（三）平台层提供基于数据模型贯通的技术服务能力 ...... 14 （四）应用层提供场景化解决方案服务能力 .............. 16 四、工业互联网赋能能源化工行业作用价值 .............. 17 （一）基于平台化的新型研发设计创新范式 .............. 17 （二）基于智能化的高效精益生产 .......................18 （三）基于新兴技术的智慧经营决策 （三）基于新兴技术的智慧经营决策 .....................18 （四）基于网络化协同的销售营销新模式 .................19 （五）基于数字化绿色化协同的 HSE 管理升级 ............ 19 五、工业互联网赋能能源化工行业应用 ...................20 （一）工业互联网驱动的智慧工程设计与建造 ............ 20 （二）工业互联网驱动的研发设计创新 效管理及敏捷响应等新需求。在此背景下，以泛在互联、全面 感知、智能优化、安全稳固为特征的工业互联网应运而生。工 业互联网作为全新工业生态、关键基础设施和新型应用模式， 通过新兴信息技术构建“人-机-物”的全面互联，基于规模化 数据、先进算力与智能化算法，实现海量工业数据的实时采集、 高效传输、精准分析和智能反馈，形成覆盖全产业链、全价值 2 链的新型工业网络协同制造与服务体系，推动传统产业加快转 型升级、新兴产业加速发展壮大。

Engineering Fronts 所示，其中绿色部分以数据分析为主，紫色部分以专家研判为主，红色方框为专家与数据多轮深度交互的 过程。 1.1 工程研究前沿遴选 工程研究前沿遴选包括两种途径：一是基于 Web of Science 数据库 SCI 期刊论文和会议论文数据，经 数据挖掘聚类形成工程研究前沿主题；二是通过专家提名，提出工程研究前沿问题。以上结果经过专家研 判论证、提炼得到备选工程 369 7 农业 1 492 1 468 201 850 8 医药卫生 4 909 16 860 532 119 9 工程管理 832 1 812 64 041 1.1.2 论文主题挖掘 基于基础数据集，利用共被引方法对高影响力论文进行聚类分析，获得每个领域的前沿聚类主题，每 个聚类主题由一定数量的核心论文组成。其中，2018—2023 年出版的期刊论文和会议论文，按照核心论文 数量 ，按照关键词进行定制检索和挖掘，最终筛选得到 9 个领域 734 个备选研究热点（包括相似和不相似主题），如表 1.3 所示。 1.1.3 研究前沿确定与解读 与论文数据处理挖掘同步，领域专家基于专业背景知识 , 并结合其他综合性科技情报信息，如科技动态、 科技政策、新闻报道等进行分析判断，提出工程研究前沿问题，并将其融入前沿确定的每个阶段。 在数据对接阶段，图书情报专家将领域专家提出的

2 数智保障 16 三、秉轴持钧——智能物联夯实电力系统数智化底层基础 25 3.1 远景“五新战略”构建新型能源体系 26 3.2 远景智能物联平台，赋能新型电力系统 27 3.3 基于智能物联的新型电力系统关键应用 30 3.3.1 智慧新能源 30 3.3.2 智慧储能 31 3.3.3 智慧电网 32 3.3.4 智慧园区 34 3.3.5 碳管理 来源：远景智能，德勤，《数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统》 • 以电力数据透视电力系统绿色属性，实现对碳资产的全面盘查、认证与溯源 • 赋能减排决策的同时支持兑现绿色价值 • 基于海量数据的深入整合与挖掘，反哺设备，优化运行策略与协同模式 • 护航用户隐私为前提，以开放共享释放数据价值 • 因地制宜 • 降本增效 • 多能互补 • 高覆盖 • 高韧性 • 高灵活性 理、控制、交易四个闭环。即电站的设计建设模式转变为以数 据和仿真模型为基础的根因分析，进而生成设备技改或策略改 进计划，为管理维护环节提供支持；电站运行中对设备的实时 控制从目前的启停和故障复位，转变为基于设备健康度的生产 风险预控；在交易环节通过功率预测与价格预测做好智能排程 与风光储协同控制，充分挖掘风光场站的出力灵活性潜力，实 现收益提升。 11 数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统

2 数智保障 16 三、秉轴持钧——智能物联夯实电力系统数智化底层基础 25 3.1 远景“五新战略”构建新型能源体系 26 3.2 远景智能物联平台，赋能新型电力系统 27 3.3 基于智能物联的新型电力系统关键应用 30 3.3.1 智慧新能源 30 3.3.2 智慧储能 31 3.3.3 智慧电网 32 3.3.4 智慧园区 34 3.3.5 碳管理 来源：远景智能，德勤，《数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统》 • 以电力数据透视电力系统绿色属性，实现对碳资产的全面盘查、认证与溯源 • 赋能减排决策的同时支持兑现绿色价值 • 基于海量数据的深入整合与挖掘，反哺设备，优化运行策略与协同模式 • 护航用户隐私为前提，以开放共享释放数据价值 • 因地制宜 • 降本增效 • 多能互补 • 高覆盖 • 高韧性 • 高灵活性 理、控制、交易四个闭环。即电站的设计建设模式转变为以数 据和仿真模型为基础的根因分析，进而生成设备技改或策略改 进计划，为管理维护环节提供支持；电站运行中对设备的实时 控制从目前的启停和故障复位，转变为基于设备健康度的生产 风险预控；在交易环节通过功率预测与价格预测做好智能排程 与风光储协同控制，充分挖掘风光场站的出力灵活性潜力，实 现收益提升。 11 数字驱动、智慧引领：迈向未来的新型电力系统

2024年10月 简 版 陕西省微电网发展研究 —基于典型示范项目的调查 西安节能协会 参与人员： 谢宏皓 西安节能协会 潘 洁 西安节能协会 刘延强 西安节能协会 罗杰琼 西安节能协会 姜俊鹏 西安节能协会 王 辉 陕西综合能源集团有限公司 卢永杰 陕西综合能源集团有限公司 致谢： 在本报告的编写过程中，特别感谢以下来自政府、企业和研究机构的专家对报告撰写提供的洞见与 电宝鸡电气有限公司、施耐德（陕西）宝光电 器有限公司、陕西鼓风机（集团）有限公司等对本报告的支持。 本报告所述内容不代表以上专家和所在机构，以及项目支持方的观点。 陕西省微电网发展研究 —基于典型示范项目的调查 西安节能协会 2024 年 10 月 i 目录 ◎ 摘要 ..................................................... ............................................................................... 20 iii 陕西省微电网发展研究—基于典型示范项目的调查 摘要 西北地区风光资源丰富，西北电网已成为我国首个新能源为发电装机主体电源的区 域电网。截止到 2023 年 12 月 31 日，西北地区新能源装机容量达到 2.1 亿千瓦，占比超

行业节能、增绿、降碳的要求趋于清晰、严格。工业行业企业主动制定减碳目标，有利于在目标制定和执行过程 中夯实碳数据基础，提高碳管理能力，在满足行业、地方转型要求的基础上，保持企业在可持续发展领域的先行性。 基于工业行业的碳排放特性，在寻求低碳转型过程中，企业和项目较难获取绿色金融支持。目前国际上已有部分 国家和地区出台转型金融指南，在指导转型金融产品的设计和落地的同时，对企业的气候转型计划、转型目标设 融分类法如何适应这些 战略 • 建立并使用指标，如 与分类法一致的百分 比、TCFD 指标、基于 科学的目标和转型情景 基于科学的目标。 助力企业由“损害显 著”向“贡献显著” 转变，考虑使用分类 标准为某些环境绩效 水平建立转型路径， 这些路径可应用于特 定的经济活动。 《气候变化和基于 原则的分类法》 4 马来西亚 央行 2021.4 企业制定在规定时间内 实现目标的实施计划， 并参考与气候变化相关 的情景 • 应建立组织结构，由 董事会和 / 或同等职位 监督应对气候变化活 动，由管理层评估管理 • 制定 2050 年的长 期目标、短期至中期 目标，并基于长期一 致的测量方法量化 • 目标应考虑环境重 要性，可以是强度目 标或绝对目标 • 应涵盖范围 1 至 3 排放 • 制定科学碳目标 时，应考虑地区特点 和行业差异 企业应为各个部门和

对于晋陕蒙等大型煤炭基地的生产煤矿，应全面进行智能化 升级改造，重点提高采煤工作面智能化水平、掘进工作面减人提 效和远程控制、智能安全生产水平，井下水泵房、变电所等固定 2 岗位全部实现无人值守作业，形成基于综合管控平台的智能一体 化管控；对于中东部矿区等建设基础较薄弱的生产煤矿，重点进 行基础信息系统、机械化+智能化的采掘系统、重大安全隐患的智 能预警系统、智能安全监测系统等建设，实现减人、增安、提效； 处理、存储平台和集中管控体系，开采过程实现远程智能控制， 建设露天煤矿智能化综合管控平台，实现基于大数据分析、云计 算、数字孪生为基础的智能开采。 3.选煤厂智能化建设目标 已建选煤厂应进行基础设施升级，以主要工艺环节、重要装备、 3 安全防控智能化为建设重点，开展无人操作设备、无人值守系统的 研发与应用，提高洗选工艺过程的智能化水平。鼓励新建选煤厂开 展基于 BIM 技术的数字化设计与施工管理，建设选煤专家知识库， 全保障、经营管理等全过程的智能化运行。新建煤矿及生产煤矿 应根据矿井建设基础，制定科学合理的煤矿智能化建设与升级改 造方案，明确智能化煤矿建设的总体架构、技术路径、主要任务 与目标。 智能化煤矿应基于工业互联网平台的建设思路，采用一套标 准体系、构建一张全面感知网络、建设一条高速数据传输通道、 形成一个大数据应用中心，面向不同业务部门实现按需服务。井 工煤矿、露天煤矿开展智能化建设可参考图

技术革新外，如何实现余热余能高效回收利用成为 问题关键。而对诸如煤气等二次能源的感知估计、 优化调度等工作，则是支撑上述工作的重要基础和 先决条件。考虑到企业已普遍积累了海量真实数 据，基于数据驱动的模型技术逐渐成为解决上述问 作者单位：1. 鞍山钢铁股份有限公司，辽宁 鞍山 114021；2. 北京科技大学，北京 100083 29 题的首选方法。然而，由于钢铁制造流程日趋复 为驱动的工业互联网技术为这次远程一键 炼钢提供了关键支撑。可以预见，随着 5G 等新一代 通信技术的引入，钢铁工业能源互联网的发展将会 进一步加快。 云服务——钢铁能源管控智能化的主要模式 云计算平台为企业提供基于硬件或软件资源的 服务以提高企业的计算、网络和存储能力并降低企 业在该方面的运营成本。一般根据平台的功能可以 划分为：数据存储云平台、数据计算云平台以及存 储-计算兼容综合型云平台等。其运行方式也可以根 总体来看，宝钢私有云投运以来，为集团内各子公 司提供了近百套 PaaS 服务环境，同时，云中心也开 始试点对外提供云服务。 目前钢铁能源行业的云平台产品仍以个人计算 机为核心。随着 5G 等新一代无线通信技术的迅猛发 展，基于手机、平板电脑等移动端的云服务将是该 领域日后的主要发展方向。 人工智能技术在钢铁生产中的应用举例 群智能 (Swarm Intelligence) 群智能概念最早在分子自动机体系中提出，分