能源行业数字孪生解决方案白皮书 2026

3一、行业背景 4（一）政策背景：新型能源体系加速能源行业智能化升级 4（二）业务痛点：资产规模持续扩张，运营管理矛盾日益凸显 5（三）趋势洞察：能源系统加速演进，预测推演成为经营管理刚需 7二、解决方案 8（一）建设思路：围绕业务需求分层建设，打通数字孪生工程链路 8（二）数据采集：构建软硬一体的全域感知体系，实现能源现场全面数字化 9（三）模型生成：按业务需求组合建模，快速构建多层次数字资产 （四）孪生开发：关联模型、数据与业务对象，实现物理资产动态映射 （五）业务应用：从状态感知走向业务执行，形成虚实联动闭环 21三、应用场景 22（一）通用业务场景：覆盖行业基础资产，打造智能运营体系 221.全域资产态势感知：从集团总览逐级定位到场站与设备 232.工程建设全过程管控：实时比对计划与现场，提前发现进度偏差 233.生产运行优化分析：定位能源损失与设备异常，辅助调整运行策略 244.经营效益分析：综合电量、电价与成本，动态掌握场站经营收益 245.安全风险管控：自动告警并进一步判断位置、影响与处置方案 256.设备智能运维：自主发现设备异常，辅助故障诊断与检修作业 26（二）行业特色场景：聚焦特色专有领域，建设专属应用内容 271.新能源场站智慧运营：打造风光储一体化智能运营中心 272.电力设施智能运维：构建输配电数字孪生体系 283.水利工程智能仿真：提升水电设施安全保障能力 294.能源基地虚拟调度：支撑生产运营协同管理 31四、项目案例 32（一）中国燃气：打破信息壁垒，建设集团级数智驾驶舱 32（二）运达风电：风机虚拟仿真，风电智慧运维 36（三）某头部光伏能源企业：监测光伏产品全生命周期，驱动绿色智造零碳未来 394一、行业背景（一）政策背景：新型能源体系加速能源行业智能化升级持续推进，风电、光伏等新能源装机规模快速增长，以新能源为主体的新型能源体系加速形成。能源行业的发展重点也逐步由单一的规模扩张，转向清洁低碳、安全韧性、运行效率与智能化水平的综合提升。《中华人民共和国国民经济和社会发展第十五个五年规划纲要》提出，加快建设清洁低碳、安全高效的新型能源体系，推进风光水等多能协同发展，提升能源基础设施智能化水平，加快构建新型电力系统。伴随“三北”风电光伏、西南水风光一体化等大型清洁能源基地持续建设，以及新型储能、电网基础设施不断完善，能源生产、输送、存储、消费之间的联系进一步增强。到25%，风电和太阳能发电装机成为电力装机主体，非化石能源发电量比重达到50%，新型能源基础设施体系加快建设，新型电力系统初步建成。与此同时，新能源高比例接入正在改变传统能源系统的运行逻辑。电力系统由过去相对波动性和间歇性，叠加分布式能源、储能设施及多元负荷的大规模接入，使能源系统运行状态更加动态、复杂，能源企业需要进一步提升对设备、场站、电网、环境及生产过程的实时感知、协同分析和动态调节能力。“六张网”等现代化基础设施建设进一步强化了这一趋势。新型电网持续增强能源资源配置与安全韧性能力，算力基础设施为海量能源数据处理和复杂模型计算提供支撑，新一代通信网络推动分布式能源设施和设备状态实时连接。能源基础设施正逐步由相对独立的物理设施，向物理设施、数据资源、智能能力深度融合的新型基础设施演进。政策导向的变化最终落到能源企业自身，意味着企业发展目标正在发生转变：不仅要“建5能源行业数字化建设因此逐渐进入深水区。过去以自动化系统、信息化系统和单点业务型能源体系，企业进一步需要解决的是跨区域资产如何统一管理、多系统数据如何协同、设备风险如何提前发现、复杂运行状态如何分析以及重大决策如何获得实时可靠的信息支撑。（二）业务痛点：资产规模持续扩张，运营管理矛盾能源体系变化在企业侧最直接的体现，是管理对象更多、业务链条更长、运行环境更复杂、风险影响更广、决策要求更高。新能源资产快速增长的同时，能源集团的管理范围正在从单一场站、单一设备逐步扩大到跨区域、多场站、多类型能源资产。风电、光伏、水电、储能、输变电等资产在空间上高度分散，在业务上又相互关联，传统依靠分系统、分专业、分区域管理的方式，越来越难以支撑集团化、规模化运营。能源企业经过多年信息化建设，已经积累了SCADA、EMS、DCS、IoT、GIS、视频监控、设备管理、经营管理等大量系统和数据资源。但由于不同系统建设周期、数据标准和管理主体不同，生产、设备、安防、空间、环境和经营数据往往彼此分离。管理人员能够看到单个系统中的数据，却难以快速回答“设备在哪里、当前是什么状态、为什么发生异常、会影响哪些业务”等跨系统问题。当管理范围扩大到多个区域、多个场站后，管理人员需要在SCADA、GIS、设备管理、视频等多个系统之间反复查询和核对信息，难以快速建立从异常指标到设备位置、历史状态和关联业务的完整判断链路。企业需要解决的问题因此已经从“有没有数据”转向“能否把数据组织成对业务对象和运大型风光基地、水风光一体化项目以及新型能源基础设施通常具有投资规模大、建设周期长、参与主体多、空间跨度广等特点。6传统工程管理主要依赖二维图纸、现场巡检和阶段性汇报，设计、计划与施工现场之间缺乏持续关联。管理人员难以及时掌握工程实际进度、计划偏差、施工质量和现场安全状态；当设计变更、资源冲突或施工异常发生时，多方信息传递和协同处置也容易出现滞后。随着能源工程建设规模进一步扩大，企业需要建立覆盖设计、施工、验收直至运营交付的全过程管理视角，使项目状态更加透明，让问题能够更早暴露、资源能够及时调整。风电、光伏、水电等能源设施通常分布范围广、设备数量多，并长期处于复杂自然环境中。随着新能源资产规模持续扩大，依靠人工巡检、定期检修和故障后维修的运维模式面临越来越大的成本和效率压力。设备异常发现滞后可能导致非计划停机，分布式资产又进一步拉长现场响应周期；同时，设备运行状态受到历史工况、环境条件、使用周期等多种因素影响，仅依靠人工经验难以准确判断潜在故障及性能变化趋势。企业资产管理因此需要持续掌握设备健康状态、提前识别风险、精准安排维护，在保障生产连续性的同时降低运维成本，提高设备利用率和资产收益。能源基础设施长期受到极端天气、设备老化、环境变化和人员操作等多重因素影响。随着场站规模扩大、设备数量增加以及系统耦合程度提升，局部异常可能进一步影响生产运行甚至区域能源安全。传统安全管理更多依赖监控告警、现场巡检和应急预案，能够发现已经发生的问题，但对于风险如何发展、可能影响哪些区域、不同处置方案会产生什么结果，仍缺少有效的分析和验证手段。因此，安全监管需要进一步前移，逐步延伸到趋势预测、影响分析和应急推演，使企业能够在风险真正发生之前形成更加充分的判断和准备。随着能源系统由单一能源生产向多能协同、源网荷储互动发展，生产运行与经营管理之间的关系更加紧密。设备状态、天气变化、能源供需、生产计划、检修安排等因素相互影响，仅依靠静态报表和历史经验，难以及时判断复杂环境下不同方案可能带来的结果。管理者不仅需要知道现在发生了什么，还需要进一步回答为什么发生、接下来可能发生什么、采取哪种方案更合适。7（三）趋势洞察：能源系统加速演进，预测推演成为经营管理刚需综合政策要求和企业经营管理变化可以发现，当前能源行业面临的问题并不是缺少某一个业务系统，而是传统数字化体系越来越难以支撑跨空间、跨系统、跨业务、跨时间尺度的复杂运营管理。能源企业真正需要建立的是一套能够连接现实能源资产与数字业务系统的新型能力体系：首先，是全域感知。将分散在不同区域的场站、线路、设备以及人员、环境等对象纳入统一管理范围，持续获取资产位置、设备状态、生产运行和环境变化信息，使管理者能够实时掌握企业整体运行态势。其次，是统一认知。不再让空间、设备、生产、安防、经营等数据彼此割裂，而是围绕真实业务对象建立关联，将「设备在哪里、当前什么状态、发生了什么问题、关联哪些业务」组织在同一认知体系中。进一步，是分析预测。基于实时状态与历史规律，对设备性能、运行趋势、安全风险和生产效率进行持续分析，将管理节点前移。最终，是模拟推演与方案比选。面对能源调度、设备故障、极端天气、工程建设和应急处置等复杂场景，在落地执行之前模拟不同条件下的运行结果，比较不同调度、检修或处置方案对设备、产能、安全和工程进度的影响，为管理人员提供更加科学的决策依据。而数字孪生的价值，正是在这一阶段集中体现。8数字孪生通过构建物理实体与数字空间之间持续映射的关系，将空间模型、设备对象、实时数据、业务信息、运行规则以及AI算法模型连接起来，为企业提供一个统一承载和组织复杂能源业务的数字空间。在这一空间中，分散的资产能够被统一呈现，多源数据围绕真实设备和业务对象建立关联，物理世界的变化能够持续反馈到数字世界。进一步结合数据分析、机理模型、仿真计算与人工智能能力，可以对设备运行、生产过程和风险演化进行分析、预测与推演。由此，能源企业的数字化能力可以逐步完成全域感知、业务认知、预测优化、智能决策四个层面的升级。数字孪生承担的并不是一个独立可视化系统的角色，而是连接物理资产、业务数据与智能能力的空间智能底座，数字孪生由此不再只是一个三维可视化系统，而是把现场发生了什么、为什么发生、接下来可能发生什么、应该采取什么措施组织在同一个数字空间中，并将分析结果进一步联动到巡检、检修、调度和应急处置流程。二、解决方案（一）建设思路：围绕业务需求分层建设，打通数字孪生工程链路能源行业数字孪生建设并非单一三维系统或可视化平台建设，而是围绕实际业务对象，将现实空间、能源资产、运行数据和业务流程持续映射至数字空间，并进一步通过算法分析、仿真推演和业务联动反向作用于现实业务的系统工程。面向风电、光伏、水电、输变电、储能等不同能源业务场景，围绕「数据采集→模型生成→孪生开发→业务应用」的工程实现链路，从业务需求出发确定感知对象和建模范围。通过软硬一体的数据采集、自动化与精细化相结合的模型生产、业务数据与空间模型融合以及智能应用开发，逐步完成从物理资产数字化到业务运行智能化的能力建设，使数字孪生真正成为能源企业连接现场资产、生产系统与业务管理的空间智能基础设施。9（二）数据采集：构建软硬一体的全域感知体系，实现能源现场全面数字化数字孪生建设需要符合实际业务运行特点，根据具体业务目标确定采集对象、精度、频率与更新机制，通过空间采集硬件+IoT感知设备+业务系统接口+边缘接入能力构建软硬一体的数据采集体系。1.空间环境采集：快速获取真实能源场景。针对大型风电场、光伏基地、水库水电站、变电站、输电线路等不同尺度空间，灵活配置无人机、激光雷达、三维扫描仪、手持SLAM等采集设备，获取影像、视频、点云及空间坐标数据。对于大范围新能源基地，可通过无人机航拍快速完成宏观场景采集；对于变电站、厂房、水电机组等结构复杂区域，可结合激光扫描和手持设备补充局部高精度数据；对于需要高频更新的工程建设场景，通过周期性无人机巡航形成多时相实景数据，为后续工程进度比对和状态追溯提供基础。2.设备运行感知：连接能源资产实时状态。面向风机、光伏组件、逆变器、水轮发电机组、变压器、储能设备等核心资产，通过IoT网关、传感器及边缘计算设备接入温度、振动、压力、电流、电压、功率、水位、转速等实时参数。对于已有自动化和生产控制体系的场站，则优先复用现有感知基础，通过协议适配和接口集成接入SCADA、DCS、EMS、PLC、IoT平台等系统，避免重复建设，实现存量设备与数字孪生平台的低成本连接。3.业务与环境数据接入：补全资产运行上下文。进一步打通GIS、BIM、设备管理、工程建设、巡检运维、视频监控、气象水文等系统和数据源，将资产档案、检修记录、施工计划、告警工单、环境条件等信息统一纳入数据底座。通过统一资产编码、设备唯一ID和标准接口，将不同来源的数据归集到对应的能源资产和业务对象上，使后续数字孪生能够持续获得设备的空间位置、实时状态、历史记录、环境条件和业务关系。由此形成空间、设备、系统、环境多维度持续感知现实能源世界的数据基础。（三）模型生成：按业务需求组合建模，快速构建多层次数字资产能源场景跨度大、设备复杂度差异明显，单一建模方式难以同时兼顾建设效率、视觉真实性、模型精度与业务交互要求。因此，模型建设不追求统一所有对象格式，而是根据场景尺度、业务价值和交互深度，组合GIS/BIM、倾斜摄影与点云、3DGS实景重建、PBR精细建模等技术，形成宏观快速覆盖、重点区域高保真、核心设备可交互的分级建模体系。1.宏观空间建模：建立能源资产空间底图。面向大型风光设备基地、水库流域、输电线路等大范围场景，融合GIS、遥感影像、地形数据以及无人机倾斜摄影和激光点云，快速构建区域级三维空间底座，实现地形地貌、道路、场站、线路、水系以及设备点位的空间还原，为全域资产管理和宏观态势分析提供统一空间基准。2.3DGS实景重建：提升复杂现场数字化效率。针对光伏场站、变电站、水电厂房、施工现场等真实环境，可利用无人机、手持扫描设相较于传统全人工建模方式，3DGS能够降低复杂场景三维重建门槛，提高现场数字化和模型更新效率，尤其适合对真实感、建设周期和场景快速更新要求较高的能源工程建设、现场巡检和远程监管场景。对于工程建设项目，还可以结合周期性采集持续生成不同时间节点的3DGS实景模型，形成施工现场的时序数字档案，为实际进度与计划进度比对、施工变化追踪和问题复盘提供数据基础。3.核心设备精细建模：满足深度交互与运行分析需求。针对风机、水轮机、变压器、逆变器、阀门、开关柜等核心设备，根据业务需求采用BIM模型复用或PBR高精度建模，并对关键部件进行结构拆解、层级组织和机械动画绑定。使核心设备不仅能够真实还原，还能够支持剖切、拆解、部件定位、运行状态驱动、故障点定位以及检修流程演示，为设备运维、培训和故障分析提供可交互模型基础。4.混合建模：兼顾场景建模效率与核心资产设备精度。实际项目中可采用「GIS/倾斜摄影/3DGS构建大场景+BIM/PBR精模构建关键设备」的混合建模策略。宏观区域重点解决资产在哪里、整体状态如何，核心设备重点解决内部结构是什么、哪个部件异常、如何检修，在建设成本、加载性能、视觉真实性和业务交互之间取得平衡。模型完成后，通过轻量化、LOD、多源模型配准以及资产化处理，将场景、设备和部件沉淀为可持续复用的数字资产，便于后续不同能源项目和业务应用快速调用。（四）孪生开发：关联模型、数据与业务对象，实现物理资产动态映射完成能源场景的数据采集与模型生成后，数字孪生建设正式进入从数字模型向业务系统转化的关键阶段。拥有三维模型，并不意味着已经形成数字孪生。风电场、光伏基地、水电站、变电站等能源场景中往往同时存在GIS、BIM、3DGS实景、设备精模以及大量业务数据。要让这些数字内容真正服务于生产运营，还需要进一步完成资产沉淀、空间组织、数据关联、交互配置和业务应用开发，使静态模型逐步成为能够反映现实状态、承载业务逻辑并持续运行的数字空间。围绕这一过程，易知微以EasyAsset、EasyTwin、EasyV构建连续的数字孪生开发工具链：lEasyAsset承接前序模型生成成果，将3DGS实景、传统三维模型及项目过程中产生的数字内容沉淀为可持续管理和复用的数字资产；lEasyTwin将分散的数字资产进一步组织为具有空间关系、数据关系、交互关系和运行逻辑的孪生场景，使数字资产成为可运行的世界；lEasyV再将孪生场景与生产运行、设备运维、安全监管、经营管理等业务指标和系统数据组合，构建最终面向实际岗位和管理场景的数字孪生应用。由此形成数字资产沉淀→孪生场景构建→数据与逻辑驱动→业务应用开发的连续生产链路，使数字孪生逐步转化为可以持续建设、反复复用和长期运营的企业级数字能力。能源数字孪生场景通常涉及大量来源不同、形态不同的三维内容。大型新能源基地既可能包含GIS地形和卫星影像，又可能包含无人机或SLAM采集后生成的3DGS实景，还包括风机、逆变器、变压器、水轮机等设备模型以及BIM、Mesh等专业数字资产。随着项目持续建设，模型规模和种类不断增加，如果这些内容仍然以一次性项目文件的方式分散保存，不仅难以统一管理，也很难在后续不同场站、不同业务应用和不同项目之间持续调用。EasyAsset主要承担数字孪生中的资产生产、沉淀、管理与复用环节。一方面，EasyAsset承接前序模型生成形成的数字内容。通过无人机航测、手持SLAM、激光扫描和影像采集形成的空间数据，可以结合3DGS快速完成真实环境重建，还可以结合传统Mesh模型、BIM、GIS、CAD等已有数字资产，共同形成能源场景的基础模型资源。另一方面，EasyAsset引入AI生成模型、GIS生成建筑、AI生成场景等能力，提高三维数字资产的生产效率。针对风机辅助设施、厂区建筑、道路环境及其他大量场景化模型，可通过文本、参考图片和空间数据辅助生成，面向较大范围的场景，也可以结合GIS、卫星影像、无人机DOM等数据识别建筑、道路、设备等空间要素，辅助进行模型生成和场景布局。在此基础上，将不同来源的三维模型、实景空间及项目过程中持续形成的数字内容进一步沉淀为结构化数字资产，并根据具体项目和场景需要持续调用。对于能源集团而言，随着多个风电场、光伏基地、变电站、水电站陆续完成数字化建设，风机、光伏组件、逆变器、变压器、建筑、道路及其他通用资产即可逐步形成可复用的数字资产积累。新建项目可直接调用已有资产并结合现场真实空间进行组合，减少重复建模和重复生产。由此，数字模型不再只是单个项目建设完成后的静态成果，而是能够持续积累、统一管理并在多个数字孪生场景之间复用的数字资产，为后续场景快速构建提供基础。(1)组织多源数字资产，构建统一能源孪生空间完成数字资产沉淀后，需要进一步把分散的模型按照真实空间和业务关系重新组织起来。EasyTwin作为数字孪生仿真渲染引擎，承接EasyAsset及其他来源形成的数字资产，将GIS、BIM、3DGS实景和设备精模等内容加载到统一三维环境中，根据真实地理位置、空间结构和业务层级完成场景组织、编辑和渲染。在大型能源基地中，可以以GIS和实景数据构建宏观空间，以精细模型还原核心场站和关键设备；在风电场中，将道路、升压站、风机等对象按照实际空间关系组织起来；在光伏场站中，将区域、方阵、逆变器、组件及周边环境形成完整场景；在水电业务中，则可以进一步组织流域、水库、大坝、厂房、机组和闸门等空间对象。通过不同类型数字资产的组合，数字孪生既可以保留真实场景的空间特征，又可以针对关键设备保留更高的模型精度和交互能力，从而在大范围空间还原、运行性能与业务表达之间取得平衡。数字资产由此从相互独立的模型文件，进一步组合成为与现实能源场站相对应的完整数字空间。(2)融合数字要素与交互逻辑，使孪生场景真正运行起来完整的数字孪生不仅需要呈现实时状态，还需要具备对事件、操作和业务逻辑进行响应的能力。围绕能源生产运行，EasyTwin将数据、空间对象与场景交互进一步组合，使模型拥有状态、动画和交互逻辑。在安全监管场景中，可以将摄像头、人员、车辆、危险区域和风险事件等数字要素映射至对应空间位置。出现人员闯入、违规作业或设备风险时，业务事件能够进一步对应到具体区域和对象，帮助管理人员快速判断事件发生位置及周边环境。在工程建设场景中，则可以将不同施工阶段、设备安装状态及工程进度与模型对象关联，通过三维空间动态表现工程状态变化。(1)关联实时数据与空间对象，让数字场景持续反映现实运行状态模型完成空间组织之后，还需要进一步建立现实设备与数字空间之间的数据关系。EasyV可以将外部系统产生的实时数据和业务状态进一步映射至三维空间中的设备、区域和其他数字对象，使数字场景能够随着现实世界的运行状态持续变化。现实设备状态发生变化时，数字场景中的对象可以同步更新显示状态，实现设备状态与空间对象之间的动态对应。对于能源企业而言，这意味着原本分散在SCADA、DCS、EMS、IoT等系统中的大量运行数据，不再只是以表格和曲线形式存在，而是能够重新落到具体空间和具体设备上。辅助管理人员建立从运行数据到真实业务对象的空间认知，快速判断定位异常根因。(2)组合孪生场景与业务数据，快速形成实际业务应用场景数字孪生最终需要进入真实业务流程，但对于能源企业管理者和业务人员，业务过程中实际使用的往往并不是底层模型和三维引擎，而是一套能够支撑日常监测、管理、分析和处置工作的业务系统。EasyV还承担了数字孪生的业务应用构建与发布环节，通过EasyV，将原本属于不同业务系统的数据、指标以及EasyTwin中的三维孪生空间，进一步以组件化、可视化的方式组织形成面向实际业务需求的应用界面。在集团经营管理场景中，可以围绕区域地图和三维能源资产，统一呈现装机规模、发电量、计划完成率、经营收益和风险事件；在生产集控场景中，可以将场站三维空间与实时功率、设备状态、告警等信息组合，实现从整体运行态势到具体异常设备的逐级查看；在设备运维场景中，可以围绕具体设备组织运行参数、故障状态、历史趋势、巡检记录和检修信息；在安全监管与应急指挥场景中，则可以同时组织三维空间、视频、风险告警、人员位置和应急资源。从完整工程链路来看，EasyAsset、EasyTwin与EasyV并不是三个相互独立的工具，而是分别承担数字孪生从数字内容到业务应用的不同环节。将3DGS实景、AI生成模型、GIS/BIM及传统三维模型等不同来源的数字内容沉淀为持续可用的数字资产，为后续多个场景快速建设提供素材基础。将不同资产重新组织到统一空间中，并进一步建立数据关系、空间关系、交互关系和运行逻辑，使模型能够承载真实设备状态、业务事件以及仿真推演能力。将EasyTwin形成的三维孪生场景与业务指标、系统数据、应用逻辑和界面组件组合，最终形成面向管理人员和业务人员实际使用的数字孪生应用。（五）业务应用：从状态感知走向业务执行，形成虚实联动闭环数字孪生建设最终需要回到能源企业实际经营和管理活动中。基于统一空间、资产模型、实时数据和智能算法能力，将数字孪生嵌入工程建设、生产运营、设备运维、安全监管和调度决策等业务流程。从集团、区域、场站到设备建立逐级穿透的空间管理视角，统一呈现能源资产分布、实时运行状态、生产指标和风险告警，实现跨区域、多场站能源资产集中监管。将设计模型、施工计划与无人机/3DGS周期实景进行关联，对计划与实际状态进行动态比对，识别进度偏差和施工变化，并联动质量、安全和资源信息，支撑大型能源项目全过程数字化管理。结合实时运行参数、历史趋势、检修记录和故障模型识别设备劣化趋势，提前发现潜在异常，进一步结合设备空间位置、专业类型和风险等级生成巡检任务，规划巡检路径并联动现场人员完成处置。融合设备告警、环境监测和AI视频识别结果，在孪生空间快速定位风险对象及影响区域，并自动联动周边摄像头、人员和应急资源。对于重大风险，可进一步通过仿真模型对事故演化和不同应急方案进行预演，在真实执行前辅助管理人员进行方案比选。面向发电效率、设备健康、生产计划、能源调度和经营管理等业务，将实时数据、专业模型与AI能力进行组合，对复杂运行状态进行分析和预测，为管理人员提供风险原因、影响范围及策略建议。随着AI智能体、大模型与数字孪生进一步融合，逐步探索由智能体自主调用数据、模型和业务工具，将数字空间中的分析、预测与决策结果反馈到真实业务过程。最终将数字空间中的分析结果继续传递到真实业务：设备异常形成巡检任务，安全风险联动现场视频与人员，工程偏差触发进度核查，预测结果进入检修与调度方案比选。由此形成「现场感知—空间定位—原因分析—趋势预测—方案推演—任务执行—结果反馈」的业务闭环，让数字孪生能够真正参与能源企业的生产和管理过程。三、应用场景（一）通用业务场景：覆盖行业基础资产，打造智能运营体系围绕能源企业资产管理、工程建设、生产运营、安全监管等核心业务需求，依托数字孪生平台融合空间模型、实时数据、业务系统和智能算法，构建覆盖能源资产全生命周期的数1.全域资产态势感知：从集团总览逐级定位到场站与设备面向能源集团多区域、多类型、多规模资产管理需求，融合GIS空间数据、三维实景模型和生产运行数据，构建覆盖场站、线路、管网、设备的统一空间视图。通过数字孪生地图实现能源资产分布、运行状态、生产指标的集中展示，帮助管理人员2.工程建设全过程管控：实时比对计划与现场，提前发现进度偏差针对新能源基地、电厂、电网工程等大型能源基础设施建设项目，融合BIM设计模型、施工计划、无人机实景采集数据，构建工程项目数字孪生体。通过设计模型与现场施工状态同管理”升级，保障工程按期、高质量交付。3.生产运行优化分析：定位能源损失与设备异常，辅助调整运行策略面向能源生产过程中设备状态复杂、运行参数多变等问题，融合生产计划、设备状态、资源配置和实时运行数据，构建设备与生产过程数字孪生模型。将设备实时状态、历史工况、气象条件、生产计划和发电结果进行关联，对设备效率下降、功率偏差、异常停机等问题进行持续分析，定位影响发电效率的设备和运行环节。结合趋势预测与运行仿真，比较不同参数、检修计划和资源安排下的生产结果，为场站调整运行策略提供依据。4.经营效益分析：综合电量、电价与成本，动态掌握场站经营收益面向能源集团跨区域、多场站经营管理需求，打通生产运行、交易结算、财务成本及经营计划等数据，将发电量完成率、上网电量、电价、成本、营收等核心经营指标与区域、场站及具体资产建立关联，形成从集团经营总览到单场站经营表现的逐级分析视角。围绕年度、季度、月度经营目标，实时对比计划发电量与实际发电量，分析不同区域、场站的发电量完成率及目标差距；进一步关联市场交易电价、上网电价等数据，分析电价变化对收入的影响。同时归集运维、检修、人工等成本信息，将“发电—售电—成本—营收”纳入统一经营分析链路，识别发电未达标、成本异常或电价变化导致的经营偏差，并逐级定位到具体区域和场站。5.安全风险管控：自动告警并进一步判断位置、影响与处置方案面向能源生产过程中的设备风险、环境风险和人员安全风险，融合设备监测数据、视频AI识别、环境感知数据，构建安全风险数字孪生体系。结合智能算法、视频识别等技术，通过实时监测、智能分析和风险预测，预先告警设备能源生产安全保障能力。6.设备智能运维：自主发现设备异常，辅助故障诊断与检修作业面向风机、光伏逆变器、水轮发电机组、变压器等能源核心设备数量多、结构复杂、现场巡检与检修专业要求高等问题，融合设备数字孪生、IoT实时感知、无人机/机器狗、AI视觉识别及仿真交互技术，构建设备智能运维应用。以数字孪生作为运维巡检入口，将设备结构、实时状态、运行参数、故障告警、巡检记录、检修工单及技术资料关联至具体设备及部件。日常运行中，通过无人机、机器狗和固定摄像头自主执行巡检任务，结合AI识别设备外观、温度、仪表及现场环境异常。发生故障后，可从场站快速定位至具体设备和异常部件，通过设备爆炸图、结构拆解和运行状态回放查看内部构造及关联信息，并结合历史故障、检修记录辅助分析故障原因。针对复杂检修任务，通过虚拟拆解、装配和操作仿真还原标准检修流程，让运维人员预先模拟训练熟悉作业步骤。（二）行业特色场景：聚焦特色专有领域，建设专属应用内容1.新能源场站智慧运营：打造风光储一体化智能运营中心面向风电、光伏、储能等新能源场站，融合气象数据、设备状态、发电数据、电网运行信息，构建新能源场站数字孪生运营体系，实现：“资源—设备—生产—电网—收益数据贯通。l发电预测：结合历史功率、气象预测和设备可用状态预测未来发电曲线，与目标产能比较，提前识别可能出现的功率偏差，为储能充放电、设备检修和场站运行安排提供依据。l智能集控管理：实现多场站统一监控、异常设备精准定位、远程运维管理。l能效优化分析：将理论发电量与实际发电量进行比较，进一步关联组件效率、设备故障、遮挡、温度及环境因素，分析定位发电损耗根因。l风资源与风机运行可视化：面向风电场，将实时风速、风向、湍流强度与风机空间点位关联，在三维场景中动态呈现风场环境及各风机运行状态。结合风机功率、转速、偏航角、叶片桨距角等关键指标，通过颜色、标签和动态效果区分正常、限功率、停机及故障机组，辅助判断风资源变化与机组出力之间的关系，快速定位低效及异常风机。2.电力设施智能运维：构建输配电数字孪生体系面向输电线路、变电站、配电设施等复杂电力基础设施，构建覆盖发、输、变、配全过程的数字孪生空间。融合GIS线路模型、三维实景数据、设备状态监测、巡检数据，实现电力设施运行状态实时映射。l输电线路智能巡检：自动识别杆塔异常、线路隐患、周边环境风险。l变电站智慧运维：实现设备状态评价、故障趋势预测、检修路径优化。l故障影响模拟：快速分析故障范围、影响用户、应急方案，提升电网运行韧性。3.水利工程智能仿真：提升水电设施安全保障能力针对大坝、水库、闸门、水电机组等关键设施，融合结构监测、水文数据和运行参数，构建水利工程数字孪生模型，实现工程结构状态实时感知和风险动态分析。l工程安全监测：实时分析应力变化、结构变形、渗流状态。l汛情智能推演：结合气象预测、水文模型、历史数据，模拟洪水演进、调度方案、风险影响范围。l调度方案比选：将供水预测、水库水位、机组状态和下游约束输入调度模型，模拟不同泄洪、蓄水和机组出力方案下的水位变化、发电结果及下游影响，在实际执行前完成方案比较。4.能源基地虚拟调度：支撑生产运营协同管理面向大型新能源基地、源网荷储一体化项目，融合数字孪生、大模型和AI智能体技术，打通设计、施工、验收数据链，构建覆盖能源生产、输送、存储、消费全过程的综合能源数字孪生体系，实现进度、质量、成本与安全的数字化协同管理，推动能源管理由“数字化辅（一）中国燃气：打破信息壁垒，建设集团级数智驾驶舱易知微为中国燃气建设了数字孪生智慧燃气管控一体化平台，提供城市燃气运营数字化的全面解决方案，引入包括AI、数字孪生、云计算，大数据等技术，构建覆盖全据中枢+决策大脑”，搭建企业级数据驾驶舱，通过支持多维度数据融合与智能分析，实现从全局态势感知精准业务管控的闭环管理。打通安全监察、天然气、LPG等业务数据，将集团级经营指标、区域业务状态和具体风险事件纳入统一视图。管理人员可以从集团总体态势逐级下钻至具体区域和业务对象，并围绕异常指标进一步查看关联业务数据，缩短跨系统查询、人工汇总和问题定位链路，异常指标监控预警周期缩短80%，应急方案响应决策时效1.项目背景面对数据孤岛与人工低效的双重瓶颈，中国燃气亟需通过数字化手段实现数据贯通与智能分析，释放业务协同价值。易知微为中国燃气策划建设了数字孪生智慧燃气管控一体化平台，借助EasyTwin数字孪生仿真渲染引擎和EasyV数字孪生可视化平台，引入包括AI、数字孪生、云计算，大数据等技术，实现对安全监察、天然气、LPG领域的业务数据全面监控。2.建设痛点l数据孤岛现象严重：中国燃气内部存在多个主营业务，其不同业务的不同模块数据分别在多个不同的系统中，需要跨系统整合多业务的数据进行联动分析，实现难度很高。l问题追踪定位困难：要实现全天候动态监控供气系统，优化应急响应机制并能够快速定位故障隐患。其中涉及多重供应链环节的数据，需针对全流程相关数据进行优化升级。l受众群体广泛：本次项目建设面向公众、政府、运营人员和管理层等多重角色，要求该数字孪生智慧燃气管控一体化平台，可以实现面向不同的适用人群展现不同的使用视角。3.建设内容在平台建设中，要多维度推进升级优化：安全管理上，整合管网压力、流量、泄漏检测等实时数据实现全天候监控，辅助精准调配资源降本，结合用户用气量动态分析平衡供需，避免用气问题；运营效率方面，将客户分布等分散数据可视化，助力管理层把握全局，分析用户行为、挖掘趋势以制定精准策略；客户体验上，实时展示投诉处理进度等数据，构建以用户为中心的智慧服务体系；战略协同方面，对接城市管理平台，助力多领域能源协同调度，监测碳排放数据以加速绿色低碳转型。l安全监察：由风险等级、安全监察机构分析、安全动态、安全履职、履职管理、安全教育分析、管道检测多个数据视图构成。集中展示了中国燃气集团安全监察领域的关键数据，支持详细查看各地区安全监察中心具体信息，消除管理盲区，提升企业隐患整改监管率。同时，能够实时追踪监察任务分配情况，保障安全监察覆盖的全面性，推动安全责任有效落地，实现安全任务的闭环管理。l天然气：n运营板块：通过整合安全组织、工程概况、运营分析、客户服务等核心数据，宏观监测天然气施工建设概况，构建全链路数字化运营管理体系。辅助管理层动态调整资源投入，优化资源配置与运营效率，避免工期延误或资源浪费，强化运营管理能力。n全景板块：采用WebGL与游戏引擎搭建3D孪生场景，模拟园区漫游效果与各建筑细节展示，同时支持通过业务场景交互动态展示多屏联通效果。n贸易板块：整合历年贸易采购数据、历年贸易销售数据、购销网络信息、运输能力分析、库区管理信息、车辆管理信息等LPG贸易相关视图，直观地展示购销渠道网络，有利于针对性布局资源，实现贸易决策优化。还可以可以通过整合物流相关数据，实时监控国内外市场价格波动、供应商动态、库存成本，动态调度相对应的资源以应对突发情况，降低运营风险。n终端板块：整合销售管理分析、门店管理、客户服务、客户管理、安检管理分析、运营管理等LPG终端相关数据视图，实现对各区域销售数据的实时监控，有利于结合数据波动，动态调整促销策略；能够针对运营信息分析车辆利用率、人力成本等智能优化配送方案，实现资源的动态调度；同时，支持动态统计安检数据，智能生成安检计划，从而降低事故风险发生概率。4.项目价值l构建数据一体化管控平台，实现多业态信息整合：借助轻量化3D引擎与数字孪生场景，成功打通安全监察、天然气、LPG三部分的业务数据，为中国燃气构建数据一体化管控平台，实现了多业态的业务信息整合。l支撑资源调配与策略调整，助力跨部门协同决策：能够聚焦具体业务使用场景并关联业务数据，为资源调配与策略调整提供支撑，有助于跨部门开展协同决策。异常指标监控预警周期缩短80%，应急方案响应决策时效提升90%，全面增强了集团对分散管网的集中管控与应急响应能力。（二）运达风电：风机虚拟仿真，风电智慧运维随着数字化、智能化的深入推进，风电行业需要提升技术使用、质量要求、数据管理效率，以满足社会对风电资源的需求。基于此，运达能源科技集团股份有限公司与袋鼠云展开合作，打造智能化风电运维场景，借助EasyV数字孪生可视化搭建平台结合公司业务总览、生产经营信息进行实时展示。实时监控风电场运行数据、布局总览、机表总览、以及业务系统PHM和运维等动态数据。1.项目背景运达能源科技集团股份有限公司作为中国风电发展的拓荒者和创新者，在节能环保领域已经走过了40多年的征程。公司以“献人类清洁绿电，还自然碧水蓝天”为使命，以诚信、创新、合作、共赢为经营理念，致力于提供优质的产品和服务，成为客户首选品牌。在实现3060双碳目标的背景下，运达风电与袋鼠云达成合作，希望将风电智慧能源结合GIS、大数据、物联网等技术，搭建风力发电场的3D监控可视化和业务PHM线上管理平台，从而提升管理效率，实现可持续发展。2.建设痛点l外部因素影响大，设备运维成本高：风力发电受天气影响因素大，设备出现故障将极大影响发电效率，造成安全隐患及风险。l传统模式效率低、监测难度大：风机分布广、核心部件复杂、子系统多的情况，过去的信息收集方式较为零散，较难掌握全部风机的健康状态，增加运维负担。l数据庞杂且实时性要求高：数据收集难度大且数据量庞大,且数据相互交错增速快，缺乏统一的规范标准。而电力数据分析结果需要具备实时性，传统的模式无法快速响应。3.建设内容本次智慧风电建设以数字化、信息化、标准化为基础，以管控一体化、大数据、云平台、物联网为平台，以数字孪生技术为辅助，以计算资源的弹性配置为保障，以异构计算为核心层次开放架构，实现不同层级的智慧，追求不断提升风电智能化水平目标，完成更加友好、安全、高效、可靠的能源供应。l公司总览：基于公司业务情况划分为四大模块，即布局总览、公司概况、生产经营和业务信息。其中以公司布局总览为主视图，通过地图展现公司总体的规划和布局，整体分为左右模块，从左到右呈现出运达风电集团的发展方案。l风电场概况：主要展示风电场简介、运行数据、布局总览、风机列表和业务系统五大模块。以布局总览为核心主视图进行表现，基于卫星图、二维平面地图呈现风电场和风机的地理位置布局，汇集道路、水系、经纬度、规划图层等公共地理信息，将不同风电场不同风机组的点位根据运行状态进行区分呈现，同时配以相关的生产经营信息显示。l风电运维：由风机模型、实时状态、统计数据等内容组成，配以相关业务系统的PHM、系统运维等信息的实时监控。通过数字孪生、三维建模等技术手段，将风机的外部轮廓与内部构造进行仿真与还原，接入风机IoT感知运行数据，实时反馈风机运行信息及统计数据，同时直观反馈风机故障信息，实现及时预警、实时反应、故障维修的流程闭环。通过参观动线的引导，参观者可以清楚明确的了解单个风机的运行数据，了解不同风机的实时信息。4.项目价值l降低产线停机时间：通过应用人工智能、云计算等前沿技术，将风电技术与管理经验相融合，投运以来降低机组停机时间20%、降低风场运维成本15%，带来了良好的经济效益。l提高故障响应效率：本项目基于故障预警功能，能够通过系统生成的故障预警工单，对发电机组的故障进行提前预判，形成一个完整的闭环，整体提高机组可靠性和稳定性。（三）某头部光伏能源企业：监测光伏产品全生命周期，驱动绿色智造零碳未来易知微为国内某头部光伏智慧能源整体解决方案提供商构建了光伏产品全生命周期监测管理平台，面向新能源行业光伏组件研发生产-大型储能工程建设-后续长期运维服务等智慧能源解决方案的全流程。针对大型储能工程建设、并网运行等复杂的管理需求，通过整合施工进度、设备状态、环境条件与运行指标等多源信息，持续还原运行态势，实现对光伏产品全生命周期的实时监控，能够从宏观视角监测流程运转状态。与算法模型进行了深度结合，具备工程进度推演与风险识别的监管能力，支持智能监测资源占用情况，能够远程动态调度资源，灵活调整资源分配方案，有效提升光伏项目建设与运行管理的可控性、可靠性与交付效率。1.项目背景某能源集团是全球光伏行业的领军企业，业务覆盖180余个国家，出货量位居世界前列，在全球各地有多个集光伏材料研发与智能制造于一体的综合性产业基地。项目覆盖范围广、点位分散，建设规模大、周期长，涉及规划、施工、并网与运维等多个阶段。随着新能源装机容量持续增长，光伏项目在保障建设进度、运行安全与发电效益方面面临更高要求，该司为了顺应可持续发展的愿景，希望构建统一可视、动态更新、可分析推演的项目管理与运行支撑