微网协同调度技术基于云边协同的端到端管理，一方面建立数 据监测、分析、优化、控制的功能闭环，一方面集成源、网、 荷、储各类物理设备和调度系统，本地实现多能协同控制、云 端实现算法优化与集中式管理，提高全局策略的可靠度。云端 算法通过对多设备、多时段建模，在时间维度（如短期、中 长期）和空间维度（如楼宇、园区）实现多维预测，以成本最 优、绿电用量最优、系统可靠性与稳定性最优、发电机组寿命 与安全性最优为目标，实现多目标协同优化，支持前端用能优 协调调度。但 由于虚拟电厂内部资源数量庞大且分散，资源类型差异性大， 为信息的汇集、存储与运算带来极大压力。云边协同技术充 分挖掘边端智能，将不同设施差异化的数据计算任务下沉至本 地，仅依托云端执行系统层面的聚合与调度，从而优化运行效 率，降低信息传输的时延，提升虚拟电厂响应的速度与精度。 虚拟电厂模式在欧洲和美国已有较成熟的运作案例，但以往的 虚拟电厂更侧重于通过对用户负荷、电力生产计划等进行分 图10：云边协同一体化调度优化模式 来源：远景智能 云端：VPP级解聚调度计划 短期边际成本 成本最小 电价预测 实时测量数据 上级调度信号 需量最小 负荷预测 峰谷套利 新能源功率预测 绿能最大 碳排最小 设备状态 充电排班 特性约束 用户信用评级（计划中） 资产性能评级（计划中） 【场站2】 【场站3】 更多… 灵活出力、负荷 调度计划, 上级调控信号 云端：【场站1】小时级、站级、多目标、同时协同优化

微网协同调度技术基于云边协同的端到端管理，一方面建立数 据监测、分析、优化、控制的功能闭环，一方面集成源、网、 荷、储各类物理设备和调度系统，本地实现多能协同控制、云 端实现算法优化与集中式管理，提高全局策略的可靠度。云端 算法通过对多设备、多时段建模，在时间维度（如短期、中 长期）和空间维度（如楼宇、园区）实现多维预测，以成本最 优、绿电用量最优、系统可靠性与稳定性最优、发电机组寿命 与安全性最优为目标，实现多目标协同优化，支持前端用能优 协调调度。但 由于虚拟电厂内部资源数量庞大且分散，资源类型差异性大， 为信息的汇集、存储与运算带来极大压力。云边协同技术充 分挖掘边端智能，将不同设施差异化的数据计算任务下沉至本 地，仅依托云端执行系统层面的聚合与调度，从而优化运行效 率，降低信息传输的时延，提升虚拟电厂响应的速度与精度。 虚拟电厂模式在欧洲和美国已有较成熟的运作案例，但以往的 虚拟电厂更侧重于通过对用户负荷、电力生产计划等进行分 图10：云边协同一体化调度优化模式 来源：远景智能 云端：VPP级解聚调度计划 短期边际成本 成本最小 电价预测 实时测量数据 上级调度信号 需量最小 负荷预测 峰谷套利 新能源功率预测 绿能最大 碳排最小 设备状态 充电排班 特性约束 用户信用评级（计划中） 资产性能评级（计划中） 【场站2】 【场站3】 更多… 灵活出力、负荷 调度计划, 上级调控信号 云端：【场站1】小时级、站级、多目标、同时协同优化

的效率与准确性，为实时决策与智能控制提供了支持。 设备边缘层与云侧、端侧设备协同工作，构成工业互联网 的完整生态体系。在此体系中，云端作为数据处理与分析的中 心，负责存储大量数据、运行各类算法以及提供全局优化决策； 设备边缘层则负责实时处理和分析靠近数据源的关键数据，减 轻云端的负担，同时确保数据的实时性与准确性；端侧设备作 为数据采集与反馈控制的终端，通过物联网技术与边缘计算层 12 紧密连 紧密连接，实现了数据的快速传输与智能响应。云边端的协同 工作，提升了工业互联网的性能与效率。在具有高噪声、强干 扰、动态性强且不稳定性强的复杂网络环境下,工业边缘设备连 接上层云端设备和底层工业终端设备的协同管控、平衡传输、 实时计算技术,是未来工业互联网设备边缘层的核心技术。 图 3 工业互联网赋能能源化工行业体系架构—设备边缘层 （二）资源层提供底层基础设施支撑能力 资源层统一管理工业互联网平台所需的基础设施资源，包 Information Modeling（BIM）三维建模、虚 拟现实（VR）及增强现实（AR）技术，实现设计全环节可视化 协同。利用参数化建模工具自动生成三维构件模型，结合仿真 工具验证设计性能，并通过云端数据平台集成设计工具链，实 时同步多专业数据。部署轻量化渲染引擎快速生成高精度三维 可视化模型，支持 VR 沉浸式评审与 AR 现场叠加比对，同时引 入 AI 算法自动识别设计冲突并推荐优化方案。中国石化（亦庄）

环境条件，进而实现高效的能源管理和优 化。当前的技术路线，BMS主要承担电池数据的采集、均衡控制以及基本的保护等，其中均衡技术包 含被动均衡、主动均衡及云端均衡。EMS作为储能系统的网关，负责设备数据的采集并汇总上传至云 端，同时执行云端下发的充放电控制。储能系统对EMS终端模块的要求是安全可靠，具有高精度信号 采集和快速执行响应能力。 （1）当前EMS存在问题 首先，全量数据上云难。 数据上云需求。即使是中小型储能电站，其电 芯数据量也非常大，故而云端存储费用较高。 其次，电池SOC估算精度不足影响系统稳定性和安全性。 当前BMS受限于硬件算力，采用“安时 积分法+修正”估算SOC，但依然难以保证准确性。电站长期运行后，多数都会出现SOC跳变的情况， 导致EMS充放电策略偏差，影响电站正常运营。对此，云端算法优化成为破局关键，可通过调用云平 台算力训练使用更智能的算法 统的整体效率和可靠性。另一方面，EMS 将与智能电网、微电网等紧密结合，参与电网的调度和控 制，提供调频、调压、备用电源等多种辅助服务，增强电网的稳定性和灵活性，促进能源的清洁低碳 转型。 趋势四，云平台与分布式架构。云端具备高度的智能化，借助云平台技术，储能 EMS 可以实现 数据的集中存储和管理，以及远程监控和运维。通过云平台，用户可以随时随地访问储能系统的运行 数据和状态信息，实现对储能系统的远程操作和管理

的产量等生产指标稳步上升。鞍山钢铁厂在现有的 ERP 系统、MES 系统以及 LIMS 数据库等基础上建 立高炉大数据云平台，将原来高炉系统中纷繁复杂 的信息进行整合优化，实现大数据的统一采集、分 析和处理，并在云端大数据的存储、数据分类和数 边缘数据处理 工业系统及信息安全防护 消费者、开发人员、企业单位等 工业通信协议解析 工业设备接入 边缘层 基础 设施层 平台层 应用层 工业数据采集 考虑能效、成本、 安全等多目标优化 能耗、环 保等指标 可视化 多能流统一建模 ... 监控系统 调度系统 PC端 管理APP 生产APP ... ... 移动端 大规模计算 模型集成 ... 云端 图 3 钢铁能源工业互联网架构 智慧钢铁 Metal World 32 2022 年第 3 期 据挖掘。此外，该云平台还集成了高炉专家系统、 高炉冶炼生产过程 3D 可视化监控、高炉智能配料与

的运用、 云平台的集成和云端的可扩展性，同时保持核心系统的简洁性。”2 其次，过去十年里，云计算的兴起极大地加快了工业数字化转型的步伐，并已成为推动矿 业及其他行业部署新一代ERP系统的重要因素。据预测，全球云端ERP市场将以每年13.6% 的速度增长，到2025年市场规模有望达到405亿美元。3 过去，许多企业倾向于使用本地ERP应用部署，对于将核心业务功能迁移至云端持谨慎态 度。但这种观念 度。但这种观念正在发生改变。企业逐渐转向云端ERP系统，以期简化部署流程、降低成 本、实现资源的灵活调配（即按需使用资源的能力）以及获取新的功能，这不仅减少了 对内部IT资源的依赖，还可轻松扩展用户和功能，快速适应业务扩张的需要。4此外，基 于云的应用程序还支持远程工作与运营，这一功能对于矿业工人的重要性日益凸显。 企业资源规划（ERP）系统对全球矿业及金属行业企业的运营至关重要。这些软 件和工具通过数字化手 本系统和高度定制化运营 环境所带来的挑战，但根据协议条款，该公司仍需在九个月内完成合并事宜。 8 通过云计算促进协作 对矿产及金属供应商行业而言，数据管理构成的挑战正迅速升级。然而， 借助新一代云端ERP系统，将企业数据集成至集中的云平台，确保企业各 部门及供应链各环节的团队基于同一真实数据源协同作业。6这一做法对 于打破矿业传统的孤岛式工作模式至关重要，也是实现大规模效率提升的 关键。如趋势

023 年公司电源产品业务实现销售收入76.5亿美元，同比+9%，占整 体营收的62%。 光宝科技 公司是全球光电组件及电子关键模块领导企业，布局云端运算电 源、汽车电子、光电半导体、5G & AIoT等领域。2023年公司电 源产品业务（云端+消费电子）实现销售收入36.1亿美元，同比- 15%，占整体营收的79%。 麦格米特 公司是以电力电子及相关控制技术为基础的电气自动化公司，业 务

从中国市场的实际情况来看，内外部经 济环境变化有望促使国产化工业自动 化解决方案从“能用”到“好用”转型。伴 随着锂电、新能源、半导体等新兴制造 业企业的快速发展，基于中国“新型基 础设施”（比如云端数据中心、计算中心 等）能力的不断提升，工业自动化设备 的国产化率有望持续提高。举例而言： — 在DCS领域：电力、石化、油气等 重点行业过去10年已初步完成国产 化，DCS的国产化率已达到60%以

分。按照检查存在不符合要求的 项目进行扣分，各小项分数扣完为止。 本部分设加分两项：（1）运算平台主设备，包括 CPU、内 存、硬盘、桥芯片组云等硬件以及主要的软件系统实现国产化； （2）本级已完成或已接入上级云端数据平台、大数据中心，实 现本级矿用数据和决策应用数字化，具备异地灾备配置。计算 方法：实现一项应用或功能得分加 10 分。 表 3-1 煤矿智能运算平台建设考核评分表 项目 名称 基本要求

实时成本、产能指标、生产计划为决策依据，建立矿山能耗优化模 型，动态调节矿山大型耗能设施、装置的作业计划，降低矿山整体能 耗水平，优化生产能耗成本。 设备运维和管理系统：建设煤矿设备运维和全生命周期管理系 统，基于云端和移动端的完整运维流程管理，大幅提高运维效率、降 低运维成本，实现重要设备的全生命周期管理。 （7）智能安全监控系统 针对露天矿坑下作业人员、边坡稳定、设备运行、环境及灾 害等方面，从集成化、系统化的角度出发，将安全生产要素集成