人工智 型电力 9 可以“无条件”接受新能源 新能源为主体 能源供给侧脱碳 系统有“无限大”的功率、“无限多”的能量 系统的功率的动态平衡、能量的动态平衡：动态平衡理论 电力系统新理念：电压稳定、频率稳定、功角稳定 -- 电力电量平衡 新型电力系统需要人工智能 以新能源为主体的新型电力系统 构建清洁低碳、安全充裕、经济高效、供需协同、灵活智能的新型电力系统。 中国南方电网 CHINA 以新能源为主体新型电力系统的理论 -- 电力电量平衡理论 新型电力系统将会遵循电学的基本理论和物理规律，这是不会变的。但是基于机电系统转动惯量 的稳定理论，受到系统转动惯量小，将不足够承担以新能源为主体的新型电力系统的稳定。 新型电力系统是基于电力电量的实时平衡的系统平衡理论，是“无限大”的功率、 “无限多”的 能量的动态随机平衡。 电量平衡 有功功率平衡 无功功率平衡 频率稳定 电压稳定 功角稳定 CHINA SOUTHERN POWER GRID 11 ■ 现有“源随荷动”的刚性调度模式，难以应对新能源高渗透率场景下电力安全消纳问题 ■ 亟需构建以电力专用人工智能技术为核心、源网荷储柔性动态平衡的电力调度 “超级大脑” 调度运行算法和系统面临分钟级时间窗口计算挑战 ——— — 大规模———— ———— 多任务一 口 全域感知 口 方 式 调 整

域的价值叠加；此外，具备动态适配性——能根据不同场景（如政 务数据开放、企业间数据协同）的个性化需求调整技术架构与治理 规则，随技术迭代、法规完善持续优化，始终保持“可信”与“价值释 放”的平衡。 可信数据空间与传统数据平台的核心区别体现在哪些方面？ 2. 可信数据空间与传统数据平台的核心区别，本质是从“中心化数据管 理”向“可信生态协同”的范式跃迁。传统数据平台以技术架构为核 心 习等技 术实现数据“不出域、可计算”，保证计算过程的完整性与结果可 信；最后是信任评估与奖惩机制，通过行为评分模型、区块链存证 构建动态信任体系，对失信行为追责、可信行为激励，维持生态信 任平衡。这些组件协同作用，支撑数据空间“可信、安全、合规、高 效”的核心目标。 可信数据空间的主要参与主体及其角色定位是什么？ 5. 可信数据空间的主要参与主体包括数据提供方、数据需求方、空间 运 计线索，解决“数据来源不清、流向不明”问题；其三，隐私共享— —区块链融合零知识证明、同态加密等技术，实现“数据可用不可见 ”（如验证数据有效性却不暴露原始内容），同时通过智能合约设定 共享权限，平衡数据共享与隐私保护；其四，可信交易——智能合 约作为“代码化契约”，自动执行数据交易条件（如“数据交付后立即 转账”），消除违约风险，提升交易透明度与效率；其五，系统可信 底座——区块链的分布

鼓励数字化技术创新和发展，为零碳智慧园区提供支撑载体。 为了实现可持续发展的长期目标，从全球合作到中国的“双碳”政策目标，所有的行业都可能被“碳中和”重塑。园区作为大量产业的承载空间，将在经济发展和低 碳化发展的平衡中扮演重要的角色。将相关政策和市场需求与主营业务进行有机结合，将是大多数园区和企业未来必修的课程。西门子将以数字化创新和跨领域行业洞 见，在中国携手各方伙伴共创绿色生态，赋能打造端到端的零碳产业链，助力中国实现“双碳”目标。 级和企业自有园区有着高额的能源消耗和GDP产出[4]。 为了实现可持续发展的长期目标，从全球合作到中国的“双碳”政策目标，所有的行业都可能被“碳中和”重塑。园区作为大量产业的承载空间，将在经济发展和低 碳化发展的平衡中扮演重要的角色。将相关政策和市场需求与主营业务进行有机结合，将是大多数园区和企业未来必修的课程。 二、中国智慧园区发展情况 （一）蓬勃发展的产业园区带来较高的降碳需求 产业园区是产业和企业聚 平台的接入等。 B.园区电能质量保障：大量新能源的接入（主要考虑本地建设的系统）可能导致电能质量出现问题，需要通过建立无功补偿系统和各类储能/储热/蓄冷系统来增加系 统韧性和灵活性。 C.低碳与经济性的平衡：低碳建设中采购低碳电力和设备以及搭建和运营相关系统的成本需要体现可以接受的经济性。 2.能源分配：综合能源管理 能源分配系统在“双碳”场景中的重要性往往容易被人低估。作为连接能源供给端和能源使

....................................................................................109 6.1.1 风险收益平衡...................................................................................................112 调研显示，仅有 29%的资产管理公司完全 信任 AI 交易系统的自主决策。 在此背景下，构建可信的 AI 量化交易方案具有显著的经济价 值和技术突破意义。从实践角度看，可信方案需要实现三个维度的 平衡：  性能维度：年化收益波动率比传统策略降低 40%以上  稳定维度：在极端市场条件下最大回撤控制在 8%以内  透明维度：满足 MiFID II 等法规对算法交易的事前报备要求 通过 Policy Optimization（PPO）算法在组合管理中可 实时响应波动率突变，典型参数配置如下： 参数 取值范围 优化目标 最大回撤阈值 5-8% 控制下行风险 夏普比率权重 0.6-0.8 平衡收益与波动 换手率约束 30%/ ≤ 日 降低交易成本 交易执行增强 智能订单路由系统采用 Q-learning 算法学习市场微观结构特征， 在 TWAP/VWAP 基准上实现执行滑点降低

亿千 瓦时。 运用时间序列法预测湖南省全社会最大负荷，显示全省 2030 年和 2035 年全社会 最大电力负荷预计将分别达到 7300 万千瓦和 9100 万千瓦。 对全省电力系统进行电力电量平衡计算，结果显示：2030 年湖南省在当前已有及 规划新增电源装机的基础上，夏季最大用电缺口将达到 908 万千瓦左右，冬季最大用电 缺口将达到 1009 万千瓦。2035 年夏季最大用电缺口达到 ✓ 全社会用电量变化趋势 ✓ 外调电可再生能源比重 ✓ 各类基础设施建设成本 ✓ 未来各类能源的价格 ✓ 碳市场价格 迭代 修正 导入 内嵌 关键约束条件 电力/电量缺口 —电力/电量平衡— —可再生能源电力消纳— 非水可再生能源消纳责任权重预测 可再生能源消纳责任权重现状分析 —全社会碳排放达峰— 二氧化碳排放量 碳达峰及碳中和时间 —可开发资源条件— 各类资源禀赋可开发上限 型协同发展路径研究，我们拟设置 关键约束条件：电力 / 电量平衡、全社会碳排放达峰、可再生能源电力消纳、可开发资 源条件等，以政策及市场机制为指导，计算最优经济成本，研究不同路径对全省完成“双 碳”目标的影响。 3.2 模型搭建 3.2.1 目标函数 以 2024 年为基准年，构建高分辨率的运行模拟模型，研究满足电力电量平衡、碳 排放约束、年经济成本低条件下的最优电力系统结构。

·冗余与缓冲机制：复杂系统通过冗余和去耦 合机制，避免单点失败放大成全局瘫痪，韧性 数据中心设计亦需强调多地多中心、跨域协作 与资源池化等弹性机制。 ·自适应与自组织能力：复杂系统能在压力中 维持动态平衡，依赖其局部调整与全局协调。 韧性数据中心要从“被动防御”转向“主动适 应”，构建“恢复即本能”的运行模式。 那么，如何构建高韧性的数据中心？复杂系统理论提供了深刻的洞见和实践指导： 因此，韧性数据中心的建设，必须从复杂系统理论 ”。其复杂性不仅源自其超大规模、多组件、多 层级的物理与数字结构，更来自于要支撑动态多变 的业务需求、适应外部环境不确定性与抵御多样化 风险的要求，其具备如下典型特征： 韧性不是单点冗余，而是全局平衡。韧性不是将“零故障”作为不切实际的目标，而是让“恢复成为本能” 数据中心，一个典型的“开放的复杂巨系统” ·组件的多样性与异构性：数据中心集成成千 上万的服务器、网络设备、存储设备、电力与 韧性不是事后修补，而是前瞻性设计的结果。未来的数据中心，将是AI驱动的数字生命体，具备感知、洞 察、决策、执行与自进化的能力。 韧性是“设计+演进”出来的，AI驱动韧性跃升 复杂系统的高度韧性，是通过系统性设计实现的动 态平衡，是应对极端不确定性环境的“生存基 因”。正如行业的共识，韧性从来不是“修补”的 结果，而是“架构”的选择。韧性的上限，取决于 设计理念与技术应用的前瞻性与先进性。 复杂系统的现实韧性，是通过系统化实践实现的能

ADS-B 系统实时监控空域 流量，结合 AI 算法优化航线调度， 提 升空域资源利用率。 与军方及民航部门建立协同机制，确 保低空开放区域与禁飞区的无缝衔接 , 保障国家安全与旅游需求平衡。 空域动态监测 军民协调机制 自然景观航线 设计覆盖山脉、湖泊、海岸线的观光路线，如“峡谷穿越线 ” 或“海岛环飞线” , 突出地域自然特色。 文化主题飞行 串 提供婚礼飞行、商务考察等私人定制航线，满足高端客群需 求，配备专属客服与个性化航拍服务。 特色低空旅游线路设计 01 02 03 04 05 生态评估 建立生态数据库，划定保护红线， 平衡开发需求。 设施建设 采用绿色建材，建设生态友好型起 降 点 。 扩保护区 增碳汇林 智控流量 本年度通过低空旅游生态保护项目，显著提升环境协调性。 Q1

驶风格，并与自动驾驶系统进行有效的沟通与协同。 总之，驾驶习惯学习是自动驾驶系统智能化的重要环节，通过 合理的数据采集与分析，使系统能够根据驾驶员的个性化需求进行 调整，提升整体驾驶体验，并确保安全与效率的平衡。 3.3.2 事故预防建议 在自动驾驶技术中，驾驶行为分析的关键目标之一是通过对驾 驶模式和环境条件的深入理解，提出有效的事故预防建议。面对日 益复杂和多样化的交通环境，以下是可以有效降低事故发生率的几 可以通过手机应用程序实时查询公交车的到达时间、线路和乘客流 量信息。此信息不仅能够帮助乘客选择出行时间和方式，还能通过 用户反馈进一步优化调度算法。例如，乘客在应用中报告拥挤情 况，系统可以迅速调整后续车辆的调度计划，以平衡不同线路的客 流。 表格 1 展示了智能调度系统的主要功能模块及其应用场景： 功能模块 应用场景 实时数据采集 监测公交车位置、乘客上下车人数等 数据分析与预 测 预测交通高峰期、需求变化等 区域的出行需求热度，便于调度团队快速响应。 同时，建立用户激励机制也是资源优化配置的重要手段。针对 在需求高峰期选择共享单车的用户，系统可提供积分、折扣优惠等 诱因，鼓励他们合理选择出行方式，从而平衡需求高峰时的资源压 力。 最后，加强对司机和使用者之间信息沟通也是提升资源配置效 率的一项重要措施。通过平台内的实时信息推送，让用户了解附近 可用资源和预计到达时间，减少用户寻找车辆的时间，同时提高整

•物流系统各环节的衔接、运转效 率低 •物流成本居高不下，已占商品的 20~40% •第三方物流发展尚处于起步阶段 产业发展支撑不够 •基础设施发展相对落后与不平衡 并存 •物流专业人力资源和资金压力大 •物流系统技术水平和信息化水平 相对较低 物流发展不平衡 •物流园区作为重要的物流基础设 施数量不足 •中西部区域物流发展严重落后与 东部沿海区域 •传统行业物流发展滞后于新兴行 业 •供应物流、生产物流发展滞后于