运输调度、仓储优化等多个环节。这些模型需要处理高度的不确定性和动态性，同时 考虑成本、时效、服务水平等多个目标。 4.4 能源管理 AI 模型 能源管理 AI 模型支持能源系统的智能化转型，从发电、输配到用能各环节。随着可再 生能源比例的提高和能源互联网的发展，AI 模型在预测、优化、调度等方面发挥着越 来越重要的作用。 · 75 4.5 医疗健康 AI 模型 医疗健康 AI 模 化。多能互补系 统将电、热、冷、气等不同形式的能源统筹考虑，通过能源转换和存储设备，实现能 源的梯级利用和峰谷互补。例如，热电联产机组在发电的同时回收余热供暖；电制冷/ · 91 热技术在电价低谷时储存冷热能，在高峰时释放；天然气分布式能源就地发电，减少 输配损失。能源管理系统通过优化算法，根据能源价格、用能需求、设备效率等因素， 制定最经济的能源供应方案。需求响应机制激励用户主动参与能源系统的平衡，当电 环境条件、能源价格等因素，动态调节设备运行参数，在保证生产和舒适度的前提下 最小化能源消耗。 新能源消纳系统解决了可再生能源大规模接入带来的挑战。预测调度系统是消纳的基 础，通过气象数据、历史发电数据、设备状态等信息，预测风电、光伏的发电功率。 数值天气预报提供未来几天的风速、辐照度预测，统计模型修正预报误差，机器学习 模型捕捉复杂的非线性关系。短期预测（15 分钟-4 小时）支持实时调度，中期预测 （1-7

随着时间推移，行业利润趋于平稳或衰退，此时只有通过转型进入 新生期，否则容易被淘汰。 以第二次工业革命为例，自从有了电，很多工厂建造了自己的发电站，后来随着大型发电站和大规模电网的出现，很多企业都不在需要建立自己的发电站， 直接接入电网就行。经过一百多年的发展，现在的发电站和电网作为基础设施已经越来越集中化，后来者进入这个行业的门槛越来越高，甚至进入这个行业变 得不再那么必要，因为这个行业的格