新基建风口下电力需求激增，特高压建设正在如火如荼建设中，数字化转型已至，电力企业的传统运维和运营模式正在被打破。
近期，中国南方电网发布全球首份《数字电网白皮书》，更是提出了数字电网共建与共享的理念。
一直以来，上海寰视对电网的智慧化转型非常关注，在日常项目中也对电网的可视化有所涉猎，往期案例回顾：
本文将围绕以下三个方面进行展开：
1、输电网建设及运维中智慧化应用场景
2、配电网数字化应用场景
3、电力大数据的应用场景
01
输电
1）前期：智慧工地
施工现场情况复杂，如何全面、详细地了解现场情况？如何减少现场存在的安全问题及隐患？如何更合理地布置施工现场？
在数字化转型下，通过各类端口对数据进行直接采集，汇总至数据处理中心，借由数字孪生技术进行全过程管理，优化设计方案，施工人员和物料分配，确保项目有序进行。同时，这些信息可实时共享，便于工作人员多方协同管理，实现闭环式数字管理，为资产全生命周期管理、数字化移交、智慧运维打好基础。
具体应用场景有：
在工地门口，使用门禁系统打卡和人脸识别等方式进入工地；
作业区域内，视频监控可以及时发出违章信息并同时抓拍违章情况，对危险行为进行实时语音警告；
可视化监测可以对工地扬尘、噪声情况进行监控；
在吊钩可视化系统中，吊钩可视化装置安装在塔吊小车位置处，在塔吊控制室及地面段设置显示屏，塔吊司机能及时了解吊钩位置及周边的环境，达到全过程无盲区，减少碰撞事件。
在管理调度中心，通过视频监控系统实时查看施工进展，自动识别危险信号并与天网联动，出现问题第一时间进行救援；
在工地内部的深基坑、高支模、塔吊等重点施工区域，部署传感设备，实时监测机械设备，提升对人身、机械安全隐患防控效率。
除了提高效率与保障施工安全，BIM可视化在智慧工地中的应用也越发广泛。
通过激光雷达三维点云成像技术与正摄影像地理信息数据采集技术对输电线路走廊进行扫描，获取线路走廊高精度三维激光点云与可见光数据，建立输电线路通道三维数字化场景，能够在施工过程中对线路进行优化，规避不必要的浪费，合理布置施工便道。
泵房和设备间设备较多，管线复杂，通过BIM可视化能够在施工前期确定设备型号后对泵房及设备间进行BIM综合深化设计，优化泵房和设备间空间，确定设备位置及管线走向，并预留合理的安装及操作空间，避免后期拆改浪费，确保泵房综合布局的合理性与美观性。
可以看到，在电网的建设过程中可视化一直占据了举足轻重的位置。无论是管理调度中心内的大局把控还是数字孪生中细化到每一条管线走向建模，都与可视化有着密切联系。
2）后期：智能巡检
在输电网的巡检过程中，智能巡检机器人的投入应用是对传统输电线路高视角近距离巡检方式的完美补充，在提高了工作效率和精益度的同时，实现了高空巡检“全覆盖”，使输电线路巡检从“人巡”过渡到“机器人巡”，从根本上解决人身安全隐患；从“人眼判别”升级到“机器视觉和AI缺陷识别”，为线路的运维提供更为可靠的诊断结果。减少了传统巡检范围盲区的同时，辅以三维建模技术，为工作人员真实呈现线路通道情况，精准测量树障，对输电线路杆塔、绝缘子、金具以及输电线路通道全过程状态实时精细巡视。
上海寰视曾对巡检问题进行过详细阐述。
无人机配合巡检机器人的组合能够及时发现并处理现存问题和潜在威胁，大大提高了线路隐患排除和运维的安全性、时效性、精准性。
02
配电
配电网作为连接客户的最后一公里，数字化转型一直在被提及。如何将碎片化的配电网数据集约化管起来、用起来，让数字技术与业务深度融合，让数据创造价值，是配电网的可视化平台建设的重要意义。
具体应用场景有：
配网主动抢修服务，短时间内精准定位故障点或发生区段，形成停电影响客户清单，一键式发送停电信息，主动安抚客户。
电网运行自动驾驶指的是开展用户负荷、发电能力、输送潮流的精准预测，依托态势感知技术实现电网故障的主动预想，提示安全边界，主动规避电网风险，实现自动寻优、自主调度，大幅提高供电可靠性和电能质量。
03
电力大数据：联机挖掘
在电力系统中，发、输、变、配、用等各环节均能产生海量数据，包括能量数据、控制数据、用户数据、公共数据等类型，覆盖各类时间尺度，能够成为能源大数据的基础。
同时，电网运行及设备监测数据、电力企业营销数据、电力企业管理数据及来源于电网外部的公共服务数据、气象数据、电动汽车充换电数据及气、热、煤、油等数据分别由不同单位/部门管理，具有分散放置、分布管理的特性。对此，业界专家指出，由电力大数据中心升级为能源大数据中心，有利于打破过去设备独立感知、部门独立管理的数据“孤岛”壁垒，建立互联互通的数据环境。
目前电力大数据的应用场景有：
1）企业复工电力指数
运用营销系统对海量数据建立算法，得出复工指数，动态监测、直观反映企业复工复产情况，随后，各地相继推出类似数据产品，助企业复工复产。
根据阶段性特征，可将企业复工电力指数划分成三个区间：抑制区间，恢复区间，企稳区间。并根据电力复工指数所在区间，从指标趋势、指标构成、时间节点等维度，按区域、分行业/产业解析企业的复工复产水平，为政府全面掌握企业复工复产信息提供有力支撑，全力服务政府科学统筹、精准推动企业复工复产。
2）电力大数据+环保
2020年11月，生态环境部与国家电网有限公司在京签署《电力大数据助力打赢打好污染防治攻坚战战略合作协议》，开启“生态环境+电力大数据”污染防治新模式。
根据环保部门提供的排污不合格企业名单，电力公司可从电力大数据平台中查询相关企业多维用电数据，与构建的排污企业监测数据模型进行对比，锁定疑似企业进行监管。
3）e普查
当普查员入户开展普查工作时如遇到家中无人的情况，使用APP扫描住户电能表，通过扫描后生成的红、黄、绿三色查询结果判断该户居住情况，红、黄、绿三色分别表示近一个月未用电、间歇用电、正常用电，可精准识别空置户、“候鸟”人群、正常户，指导普查人员针对性调整上门排查频次，有效保障普查工作的准确度。
4）光伏体验码
光伏发电属于国家层面长期能源战略上的重要环节，同时也是利用度上更清洁、更干净的能源。但大多数用户在使用光伏的时候往往比较“被动”，仅仅是在用，却并不了解光伏设备的运行状况。
前不久，国网浙江电力依托“网上国网”APP上线“光伏体检码”，该“光伏体检码”基于各地区分布式光伏发电数据，帮助用户及时了解自己的分布式光伏发电设备运行状况，使清洁能源发电项目更好地实现环保和经济效益。
5）电力+旅游
通过分析行业用电数据，从电力视角评价旅游景区及周边产业发展状况、预估发展趋势，为景区和地方政府部门的旅游发展规划作参考。
通过大数据分析报告，为文旅部门和相关机构准确掌握本区域旅游景区状况提供数据支撑。
通过发挥电力大数据的价值，让数据说话，构建旅游电力活跃指数，对全省重点旅游景区及上下游产业链进行监测，弥补当前仅依靠门票销量等传统监测手段这类弊端，真实反映旅游业上下游产业链的发展情况和复工复业情况，辅助政府部门精准决策。
6）“空心村”识别
随着工业化、城镇化的发展，农村大量劳务人员输出，“空心户”和“空心村”问题日益突出，造成了政府在项目资金安排、基础设施配套等方面效益不高，并衍生出土地、房屋和宅基地闲置、产业发展动力不足、乡村环境治理难度大等现实问题。
通过电力大数据对农村空心率程度实现了精准测算，能够辅助政府项目投资决策，为学校、公路等公共设施建设、市场及产业配置优化提供辅助依据。
