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15 订阅订阅专栏随着新能源发展规模持续增大，电网作为能源转换利用和输送配置的枢纽平台，其功能、结构和形态发生了深刻变化。同时，随着现代计算机技术发展，数字孪生成为电网向数字化转型、提高电网调度运行决策的准确性与实时性提供关键技术支撑，有力推动电网向智慧化方向发展。数字孪生在电网系统开发建设，如何选择可视化平台？北京智汇云舟科技有限公司成立于2012年，专注于创新性的“视频孪生（实时实景数字孪生）”技术研发与应用。目前，智汇云舟依托自研“孪舟”数字孪生专属引擎，推出了“披萨”低代码PaaS视频孪生开发平台、“速融咖啡”视频孪生一体机及视频孪生行业解决方案等多个产品线。数字孪生在电网系统开发建设，如何选择可视化平台？凭借领先的技术基础，智汇云舟持续助力能源数字化转型，以及推动产业协作的数字化升级。公司先后参与了许多重点项目建设，应用领域涉及智慧城市、智慧园区、数字乡村、轨道交通、雪亮工程（平安城市）、司法监管、应急指挥、学校、医院、电力等全行业场景。数字孪生在电网日常调度运行中的应用场景如下：1、智能巡检现阶段电网运检人员每天都面对着大量烦琐的工作，在进行巡视的同时还要进行资料对比、故障处理和现场勘察等工作，面对着大量要巡检的线路和变电站设备，很难按照导则的要求进行细致的巡检，从而导致隐患缺陷无法及时发现，造成更大的损失。而基于数字孪生技术实现的智能巡检，正是为了解决这一问题而兴起的先进技术，基于输变电工程数字孪生模型，借助智能终端及现场勘察设备，快速获取现场的数据/照片/视频，经过软件处理构建现场的实景模型，与输变电数字孪生模型对比分析，可快速及时地发现安全隐患，从而有效地提升巡检工作的质量和效率。数字孪生在电网系统开发建设，如何选择可视化平台？2、可视化运维近年来，在输变电工程数字孪生模型的基础上，通过对三维模型监测数据展示系统的研究， 探索如何在运维阶段利用输变电工程数字孪生模型的方法。可视化运维是集成输变电工程三维设计模型和现场运行数据，展示并监控关键设备的运行状态、运行数据及数据发展趋势，在虚拟现实的环境中，集中展示变电站的空间位置信息、设备主要设计参数(静态功能位置信息)、相关设计资料、巡视维修记录、设备运行状态信息、关键设备动态运行数据及现场视频监视画面。这种方式可以提高变电站运行维护的管理水平和效率，更好地预防事故发生，制订优化的设备检修计划及事故应急预案。数字孪生在电网系统开发建设，如何选择可视化平台？(1) 现场运行数据的接入 通过运维平台与监控系统、现场视频监控系统的数据接口可将现场设备的实时运行参数接入到运维平台中，并可依据设备编码自动与设备模型进行集成。通过数据对接，可以构建运维阶的数字孪生模型。(2) 可视化浏览及数据查询 以数字孪生模型为基础，在三维可视化的环境中实现动态监测设备运行状态，查看各类运行参数，同时还可集成现场的摄像头对项目现场的工作状态进行实时监测，做到变电站远程实景监控。(3) 提升运维能力 数字孪生模型提供了三维模拟功能，运维人员可以在数字孪生模型中进行送停电、倒闸等操作联系，通过这种虚拟环境下的多次练习，使运维人员熟悉日常运维工作的操作顺序，较大幅度地提升运维人员能力。而基于现场设备的实时运行数据及运维规则，可以辅助运维人员对各种紧急情况进行判定，并可结合预设的应急预案，在最短时间内对事故和故障作出正确的处理，以减少灾害和损失。数字孪生在电网系统开发建设，如何选择可视化平台？3、数字资产管理在数字化的基础上，通过可视化手段进行资产管理，能够较好地解决上述两个问题，为资产管理提质增效。基于数字孪生模型，可以快速构建数字资产管理系统，可从图形角度查看和使用带空间定位的资产及相关信息。可以通过查看不同类型的线性资产和信息，提高决策能力。可以根据空间坐标、沿线性网络的位置或与其他资产的接近程度来定位资产。通过这种基于网络的方法，可以在整个网络中执行复杂的线性分析。数字资产管理系统可通过互联数据环境访问资产的所有数字信息安全地访问项目和资产数字化组件信息，以直观的三维沉浸式方式获得资产的情境关联信息。沉浸式数字化运营支持用户在情境中以数字方式准确地查看资产，从而改进决策并最大限度地提高资产性能
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放眼全球，近十年来，新能源汽车赛道堪称“热得发烫”。伴随着进入成年期的新能源汽车行业对相关配套设备支撑水平的提升，作为其“新基建”的充电桩领域表现更为突出的价值势能。过去，在一系列补贴政策和资本刺激下，充电桩玩家都在跑马圈地抢占市场。建设背景市场背景截至2022年6月底，全国新能源汽车保有量达1001万辆，占汽车总量的3.23%。其中，纯电动汽车保有量810.4万辆，占新能源汽车总量的80.93%。目前国内充电桩的增长速度，要明显低于新能源汽车的配套增长速度，在未来3-5年的时间里，充电桩市场将继续因新能源汽车增长需求，保持强力的增长态势。政策背景2020年5月，《2020年政府工作报告》首次提出“新基建”(新型基础设施建设)概念，鼓励包括充电桩、换电站等设施在内的七个“新基建”领域建设。2021年12月，《2021年中央经济工作会议》指出应坚持稳字当头，强化政策发力，充电桩作为新基建组成之一，在稳增长主线下，建设节奏或将加速。2022年1月，《国家发展改革委等部门关于进一步提升电动汽车充电基础设施服务保障能力的实施意见》(发改能源规〔2022〕53号)，提出到“十四五”末，我国电动汽车充电保障能力进一步提升，形成适度超前、布局均衡、智能高效的充电基础设施体系，能够满足超过2.000万辆电动汽车充电需求。系统概述智慧充电桩通过数字孪生和可视化技术，可以实时监测和管理充电桩的状态、诊断故障、调整参数、优化服务，为充电运营商和用户提供更好的充电体验。开发平台智慧充电站三维可视化运营平台依托数维图科技自主研发的可视化编辑器Sovit3D开发设计，通过拖拉拽的方式，轻松构建了一个基于真实新能源汽车充电站的三维场景。实现场景内人、机等各要素的全面感知，辅助管理者全面掌控场站内的整体运行态势。系统功能中心看板概览系统页面进行可视化应用视觉升级，提供场站、桩、车、物联设备等实际情况的定制化3D建模服务。结合 GIS地图，系统以城市地图为背景进行区域细分，辅以可视化面板对场站进行展示，直观呈现场站在地图上的分布情况。车位智能管理通过现场设备精准识别车辆信息，比对通过即可自动打开车位锁，允许电动汽车进入充电。支持联动车位监测功能，当监测到车位上没有停车时，就能自动升起预防燃油车进入。该功能可有效预防城区快充站被燃油车非法占位的情况出现。智能安防系统通过视频监控、报警设备等技术手段，实现对场站内部安全的实时监控和管理。智能安防系统可以根据楼宇内的安全情况，自动发出警报和报警信息，提高安全性。充电桩管理系统充电桩可视化模块目的是实现运维人员对各充电桩作业信息、实时状态、运作故障进行 7*24h 监管。安防监控系统支持无缝融合 HTML5 各项多媒体功能，对场站内进行安防动态监测，并可结合前端智能感知设备应用，当有可疑分子、危险行为时自动报警。设备管理系统基于物联网技术，实时采集场站内充电桩等设备的实时数据，对设备的运行状态、故障信息进行可视化展示，系统打破数据孤岛，对场站间设备功率、充电情况、故障情况等进行及时、准确监测，为决策者科学管理设备、优化用电决策提供支撑。智能报警系统系统对充电桩实时监控，支持配置设备告警阀值，对故障进行告警，完成告警详情和故障工单记录跟踪，实现问题终端实时预警、快速定位、快速解决。运维管理系统通过对充电设备进行24小时监控与日常运维巡检，系统进行实时诊断和故障预测。自定义查看工单数量、用时情况，结合异常告警工单统计，可减少大量业务处理时间。……建设价值通过智慧充电桩3D可视化运营平台，对充电站运行状态进行精准分析、整体研判，实现充电站/桩的全周期智慧化管理，使人员、车辆、设施管理更简单、高效。同时，可以辅助决策者优化场站运营策略，提高企业核心竞争力，实现降本增效及助力企业的新能源转型发展。总结随着各地电动汽车充电站的建设，电动汽车充电站运营管理上的问题逐步暴露出来，对可视化管理的需求与日俱增。将大数据、云计算、物联网等先进技术与充电站业务相融合，可有效加强对设施的管理，直观及时地反映现场情况，增强了安全保障，是充电站管理的有力工具。本文主要介绍了Sovit2D、Sovit3D可视化编辑器在充电站智慧化场景开发中的实践应用，数维图科技只提供前端可视化开发编辑器产品，不提供行业解决方案。
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数字孪生是指基于虚拟模型和实时数据的数字化副本，可以在实际运营过程中模拟和优化系统的性能和行为。水务项目全产业链中的数字孪生的应用可以涵盖设计和规划阶段、建设和施工阶段、运营和管理阶段，以及决策支持和可视化等方面。建设数字孪生，首先要打好基础，基础就是要建设好数据底板、模型平台和知识平台。1. 数据底板数字孪生平台的数据底板是指支撑数字孪生模型和系统运行的数据基础。数字孪生底板包括实时数据、历史数据、地理空间数据、管理数据和外部数据等。实时数据来自水务系统的数据，包括传感器数据、监测数据、实时运行状态等。这些实时数据用于更新数字孪生模型，以反映实际系统的当前状态。历史数据包括过去的运行记录、事件数据、故障数据等。历史数据用于构建数字孪生模型的初始状态，以及进行模型验证和校准。地理空间数据包含水务系统的空间数据，包括管网拓扑结构、设备位置、泵站布局等。水利地理空间数据的建设分级为L1\L2\L3底板。【360°案例分析】南通水网数字孪生的L1、L2、L3三级底板业务管理数据包括设备信息、维护记录、运维计划等。这些管理数据用于支持数字孪生平台的设备管理、运维计划和工作流程优化等功能。跨行业共享数据需要获取和整合来自外部的数据，如天气数据、水质数据、用水需求数据等。这些外部数据可以用于数字孪生模型中的边界条件、场景分析和决策支持。数字孪生平台的数据底板需要具备数据采集、存储、处理和分析的能力。同时，数字孪生平台的数据底板还需要具备数据安全和隐私保护的措施，确保敏感数据的保密性和完整性。此外，数据底板应提供友好的用户界面和数据可视化工具，以便用户能够直观地理解和分析数据，支持决策和优化水务系统的运行。2. 模型平台在水利行业，数字孪生模型平台通常包括专业水利模型、可视化模型和数字模拟仿真引擎。这些组件共同构成了水利领域数字孪生模型的开发和应用平台。 专业水利模型是数字孪生模型平台的核心组成部分。它是对水利系统进行建模和仿真的工具，用于模拟水文过程、水资源调度、供水和排水系统等方面的行为和性能。专业水利模型可以基于物理原理、数学模型和统计分析等方法，对水利系统进行准确的数值模拟和预测。 可视化模型是数字孪生模型平台中的重要组件，用于将水利模型的结果以直观的方式呈现给用户。可视化模型可以通过图表、地图、动画等形式展示水利系统的运行状态、数据变化和场景分析结果，帮助用户理解和分析水利系统的复杂性。 数字模拟仿真引擎是数字孪生模型平台的关键技术，用于模拟和计算水利系统的行为和响应。它可以基于模型的输入数据，进行数值计算和仿真，融合不同的物理、数学和统计模型，以实现对水利系统行为的准确模拟。
在选择数字孪生模型平台时，需要考虑平台的技术能力、可扩展性和用户友好性，以及与水利系统实际需求的匹配程度。同时，平台的数据安全性、可靠性和可视化效果等方面也需要进行评估和比较。3. 知识平台知识平台在水利领域扮演着重要角色，主要涉及水利知识引擎和河湖、防汛等水务知识库，包括综合知识库、预报调度库、方案预案库、历史洪水场景库、业务规则库、专家经验库等信息。水利知识引擎用于收集、组织和管理水利领域的知识。它可以基于专家经验、领域知识和实际数据，建立知识模型和规则，以支持水务系统的优化决策和问题求解。 河湖知识库用于存储和管理河湖相关的数据、信息和知识。它包括河流、湖泊的地理信息、水文数据、水质数据、生态环境数据等。防汛知识库包括历史洪水数据、防洪工程设计标准、防洪调度方案、防洪应急预案等。综合知识库用于存储和管理水利领域的综合信息和知识。它可以包括水利规划、水资源管理、供水和排水系统设计、水环境保护等方面的知识。预报调度库包括气象预报数据、降雨预报数据、水文模型参数、水位流量关系曲线等。历史洪水场景库包括洪水历史记录、洪水过程数据、洪水灾情评估等。业务规则库包括水资源管理规则、水库调度规则、排水系统管理规范等。专家经验库包括专家的意见、建议、案例等。专家经验库可以支持水利系统的专家系统和智能决策支持。 知识平台的建设和管理可以通过知识图谱、数据库、模型和算法等技术手段实现。知识平台的建设需要通过专家的知识整理和规范化，以及数据的采集和清洗，确保知识库的准确性和可靠性。}