據新華社報道，7月以來洪澇災害造成江西、安徽、湖北、湖南、重慶、貴州等24省2385.7萬人受災，31人死亡或失蹤，203.9萬人緊急轉移安置。全國共有433條河流發生超警以上洪水，長江干流以下河段以及洞庭湖、鄱陽湖和太湖仍處于超警狀態。

7月20日， 受降雨影響黃河出現2020年第2號洪水。我國即將進入"七下八上"防汛關鍵期，同樣電力以及其他能源行業也一同與自然災害進行"賽跑"。近日某地光伏電站，由于采用打樁安置方式，在今年強洪澇災害沖擊下，整個電站基本都被泡水，損失慘重。甚至個別地區電站由于周圍土壤含水量嚴重飽和又缺乏綠植的保護，在洪水沖刷下形成坍塌嚴重危及到電站的安全。

隨著技術的發展，電力在社會生活生產中發揮越來越重要的責任。但是電力系統容易遭到洪災、臺風等氣象災害的影響，并導致各類損失巨大，影響面廣的電力事故產生。所以電力行業在自然災害面前及時做出應急保障措施尤為重要。

在今年連續不斷的強降雨過程中，線路故障導致區域停電現象時常發生。上海供電公司傳來警報，中心站緊急調派搶修人員迅速趕往事故地點。然而搶修人員只能冒著風雨排查沿線線路，才得以找到問題所在，進行放線、上線、緊線等作業，在第二天凌晨完成搶修恢復供電。很顯然在巡查時依舊過度依賴人力，搶修效率并不是那么高。

無論是今年的疫情，或是目前南方的洪澇災害，都是對全國電力行業來說是前所未有的挑戰。得益于5G技術和物聯網發展成熟提供的大環境下，可以將能源數字和技術手段結合起來。比如發生大停電或者配合疫情防控新建電網線路時都可以通過數字化技術給出解決方案，

為什么要選擇數據可視化？數據可視化利用圖形、圖像處理、計算機視覺、以及用戶界面，通過表達、建模以及對表面、立體、屬性和動畫的顯示，對數據加以可視化解釋。

而基于WebGL及H5技術實現的電力能源管理可視化系統，具備顯示電力數據高維、多態、多場景、動態性的特點。基于 hightopo輕量可視化方案，支持跨 Windows、Linux、Android、IOS 等平臺，實現海量數據的呈現及數據分析。通過將能源數據可視化，幫助其高效理解大量數據，為企業或者機構挖掘潛在數據價值，給應急決策提供準確的數據支持。

可視化帶來最直觀的表現方式

利用物聯網和傳感器收集的數據，對電力設備和網線進行實時監控并分析產生數據。采用3D可視化系統，提供更接近現實設備的畫面，易于用戶接受，提升對設備的辨識度。可以讓用戶洞悉整個系統同時，還可以觀測到部分細節。兼顧了整體與局部，提供了豐富的交互體驗。并且在成熟的5G技術支持下，因其大于4G數倍的帶寬，快4G百倍的傳輸速率能更好的讓 hightopo 輕量可視化在瀏覽器或移動端上實現遠程可視化監控。

可視化帶來的是更及時的應急措施

事前預警，在3D可視化詳細的展示下。對電力設備與電網線路進行全生命周期管理。在自然災害來臨之前通過數據分析整個電力網的薄弱環節，針對脆弱部分對癥下藥形成具有針對性的應急預案。險情應急，在洪澇或其他災害來臨時。隨時對故障區域進行監測、報警并進行定點維修，告別到達現場進行沿線排查尋找故障點的低效率作業。

可視化管理，既能在自然災害時做到排險維修，又可以減少人力需求避免危險發生。通過建設立體化全息感知網絡，協同智能應用系統完善電力運行保障體系。

能源發展急需做出改變

在電力體制改革過程中，過多追求經濟利益忽視了電力行業應急能力水平不足的問題。但是從長遠發展來看，經歷過今年的疫情與洪澇災害，電力行業應把目光放在提高應急能力水平上來，更多的要實現社會效益和企業的責任。未來需要統籌考慮，協調處理好社會與經濟效益，讓電力行業在新賽道上跑的更久更遠。

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