“电力+算力”如何使供电巡线人足不出户便可“一日尽览鹏城塔”?电力数据怎样“抽丝剥茧”，在城市碳治理中发挥大功能?日前，南方电网深圳供电局数字电网体验中心在深圳南山区落成，全面展现了深圳数字电网发展成果，让用户“零距离”体验数字电网给城市带来的巨大变化。

近年，深圳供电局按照南方电网公司部署，以云大物移智等新一代数字技术为核心驱动力，让数字电网能感知、会思考、可进化、有温度，打造数字电网最佳实践，支撑深圳打造全球数字先锋城市和“数字中国”城市典范。

数字电网融入数字先锋城市建设

——精细化建模+海量数据夯实数字电网基础

数字电网通过数字化技术对传统电网改造，实现电网全要素数字化和虚拟化、全状态实时化和可视化、电网运行管理协同化智能化，通过模拟、监控、诊断、预测和控制，解决传统电网在规划、运维、管理等复杂和不确定性问题，是承载以新能源为主体的新型电力系统最佳形态。

“目前，深圳供电局通过数字孪生、物联网、人工智能、5G通信等新一代技术初步构建了数字电网，推动南方电网数字化战略在深圳有效落地，打造了系列数字化转型的最佳实践。不久将来，数字电网将成为深圳数字先锋城市的核心组成部分，为能源保障、城市治理、产业发展提供强大支撑。”深圳供电局创新与数字化部总经理汪桢子介绍。

统计显示，深圳供电局已实现全市3900公里输电线路、20多个变电站的精细化建模，具备了全市16000余个配电房三维自动化建模能力;融合1.5万个流媒体摄像头、3万个物联网终端、26万自动化在线监测设备等海量数据，为构建数字电网打下坚实基础，初步实现电网可观、可测、可控，供电人员足不出户便可纵览电网全景。同时，数字电网“电力+算力”新型产品和服务正在衍生出与数字社会、数字政府的跨域融合应用新模式。

“数字孪生+超级大脑”提效率、保安全

——故障处理时间平均缩短1小时以上

5月11日至14日，深圳出现今年以来最强的持续性强降水。穿行于崇山峻岭的电力供应主动脉——高压输电线路安然无恙，离不开数字技术“大显神通”。

“我们在全市6900余座输电杆塔部署全方位监测系统，通过AI算法自动识别输电线路隐患和缺陷，一改传统跋山涉水的人力巡检模式，综合效率较传统模式提升11倍。”深圳供电局输电管理所线路部负责人裴慧坤说，这套系统内嵌了山火识别等人工智能算法，可以对山火进行识别和告警，在保障输电线路安全的同时，为城市防灾减灾和应急方面提供数据支撑。

除了输电线路，数字技术还运用于变电和配电领域，通过数字孪生实现电网状态全景感知和虚实联动。“在数字变电领域，我们研发了设备状态监测及隐患识别算法，通过5G巡检机器人、5G摄像机等智能终端，以视频AI巡检支撑巡视及操作智能化，巡检效率提升约2.7倍。”深圳供电局主网生产中心技术专家黄炜昭介绍道，在配电领域，结合实时在线监测系统，可以实现配网状态实时监测预警、故障快速定位、故障自动隔离，提升“最后一公里”的供电保障能力。

据了解，凭借数字电网汇集的海量电网监测数据，深圳供电局还上线了“超级大脑”，在今年发布了全国首个电力设备监测预训练模型，全面提升智能算法的研发效率及准确率。以生产指挥中心为例，该中心通过多系统联动和大数据分析，故障处理时间平均缩短1小时以上，大大提升供电可靠性。

“解码”电力数据，共促数字经济

——用能监测平台助力企业享受绿色能源

打开深圳供电局“双碳大脑”系统，每使用一度电所排放的碳量及全市碳排放总量实时映入眼帘，不同行业以及百强企业的多维度监控分析，为城市碳治理提供参考。

“我们挖掘电、煤、气、油等用能数据，实现基于能源大数据的科学分析与决策。”深圳供电局信息中心技术专家李颖杰说，大数据已经发挥大功能，一方面，他们结合全市8万多栋建筑物的面积数据，测算建筑物能耗强度基准，协助政府部门制定建筑能耗强度标准。另一方面，随着工业园区供电环境综合升级改造深入开展，该局接入了1000余个工业园区的用能数据，建成园区用能监测平台，将使企业享受更绿色的能源。

电力数据藏着经济社会发展的“密码”。在服务“双碳”战略的同时，深圳供电局已打造一系列数据服务产品，形成对外联接、开放共享的数字产业生态，通过电力数据为市工信局信用评价、经济形势分析等提供辅助参考。

不仅如此，电力数据还让市民享受到更便利的用电服务。据悉，深圳供电局研发政企用电用能共享服务数字平台，主动对接政务数据，为“i深圳”等8个政务渠道提供数据支撑，推动实现“一网通办”，今年以来，已为8752个建设项目、559个重点项目进行全过程主动跟踪服务。

下一步，深圳供电局将积极融入和服务全球数字先锋城市建设，积极推动深圳供电局数字电网平台与全市CIM(城市信息模型)基础平台融合，推进BIM(建筑信息模型)、CIM技术深度应用，探索电力等能源数据的交互与合作模式，支撑“双碳”战略落地，辅助城市治理和经济运行监测，为“双区”建设贡献力量。(方胜)

关键词： 绿色能源 电力数据 城市碳治理 人工智能