案例摘要
在“西电东送”国家战略深入推进与新型电力系统加快构建的背景下，特高压大电网的规模持续扩展，其运行安全性与运维复杂性面临前所未有的挑战。传统以人工和经验为主的运维模式，已难以满足海量设备感知、实时风险预警和精益化管理的需求。中国南方电网有限责任公司超高压输电公司柳州局直面行业痛点，以工业互联网为核心支撑，创新打造了“多模态数据驱动西电东送主网架智能运维”解决方案。
该方案的核心在于打破数据壁垒、激活数据价值。通过构建“云-边-端”协同的一体化架构，项目率先实现了生产控制大区与管理信息大区间多模态数据的合规贯通与深度融合。在此基础上，自主研发了“直流大模型”与“安监大模型”双智能引擎，将设备机理、运行数据与人工智能深度结合，推动电网运维从“人工判别、事后处置”向“智能感知、事前预警”的根本性变革。
项目不仅建设了覆盖变电站、输电线路及作业现场的“空天地”立体感知网络，更构建了一套完整的智能运维业务体系。实践表明，该方案显著提升了运维效率与安全性，降低了运营成本，形成了可在电力能源行业广泛复制推广的数字化转型范式，为保障国家能源跨区输送安全稳定提供了坚实的技术支撑。
一、实施背景
随着我国能源结构的转型与“双碳”目标的推进，作为能源资源配置核心平台的“西电东送”大电网，其安全、高效、可靠运行的重要性日益凸显。南方电网主网架规模持续扩大，特高压直流工程相继投运，设备数量呈指数级增长，运行环境日趋复杂。然而，传统的电网运维管理模式在新时代下面临着多重严峻挑战。
首先，数据价值未能充分释放。电力系统在长期信息化建设中，因网络安全分区（Ⅰ-Ⅳ区）的严格要求，形成了天然的数据壁垒。设备实时运行数据、图像视频数据、环境气象数据以及管理业务数据彼此割裂，呈现“数据孤岛”状态。据统计，电力企业可利用的高价值数据不足总量的20%，海量数据沉睡在各自系统中，无法为全局性决策提供有效支持。
其次，运维安全压力持续增大。特高压设备技术密集、系统复杂，其状态评价和故障诊断高度依赖专家经验。传统人工巡检方式效率低下，且难以实现全天候、无死角的覆盖。现场作业安全监管主要依靠人员盯防，风险识别滞后，无法做到实时预警和主动防控，安全生产面临巨大压力。
最后，数字化转型需求迫切。行业内外对供电可靠性的要求不断提升，亟需通过数字化、智能化手段，实现运维模式的转型升级，从依赖人工和经验的传统模式，转向以数据驱动、模型辅助的智能模式，以应对设备剧增、人力有限、标准提高的现实矛盾。
在此背景下，南网超高压柳州局积极响应国家关于推动工业互联网创新发展和国有企业数字化转型的号召，承担起科创主体的责任，启动本项目，旨在探索一条以多模态数据融合与智能技术应用为核心的电网智能运维新路径。
二、实施目标
本项目立足于电网运维的现实困境与发展需求，确立了清晰且系统的实施目标，旨在实现三大转变：从数据孤岛到数据融合，从经验驱动到智能驱动，从分散作业到集约运营。
具体而言，首要目标是构建一个全域融合的数据基座。需要突破网络安全分区的技术与管理壁垒，设计合规可靠的数据贯通机制，将分布在Ⅰ-Ⅳ区的设备状态参数、视频图像、环境信息、业务流程等多源异构数据汇聚成统一的资源池。这个基座需具备PB级数据存储与处理能力，支持对亿级数据记录的实时分析与跨域查询，为上层应用提供高质量的数据燃料。
第二，打造具有行业领先水平的智能核心。目标是研发并深度融合面向设备健康管理的“直流大模型”与面向现场作业安全的“安监大模型”。通过深度学习、知识图谱等先进技术，使模型具备高精度的设备状态评估、故障超前预测、风险实时识别与智能决策支持能力，形成解决方案的技术护城河。
第三，实现运维业务流程的智能化重构。期望通过技术赋能，使监盘、巡视、操作等核心运维业务的自动化、智能化覆盖率达到50%以上。构建“集中监控+区域巡检+专业检修”的新型组织与作业模式，大幅提升工作效率，降低人员劳动强度和安全风险。
第四，形成标准化、可复制的成果体系。最终目标不仅是解决自身问题，更要提炼出一套涵盖技术架构、实施方法、管理规范的完整解决方案，使其能够快速适配并推广至电网内外的其他单位，赋能整个电力能源行业的数字化转型。
三、建设内容
为实现上述目标，项目团队规划设计并落地了一套以“1234”为核心的完整技术架构与建设内容。
一个统一智能运维平台是所有能力的承载基础。该平台采用微服务架构，具备高可用与弹性扩展特性，集成了物联网管理、数据中台、AI中台和系列智能应用。它如同“大脑”与“中枢”，实现了从终端接入、数据治理、模型服务到业务应用的全链路管理与协同。
两大技术引擎是平台的核心驱动力。全域数据融合引擎创新性地采用了“数据分级、按需汇聚”的策略。对于Ⅰ/Ⅱ区的实时控制数据，通过正向隔离装置进行单向安全传输；对于Ⅲ/Ⅳ区的管理数据，通过数据中台进行集成与清洗；对于视频类数据，则利用边缘计算进行特征提取，仅将结构化结果上传。这有效破解了数据壁垒难题。双大模型智能引擎则汇聚了核心智力。“直流大模型”融合物理机理与海量历史数据，为换流阀、变压器等关键设备构建了数字孪生体，实现健康评分、故障预测与寿命评估。“安监大模型”则利用计算机视觉技术，构建了覆盖数百项风险因素的识别体系，实现对作业现场人员行为、安全措施的毫秒级智能监控与预警。
三大业务体系是价值实现的关键路径。智能运维体系整合了机器人、无人机、固定监测装置，形成了自动化巡检、智能诊断、预测性维护的闭环。安全管理体系建立了从风险辨识、过程监督到应急指挥的全链条在线管控。决策支持体系则通过数据可视化、趋势分析和模拟推演，为管理层的资源调配、计划制定等提供科学依据。
四级协同架构是支撑体系稳定运行的骨架。在端侧，广泛部署智能传感与采集终端，构建“空天地”一体化的感知神经末梢。在边侧，于变电站、监测点部署边缘计算节点，实现数据就地处理与快速响应，减轻云端压力。在网络侧，采用5G、光纤等多路径冗余通信，保障数据高速可靠传输。在云侧，依托国产化云计算平台，提供强大的存储、计算与智能分析能力。这四级架构紧密协同，实现了资源的最优配置与业务的高效执行。
此外，项目高度重视技术自主可控与生态建设。全面应用国产“电鸿”物联操作系统、鲲鹏服务器等硬件，构建了安全可信的技术栈。同时，通过开放平台接口和标准，吸引了数十家生态伙伴参与，共同繁荣应用生态，确保了解决方案的持续活力与扩展性。
四、实施效果
该解决方案在南网超高压公司范围内的规模化应用，取得了经过实践检验的显著成效，涵盖了效率、安全、经济等多个维度。
运维效率发生了质的飞跃。无人机自动巡检效率提升80%，变电站日常巡视业务线上集约化开展比例达到56%，大量人力从重复性劳动中解放出来。倒闸操作采用一键顺控后，效率提升高达6倍。故障查找定位时间从平均45分钟大幅压缩至12分钟，抢修响应速度极大提升。业务数据自动采集率超过90%，报表自动生成率达85%，基层数据填报负担显著减轻。
安全防线变得更加主动与坚固。现场作业典型违章行为的智能识别准确率超过95%，系统可实现秒级响应与预警，实现了安全监管从“人防”到“技防”的深刻转变。基于大数据模型的风险预测，使事故事件数量同比下降了40%。应急指挥因信息获取高效、全景可视，处置效率提升85%，应急信息收集时间从20分钟缩短至仅3分钟，为快速恢复供电赢得了宝贵时间。
经济效益与设备可靠性同步提升。项目实施后，年度综合运维成本降低约35%，直接节约费用显著。更关键的是，通过预测性维护，设备非计划停运率从0.35%降至0.15%，达到了国际同行业先进水平，设备平均使用寿命得以延长，资产运营更加精益。供电可靠性的提升，也带来了可观的社会效益与间接经济收益。
在技术与社会价值层面，项目成功实现了全国产化技术栈的规模应用，为关键信息基础设施自主可控积累了重要经验。所形成的“数据融合+双大模型+业务重塑”模式，已形成标准化解决方案包，在超高压输电领域具备高度的可复制性与推广价值，为构建安全、可靠、绿色、高效的新型电力系统贡献了切实可行的“南网实践”。
完成单位：中国南方电网有限责任公司超高压输电公司柳州局
完成人：覃宗旅、杨武志、申狄秋、丁骞