问题：电网体量大、运行状态瞬息变化，传统运维方式长期面临“数据分散、系统割裂、人工汇总多”的难题。
基层一线往往需要在多个系统间切换查询，再由人工进行归集研判，既耗时耗力，也容易受主观经验影响，难以满足负荷快速增长、分布式电源接入增多以及极端天气频发背景下对“快、准、稳”保供电的更高要求。
原因：一方面，数字经济深入发展推动产业链用能结构更趋精细，城市生产生活对供电可靠性、恢复速度、供电质量提出更高标准；另一方面，新型电力系统加速构建，电源侧清洁化与负荷侧电气化并进，海量设备、海量数据、海量场景对实时计算、协同分析提出硬约束。
要让数据“看得见、算得快、用得上”，关键在于打通数据链路、建强算力底座，并把智能能力嵌入业务流程。
影响：在广东电网东莞供电局生产指挥中心，工作人员打开电网数字孪生平台即可对设备运行状态、负荷细微变化与潜在风险进行综合研判，实现“一屏统览”。
依托实时更新的电网拓扑结构与多源融合数据，低压故障停电研判更高效精准，抢修指挥更具针对性；在台风、强降雨等极端天气场景下，基于数据驱动的态势感知与资源调度，有助于缩短故障定位和复电时间。
在线路运维方面，过去依赖大量人员拉网式排查的方式正被更精细的数字化手段替代，通过地图精准定位、图像智能识别与工单自动分派，输电巡检作业效率明显提升，运维投入从“拼人力”转向“拼能力”。
对策：为支撑海量电力数据处理与应用落地，广东电网加快算力基础设施布局建设，建成规模领先的算力集群，并联合产业链前沿厂商引入超节点等方案，提升算力协同效率与通信性能，破解大规模并行计算的性能瓶颈，为复杂场景下的快速分析提供“发动机”。
在应用端，广东电网将数字化深度融入企业发展战略，围绕电网运行、设备管理、现场作业等核心环节持续迭代：一是以数字孪生平台为牵引，推动电网状态可视化、风险可预测、处置可闭环；二是加强数据治理与标准体系建设，让数据能够跨专业、跨系统流动共享；三是推进人才与机制配套，成立人工智能创新中心，建设电力行业样本作业标注基地，探索半自动精细化标注模式，为模型训练与应用推广提供可持续的数据供给；四是围绕“管理、业务、作业”等场景打造一批“数字员工”，推动重复性、规则化工作自动化处理，让专业人员把更多精力投入到决策与处置等关键环节。
前景：业内人士认为，数智电网建设的价值不止于效率提升，更在于系统性增强电网韧性与安全水平。
随着电动汽车充电负荷增长、分布式光伏等新能源接入扩大以及源网荷储协同需求上升，电网需要具备更强的预测能力与自适应能力。
下一步，围绕算力、数据、算法与场景的协同优化，有望在故障主动防御、设备全寿命管理、精益化调度与应急指挥等领域形成更多可复制、可推广的经验，为构建安全高效、清洁低碳、柔性灵活的新型电力系统提供支撑，也为经济大省在高质量发展中稳定预期、增强信心提供更坚实的能源保障。
广东电网的数字化转型不仅提升了电力系统的运行效率，也为其他行业的智能化发展提供了可借鉴的实践经验。
未来，随着技术的进一步突破，数字孪生和人工智能在电力领域的应用将更加广泛，为经济社会高质量发展注入更强劲的“数字动能”。