，需要研 发可实时计量、可溯源、可追踪的碳表设备与园区碳排放流信息一体化 平台 2 零碳园区分层控制架构体系 传统集中式控制方式在高比例可再生能源、分布式资源和产消者并存的 园区中面临挑战，需要构建适用于多种主体并存的分层控制架构体系 3 面向"双碳"目标的多市场耦合机制 碳交易市场、绿电市场、绿证市场等多市场耦合机制亟待完善，如何优 化多市场机制以促进零碳园区建设是当前面临的重要挑战 图 7 零碳园区研究挑战与展望 未来发展趋势 智能化 一体化 电气化 零碳园区是我国实现碳中和目标的重要抓手和实践平台 17 / 18 分层控制架构体系构建 零碳园区需要构建适用于多种主体并存的分层控制架构体系。 上层控制：通过园区零碳操作系统进行集中式调控 下层控制：各分布式资源进行分布式控制，共享信息并能独自决策 智能化算法：不同层级控制器依赖不同算法，满足复杂系统的智能化需求

碳交易市场、绿电市场、绿证市场等多市场耦合机制亟待完善，如何优 化多市场机制以促进零碳园区建设是当前面临的重要挑战 零碳园区分层控制架构体系 传统集中式控制方式在高比例可再生能源、分布式资源和产消者并存的 园区中面临挑战，需要构建适用于多种主体并存的分层控制架构体系 园区碳中和是涉及自然与社会、科学与技术以及政策等多维度的转型发展难题 16 / 18 技术挑 战 科学挑 战 3 2 2 1 分层控制架构体系构建 零碳园区需要构建适用于多种主体并存的分层控制架构体系。 上层控制 ：通过园区零碳操作系统进行集中式调控 下层控制 ：各分布式资源进行分布式控制，共享信息并能独自决策 智能化算法 ：不同层级控制器依赖不同算法，满足复杂系统的智能化

数据采集存储模块 传感器模块 通过纹理、几何、微表情等采集人脸特征数据并存储。 库存和货架的商品补足确认，并进行异常监控。 摄像头集群 多源头、多模态和多场景的人脸图像传输。 补货调度与 监控 I 商品数据处理 摄像头集群 03 02 04 06 05 补货数量 确定 商品边界框和类别数据采集并存储。 商品数据采集与存 储 人脸数据采集与存 储 i 顾客商品需求分析

安全高效灵活配置、荷端多元负荷需求全面满足； 口 新型电力系统具备清洁低碳、安全可控、灵活高效、智能友好、开放互动等特征。 》一、背景 · 电力系统将呈现新能源为主导，大 电网、直流电网与微电网等多元电 网并存的形态。 · 新能源发电成为电量主体，全面具 备电压支撑 / 频率响应能力，常规 电 源转变为系统调节性电源；电 力与 多种能源灵活转化、联合控 制、互 补应用，与工业、建筑、 交通等领 新能源并网挑战与措施 结语 主要 内容 口 在能源低碳转型加速发展背景下，远期系统新能源占比极高，需要开展对火电、储能、负荷电能灵 活调节资源的需求评估，以应对新能源消纳与电网运行风险并存的局面。 口 考虑到 2030 年以后源、网、荷具有较大不确定性，采用标幺化分析方法，以最大负荷作为功率标 幺 值 1 、负荷电量作为电量标幺值 1, 分析不同清洁电量占比下系统常规电源及灵活性需求。

“能源魔盒”案例有助于上海开展电力需求响应和虚拟电厂工作，缓解电网运行压力，提高上海电力运行安全和保障水平。  光伏系统适用于光照资源较丰富的地区，风能系统适用于风资源较丰富的地区，储能系统适用于采用峰平谷电价并存在负荷 不平衡的用户。  融入5G 基站、数据中心等“新基建”重点技术的园区综合能源服务手段，也将是未来工业园区节能降耗、实现绿色低碳转 型的重要实施方向。 系统运行状态页  典型“能源魔盒”案例的解决方案，与闵行工业

u 大数据模型：混杂性，相关关系，概率说 话， 不问为什么，只注重是什么， 自学习， 自 迭代优化 u 大数据的核心就是预测 Why ？为什么需要智能工 厂？ 智能工厂是挑战和机遇并存的结果 6 一 次 规 划 ： 统 一 平 台 三 个 维 度 智 能 ： 操 作 ， 运 营 ， 商 业 三 步 建 设 ： 基 础 ， 协 同 ， 决 策 What ？ 智能工厂的理解

SSRS 报告与展示 提供生产信息查询、分析，Web访问， 数据分析与综合展示手段 能源管理、生产管理、质量管理、绩效 管理模型的建立和日常业务支撑，与商 业系统接口，历史数据提取和加工 采集、处理并存储原始数据，包括生产 数据、能源数据、报警和事件等 针对自动化和数据采集设备的数据采 集，上位监控和展示 自动化和数据采集设备 基础生产设备 智慧小区云服务平台整体解决方案智慧小区云服务平台

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需要的数据有什么区别，以及如何对这些数据进行分析等相关问题。 环保大数据处理的关键技术 大数据处理关键技术一般包括：大数据收集、 分析、应用、共享、储存。 第一，大数据的收集。通过物联网技术，将海量数据收集起来并存储于设备上。为了获 取更多更准的数据，大数据收集的时间频度要大一些，尽可能收集全面的数据，而非样本数 据。 第二，大数据的分析。通过大数据技术从大量结构化和非结构化的数据中，挖掘、分 析、攫

力硬 件和互联网络呈现出较大差异，异网异构资源难以高效管控与对外服 务。我国边缘算力设施存在差异巨大的异构算力硬件，芯片类型包括 了通用 CPU、GPU、FPGA、ASIC 等，服务器架构具有并存的 x86 架构 与 ARM 架构，导致算力度量、管控和调度需要克服不同芯片厂商的标 准差异。单一边缘节点受限于算力容量、计算资源异构、并发服务总 2 数等短板，难以满足大规模用户的请求，导致各单位建设了大量的边