号 财 产 编 码 设 备 编 号 设 备 名 称 压力：当前压力 400MPa 温度：当前温度 60℃ 3.2 5 任务执⾏ 提交验收 故障解除 执⾏时间 执⾏⼈ 所需物料 规则 引擎 if then 报警触发 工单派发 任务执行 系统可根据设备状态制定标准的预防性维护计划，预测性 维修集装备状态监测、故障诊断、故障（状态）预测、维 修决策支 ；通过制定标准作业规范 ，指导 保养工作按规完成 任务执行全过程可追踪，记录每项任务完成状态及物资消 耗，并随时可查 ；集状态监测、故障诊断、状态预测和维 修决策多位合一体 ，确保设备长期稳定处于健康状态，效 率达到最优化 3.2 6 自动化派单派工 任务执行情况 实时跟踪 标准化作业规范 全工作流程记录 物资消耗 自动关联 任务完成统计 预测性维修养护计划 理、在线发起⼯单、 发布公告等。任务派 发后 ，实时跟进任务处理进度，并对任务执⾏延误情况进⾏跟催 3.2 7 当不同等级的报警被触发后 ，会根据预先设定 的规则 ， ⾃动派发到当前处于值班状态的⼈的⼿机 APP ，同时显 示任务接收、处理进度 ，方便调度员跟进及跟催 l 显示工单触发来源 l 显示任务派发对象 l 任务完成情况记录 l 任务验收结案 l 过程资料永久存档

升，位居全球第二。目前算力资源主要分为中心算力、边缘算力和本 地算力。其中，智算中心在处理计算任务时面临实时性较弱与隐私风 险，而很多设备的本地算力远不能满足人工智能、大数据等技术应用 要求。在新型工业网络、车联网等场景中，算力基础设施需要满足实 时响应、业务灵活、任务迁移等需求，边缘算力通过下沉至数据源头、 就近处理关键任务，成为人工智能实时场景中落地的必然选择。边缘 计算具有临近数据源、减轻云端数据压力以及保护用户隐私等显著优 缘节点将 闲置资源共享给算力不足的节点或用户，通过节点间任务协作实现资 源高效利用。提高闲置算力的利用率。其次，边缘算力系统通过多节 点冗余备份，邻近节点可快速接管故障节点的任务，显著增强系统抗 风险能力。最后，边缘算力系统通过多样化的网络实现离散边缘算力 3 节点互联互通，具备将网络与算力统一管控的能力，支持网络对计算 任务的动态适配和优化。 1.2 边缘算力基本概念 边缘算力 边缘算力是指在靠近用户侧部署的计算能力，具体包含推理决策、 执行计算任务、存储数据、训练模型等能力，它不仅包括硬件层面的 计算能力，如处理器的运算速度、内存容量、存储能力等，还涵盖软 件层面的算法处理能力，如数据预处理、实时分析、智能决策等算法 的效率和准确性。 边缘算力为各类实时应用提供了算力底座，通过在靠近数据供需 两侧的位置提供数据处理能力，大幅缩短原始数据传输距离，从物理 层减少延迟

该生产什么？ 物流管理精益 化 生产防呆、防 错 生产管理可视 化 工艺管控自 动、预警、处 理 产品及时发运 生产自动化 质量管控 前置化 设备管理 实时化 该生产什么？ 任务自动推送 物流管理 精益化 生产防呆、防 错 生产管理 可视化 异常及时反馈 产品及时发运 物动帐动 全局生产运营 管控 全局生产 运营管控 2 数字化工厂项目解决方案 • 数据采集等应用系统集 成 生产 主计划 根据销售需求（交期、数量）、出图标准天 数（或到图日期）、采购周期、产能自动计 算主生产计划，下推投产转接单；根据投产 转接单、 BOM 分解生产任务单，考虑 智能决 策分析 聚合多维度管理报表与电子 看板，达成各级管理者的管 理诉求（）。 仓库 管理 供应商来料条码化管理， 采购、生产、委外、销售 全流程条码化操作，账物 实时同步 间，再根据交期、订单紧急程度（优先级）、产品，运算等到 产品的开工、完工时间。 产品工艺维护 （中创） 生产部 工艺或技术部 车间主任 生产任务单 车间主任 2.3 生产主计划（生产部） MRP 运算 成品、组件、零件的生产任务单 • 仿真：可同步考虑多种有限能力资源的约束来实现一个最切近于实 际的计划排程。主要约束有：产品、机台产线、工装模具、物料、 人员、特征、间隔时间等。

..........12 5、数字化和智能化技术................................................................ 13 二、路线和任务...............................................................................13 （一）企业中长期发展规划.... ........16 三、重点任务...................................................................................17 任务一 能源绿色低碳转型............................................................ 17 任务二 资源节约和高效利用..... .................... 17 任务三 绿色低碳基础设施建设.................................................... 17 任务四 数字化智能化提升............................................................ 18 任务五 绿色低碳科技创新...............

行自然语言交互。 可处理多样复杂任务 大模型具有高度的灵活性和 可扩展性，能够处理多样且 复杂的任务。 大模型如百科全书 大模型是人工智能领域的璀 璨明珠，其知识库广泛而深 入，犹如一部百科全书。 03 02 能在复杂场景工作 智能体能够在复杂场景中工作， 如工业生产线上的智能巡检、 城市交通中的智能调度等。它 们能够根据场景需求进行灵活 调整，确保任务的顺利完成。 04 04 具备自主行动能力 智能体是一种具备自主行动能力 的实体，能够在特定环境中感知、 决策并执行任务。它们能够根据 环境变化调整自己的行为策略， 以实现预设的目标。 01 大模型与智能体理 解 01 01 单智能体 02 多智能体 03 多智能体强化学习 单智能体 (Single Agent) 是指在 建模能力，在面对复杂人物和动态环境时能够更加灵活、智能地做出决策。 基于目标的智能体 基于目标的智能体是一种适应性非常强的实体，能够利用知识和搜索算法选择实现该目标的最佳选项。该智能体灵活性强，当环境 发生变化或任务要求发生改变时，智能体可以通过更新知识库和调整搜索算法来适应新的要求。 基于效用的智能体 基于效用的智能体通过性能度量，为给定的环境状态打分，根据实现目标区分更可取和更不可取的实现方式。该智能体与基于目标

供应商 4 供应商 5 供应商 6 …… 供应链 生产计划 工序任务 B 工序任务 C 工序任务 D 物料 1 物料 2 线边库 1 物料 1 物料 2 物 料 3 物料 4 物 料 5 物料 6 …… 物料 3 线边库 2 物料计划 配送任务 1 配送任务 2 配送任 务 3 …… 库 存 升 高 …… 物 料 4 物料 5 5 线边库 3 ERP 的问题 2- 采购周期控制缺 陷 物料 6 线边库 4 MRP 方式采购 工序任务 A 线边库 5 2 6 能力 超出能力 2 100% 预估失真 1 时 间 ERP 的问题 3- 资源评估缺陷 √ 产能受能力约束 4 2 1 5 4 3 4 2 0 不能动态的，滚动的计划排程 · ERP 生产任务一旦下达，日期只能手工修改 · 不能根据实际开工或完工日期来进行自动的滚动计划排程 · 车间没有按照生产订单的开工或完工日期完成，需手动调整其他计划 产品代码 产品名称 规格型号 生产批号 生产任务数量 完工数量 未完工数量 位 ( 基本 )

去业务化 突破业务限制，更加注重业务配置、流程重塑，形成统一、简洁、高效的应用工具，强调业务处理的一致性、易用 性和简洁化。 - 抽象容器 供电所的管理工作主要包含人、财、物、指标、异常、缺陷、任务、绩效等方面，抽象各版块实现各类业务容器， 承载中台的各类业务。各专业部门的业务都能被供电所平台所容纳，并开展相关的分析、对标以及绩效考核工作。 - 分布式 在数据存储方面，应用分布式架构，完成 综合分析，供电所业务发展趋势主要为管理运营 智能化、业务执行数字化、客户服务优质化。 供电所数字化转型业务架构图 数字化平台的建设和应用，将实现全面的数据同源，业务融合，减少基层员工的重复系统操作，真正实现业 务一次办结，任务统一回复，数据自动收集等应用场景，切实完成基层减负的工作目标。 减负增效、降本提质 加强指标监控分析，提升供电所业务人员、设备管理水平。 全面管控，精益管理 三、预期成效 1 管理效益 人员及行为智能判定、档案自动更新、流程自动流转，解决基层 一线走流程的问题。 4 、坚持业务融合化。 以业务操作融合为目标，以无感知采集为核心，按自动任务模式，以客户、基层员工为对 象，自动分析客户和任务完成情况，自动向台区经理（客户经理）推送工作任务和数据指 标情况，并实现一次业务操作融合多项业务操作，支撑网格化管理，提升业务工作效率。 3 、坚持业务简单化。 通过简单的引导操作与人工智

行业薪酬云 问卷服务云 培训课程云 员工福利云 HR运维云 一体化业务 应用集成 EAS K/3 Cloud OA 其他ERP 人力共享服务 坐席绩效 智能问询 事务共享 任务监控 任务分派 快速入职 消息预警 AI机器人 满足集团管控、数据共享、灵活设置、信息安全、快捷运算 规范、高效的 人力资源事务处理能力 自 助 功 能 覆 盖 全 员 共享服 务平台 云服务接入 配送、SPS 成套配送、紧急叫料等； 备料管理：根据产线生产计划与执行进度，产生备料信息，如备料指令、备料看板等，指引精准 备料； 配送任务：根据现场生产进度与配送策略实时生成配送任务，配送人员根据手持终端获取配送 指令进行物料配送； 配送执行与接收：物流人员收到任务，执行配送将物料送至线边指定地点，线边进行物料接收； 线边库存管理：物料到达线边库存实时增加，防止物料在线边货架或其它物流器具上积压，实 • 异常补录 • 手动工步 实时接收 • 系统实时接收 • 报错实时反馈 光伏行业数字化联合白皮书 办公区 AGV小车 配送任务指令 AGV取料 材料仓/线边仓 扫描识别 生产线1 生产线2 生产线3 产线 AGV送料 计划安排任务顺序 生产派工 MES 配送需求 LES 配送执行 指令生成 ③安灯拉动式 ①计划拉动式 ②补仓拉动式 37 38 5.2

融合物理机理模型与数据驱动模型 ，形成优势互补。 l 选择和优化模型骨架要考虑： 电力数据的特性 ：电力数据以时序为主 ，包 含 大量数值型数据 ，对模型捕捉时间依赖和 动态 变化能力要求高。 不同的任务需求 ：不同任务（预测、控制、 诊 断）对模型架构的侧重点不同。 计算资源的约束 ：需平衡模型性能与训 练 / 推 理成本。 架构之基：选择与优化适应电力特性的模型 骨架 通用模型 特有的知识 ，就无法准确理解任务需求 ，更无法生成符合实际业务逻辑的可靠 输出。将行业专家的经验和知识有效传递给大模型 ，使其成为真正“懂行”的智能助手。 检索增强生成（ RAG ） 实时更新知识库（如设备台账 、故障案例 库、标准规范库） , 在模型生成答案时提 供 相关知识作为参考 , 提高专业性和准确性。 指令微调 针对特定的电力任务（如故障诊断、报告生 成） 成） , 构造指令数据集进行微调 , 让模型 学会 遵循特定格式和要求执行任务 ，可蒸 馏小模 型 ，部署在硬件配置更低的终端中。 领域数据预训练 / 微调 使用包含大量电力专业文献、报告、规 程、 运行日志等语料库对模型进行训练或微调 , 使 其掌握行业语言和基础知识。 知识图谱融合 构建电力专业知识图谱 , 将结构化的实体、 关 系、规则与大模型相结合 , 增强模型的逻辑 推

三、技术创新点 提出多视角指标兼顾的分布式可调节资源虚拟聚类方法 聚类指标 设计 集群划分 准则 集群内可平均分 配调峰任务 避免一次性调用 过多单体调峰 尽量降低弃电 量 电气距离：降低集群间耦合 理论可调功率： 单位调峰成本： 实现调峰任务平均分配 考虑度电成本、有功补偿成本和弃电成本 (1) 归一化互信息(NMI) (2) 芮氏指标(RI) (3) Davies-Bouldin指标(DBI) 克服了单一视角聚类算法片面性 聚类中心数 不确定 任务分配维度高 求解难 创新内容 成果成效 多指标聚类 全面评估资源 电气距离 调峰成本 理论功率 自适应算法 无需预设中心数 虚拟聚合策略 简化分配求解 面向分布式调节资源的高效聚类策略 1.精确分类与资源优 化，提升了电网效率 2.自适应算法，增强了 电网的稳定性和适应性 3.简化的任务分配流程，提 高了电网调峰的响应速度 2 三、技术创新点 智能合约 功能设计 分配 目标 分配 约束 分配 方法 调峰成本： 有功网损： 电网电压/电流、功率平衡约束 集群的最大可调功率 集群之间开展调峰竞标，得出各 个集群的调峰任务 电阻/电压/有功/无功 调节成本/损耗成本等 1 1 min M M total m m m m m F F x            1 1 min = n