01 向基于无人机的自主基础设施巡检模式转变 随着输电网络的不断扩展以及对更安全、更高效的资产巡检的需求日益增长,电力公司正从人工巡检转向配备人工智能、热成像和激光雷达分析技术的无人机自主监测系统。这不仅提高了巡检速度,提升了缺陷检测精度,还降低了运营风险。例如,基于无人机的输电线路巡检系统可以节省约 60% 的成本,并且每小时可巡检 8-12 座铁塔,其效率远超人工巡检方法。
02 转向基于状态的维护策略 老化的公用设施基础设施、不断上涨的停电成本以及日益增长的可靠性压力,促使电力公司从固定周期维护转向基于人工智能的状态监测维护系统,该系统利用实时资产健康监测和预测分析。这提高了资产可靠性,减少了停机时间,并优化了维护计划。例如,英国国家电网在其输电网络中采用基于状态的监测方法,实时评估设备健康状况,并仅在性能指标出现早期劣化迹象时才安排维护,从而提高了运行效率和电网可靠性。
02 2025年公用事业资产管理市场主要投资和融资活动 时间线 公司 融资/投资活动 价值(美元) 战略重点 2025-2027 欧洲投资银行(EIB - TechEU 项目) 大型创新和数字基础设施融资计划 计划投资750亿美元 数字基础设施、人工智能赋能的电网系统、智能公用事业和先进能源技术为资产管理平台提供支持 2025年7月 伊维尔德罗拉(西班牙/英国/美国公用事业公司) 股权融资的电网扩建和基础设施现代化计划 增资59亿美元 加强受监管的电力网络,升级电网资产,并扩大输配电基础设施 2025-2035 亚洲开发银行(亚行) 泛亚电网倡议旨在促进跨境能源和基础设施互联互通 亚洲开发银行承诺提供500亿美元的融资(这是700亿美元计划的一部分) 跨境电网、智能基础设施集成和公用事业资产互联系统 2025年10月 东盟 + 世界银行 + 亚洲开发银行 区域电气化和输电扩建融资计划 预计基础设施需求7640亿美元(长期规划) 大规模跨境输电扩建需要先进的资产管理系统来进行电网协调
01 自愈式电网逻辑系统的日益普及和移动优先的现场智能应用程序部署不断增加,推动了市场发展。 日益频繁的停电和不断攀升的用电高峰需求构成了电力供应和需求的关键压力点,促使电力公司部署自动自愈电网系统,该系统无需人工干预即可检测、隔离和恢复故障。这提高了供电连续性,缩短了高负荷情况下的恢复时间,同时也提升了整个配电网络的实时服务可靠性。随着分布式资产网络的不断扩展和现场服务复杂性的增加,电力公司开始采用移动优先的现场智能系统,将技术人员与实时电网和停电数据连接起来,从而加快决策和协调速度。这提高了大型服务区域的维护响应速度和运营效率。该系统使工作人员能够实时查看系统信息,并减少停电恢复事件期间的人工协调延误。
01 与传统基础设施的复杂集成和限制市场扩张 老旧的公用事业基础设施和分散的遗留系统使得将现代资产管理平台与现有的SCADA、ERP和运营技术连接起来变得困难重重。公用事业公司在部署前通常需要进行大量的定制、系统升级和数据迁移工作。这增加了实施时间和成本,限制了先进资产管理解决方案在公用事业网络中的普及速度。通过物联网设备、云平台和远程监控系统提高公用事业资产的连接性,会使关键基础设施面临网络威胁和数据安全隐患。公用事业公司在扩展业务之前,必须大力投资于网络安全控制、合规措施和网络保护。数字资产管理这些举措增加了运营的复杂性,并减缓了互联资产管理技术在公用事业运营中的部署。
01 微电网的开发和电动汽车充电基础设施资产管理解决方案的应用提供了增长机遇 分布式能源资源和社区微电网项目的扩展,为能够通过单一界面监控太阳能、储能、控制器和并网资产的专用资产管理平台创造了机遇。这为服务于分布式能源系统的软件供应商和公用事业技术供应商开辟了新的收入来源。2025年6月,美国能源部宣布拨款超过800万美元,用于35个城镇的14个微电网创新项目,凸显了不断增长的部署基础对先进资产监控和生命周期管理解决方案的需求。电动汽车充电网络的扩张催生了对资产管理系统的需求,这些系统需要监控充电桩性能、管理分散的充电站,并支持大型基础设施的运行可靠性。这进一步凸显了对集中式平台的需求,这些平台能够确保跨多站点充电网络的正常运行时间可视性、计费控制和远程诊断。这也进一步推动了基于云的分析和预测性维护工具的应用,以优化充电基础设施性能并减少服务中断。
01 资产状况评估模型互操作性有限和标准化程度低,阻碍市场增长 由于运营技术(SCADA、传感器)与企业IT平台之间的互操作性较弱,公用事业资产管理的发展面临阻碍。这导致工作流程脱节,降低了实时资产分析的有效性,从而限制了公用事业公司采用集成资产优化解决方案。随着公用事业公司扩展数字化基础设施,传统OT系统与现代云平台之间无法无缝连接,减缓了先进资产管理生态系统的部署。由于各公用事业公司采用的资产健康状况评估方法不一致,市场受到制约,导致基准测试不可靠,决策不均衡。这降低了人们对预测分析工具的信心,并减缓了基于人工智能的维护系统的大规模应用。例如,欧洲多家电网运营商仍然使用不同的变压器健康状况评分方法,这使得供应商难以在不同地区部署统一的资产性能模型。
2026年1月:日立能源利用微软人工智能工具(Dynamics 365、Fabric、Copilot)对其 Ellipse 企业资产管理 (EAM) 解决方案进行了改造,以增强公用事业和交通运输系统的预测性维护和基础设施弹性。