使其具有较强的目标识别能力 探地雷达、穿墙雷达和道路检测等 定位 1. 精度高，定位精度可达厘米级 2. 容量大，相较于其他的无线定位技术，有更大的容量 3. 时延低 • 监狱、医院以及发电厂，地下矿井隧道的人员定位管理 • 工厂与仓储物流里面对于原材料、生产设备等移动物品管理 • 电子围栏等 来源：AIoT 星图研究院 制图：AIoT 星图研究院 2.1 UWB 定位产业发展历程与概况 13530533040 13530533040 2.2.3 产业链下游 UWB 产业链下游指的是最终用户。 根据最新的市场信息，UWB 的市场可以分为四大类： 第一类市场：IoT 企业级应用。包括化工厂、发电厂、煤矿、公检法司、仓储物流等等。 第二类市场：IoT 消费级应用。包括各种加入了 UWB 芯片的智能硬件，比如电视遥控器、宠物项圈、寻物 Tag、智能 机器人等。 第三类市场：汽车市场。典型的产品就是汽车数字钥匙等。 从终端应用客户的角度来说，驱动他们使用 UWB 技术的动力主要有四个： 第一个是提升经济效益，相应的应用领域有仓储物流、离散制造过程中对于人员与设备的实时定位管理等。 第二个是降低安全事故风险，保障人员财产安全，相应的应用领域包括发电厂、化工厂、隧道矿井等高危环境下的险 情预警与援救等。 第三个是为精确化的管理措施提供技术支撑，应用领域包括司法监狱里面对受限制人员的轨迹管理、医院里面对于出 生婴儿的监护、养老院里面老人的看护、贵重资产的定位管理、电子围栏等。

清晰的系统运行信息，辅助其做出准确决策。 b. 发电计划制定与调整​ 根据电力负荷预测结果、发电设备运行状况、能源政策以及电力市场交易情况等因素，电力指挥中心与发 电企业协同制定科学合理的发电计划。发电计划涵盖各发电厂的发电出力、发电时间安排等内容，旨在实现电 力供需平衡，保障电力系统安全、经济运行。在实际运行过程中，由于用电负荷实时变化、发电设备突发故障、 新能源发电的不确定性等因素影响，电力指挥中心需实时 时对发电计划进行动态调 整。例如，当遇到极端天气导致用电负荷急剧增加时，指挥中心迅速协调火电、水电等各类发电企业增加发电 出力，同时优化电网运行方式，确保电力供应满足需求；当某发电厂机组出现故障时，及时调整其他发电厂发 电任务，维持电力系统功率平衡。 c. 电网运行方式优化​ 电力指挥中心负责制定和优化电网运行方式，根据电网结构、负荷分布、设备检修计划等情况，合理安排 输电线路、变电

设备管理模块，实现所有机电仪 设备台账数据化、数字化，对设备开展全生命周期健康 与运维管理。 能源系统控制组件： • Omnivise T3000 SCADA 具备可扩展性以满足未来需求， 既能管理复杂的大型发电厂，也可通过集中过程控制整 合各类发电机组。 • Omnivise T3000 Simulator 模拟器借助数字孪生技术， 在实际更改前呈现真实运行工况，为培养高素质操作员 奠定基础。 • Omnivise

+ + + + = + （政府） （市场化形成） （抽蓄电站收入） （煤电厂收入） （电网代收上交财政） （按峰谷电价规则浮动） 上网电价 输配电价 - （发电厂收入） （电网收入） 线损费用 政府性基金及附加 线损费用 + 税费 （政府） 终端电价 = （用户电费） （电网代收上交财政） 1.2 终端电价前后对比：顺价完善，减少阻塞环节

垂直一体化格局。 研究制定台山直购电试点实施方案。根据 2004 年 3 月《电力用户向 发电企业直接购电试点暂行办法》（电监输电〔2004〕17 号）文件精神， 广东研究制定了《广东省台山发电厂向台山市广海湾华侨投资开发试验 区直供电试点工作实施方案》，推动用电大户就近向发电企业直接购电。 2006 年 10 月，原国家电监会印发《关于广东省台山市大用户直购电试 点工作实施方案审查会议纪要》，同意开展台山直购电试点。

新能源领域，AI 模型通过融合气象数据、卫星云图和历史发电数据，能够对风 电、光伏电站的发电功率进行分钟级的精准预测，帮助电网更好地规划调度，最 大限度消纳清洁能源。在传统能源领域，例如在火力发电厂，AI 系统通过对锅 炉燃烧过程进行建模与实时优化，可实现更充分的燃料燃烧，在保证稳定输出的 同时有效降低煤耗与污染物排放。华为发布的盘古矿山大模型，则在煤炭开采场 景中实现了无人化操作与安全监控，将

工业和信息化局、各区政府） 加快推进全市氢气规模化生产项目建设，积极引导制氢企业以有竞 争力的氢气资源参与全市氢能产业高质量发展。允许在化工园区外建设 电解水、生物质气化与裂解、天然气重整等制氢项目，发电厂利用低谷 时段富余发电能力电解水制氢项目和富余蒸汽热解制氢项目，且不需取 得危险化学品安全生产许可。化工企业制氢项目，应取得危险化学品安 全生产许可。（责任单位:市工业和信息化局、市应急管理局、市城市管

通过将无人机技术与机器学习相结合，使无人机收集的 照片，实时视频，热成像或正射航拍图和辐射测量数据得以 自动完成。建筑和基础设施管理人员现在可以更快，更低成 本地识别质量缺陷、故障或设计缺陷。自动化无人机也被用 于检查发电厂和输电线路，并提供有关基础设施状况的实时 分析。农民也正在使用类似的技术自动计算农作物，识别杂 草，并确定作物何时需要水和肥料。自动化无人机存在无数 其他的应用。 (三)更多组织将使用无人机