来源:国家电网报2025-12-24
在安全生产领域,国网山东电力应用多模态大模型与数字孪生技术,实现换流变压器、断路器等设备13类隐患的主动预警,将特高压设备状态评估时间从1周缩短至15分钟;构建源荷预测“教师+学生”人工智能预测系统,在迎峰度夏
来源:工信部2025-12-18
技术层面:建设智能化管理平台,通过中央控制室实时监控全厂能耗,应用ai算法优化设备运行与负荷分配,降低待机能耗;采用数字孪生技术模拟生产流程,预测峰值负荷并提前调整能源调度。
来源:广州市人民政府2025-12-16
加快推动数字孪生技术与生态环境管理相结合,不断丰富生态数智应用场景,打造城市生态环境智慧治理“生态大脑”。
来源:能源评论•首席能源观2025-12-12
我们可以构建一个“源—汇匹配”的网络,上游,多家企业的排放源统一接入;中游,建设大容量的二氧化碳输送管线,可以利用数字孪生技术对管道运行进行实时仿真和优化,确保安全高效;下游,二氧化碳被注入油田,既增加了石油产量
来源:国家电网报2025-12-12
兰州供电公司技术人员攻克了数字孪生技术在图模台账拓扑结构分析中的应用难点,研发出配网供电可靠性“先算后停”智能管控微应用。
来源:北极星电力市场网2025-12-08
数字孪生技术:构建电网与用户系统的虚拟映射,用于模拟运行、优化阻塞管理和故障演练,从而强化运营与风险控制能力。
来源:中国电力报2025-12-04
龙滩水电站如今全面实现“无人值班、少人值守”,中控室依托远程集控系统,实时掌控机组运行状态与水库水位变化;“ai巡盘+一键智能操控”系统深度应用,搭配机组数字孪生技术落地,让电站运营实现“看得见、算得准
来源:德力西电气2025-12-03
依托数字孪生技术,实现无界协同eplan的数字孪生技术可以实现德力西电气产品在工程设计中的无缝集成,帮助客户打通“设计-生产”数据链路,实现从工程设计到生产制造流程一体化,提高团队协作效率,缩短设计周期与沟通成本
来源:中国能源观察2025-12-02
目前,数字孪生技术已应用于20%的大型电站,实现设备全生命周期管理;人工智能在电网调度中广泛使用,南网智联的ai调度系统可使新能源消纳率提升5%;量子信息技术开始探索应用于能源加密通信,保障智能电网安全
来源:脱盐中心2025-11-28
ai与智慧运维:智能模型预测污染物与数字孪生技术优化。污泥与能源协同分析:厌氧反应器转化有机物为沼气、污泥干化/焚烧分析。
来源:正泰新能Astronergy2025-11-27
通过推进数字孪生技术,企业实现了全流程动态可视化与实时监控。此外,正泰新能还是行业首家实现el瑕疵ai自动检测的企业,实现了关键工序的100%全检,智能识别20余类产品缺陷,检测准确率达99.7%。
来源:中能传媒研究院2025-11-25
gemina计划专注于为先进核反应堆开发数字孪生技术,利用ai进行先进控制、预测性维护和故障检测。
来源:北极星储能网2025-11-24
大连融科建设大连普湾新区全钒液流电池储能装备产业化基地,配套钒电解液年产能达15万立方米,可满足超1gwh储能系统的电解液需求;星辰新能建设国内首个全钒液流电池“黑灯工厂”——“星g智造基地”,采用全自动化生产线与数字孪生技术
来源:三峡小微2025-11-17
在三峡集团运营的海上风电场、光伏场站,数字孪生技术正实时监测设备状态,大数据为电站长期安全稳定运行保驾护航,“无人值班、少人值守”的高效运营模式已成为现实。
来源:南方电网报2025-11-14
在赋能电网安全可靠运行方面,基于数字孪生技术构建的“天空地”立体巡检体系,实现百万公里线路无人化巡查,南网超高压公司广州局每年替代高处作业超2000人次;在新能源消纳方面,ai调度模型助力南方区域新能源消纳率达
来源:南方电网报2025-11-05
广东江门供电局总经理赖颖东介绍,这款装置最大的优点在于通过技术路线方面的创新,突破了传统制氢环节中储运复杂、使用安全性要求高、系统响应不够灵活等难题,该装置以铝基储能材料为核心,搭载数字孪生技术,深度融合实时感知
来源:南方电网报2025-11-04
数字孪生技术为电力系统全生命周期管理提供了新工具。南方电网构建的数字电网孪生平台,通过“孪生+ai”融合,打造电网“智慧中枢大脑”,实现电力系统状态实时感知、设备全域映射、数据全面分析、决策智能执行。
来源:中能传媒研究院2025-11-03
未来,可重点关注三方面:一是高比例绿电直连的电网稳定性动态模拟,结合数字孪生技术构建电力系统仿真平台,量化分析不同渗透率下的安全边界;二是跨区域碳价值共享机制,研究绿电环境价值在电源方、用户、电网企业间的合理分配比例
来源:湖南省人民政府2025-10-31
预测性维护、数字孪生等技术,结合有轨移车台防碰撞系统、智能立库等硬件设施,重点围绕转向架制造车间部署了多个智能制造场景,具体包括:通过ai视觉检测系统实现车体涂装自动质检,依托预测性维护系统减少异常停机,借助数字孪生技术实现工艺数字化设计和生产计划优化