输变电工程，动辄跨越数百公里，途经农田、水域、城镇等复杂地貌。长期以来，工程勘测主要依赖人工外业踏勘和目视解译，不仅效率低、周期长，而且复杂地形下的识别精度难以保证，勘测数据的深层价值也远未被充分挖掘。数字化手段如何真正融入电网建设的前端环节，成为行业亟待突破的课题。
2026年5月27日，北京国家会议中心二期，企业数智化转型专题会议，国网上海市电力公司经济技术研究院高级专家周亮带来了题为 《输变电工程高精度三维地理场景构建及应用实践》的分享。他系统展示了国网上海经研院如何以超图GIS平台为时空底座，融合遥感AI解译、空间分析与行业规则模型，构建起从“数据采集—自动处理—智能解译—智能选线”的一体化闭环路径。现将周亮专家报告内容分享给大家，欢迎交流探讨。
在国家层面，《数字中国建设整体布局规划》和《“十四五”现代能源体系规划》明确要求，在能源等重点领域加快数字技术创新应用。2025年，国家电网公司基建部印发《关于深化三维设计应用推动电网建设数字化转型的通知》，由上海电力公司牵头，正式启动输变电工程高精度三维地理场景的构建工作。左图所示，这是一个典型的输变电工程场景，图中包含变电站、架空线路等设施设备，由正向建立的BIM模型构成，代表从数字到物理的设计意图表达。而逆向采集的变电站周边地理信息，则反映现场施工状况与物理现实。两者在平台上融合，为电网赋予一个能感知、可分析、会进化的数字生命体，这正是电网数字化转型、数字孪生电网的核心基础。我们的目标是构建高精度三维地理场景，持续提升工程建设质量与效率。但在实践中，仍面临四个痛点。
破解这些痛点，构建标准化、智能化、高精度的三维地理信息场景，已成为输变电工程数字化转型的必答题。
首先介绍一下总体技术路径。在技术架构上，首先基于外业采集的无人机数据，经自动化处理，生成满足规范的数字高程、数字地表、数字正射影像、倾斜摄影等地物数据。其次，依托超图平台，建立地物样本库与识别模型，完成地物的智能识别与分类。最终，结合人工智能算法研究，落地部分场景应用，如线路方案优化与辅助造价估算等。在技术方案上，围绕输变电工程勘测设计场景，构建“采集接入—自动处理—智能解译—场景应用”的一体化技术路线。
基于上述场景应用成果，我们牵头编制并印发实施了《输变电工程三维地理信息采集与交付规范》国网企标，同步推进《输变电工程勘测语义模型》企标立项。第一个规范主要解决如何对电力设施设备对象进行数字化描述；第二个规范面向未来AI发展需求，将数据进行语义化表达，使计算机能够识别理解。两项标准共同覆盖数据采集、处理、建模到交付的全流程标准化体系。
同时，我们将相关内容融入去年牵头立项的ITU国际标准——《电网数字孪生表示模型要求》，期望实现从国际标准到国内标准的数据贯通与标准对接。
基于上述技术积累，我们开发了一套高精度地理信息模型构建软件，上海公司简称为Degrid数字电网。该软件实现了从无人机影像数据自动处理，到AI地物智能识别、地理信息模型构建，再到智能设计的全过程集成与全链路闭环。以标准化、自动化、智能化的闭环路径，破解前述四个业务痛点，形成从数据采集到智能应用的一体化技术闭环。未来展望方面，通过已有实践案例，我们将逐步扩展至前期规划、设计、建设等更多可落地的应用场景。目前已构建的基础能力，可为这些场景的进一步拓展提供支撑。
在AI技术演进上，我们采用分层推进策略。首先，依托已建立的标准体系，对电网工程勘测数据进行语义化表达——只有将设施设备对象进行数字化描述，才能作为AI语料和基础存在。在此基础上，搭建工程多模态语义模型，涵盖DOM、DSM、倾斜摄影等数据，以及BIM工程数据，建立多模态数据之间的语义关系，支撑上层各应用场景的智能化决策。
如果说前期实践仍以人为主操作，下一步则是基于AI方式实现场景应用，进一步提升基建效率与质量，降低工程造价，推动行业迈向更高水平。
