电网数智化转型的背景与行业需求
在全球经济迅速发展的背景下，电力作为现代社会的基础能源，其安全与稳定的供应显得尤为重要。随着数字技术和智能化技术的不断进步，电力行业正面临着前所未有的转型挑战。传统电网的运行模式已无法满足现代社会对电力的高效、智能需求，因此，企业需要寻找新的解决方案来应对这一转型。
【课程背景】
随着科技的进步和社会的发展，电力作为现代社会运转的基础能源，其安全、稳定供应对于国家经济、民生福祉具有至关重要的意义。近年来，数字技术和智能化技术在电网领域的应用不断深化，推动了电网从传统模式向数智化模式的转型升级。因此，培养一批掌握电网数字化、智能化技术的专业人才，对于保障电力供应、提升电网运营效率、推动能源革命具有重大的现实意义。
在此背景下，《数智化坚强电网》课程应运而生。本课程旨在系统介绍电网数字化、智能化的前沿技术和应用实践，通过深入浅出的讲解和丰富的案例分析，帮助学员掌握电网数智化的核心理念、关键技术和应用方法。同时，结合当前电网面临的挑战和机遇，探讨数智化技术在提升电网安全性、
【课程收获】
通过本课程的学习，学员将获得以下收获：
1. 掌握电网数字化、智能化的基本概念和原理，了解电网数智化的发展趋势和应用前景。
2. 深入理解电网数智化的核心技术，包括物联网、大数据、人工智能等在电网领域的应用方法和实践案例。
3. 掌握基于业务数字化要求下的信息化集成系统的开发要点
【课程时长】2天（6小时/天）
【课程大纲】
第一篇：电网数智化转型概念、内容及技术原理
1. 定义数智化：信息化-数字化-智能化-智慧化
2. 电网数智化转型：借助数字技术对电网业务展开创新
3. 电网数智化转型的背景：中国式现代化-高质量发展与双碳-新型电力系统-数字化改造
4. 电网数智化转型的目标：效率、体验、社会价值、竞争力、创新等
5. 电网数智化转型的技术逻辑
（1）效率体系(ROI/ROE)——科学决策
（2）科学决策——数据分析
（3）数据分析的流程：数据采集-数据整理-数据集成-数据管理-数据资产化-数据可视化-数据分析-数据分析报告-业务改善
（4）数据分析三大要素：模型、大数据、算力
6. 模型与AI算法
（1）业务模型传统构建方法
（2）AI是如何构建业务模型的：机器学习、深度学习、LLM（大模型）
（3）AI电力大模型的创建
【案例】百度飞浆与南网合作的共建电力大模型“大瓦特”
7. 大数据
（1）IOT与数据采集
（2）数据集成ETL
（3）数据治理
（4）数据可视化
（5）数据资产化
（6）数据挖掘
（7）数据安全
8. 算力
（1）算力定义
（2）算力分类1：通算、超算、智算
（3）算力分类2：云计算、雾计算、边缘计算
（4）算力网络
（5）云计算服务：IaaS、PaaS、SaaS
9. 数智化转型-效率-数据分析-三大要素与信息化系统之间的关系
（1）信息化集成系统的结构
（2）业务模块
（3）数据模块
（4）AI模块
（5）组织模块
【解析】站在信息化集成系统的角度解读电网数字化转型的整个技术逻辑
10. 电网数智化落地要素
（1）懂业务：了解电网数字化转型的内容
（2）懂技术：掌握大数据平台建设和AI建设体系
（3）懂管理：组织变革与人才成长
第二篇：电网数智化落地要素1——业务
1. 数智化转型的内容
（1）转型内容：战略转型、业务与商业模式创新、业务场景效率提升
（2）战略转型：智能电网、智能微电网
（3）业务与商业模式创新：基于新型电力系统下的新业务和新商业模式
（4）业务场景效率创新
2. 电力系统主要的转型内容
（1）能源、发电
Ø 智慧矿山：串采运排整个全流程的智慧化改造
Ø 智慧水电：水源水质、水厂泵房、智慧排水、水电站智能化管理、水务管理智能化
Ø 智慧新能源：光伏与智慧家居、工业农业城市光伏能源智能化控制和智能化控制、智能光伏储能、风光电厂智能化管理
Ø 综合能源管理：借助AI实现综合能源的管理
Ø 能源使用状态可视化
（2）输电
Ø 智能巡检：无人机巡检和3D巡检航道规划
Ø 智能安检：作业环境、前端界面、作业人员的智慧安监
Ø 智能调度：基于跨区域智能化调度
Ø 故障诊断、定位
Ø 输电线路状态评估：对线路的寿命、运行状态和安全状态进行评估
Ø 输电线路容量优化：根据负荷、气象条件都能智能优化娴熟输送容量
（3）变电
Ø 智能变电站巡检
Ø 变电站智能运维
Ø 故障预警、诊断、定位、预处理
Ø 作业安全监查
Ø 数字孪生变电站
（4）配电
Ø 智能电网规划
Ø 智能线路状态诊断（智能配网自动化）
Ø 智能配网优化运行
Ø 配电网智能调度
Ø 工业/城市/农村区域智能微电网
Ø 复合能源的智能化管理（虚拟电厂与智能调度）
Ø 数字孪生配电系统
Ø 用户侧智能用电管理
（5）供服
Ø 智能监控与预警
Ø 故障定位与快速恢复
Ø 智能客服（含基于LLM大模型的智能客服系统）
Ø 智能办电、智能工单
（6）用电
Ø 智能用电监控系统
Ø 需求响应与智能调度
Ø 用电异常检测和故障预警
Ø 智能家居与能源管理
Ø 电动汽车充电管理
Ø 能源综合管理解决方案
第三篇：电网数智化落地要素2——技术
【模块一】数据平台建设
一、数字化转型、数据分析、数据治理的逻辑关系
1. 数字化转型的核心在于通过数据分析做出科学判断，进而提效降本
2. 数据分析的前提是拥有业务模型和有价值的数据
3. 数字化时代大数据的特征——多源异构
4. 大数据平台（数据底座）的诞生
5. 数据发挥价值的前提——数据治理
6. 数据治理的内涵
【案例】某集团公司在数字化转型过程中碰到的数据质量问题
二、数据治理的流程与内容（通过工作内容了解业务与技术的衔接之处）
1. 立数据
(1) 主数据管理
(2) 顶层架设（是否要开启中台）
(3) 基础设置（私有云、网）
【案例】南方电网4A大数据平台体系架构
2.通数据
(1) 数据接入（API）
(2) 数据处理（ETL）：数据清洗、数据处理、数据集成
(3) 数据管理：数据目录、数据地图、数据资产化
(4) 数据安全：数据安全治理、数据访问安安
(5) 数据可视化：BI报表、面向业务的数据可视化
(6) 数据挖掘
【案例】南方电网4A系统数字资产管理体系
3.挖价值
（1）数据分析赋能业务
（2）面向业务的数据中台体系
【案例】面向业务的可视化数据分析应用
三、企业实施数据治理的过程方法
1. 企业实施数据治理框架体系
（1）治理任务
（2）治理规划
（3）治理对象
2. 数据治理的组织架构
（1）组织架构：决策层、管理层、执行层
（2）管理层职责：项目经理、专家评审组、PMO
（3）执行层职责：业务专员、数据治理专家、数据架构师
3. 技术（数据管理部门）与业务（数据来源部门）之间的关系
(1) 立数据：要由业务部门清晰明确业务模型、业务流程
(2) 通数据：需要业务部门配合，完成数据的整理、清晰和导入工作
(3) 挖数据：基于业务变革转型，即时反馈，对主数据展开维护、不断优化
(4) 整体认知：业务是数据的来源，一切都源自于业务如何定义数据
【案例】某集团公司总公司和分公司之间、业务与技术部门
【模块二】AI模块
一、AI的发展历程与弱人工智能（分析性AI）
（1）AI的诞生和目的
（2）AI为什么可以抗衡个人经验
（3）AI是如何构建业务模型的
（4）AI在构建业务模型的发展趋势
（5）分析性AI
Ø 机器学习：监督学习、无监督学习、强化学习
Ø 神经网络：前馈神经、卷积神经、循环神经、生成式对抗网络
二、AGI通用人工智能与电力大模型
1. 生成式AI
2. 与分析性AI的区别
3. GPT的诞生
4. 通用AGI的核心思想
5. AGI大模型的分类：AIGC与AGI+产业大模型
6. 国内外主流AGI+产业大模型介绍
7. 电力大模型与南网“大瓦特”介绍
8. 对接指南
（1）国内目前主流能源大模型平台：百度飞浆
（2）电力系统做大模型的定位：
Ø 差异化功能
Ø 本地化知识库训练
（3）主要的方法
Ø 借助百度飞浆等开源模型进行产业特定领域大模型的开发
Ø 借助开源平台和API接口进行本地化部署训练
【案例解析】南网电网X华为技术联合开发“大瓦特”MaaS系统
第四篇：电网数智化落地要素3——组织
一．电网数字化转型的落地
1. 数字化转型是一把手工程
2. 数字化中心的成立与相关成员
3. 制定企业数字化转型的路径
4. 构建开放性文化
5. 以项目为抓手鼓励创新
6. 以项目牵头，梳理各类应用
7. 整合数据，打通组织内各类应用，提升组织效率
8. 攻克核心技术，以AI驱动电网智能化建设
二．敏捷性组织的构建
1. 定义敏捷性组织
2. 信通/云服务企业的组织架构体系
3. 中台化企业的内部组织体系与管理
4. 敏捷性组织的搭建
5. 激励与考核制度
三．数字化人才技能模型
1. 数字化人才能力模型解读
2. 数字化时代的人才职业发展规划
3. 个人成长体系与路径设计
【案例】某制造业企业做数智化改造的整体组织变革与技能模型
企业在电网行业中可能面临的痛点包括：如何提升电网的运营效率、保障电力的安全性、降低运营成本以及提升用户体验等。数字化和智能化转型的需求日益迫切，这不仅关乎企业的生存与发展，也关乎国家经济的可持续增长。因此，掌握电网数字化、智能化技术的人才显得尤为重要。
数智化转型的核心技术分析
电网数智化转型涉及多个关键技术，包括物联网、大数据和人工智能等。这些技术的融合应用，能够有效提升电网的智能化水平，从而解决传统电网在安全性和效率上的不足。
- 物联网技术：通过传感器和智能设备的广泛应用，实现对电力设备的实时监控和数据采集，提升电网运维的智能化水平。
- 大数据分析：通过对海量电网数据的分析，企业能够发现潜在的风险点，预测设备故障，从而提高电网的运行安全性。
- 人工智能：利用机器学习和深度学习等技术，推动电网业务模型的创新，使得电网能够进行更为科学的决策与调度。
这些核心技术的应用，不仅可以提升电网的运行效率，还能在保障电力供应的同时，改善用户的用电体验，为企业创造更大的社会价值和竞争力。
企业如何应对电网数智化转型的挑战
企业在面对电网数智化转型时，需要从多个方面进行综合考虑与布局。以下是企业在转型过程中需要关注的几个关键要素：
- 业务与商业模式创新：企业需要根据数字化转型的要求，重新审视并创新其业务模式，以适应新型电力系统的变化。
- 数据治理：有效的数据治理体系是电网数智化转型的基础。企业需要建立完善的数据采集、管理和分析流程，以确保数据的质量和可用性。
- 组织架构调整：在数智化转型过程中，企业应建立敏捷的组织架构，以快速响应市场变化，提升组织的执行力和创新能力。
- 人才培养与管理：企业应加大对数智化人才的培养力度，制定明确的人才发展规划，以适应数字化时代的需求。
数智化转型对电网安全性的提升
电网的安全性直接关系到国家的能源安全和经济稳定。通过数智化转型，企业可以在以下几个方面提升电网的安全性：
- 实时监控：借助物联网技术，企业可以实现对电力设备的24小时实时监控，及时发现和处理潜在的安全隐患。
- 故障诊断与预警：通过大数据分析，企业能够对电网故障进行快速诊断，并提前发出预警，降低事故发生的概率。
- 智能调度：利用人工智能技术，企业能够优化电网的调度策略，提高电力的利用效率，降低运行风险。
在数智化转型的过程中，企业必须重视电网的安全性，确保在追求效率与成本控制的同时，电力供应的安全与稳定不受影响。
数智化转型对提高电网运营效率的贡献
电网的运营效率是衡量其健康发展的重要指标。通过数智化转型，企业能够在以下方面提升电网的运营效率：
- 数据驱动决策：利用大数据分析，企业可以更科学地进行决策，降低决策失误带来的损失。
- 智能化运维：通过智能化运维平台，企业能够实现对设备的高效管理，减少人工成本，提高设备的运行效率。
- 优化资源配置：数智化转型使得企业能够更精准地预测电力需求，从而实现资源的合理配置，避免资源浪费。
通过不断提升电网的运营效率，企业不仅能够降低运营成本，还能在激烈的市场竞争中占据有利位置。
数智化转型带来的商业价值与社会价值
电网数智化转型不仅能为企业带来显著的经济效益，还能够为社会创造更大的价值。其商业价值体现在：
- 提升用户体验：通过智能电网技术，企业能够提供更为个性化的用电服务，提升用户的满意度和忠诚度。
- 降低运营成本：数智化转型使企业能够有效降低电力生产与供应的成本，提高整体盈利能力。
- 促进绿色发展：通过优化电网管理，企业能够降低碳排放，助力国家的双碳目标实现。
在社会价值方面，电网数智化转型将为社会的可持续发展提供强有力的支撑，助力构建安全、稳定、高效的现代电力系统。
总结：电网数智化转型的核心价值与实用性
电网数智化转型是应对现代社会发展需求的必然选择，其核心价值在于提升电网的安全性、效率和智能化水平。通过数字化、智能化的技术手段，企业能够有效解决传统电网面临的各种挑战，推动电力行业的高质量发展。
在实际操作中，企业需要全面考虑业务创新、数据治理、组织调整和人才培养等多个方面，确保数智化转型的顺利实施。最终，电网数智化转型不仅能够为企业创造可观的经济效益，还能为社会的可持续发展贡献力量。
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