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智慧能源管控解决方案 1 二、能源管理体系分析 三、能源管理现状与需求分析 四、能源管理解决方案 五、预期效果 一、国家能源政策解读 目 录 《新时代的中国能源发展（ 2020 ）》白皮书指出，要全面推进能源消费方式变革，坚持节约 资源和保护环境的基本国策，坚持节能优先方针，树立节能就是增加资源、减少污染、造福人类 的理念，把节能贯穿于经济社会发展全过程和各领域。 实行能耗双控制度、 水 , 2.5% 电， 23.8% 蒸汽 , 38.1% 能源管理对象包括水、 电、 汽、风和燃料。 一般来说，消耗最主要的是燃料、蒸汽和电力。 1. 能源管理现状和需求分析 - 管控对 象 某大型能源能源行业能耗组成比例图 燃料 , 30.6 % 烧焦 5.7% 能源管理涉及其他业务 n 工艺、技术、 质量、设备、计量、 安环、三剂等 能源管理的范围 n 水、电、 汽、氮、风、燃料油、燃料气等 一、国家能源政策解读 二、能源管理体系分析 三、能源管理现状与需求分析 四、能源管理解决方案 五、预期效果 目 录 • 实时监测 • 实时预警 • 实时调整 • 装置： 管控并重 • 车间：以管为主， 以控为辅 • 公司：掌控能耗宏观数据，管理能耗指标 以能源管理相关的标准为支撑， 梳理能源行业涉及的能源介质，能耗指标和主要耗能设备。 结合能 源行业生产现状和国内典型模式， 分系统、

工 业 智 能 化 实 践 服务工业智能 | 成就美好未来 DUT Artificial Intelligence Institute, Dalian 2 内容提纲 基础控制与智能感知 2 设备维护与智能诊断 3 单位简介与主营业务 1 数字孪生与虚拟工厂 5 调度优化与智能管控 4 DUT Artificial Intelligence Institute, Dalian 6 人工智能产学研服务平台 为提升我市人工智能领域创新能力和产业化水平，助力 XX 成为人工智能产业领域领先城市、推动东北 老工业基地新一轮全面振兴，研究院秉持“科技引领、赋能产业、协同发展、智创未来”的理念，充分发挥 XX 智力资源优势，打造与 XX 产业需求紧密结合的人工智能研发平台、成果转化平台、科技服务平台与培 训服务平台。 技术研发 面向 XX 市支柱产业技术 升级改造，开展基础研究 工智能领域前瞻性思维的 管理人才。 DUT Artificial Intelligence Institute, Dalian 7 社会服务 助推企业成果转化 承办人工智能领域论坛 发挥人工智能智库作用 DUT Artificial Intelligence Institute, Dalian 8 研究院五大中心 发挥 XX 多学科优势，围绕人工智能学科特点和 XX 市产业升级开展科研布局，

大量的终端节点， 从而实现更加灵活和全面的信息化管理。通过大量终端信息的采集结合大数据分析，做出更 加明智的决策。 WWW.SHAV.CN 多连接通信能 力 • 需对工业现场 的设施进行控 制， 结合定位 及传感器数据 进行精准联动。 大规模采集能 力 • 需大量的采 集工业现场的 数据信息， 提升数字化信 息收集能力。 高系统扩展能 力 • 需不断根据 业务情况不断 人员定位联动节能 设备定位状态监视统计 定位信息联动控制节能 电子围栏系统 WWW.SHAV.CN WWW.SHAV.CN 通过埃威互联的转换插座，定期采集电压、 电流、功率数据上报，实现了对能耗的监 控，并可以联动开关机节能管理。 并且根据数据可判断设备是否工作正常， 进行自动巡检。 通过能耗信息自动设备状态巡检 进行用电安全及设施状态监控 根据能源监视信息 u 人员、资产等移动信息的实时显示 万节点，选标准云服务 器 如阿里、腾讯、华为云等 并发低的，可以在客户自己服务器上加入 我们的服务进行转发 信可达移动通信基站 l 使用场景： l 用于在局部区域快速搭建多连接 控 制，并通过基站和云平台进行 通 信。 l 产品特点： l 多连接通信 l 支持移动通信 l 支持内置电池供电 l 使用场景： l 适用于室外多连接通信设备控制， 高

日期时间 署名 风电行业企业数字化管控系统 蓝图设计方案 2025 01 能源行业未来发展 目录 02 数字化企业架构 关键技术 03 管控及保障 04 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 1519 制作时间： 2023 年 睿利而行 01 能源行业未来发展 能源行业未来发展的启示和借鉴 全球能源互联网 工业 随着物联网的普及和工业 4.0 的提出，数 字经济已经来临，智能工厂、智能电网、智 慧工程、智慧运营等一系列智能化概念得到 企业重视，其特点分别为：①建立在具有广 泛互联和智能化特点的新一代数字技术基础 之上；②用虚拟化数字技术来深刻地改造实 的传统产业。（彭俊松） 数字化社会能实现高密度的、更详细的认知， 引发三种革命，即差异革命、智能革命和控 制革命（克里斯多夫 . 库克里克） 数字化转型旨在利用新技术带来的机遇推动 设计 上线材料 可研和概 念验证 项目系统 架构材料 开发 环境 执行 环境 运行 环境 指 导 数字化架构管理内容 系统架构由总体架构和系统架构组成。两者分别对应不同层级设计和管控内容。 城市总体规划 城市片区规划 分系统规划 城市 / 建筑群 设计 建筑景观设计 公司系统架构 总体视图 系统功能架构 视图 公司系统架构 分视图 应用群设计 系统设计

武汉舜通智能科技有限公司 2024-07 低碳智慧园区综合能源管控解决方案 C O N T E N T S 目 录 二、园区建设目标 一、项目背景 三、园区方案介绍 四、平台技术体系 五、典型应用案例 项目背景-低碳智慧园区介绍 重要意义 低碳智慧园区有助于提高能源利用效率、减少碳排放、促 进可持续发展，是未来产业园区发展的重要趋势。 定义与特点 低碳智慧园区是指采用先进技术与管理模式，实现能源消 需求响应能力分析与执行 • 多能互补优化策略与控制 • 碳排放核算模型 • …… 项目背景-多行业应用 搭建智慧综合能源管控平台，实现园区内各 种能源系统的集中管理和统一调度。 构建统一的管理平台 完善数据采集系统，确保园区内各项能源数据 能够实时、准确地采集并上传至管控平台，为 精细化管理提供数据支持。 建立完善的应急预案和响应机制，提高园区在 应对突发能源事件时的反应速度和处理能力。 战略抓手 智慧能源 管理层 多能协同 智慧能源 应用层 基础设备 智慧能源 基础层 网 清洁供能 高效输配 需求优化 谷电储能 控制优化 源 荷 储 控 园区建设目标-全领域多层次 能 效 采 集 终 端 新能源管控 智慧园区综合能源服务平台 能效咨询 用户服务 管理节能 碳排放管理 设备运维 监控管理 智能照明 ··· 账单与收费管理 空调控制 用能管理 智能安防

380.9 492 783.5 1310 2041 0 500 1000 1500 2000 2500 2019 2020 2021 2022 2023 大规模分布式资源若不加以有效管控 将威胁电力系统安全稳定运行 l 分布式冷热负荷具典型 性、占比最大的可调节 负荷 l 山东电网分布式冷热负 荷总量超过1500万千瓦 2023年我国新能源汽车保有量 万辆 一、项目背景 4 如何对分布式可调节 资源参与调峰潜力有 效评价并良性促进调 峰效果。 挑战1 挑战2 挑战3 l 分布式可调节资源如 何实现去中心化的协 调管控，有效参与电 网调峰； 一、项目背景 5 一、项目背景 基于区块链技术可实现分布式资源的聚合管控 实现从“源随荷动”的传统电力平衡模式向“源荷互动”的新模式的转型 区块链作为一种新兴的分布式基础架构，具有去中心化、公开透明、 不可篡改、 一 面向分布式调节资源的区 块链管控平台 成 果 二 面向分布式调节资源的能 源区块链服务终端 成 果 三 二、总体思路及主要内容 提出了攻克了分布式可调节资源聚合优化、互动协同、客观动态评价三大关键难题 实现了以区块链为分布式可调节资源的聚合管控和 有效参与电力辅助服务的重大突破 z 难 点 二 实现了以区块链为分布式可调节资源的聚合管控和 有效参与电力辅助服务的重大突破 CONTENTS

智慧矿山数据中台建设及管控一体化平台 建设方案 煤矿行业背景概述 智慧矿山建设规划 智慧矿山解决方案介绍 智慧矿山建设亮点 CONCENTS 目录 4 3 2 1 煤炭矿山行业推广计划 5 1 1. 煤矿行业背景概述 1.1 煤矿行业产能概述 截至 2018 年 12 月底，安全生产许可证等证照齐全的生产煤矿 3373 处，产能 35.3 亿吨 / 年； 已核准（审批）、开工建设煤矿 报警、全矿井实时通讯调度与指 挥。整理制作郎丰利 信息集成、流程优化、集中 控制，综合煤矿众多安全、 生产监控类系统的有机结合。 1.1 煤矿行业信息化发展历程 实现煤矿在时空维度数字化、 安全生产协同管控、生产自 适应控制等，全矿井的物联 化、互联化和智能化。 ？ 数据融合困难 矿山生产相关子系统众多，数 据相对独立，融合困难； 缺少多系统协同联动 缺少智慧大脑，各系统独立运 行，无法实现智能联动； BIM 技术，智 慧矿山应用提供二三维一体 化的位置服务、矿山工程及 设备的全生命周期管理等服 务和工具，实现矿山数字孪 生 通过软件定义，实现井上 下人、机、环、管信息的 强实时关联、融合与智能 联动 利用大数据与人工智能 AI 等技术，迭代升级煤 矿安全、生产、经营的 智能分析、自我学习与 辅助决策 人员 设备 环境 协同联动 企业的安全、生产、经营、管理的综合性管控平台 2.2 智慧矿山建设核心架构

+ 风控 大模型驱动金融风险决策新范式 同盾科技 / 董纪伟 1 金融风控与决策智能的演变 > 2 AI 重新定义风险决策智能新范式 > 3 起于 AI ，用于智能 : 学会与 AI 协作的风控 实践 > 4 挑战与突破 : 如何构建可信 AI 风控体系 > 5 总结与未来展望 金融风控与决策智能的演变 响应作为辅助手段 • 在风险行为发生之前， 能够及时精准预警， 实时构建弹性防御体 系，避免、转移、 降 低系统面临的风险 过去 - 人控 + 机控 未来 - 智控 “ 置于盒中为死棋， 置于局中才主动”， 智能化、高效能、自学习是未来风险决策的提升方向 金融风险决策的趋势及变化 • 基于数据湖、数据 提升感知和决策能力， 金融风险决策可以更主动、更实时 数据集成 特征单元 多元决策平台 风控大模型 决策 能力 大模型驱动的范式革新 风险 ß 化调优 风险态势感知 实时风险 çv 多模态数据集成 策略知识智库 预警归因分析 决策量化推荐 特征向量化 标签生成 向量 特征 表示 多模态知识 构建及应用流程 知识存储 / 知识计算