短时发电量预测情况，根据机器学习得出的算法模型及数字空间模拟结果，对光伏板倾角、风机扇叶速度与角度、风机启停与出力情况等生成针对单个设备的自动控制指令，实现新能源场站的最优运营策略。3）更及时的设备缺陷预警：对发电设备运行参数进行监测，基于对设备历史缺陷及检维修记录的学习模型，对当前及即将发生的设备缺陷进行评估并及时预警，合理安排错峰检维修，减少非计划停机。依托空间计算与机器学习的电厂数字李生，能够帮助新能源发电商实现贯穿电厂全生命周期的虚实交互与闭环管理，基于数字空间对当前的反映以及对未来的预测，为物理世界采取相应措施提供决策支持与指引，最终提高电厂运营效率。图表4新能源电厂全生命周
28、期数字挛生运行模式A板掂报警位置及图像信息.人工应以处置,快速髀决安全总噂规划建设计划生产场营维护按电子图纸开雇工程施工，按期按值按被算完成建设按系统建仅实施改造,大幅能短建设与蛉证周期发电运首根据系统加令自动控刖设品调粘或人工操作.优化运营设备高依椎护，降低成本厂区安防管理A:淮铀展示视频监控信小焦KI说探蒲报警远程智能集控大型电力企业运营将面临一些新的挑战，一方面由于新能源电厂位置偏远、分散，场站与设备巡检成本高昂，不同电厂管理也相对独立，造成统一性和协同性不足；另一方面对跨界电厂投资者来说，自建新能源电厂也缺乏有效的运营管理手段。通过云边协同技术架构的搭建和应用，打造支持远程智能集控的新
29、能源电厂运营平台，可实现跨地域的机组设备管理，并有效降低新能源电厂运营成本、提高运营效率，从而解决上述挑战。关键技术应用:云边协同,发挥三要素价值1）泛在物联数据融通：泛在物联是实现云边协同的第一步。当前，许多设备厂商都已在电力设备或组件中嵌入了各类传感器，但不同厂商所采用的技术路线不同，导致标准不统一、数据不互通。因此，需要搭建企业级物联云平台，统一不同设备所采集的数据标准与通信标准，打通不同电厂设备问的数据壁垒，实现数据的全面接入、开放共享与统筹管理。同时，大量跨域数据的处理和分析也有赖于更加可靠的低时延网络通信技术的支持。2）边缘算力提升：边缘算力提升是实现云边协同的第二步。通过各类传感
30、器采集到的海量实时数据上云存储与计算会对云端资源造成挤压，影响数据处理的时效性，而一旦网络出现故障，整个场站的运行也将受到影响。通过边缘智能终端的部署，将云端的算力资源向边缘侧进行灵活分配，实现分布式计算，既提高了本地数据处理的时效性与响应速度，又有效避免了因数据传输带来的安全隐患，实现“即时交互”与“稳定安全”。3）核心算法前移：核心算法前移是实现云边协同的第三步。基于边缘数据处理，如何快速准确识别设备故障状态或对设备运行进行及时控制调整，都需要算法模型的支撑。依托云端汇集的全局设备数据资源进行建模与机器学习，形成具有全局认知的算法模型，并将其部署到边缘智能终端上，让边缘设备装上“大脑”，实
31、现“逻辑集中、物理分散”，通过智能前移完成对边缘数据的精准分析与高效处理。通过云边协同的模式，可以实现各电厂间的数业及电厂运营商能够通过移动终端实现跨域的远程据融通，支撑模型搭建，并通过边缘智能终端的部操控和统筹管理，帮助新能源电厂运营从“局部改署，提高边缘侧数据分析与响应能力，让新能源企善”走向“全局提升”。最佳实践:对近I100台风机设备与超15万块光伏板的实时监测与控制中国某平台服务商依托设备物联及云边协同解决方案，以“边缘计算、预警预测、领域协同、开源架构”为技术特征，帮助客户企业通过终端设备实现风电、光伏场站的集中监控和无人值守，自动识别并预测设备的异常运行状态，基于健康度管理状态对
32、场站设备开展维护，从而降低近20%的运营成本、提升10%发电量。组件级传感：通过安装智能麦克风于风机塔筒门框侧，监听扫风声音，预警叶片缺陷；对传动链关键部件、变桨偏航控制等各类组件的全方位感知，让设备运营变得实时可视，化更换为检修。云边协同：采用最新边缘计算技术，通过设备直连、场站端数据预处理等手段，在边缘层完成大量数据处理，提升效率、降低云端负荷，实现考核级的数据准确；云端通过数据标准化集成，对各项运行指标进行动态监测和控制，同时可对各电厂表现进行直观对标，便于指标下达。机器学习：基于环境因素对发电量影响的深度学习，使用5000核并行计算进行发电量预测，使得平均风功率预报准确率高达90%、高
33、于行业平均水平7%,光功率预报准确率达93%、高于行业平均水平1%；同时，学习结果也能为新建项目提供参考与决策支持。数字绿色电厂中电力数字化技术应用小结从关键使能技术当前应用程度看，大多数企业仍然对不同场站采取分别建设、各自运营的模式，“数据孤岛”多，集中控制采用率较低；同时，厂区内通信覆盖相对完善，但广域通信能力不足。未来需重点研究突破的方向包括： 提高设备网联水平：加强各类传感设备数据标准化程度，实现数据互通。 提高广域通信能力：采用低时延、高可靠通信技术，保隙大量实时数据的采集、处理与分析。 搭建集控运营平台：搭建以云边协同架构为基础的运营平台，提升边缘算力与智能化水平，实现本地快速、准
34、确响应。 提高AI渗透率：加强人工智能训练，提高发电量预测、设备故障诊断等关键模型的成熟度与准确性。 提高场站与设备安全管理效率：加强3D建模在安防管理与沉浸式检维修培训的应用，提高安全保障力度，提升员工面对真实故障的实操能力。场景二：数字巡检电网线路是电力系统的“骨骼”，变电站是连接不同骨骼的“关节，。一张健康的电网之手电力系统，就好比一幅骨密次高的骨架对于人体的支撑，是电力系统高效运行的前提条件。未来，大规模新能糠发电量而R网、大量分布式电源在配电网络中的接入，都会改变电网i备传统运行方式，对设备健康水平冲用寿命带来影响。以往定期点检、）重输轻配的电网巡检模、式四不能满足电力系统升级带来的
35、新夏求，盛种更全、更频、更快、更准的巡检手段。电方屿乜技术叫为酮设备提供全天候、全方位、全自主的健康:体检，帮助打通电网巡线的数字通版保殿电枢纽的安全高效运转，实现电网设备延寿,J保障整个系统的供电安全6智能巡线输电线路距离长、配电线路范围广，对于巡线工作来说都具备一定挑战。目前，许多地区（尤其是偏远山区等公网信号薄弱的地方）输配电线路巡线仍然依靠人力爬山涉水，效率很低。部分推广无人机巡线的地区，也主要靠人工现场操控，人工基于采集图像进行异常判断；同时，无人机存在禁飞区与巡线盲区，而在极端天气等线路故障易发的情况下，也难以发挥作用。要让巡线效率更高、风险排查更准，就必须依靠更智能、更丰富的巡线
36、手段以及更快速、更可靠的通信网络，保隙线路运行安全与供电可靠。关键技术应用1：空天地一体+边缘智能，巡线工作智能全覆盖1）天地侧：通过无人机、雷达球机、非电气量综合传感器等多种边端采集设备互相补充，对塔基入侵物及各类电网运行异常进行全面感知和监测。图表5各类边端采集设备在智能巡线中的应用核心边端采集设备目标效果无人机通过红外热成像/3D建模，实时判断线路与障碍物距离雷达球机雷达：利用精度高、抗干扰能力强的毫米波技术，实现对动态入侵物体的全天候、高分辨、多目标识别球机：根据雷达探测到的区域坐标，进行主动抓拍及监控追踪非电气量综合传感器线路运行状态：温度、舞动等线路安全隐患：覆冰、鸟巢、树障等2）
37、空侧：通过低轨卫星的遥感能力，突破无人机巡线的区域限制和气候限制，真正实现全覆盖、全天候的高精度实时监测。在电网运行因极端天气造成巨大安全隐患而亟需抢灾时，卫星遥感与遥测技术将发挥无可替代的作用。3）边缘智能：出于电力系统供电可靠性的要求,电网线路对监测数据处理和分析的时效性及精准度要求很高，需要边缘侧能够对随时出现的异常情况做出快速反应和准确判断。因此，“云端训练、边缘执行”将成为未来智能巡线的标准模式，即一依托云端强大的算力，对海量非结构化图像数据与结构化运行监测数据进行学习建模，并通过远程部署的方式赋能边端；在边缘侧，让基于机器学习的标准化诊断代替基于个人经验的差异化判断，对异常情况进行
38、精准识别、自动告警，大幅提高电网巡线效率的同时，高度保障塔基安全与供电可靠。关键技术应用2:电力专网，实现可靠通信电网线路因地理位置、电压等级与传输距离不同，会呈现不同的数据通信特征一一特高压骨干网架或无信号覆盖的偏远地区，可以根据实际情况采用基于MS-OTN的新一代光通信技术或光纤复合架空地线（OPGW）确保1000公里以上的超长距离通信传输；中长距离线路，可以采用可靠性高、抗干扰能力强、无惧恶劣气候的微波技术，降低高额光纤投资成本，实现快速部署；低电压等级线路，因通信距离短,可以采用摄像头无线链式组网的方式，实现轻量化部署。通过因地制宜的电力专网建设，帮助消除信号盲区，提高数据传输效率。同
39、时，考虑到单个网络节点因网络质量原因可能引发的信息中断进而导致对整个电力系统运行的影响，需在通信网络建设时考虑多路径传输保护方案，并增加边缘侧数据缓存与断点续传的能力，确保路径切换时数据连续性与一致性。关键技术应用3:新一代通信通感融合面向2030年，随着5.5G/F5.5G/6G/F6G技术不断成熟，接入网络将集通信、感知、计算能力于一身，通过亚亳秒级时延、厘米级定位、亳米级成像、光纤精密感知等关键技术，实现“通信感知融合”，打开物理世界与数字空间实时交互的“新通道”。未来，通过支持大带宽、强实时的新型边端采集设备的应用，结合图像识别与异常感知的模型训练，并依托满足电力要求、高可靠的通信网络
40、，可进一步解决电网巡线效率难题，打造“智慧千里眼”。智能变电站变电站是电力运输的“交通枢纽”，对电网系统的重要性不言而喻。现阶段，变电站管理以固定布控点位的摄像头为主，存在巡检死角，仍需通过高危的人工作业进行补充；同时，变电设备仍然采取计划性检修这种预防性维护的方式，造成设备使用寿命的缩短与频繁更换。未来的智能变电站需要依托更强大、更灵活的感知设备以及更先进的故障预测模型，在实现变电站日常自主运行和管理的同时，提高设备维护的正向效果，延长设备使用寿命，消除非计划停机。关键技术应用1:边端协同，打造数字员工未来智能变电站将以无人值守为目标，巡检工作由站内外的各类机器军团代为执行，包括：无人机、轮
41、式机器人、挂轨式机器人、重要点位定点摄像头等多种边端采集设备，实现全方位、无死角的变电站巡检，提高巡检全面性及效率。同时，为了满足对变电枢纽设施清障的高实时性要求，在云边协同的基础上，进一步将算力赋能到端，依托边端协同的解决方案，让大数据和AI走出云端、站上“前线”，让机器设备成为“眼睛”、人工智能成为“大脑”，赋能各类智能机器人完成数据采集、过滤、存储、分析、挖掘等一系列动作，对站内安全隐患及设备状态异常等进行诊断和预警，识别故障区域、部位及原因，并完成自动检维修派单及应急处置。此外，为避免因网络干扰导致的通信中断对变电站巡检与管理的影响，需同时加强端侧设备的本地数据缓存能力与离线计算能力，
42、确保端侧设备在下线期间也能正常开展变电站的智能巡检工作，进一步保障供电安全。关键技术应用2:高级智能实现预测性维护与变电设备延寿延长变电设备使用寿命的关键，在于精准判断设备故障发生的时间点，并在临近故障点前进行针对性维护。但由于目前变电设备维护都采取计划性检修，因此基于历史检维修记录的数理预测模型并不能真实反映设备运行状态的变化和趋势。未来，需要探索更先进的人工智能，通过图计算、高级分析、无监督学习等相关技术，对包括设备历史缺陷记录、试验记录、运行状态与机理模型等多种相关要素进行深度学习，从而构建更复杂的设备缺陷诊断与预测模型，对设备当前运行状态进行综合评估与健康度分析的同时，基于多维影响因素
43、模拟,对未来可能发生的设备故障风险及其原因进行更精准的预测，判断最佳人工介入的时间节点，并提供相应检维修方案与物资需求，便于电力运营商提前准备并开展培训。通过“机器人+AI”的有机融合，全方位监测站区安全及设备运行状态，实现故障诊断与告警；同时，依托高级人工智能实现预测性维护，打造智慧大脑T,完成对变电设备故障的“先知、先决、先行”。图表6从预防性维护到预测性维护预防性维护设备健康度X实际可用年限时二设备健康度电网数字巡检中电力数字化技术应用小结从关键使能技术当前应用程度看，智能设备在不同区域电网巡检工作中的渗透率参差不齐，对故障监测的识别率、响应速度等也都偏被动，设备检维修基本采取计划驱动的
44、预防性维护。未来需重点研究突破的方向包括： 提高智能设备巡检率：实现电网线路与变电站智能设备巡检100%覆盖。 提高通信效率：电力专网覆盖率100%,亳秒级传输时延，确保无信号盲区；同时，探索并推进新一代移动通信技术应用，进一步实现通感融合。 提高边缘自治能力：搭建云边端协同架构，推动算力与算法不断前移，提高异常诊断与响应时效性，同时加强本地缓存与数据断点续传能力。 提高AI渗透率：加强人工智能训练，提高各类电网设备异常识别准确性，降低误报、漏报率；探索图计算等高级AI应用，逐步提高变电设备预测性维护比例。电力供应的源的消纳能力城市配电网是连接电网与终端用户的桥梁，配电网的安全稳定运行对企业开
45、展日常经营和居民安居乐业有着重要的保障作用。随着能源结构发生变化、供电模式发生调整，重心已经逐渐来主干电曲慢慢向配电网络发生偏移，这就要求未来城市配电网必须兼顾稳定性和灵活性，同时加强应对突发事件的运行能力，通过数字化、智能化技术的应用和加持，最终实二 现“刚中带柔、柔中带刚、刚柔并济、相得益彰”的建设目标，从负荷侧提高电网系统对新能：多源配网运营随着高比例分布式电源和多样化负荷的接入，城市配电网将呈现出“有源”、“多向”、“双高”的恃征，分布式新能源设备出力的间歇性、反向供电场景下造成的电压突变与潮流变化、电力电子设备对电网运行造成的谐波污染等，都会对城市配电网络的运行管理提出新的挑战和要求
46、。因此，未来有源配电网运行管理的核心目标之一，就是加强常态情景下的电网稳定，通过电力电子技术与ICT技术的深度融合支持灵活性电源接入，保障电网在应对电源和负荷波动以及发生随机扰动时，能够正常有序运行，最大程度降低故障发生率。关键技术应用1：规范接入实现即插即用分布式电源主要通过逆变器、换流器等电力电子设备实现电源转换，接入配电网络。但由于各分布式电源设备都是根据实际应用场景设计，存在拓扑架构差异大、电气接口不统一、通信协议不一致等情况，造成配网管理困难。因此，在电力电子设备技术方面，需要采用高功率密度、支持多种电气接口、可以实现多模块自主并联的统一电源转换设备，扩展供电系统的接入容量，提高各类开关电源的标准化程度、可维护性与互换性，并通过统一的信息模型与物联协议，让设备差异在本地终结，大幅缩短接入调试时间，为在有源、多向的新型配网系统中实现基于ICT技术的全局监测、统筹调度、源网荷储协同控制等提供硬件基础。关键技术应用2:从终端智能到边缘智能新型配电网络升级改造过程中，存在一次设备与二次设备
