一、 作品信息

作品名称：智电云维——基于5G-AI云边协同的变电站数字孪生智能运维一体化系统

参赛单位：广东理工学院

指导教师：王小玉、李嘉俊

团队成员：翁梓睿、李振洋、黎旅旆、陈文惠、黎卓辉

获奖信息：第五届象新力杯－开放创新赛道自由选题类－一等奖

二、 作品介绍

新型电力系统建设背景下，变电站设备数量持续增长，设备结构日趋复杂，对运维的实时性、精细化程度提出更高要求。传统变电站运维模式高度依赖人工现场巡检，存在巡检盲区多、故障发现滞后、数据孤岛突出、多源信息难以联动等痛点；现有数字孪生方案大多偏重三维可视化展示，边缘端感知能力薄弱，现场海量传感、图像数据传输时延高，AI分析算力不足，难以真正实现“感知-研判-预警-处置”全闭环智能运维。

针对行业现存短板，广东理工学院团队打造“智电云维”变电站数字孪生智能运维一体化系统。系统依托5G高速通信、云-边协同架构，融合设备传感采集、机器视觉AI识别、三维数字孪生模型，打通现场边缘设备与云端平台，实现变电站设备状态感知、缺陷智能识别、故障预警、仿真推演、运维工单下发的一体化闭环管理，推动变电站由人工巡检向无人化、可视化智慧运维转型。

三、 核心创新

1、5G-AI云边协同分布式感知架构

依托5G通信实现现场图像、传感数据高速回传，将轻量化AI缺陷识别模型部署在边缘节点，就地完成设备缺陷初判，降低云端传输压力；云端数字孪生平台负责全局数据汇总、深度分析与仿真推演，边云分工协作，有效降低业务时延，解决传统方案数据传输量大、响应慢的问题。

2、多模态机器视觉设备缺陷识别技术

融合可见光、红外多维度图像数据，训练电力设备专属AI识别模型，可识别绝缘子破损、设备发热、异物悬挂、表计读数异常等典型变电站缺陷，识别结果同步映射至数字孪生三维场景，实现缺陷位置直观定位，替代大量重复性人工巡检工作。

3、变电站数字孪生全闭环运维引擎

构建变电站高精度三维数字孪生场景，将设备运行数据、缺陷告警信息实时映射到虚拟模型；系统根据缺陷等级自动分级预警，一键生成运维工单、指派作业人员，支持故障仿真推演辅助处置决策，真正实现“监测-研判-预警-派单”完整运维业务闭环。

四、 应用前景

系统能够提前发现设备潜在缺陷，降低设备故障跳闸风险，保障变电站供电可靠性；减少运维人员现场巡检频次，降低高空、带电作业安全风险；一体化平台简化运维管理流程，节约人力运维成本，为变电站无人值守智能化改造提供成套解决方案，同时相关技术成果也可转化为实训教学资源，服务电力技能人才培养。

系统已完成多座变电站仿真验证与试点测试，可适配110kV及以下电压等级变电站，能够兼容摄像头、温感、局放等多种主流现场传感终端。可面向地市供电公司、工业园区变电站推广使用。