，其价值也无从谈起。 l 数据质量决定模型上限 : 数据的准确性、完整性、一致性、时效性直接决定了模型训练的效果和最终应用的可靠性。低质 量数据可能导致模型产生错误认知甚至误导决策。 l 数据维度拓展认知边界 : 融合来自源、 网、荷、储、气象、市场等多维度数据 ，能够让模型更全面地理解电力系统的复杂 运行状态和相互影响 ，发现隐藏的关联和规律。 f 数据是血液： 电力大模型价值实现的核心 的不同粒度。只关注设备细节可能忽略系统性风险；只看宏观整体可能无法定位具体问题根源。通过构建层次化网络结构和跨 层级信息交互使模型能够根据任务需求 ，灵活地在不同层级进行分析和推理 ，实现全面认知。 ● 多维编织：构建从设备到系统的认知网 络 实时控制类：继电保护、紧急控制等需毫秒级 响应。 在线分析 / 调度类： 日内调度、安全校核等需秒 级至 分钟级响应。 离线规划 / 分析类：规划设计、仿真计算等可容 从架构到应用 ，如何将宏观的技术架构落到具体的电力业务场景？科越提出“辅助机器人”的概念。 • 定义：“辅助机器人”是基于大模型技术 ，面向特定电力业务场景（如调度、交易、智慧能源） ，具备感知、认知、决策、 交互能力的多智能体。 • 核心定位： “ 辅助”而非“替代”：机器人的主要职责是辅助人类专家（调度员、交易员、运维人员） ，提供信息分析、方案 建议、风险预警

生的报警、最高优先级的报警和未被认知的报警。 4）报警认知 系统提供下列有效的报警认知方式： 从用户画面中选择报警点的任意点参数，按专用的认知键 在系统报警摘要中选该报警，按专用认知键 从系统报警摘要中选择一页报警的认知 一旦操作员认知报警，闪烁的指示灯停止闪烁，任何画面中的该 过程值仍然保持为红色。该认知信息和认知的操作员、操作站将被 记录在事件数据库中。如果报警点在认知前已恢复正常，直到操作 作 员认知前屏幕上有专门的方式来显示。 72 5）报警警报 操作员能以下列方式获得警报： 操作员界面专用报警线上显示的报警信息 系统报警摘要中的报警信息 使用计算机扬声器或声卡的报警警报 打印机记录的报警信息 6）专用报警线 在所有的显示画面上都显示专用的报警信息条，用以显示最近发 生的报警、组态选择旧的报警、最高优先级的报警或未认知的报警。 如果需要，操作员可直接进入相应的过程显示画面。 描述。如果发生多个报警或报警状态改变，后发生的而且级别较高 的报警信号将显示，以前的报警信息则留在等待认知的报警信息清 单上。 7）报警记录 报警信息除在打印机上打印记录外，还记录在事件文件中用于形 成报警报告或存档于拆卸式存储设备上。 8）报警恢复功能键及工具条图标 系统具有下列标准的专用功能键和相应的工具条图标： 报警认知键：用于操作员对该报警信号的确认 报警摘要键：显示当前的报警摘要信息 报警相关画面键：调出与此报警相关的画面

闭环校正 02 增强认知 AlphaGO 下出 人类从未下过的棋 03 增强智能 训练自动驾驶 所用的虚拟场景 传统电力系统仿真与数字孪生 Department of Electrical Engineering 电机工程与应用电子技术系 25 策略验证 智能 决策 数字仿真系统 数字调控策略 增强认知 分析 增强智能 / 路协同仿真优 化 氢燃料电池设计 基于仿真校核的黑启动策 略在线生成 基于仿真数据挖掘的连 锁故障模式分析与预测 电力系统数字孪生技术实践 增强智能 增强感知 增强控制 增强认知 Department of Electrical Engineering 电机工程与应用电子技术系 39 基于场路联合仿真的电气 设备电磁场分布在线计算 电力系统数字孪生技术实践 增强感知 预测新断面的连锁故障模式 建立故障模式与关键输电 通道间的映射关系 辨识典型连锁故障模式 连锁故障仿真 第一步 第二步 基于仿真数据挖掘的连 锁故障模式分析与预测 电力系统数字孪生技术实践 增强认知 第三步 第四步 Department of Electrical Engineering 电机工程与应用电子技术系 41 基于场 / 路协同仿真优 化 氢燃料电池设计 电力系统数字孪生技术实践

技术提供资产管理和位置控制的微服务，基于区块链 技术提供数据完整性验证 API，基于大数据技术提供数据统计分 析 API。IBM Watson IOT 平台基于 REST API 技术为工业应用提 供连接、认知分析、实时分析、信息管理和风险管理等功能。3. 容器技术支撑平台及应用的灵活部署 通过引入容器和无服务器计算等新型架构，能够实现平台和 工业应用的灵活部署和快速迭代，以适应工业场景中海量个性化 Bluemix 中打造出具备 “AI+IoT”特色的 Watson IoT Platform，借助物联网强大的 数据连接汇聚能力为智能系统 Watson 提供数据支撑，Watson 系 统则凭借优势明显的认知、推理和学习功能寻找数据与结果之间的 内在关联，并形成新的洞察力以帮助企业进行最优决策。 3. 数据科学与工业机理结合有效支撑复杂数据分析，驱动数 字孪生发展 基于工业互联网平台，数据分析方法与工业机理知识正在加 平台运营企业开始将计算能力下放到更为靠近物或数据源头的 网络边缘侧。一是边缘层直接运行实时分析算法，例如微软 2017 年 5 月更新 Azure IoT Edge 服务，新增了机器学习、认知服务、 流数据分析等功能，支持在嵌入式边缘设备上运行复杂分析和人工 智能算法，微软与金属切削刀具企业Sandvik Coromant 合作， 基 于Azure IoT Edge 在边缘实现了流数据分析和机器学习算法，

析和建模困难。 “ 打补丁式”单点治理模式的 技术经济性不佳。 01 新型电力系统电力扰动及其数据价值 传统 PQ 认知遵循“还原论” , 形成了从“是什么”到“怎么办”的认知体系。新型配用电系 统需遵循“还原论 + 整体论” , 突破既有认知和技术瓶颈。 总体研究思路 主要技术瓶颈 表 征 感 知 诊 断 治 理

主 动 防 御 • 决策智能解决了 “利用数据决策最终对物理世界反向影响”的问题 决策智能 洞察数据信息的关联关系 与特性，进行动态决策的能力 认知智能 具备概念、意识、观念等 认知行为的表现 感知智能 视觉 + 听觉 能听、能看、能观察 何为决策智能？ 报表 仪表板 Q 自助分析 人工智能 决策支持 决策自动化 Citizen Data Science

基于可靠性的设备全生 命周期管理 管道全面泛在感知与风 险智能控制 智能应急处置与环保监 测 业务与财务全面深度融 合应用 智能化应用方向 工程建设管理 财务管理 （ 二）总体设计 从感知、认知、决策三方面对油气管网经营管理进行智能化提升，全面应用物联网、数字孪生、运行优化、大 数据等技术，形成感知、数据、知识、应用、决策五个层次的总体架构，并通过建设智慧管网云平台实现总体 架 自适应优化、一体化管控的能力，动态适应外部环境、资 源市场、下游用户、经营管理的变化，支持各专业领域应用和综合决策。 智慧管网云平台 全方位感知 全数字化 移交 应用层 综合性预判 认知能力 提升 一体化管控 数据层 自适应优化 感知层 线路 设备 工艺 全智能化 运营 全业务 覆盖 全生命周 期管理 管理驾 驶舱 管网可 靠性

SAP affiliate company. All rights reserved. 工业无线 WIA-FA 技术 突破了工业无线网络抗干扰、高并发、高实时等关键技术 提出了具有射频环境认知能力的自适 应跳频技术 提出了频域轮询的高并发接入技术 IEEE 802.15.4 16个可用信道 在线信道 状态测量 干扰信道 序列 跳频序列自 适应调整 跳频通信 网络拓扑 MII 工作台中定义警报 短文本 / 长文本 / 严重性 跟进行动 / 容器属性 发送交易 角色映射 提高警报操作块 严重性 跟进操作 / 容器属性 常规提高 未处理 处理中 已认知 已过期 严重性 状态 跟进行动 容器信息 转发报警 删除警报 警报清除 创建 / 编辑 / 删除规则 启用 / 禁用规则 运行清理规则 © 2015 SAP AG or