，为了您和包图网以及原创作者的利益 ，请勿复制、传播、销售 ，否则将承担法律责任！包图网将对作品进行维权 ，按照传播下载次数进行十倍的索取 赔偿！ ibaotu.com www.qctc.com.cn 大模型技术在新型电力系统中的应用 • 成立于 2004 年，是一家长期专注于电力市场交易、电网智能调度、智能发售电和能源互联网 等应用领域研究咨询、算法研究、软件开发的高新技术企业。 感谢您下载包图网平台上提供的 PPT 作品 ，为了您和包图网以及原创作者的利益 ，请勿复制、传播、销售 ，否则将承担法律责任！包图网将对作品进行维权 ，按照传播下载次数进行十倍的索取 赔偿！ ibaotu.com 二、 大模型赋能新型电力系统的创新体系 一、 新型电力系统的时代背景与思考 三、 迈向整体智能 l “ 双碳” 目标驱动深刻变革： 全球能源转型加速，“双 碳” 战略的提出为我国能源发展指明了清洁低碳的核心方 ， 以 支持国家能源安全。 如何实现中国的“双碳” 目标？ 新型电力系统面临新能源不确定性、分布式资源协调难、数据处理融合不足、决策实时性要求高、安全韧性挑战大等“成长 烦恼”。而大模型凭借强大的数据处理与模式识别、 出色的上下文学习与推理、多模态融合潜力等能力 ，成为破局关键 ，助力解 决系统难题。 数据 “爆炸 ”与融合困境 ： 海量 、 多源 、 异构数 不确定性剧增

增效” 传统的多系统烟囱式架构 • 重复建设：某钢厂过去几年建设 30+ 应用系统 • 重复数采：多个应用系统反复读取 OT 设备数据 …… 低代码 /零代码 逻辑数据湖 海量算法 /模型库 AI 使能 应用使能 数据使能 工业承载网络 智能物联操作系统 人工智能平台 云基础设施 计算 | 存储 | 网络 | 安全 公有云 混合云 AI 算力中心 统一架构 | 统一标准 F5G Wi-Fi 6 高炉 集卡 智能应用 控制网 园区网 监测网 联合行业客户定义 并实践技术架构 2 3 1 IoT • 统一的云计算和数字平台：数据统 一入湖，使能 AI 模型训练，逐步人 工智能替代人 • 工业承载网络：满足工业控制和场 景的高可靠低时延需求 • 智能物联操作系统：统一接入各种 装备，海量数据得以采集，并统一 格式 视频网 轧钢数字孪生 焦化配煤 天级 模型精度 可提升至 98% 模型泛化归一 碎片模型 单模型 场景开发工作流 生产智能化 智慧运营 安全生产防控 L0 ：基础引擎（ 1000 亿参数） L1 ：面向行业开发 L2 ：场景化单点算法开发 盘 古 大 模 型 钢铁企业提供场景和数据 应用企业负责开发 XX 提供平台支撑 场景 1 模型 1 定 制 场景 2 模型 2 专家 专家

江西低碳转型中长期展望 ——基于 EPS 模型构建“双碳”路径 2025 年 8 月 报告摘要 关于绿色创新发展研究院（iGDP） 绿色创新发展研究院 (Institute for Global Decarbonization Progress, iGDP)，2014 年成立于北京，是专注绿色低碳发展的 公益性国际化智库。iGDP 自成立以来，根植我国绿色低碳实践，面向全球应对气候变化进程，服务决策者、实践者、投资者， 可持续发展提供有力支撑，助力江西绿色高质量发展。 联系方式 绿色创新发展研究院（iGDP）：igdpoffice@igdp.cn 江西省科学院能源研究所： jxasnys@jxas.ac.cn 模型版本说明 本 报 告 所 呈 现 的 情 景 分 析 应 用 和 参 考 2024 年 11 月 版 本 的 江 西 EPS 模 型（https://eps.kapsarc.org/ home/jiangxi/en） ····················· 8 第二章 研究方法和情景设置 ···················································· 11 （一）模型介绍 ············································································ 11 （二）数据需求及来源 ····

机场 园区 跨行业共性： • 统一技术架构 • 整体功能架构 • 基础数据模型 分行业个性： • 建筑空间模型 • 行业特色数据采集与监测 • 能效分析模型 • 能效诊断模型 • 能效预测模型 • 负荷控制模型 • 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 • …… 8 建设目标 - 完整场景 二 智慧综合能源服务系统 减少用能成本  设备数据与系统的解耦：统一基础数据模型设计（能源运行、设备状态及控制、指标体系等数据模型），并实现基于之上的数据 转换与适配服务  统一技术底座与引擎：共通技术组件赋能上层业务应用，实现告警处置规则、数据计算规则、业务运行流程等方面的设计时配置 以及运行时支撑，提升上层业务应用开发效率及灵活度  模型定义与具体实现解耦：统一完成各场景下模型、算法以及策略的标准化接口设计，以及运行时动态调度机制设计 时动态调度机制设计  模型知识积累与迭代：模型以及策略知识库管理，对同一类型不同实现的模型策略进行行业场景分类，并实现应用动态评估  业务灵活装配：业务组件微服务化，根据客户行业特点与需求，灵活进行模块化组合与编排。  高效实施配置：项目配置可视化建模（空间、设备、组织以及其他配置项），支持标准化模板库，实现基于行业与场景的标准模 板  用户界面高效开发：多客户端自适应支持，逐步实现用户界面的灵活设计与组合

大 工业互联网平台是工业自动化迈向数字化和智能化技术基石 姓 " 工 " 不姓 " 网 " 信息化 + 工业自动化 算法模型 + 精益化管理 标准化 精益化 工业物联网 智能应用 智 能 化 程 度 技术路线 2019.03 引入 B+ 轮融资 探索高端制造的工业智能应用 发布 NeuSeer 容器化、本地存储、实时应用和模型 设备资产大 数据平台 数据存储、数据拓扑和数据对象、指标计算、规则引擎、分析和建模、可视化开发 边缘智能 PLC DCS CNC 数据治理 数据资产、数据质量 数据共享、数据安全 PLM 工业网关 实时数据采集 工业物联网平台 实时监控、告警、物模型、规则、可视化 预测性维护 PdM 故障检测与诊断 FDD 实时生产决策 RPI 安全生产管控 PSS 第三方应 用 基于寄云工业数据分析建模产 品， 开发数十个模型， 构建 车辆关键子系统的故障诊断和 预测能力。 • 提高车辆故障预警能力 • 降低运维成本 基于寄云工业物联网平台 ，构建水 处理实时生产管控和设备运维管理 平台 ，对水厂设备进行无人化管理。

前景预测 贾德香 博士、正高 国网规划计划领军人才、 国网能源院高级专家 注册电气师、 咨询师 OT Deep5eek 等 RI 大模型简介 Deep5eek 在能源应用前景 预测 0 3 挑战与应对策略 Deep5eek 等 RI 大 模型简介 20 世纪 50 ~ 70 年代是人工智能技术的萌芽时期。 20 世纪 80 年代 ，专家系统作为一种模拟人类专家决策能力的 AI 应用 ，机器学习等算法被提出。 2010 年 ，物联网、大数据分析、机器学习、深度学习等技术出现； 2020 年至 今 AI 大模型出现并得到迅速发展 ，以 Deepseek 为代表的语义大模型出现。 一、 AI 大模型的技术历史回顾 Te n c e n 腾 讯 AI 大模型的成功是多类技术的积累 ，但其中最为核心的是自注意力 机制和 Google 在 2017 年提出的 Self-Attention 特 点。 1 、参数规模庞大。 AI 大模型通常具有数十亿甚至千亿级别的参数， 使得模型能够捕捉到更多的细节和特征 ，提高了任务的准确性。 2 、训练数据海量。 AI 大模型需要训练大量数据才能发挥出其强大的 性能 ，这些数据来自于各种来源 ，如互联网、企业内部数据等。 3 、计算资源需求高。 由于参数规模庞大 ， AI 大模型的训练需要高性 能的计算资源 ，如 GPU

化和生产过程优化实现流程工业的升级转型，即：集成知识和大量 模型 采用主动响应和预防策略进行优化决策和生产制造的企业 面临的挑战  美国“智能过程制造 (SPM)” 计划 路线 1 由数据提取知识 重点： 数据互用、下一代传感和执行器网络 路线 2 由知识形成操作模型 重点： 分子与多尺度模拟、故障检测与分析 路线 3 单元设备 / 过程价值链的模型化 重点：数字化工厂、设备全生命周期管理 重点：数字化工厂、设备全生命周期管理 路线 4 系统集成与全局应用 重点：企业和工厂全流程多目标计划优化 路线 5 集成人、知识和模型构建绩效评估指标 重点：知识管理、员工教育、关键性能指标 Data to Knowledge Knowledge to Operating Models Key Plant Assets to Enterprise Application Key Plant Assets 能源 智慧决策 电子商务 传感器 控制器 制造装备 ORION APC MES 智能生产 RTO LIMS PIMS DCS APC HSE CPS 平台 数据 算法 模型 知识 软件 云平台 信息物理系统 大数据 云计算  1 个目标 基于信息物理系统，采用大数 据、云计算等先进技术，挖掘 和融合人的知识，构建智慧决 策平台和智能工厂，实现石化

完成的数据支持订阅和 API 网关的统一调用， 形成业务数据模型供孪生工厂使用。 孪生与数字底座模型 利用数据模型建立各模型的关联关系网， 通过统一模型的统一编码识别到虚拟设备， 将物模型 / 业务模型贯通到虚拟设备 中，形成数据驱动虚拟设备的仿真可视。将算法模型 / 成本模型引入到虚拟设备， 用作孪生的仿真分析及优化。 数据模型关系图谱 孪生与数字底座 IOT ▌ 数据 数据采集：软网关采集完数据后会将实时数据统一推送到 IOT 平台。 IOT 平台会进行数据物模型构建，把实时性要求高的数据 通过数字底座 IOT kafka 推送 /mqtt 订阅到孪生工厂进行调用 ， 同时数据中台进行存储供孪生工厂进行历史回溯分析。 ▌ 反向控制：针对部分设备的控制，孪生应用先通过 IOT 传输控制信号到 kepware 网关进行试点处理。试点验证后所有上下行都 通过物联网平台 效率、成本在全局系统上的优化 提升；能耗、质量在局部车间内的优化提升。 工艺算法模型 能耗算法模型 三维模型 IT\OT 模型 Stage1. 历史多元算法融合 Stage2. 孪生平台算法验证 Stage3. 孪生平台算法分析 Stage4. 孪生平台算法优化 AS 算法模型 立库算法模型 质量算法模型 DT 实施六大阶段 基础建设 共生 (L5) 优化与提升