新型电力系统电力扰动 新型电力系统使电力扰动发生频率高、传播范围广、演变形态多、影响危害大，对电力扰 动分析、应用和应对提出了新要求、新挑战。 演变形态多 多元异构设备的扰动 响应特性差异大，扰 动时变形态多样。 发生频率高 多元异构电力电子设 备交互影响，原生、 次生扰动源增加。 14900 系 14700 统 14500 总 14300 14100 第 13900 13700 数据来源：《中国电力行业年度发展报告 2023 》 储 能 挑战 3: 异构设备时空分散，弹性 负荷难以协同精准调控 220kV 水泥制造 110kV 电压等级 220kV 110kV 35kV 10kV 0.4kV 10kV 电解铝厂 地区电网 芦 数 据 层 1. 非侵入式异构 设 备 感 知 ① 平稳 / 非平稳设备波 动特征提取 ② 自适应轻量化设备数 调度层”自下而上建立异构设备时序泛化模型、 提出弹性负荷量化 方法、创新“源 - 荷”协同调控策略，实现负荷弹性资源化利用。 03 负荷弹性资源化利总体思路 设备功率分解模型 W′=W×f×LR+L 自适应窗长 自适应双向滑动窗 (iled wnbow sue) pphoxcB mteli mddia ■■mn ■ S2PI 3.1 轻量化异构设备感知 利用计量、

层 数 据 中 台 信用风险 控制 大数据 营销 投资收益 跟踪 数据资产体系 HANA 数据服务 基线告警 异构数据源 客户标签体系 企业标签体系 一键运维 智能调度 可视化配置 产品标签体系 异构网络 敏感数据脱敏 数据服务申请 数据权限 权限审批 用户管理 运维监控 发布部署 运维监控 发布部署 发布运维规范 数据研发规范 数据工具 / 服务管 理 数据服务引擎管理 用户角色管理 数据标准管理 数据资产管理 数据安全管理 开发角色管理 数据开发 数据同步 运维监控 数据开发平台：数据汇聚 支持 20 多种多源、异构数据的汇集、可以支持离线、实时的数据接入，支持以插件化、热插拔的方式对数据源 进 行扩充 数据源 Oracle Reader Oracle 备 库 MsSQL Reader MsSQL 数据平台 Hbase Hive Other 数据从业务库流向数仓的在线、离线存储，支持 BI 分析以及数据算法挖掘 业务人员操作控制 UI 端 多数据源同步 可视化界面 插件化扩展 异构网络同步 数 据 智 能 适 配 Hbase Writer Other Writer MySQL Reader Other Reader GP Writer Hive

数据中台面向的客户“六大特征” 第 5 页 3 场景 4 方案优 螃 5 以数据湖为底座，利用元数据智能驱动技术，深化数据全流程治理，提供异构数据汇聚、海量数据处理以及全域数据 运营等服务。解决企业数据领域多源异构数据融合、数据资产集中治理以及数据共享安全可控等难点。面向各行业领 域提供数据中台建设、管理及数据服务能力，赋能数字化转型与运营。 资源标签化 数据中台定位 第 7 页 数据 3.0 时 代 数据 2.0 时 代 数据 1.0 时 代 数据资源化 业务数据化 数据 治理 平台 存储 计算 基于底座 IaaS 能力，实现多源异构数据汇聚、治理融合、数据模型可视化构建、离线 / 实时开发、多维分析和可视化、数据 服务可视化构建 ，解决数据中台建设过程中数据互通难、数据融合难、数据运营难等问题，实现数据资产价值化。 角色管理 数据挖掘应用 数据服务 应用管理 平台管理 服务市场 数据汇聚 离线采集 文件同步 人工数据填报 数据模型管理 数据开发 BC-Hadoop 生态组件 异构 数据 各类 应用 经营 分析 系统 数据湖生态组件 数据资产管理 标签管理 数据中台整体能力 数据中台 整体能力 统一 标签 系统 关系 型数 据库 领导 驾驶 舱 第

共性 痛点 P3 共性 痛点 1 、技术能力有限：无法将第三方已建系统数据整合至自家平台 2 、信源数据标准不兼容 ，造成重新建站重复投资， 3 、新建站不能同时兼容多个已建异构协议标准的第三方承建的管理平 台 1 、传感器自身无法多路传输符合信息化行业多种规范协议数 据 2 、无法可靠有效实现传感器远程反控和管理 3 、无法接入非标厂家系统测控设备 ，实现传输数据 能测控站支持远程 APP 管理、 双向 64 路同步 并发、 异构多协议数据 传输 ，兼容多种部标水 信息业务管理平台； 支撑水信息系统信源级 一数一源、一 数一责、跨部委涉水数 据共享 要求。 02-3. 水信息系统“数据孤岛”解决方案 P14 GBMP 领先技术 DCS 可自动采集、 转 换、 传输已建异构测 控站或工控 SCADA 系 统的实时数据。 支撑

本项目通过前期对各地域安全监测数据的调研工作，掌握全面的数据采集方 式、采集范围、采集对象和采集内容，以安全数据中台为核心，以安全合规为前 提，统一接入各地域管理信息大区与生产控制大区安全监测数据，将各类异构数 据格式范示化，对数据进行融合分析，开展对各地域安全大区的监测预警与态势 感知工作。 图 1-2 总体技术架构图 3. 安全数据采集调研 实现对管理信息大区与生产控制大区的统一监测预警与态势感知，需要全面 件发现提供基础的数据支撑。此外，本层通过自研的轻量化车载安全组件在车端 的集成部署，为智能网联汽车提供了满足安全准入要求的检测与防护能力。 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 25  数据汇聚层： 实现对车联网多源异构数据的统一汇聚管理，统一调度处理的能力，以及对 重要数据、个人隐私数据的安全治理能力。 数据汇入系统包括日志数据采集和全流量数据采集两部分，准实时完成数据 的采集上传，并进一步完成数据解析操作。并同时支持资产数据、系统日志等数 网络，为企业提供定制化基础连接网络，满足不同业务 场景的大带宽、低时延、安全可靠数据传输需求。 工业互联网安全解决方案案例汇编（2024） 46 图 3-1 方案总体框架 构建以企业为主导的异构终端多元认证和身份管理体系，增加企业自主控制 的二次认证、多因素认证、细粒度权限控制等功能，结合零信任概念，提供持续 身份认证和动态访问控制能力。 图 3-2 传统认证与多元认证方式 系统架

审计数据（按需） ETL 数据安全 数据开发 数据资产 模型管理 数据质量管理 元数据管理 近源层 ( 待关联表） 25 DLI( 实时流 计 算 ) 镜像数据 3 1. 总部的异构表数据根据数据所 属分层不同而处理方式不同，总 部的贴源层数据由第三方写入到 MRS Hive 的镜像数据中；总部的 共享层数据由第三方写入到 DWS 的共享层中。 2. 文件类数据包括 CSV 、 消息交换 DWS 分析层 共享层 模型层 共享数据交换 数据中台非结构化接入 - 两级交换数据贯通方 案 MRS(KAFKA) 消息中间件 2 贴源数据交换 交换平台（省测） 总部 异构表 MRS 镜像数据 26 交换平台 ( 总 部 ) 贴 源 层 文件 FTP 共享层 贴源层 网省 消息 图片 RDS MQ CSV TXT 3 1 目录 • 国网数据中台总体方案介绍

网络内生安全能力构建的实体可信认证体系，通过多模态生物特征或者 设备数字标识的验证，在端 - 网 - 云协同架构下实现用户、设备、服务的全域可信身份映射与动态授权。 在人车家协同场景中，车辆需无缝接入家庭能源系统、社区安防设备等异构终端，要求实现车主、 访客及公共服务设备的跨域身份互认与细粒度权限控制。当访客车辆临时使用充电桩时，需动态验 证其授权时效与操作范围；低空无人机物流场景下，无人机飞行过程中需实时验证起降场站、空管 道 时的瞬时制动响应；内河船舶智能航行场景则依赖雷达、AIS 与岸基视觉数据的融合分析，实现狭窄 航道暗礁探测、夜间漂浮集装箱识别及对向船舶避让意图解析。 终端态势感知技术的核心目标是构建多源异构数据融合引擎，集成终端传感器、网络侧平台及边缘 计算节点信息；建立实时威胁感知能力，对空域入侵、航道障碍等异常目标实现分级预警；并基于 历史数据与机器学习模型预判风险演化趋势，例如推演船舶航迹冲突概率并生成主动避让策略。终 将持续跟踪，感知每个终端的变化，并维护复杂多变的智能群组子网拓扑。在动态多 变的拓扑中，始终维持着每一条业务路径的传输质量，使其保持最佳的业务体验，与此同时，持续 面对终端的加入、退出、聚集到热点区、进入弱覆盖区、进入异构无线覆盖区等等事件，为突发事 件提供及时的拓扑调整，资源竞争应对等手段。这些都要求 TDS 具备充足的智慧。为此，TDS 将引 入了智能辅助，通过智能大脑完成业务路径的智能化编排。 14 任务驱动式智能互联技术白皮书

设备到软件系统、从单一架构到多云环境、从被动响应到主动预防的全方位变革挑战， 亟需构建一套适配算力时代特征的系统化运维体系。 当前，算力基础设施正经历着通算、智算、边缘计算多态融合的发展阶段，高密 度计算集群、异构芯片架构、分布式存储网络以及云边协同部署等技术趋势，使得运 维对象从传统服务器扩展至 GPU/TPU 加速器、液冷系统、智能能效管理平台等多元组 件。同时，“双碳”战略推动下的绿色运维要求、数据安全法规强化带来的合规压力， 统数据中心芯 片架构相对单一，主要以 CPU 为算力核心，基于 CPU 和云存储集群提供的相关云服务， 通常由多个物理服务器组成，通过网络连接形成一个虚拟化的计算环境。算力中心则 通常采用芯片异构计算架构，结合 CPU、GPU、NPU、TPU 等多种芯片，形成高并发的分 布式计算系统，应用于神经网络模型的训练及推理等。从芯片结构演进来看，传统数 据中心侧重于通用计算任务的性价比和灵活性，而算力中心注重人工智能类型的特定 标注性能参数、部署位置及 使用状态。 （2）. 生命周期管理：建立从采购、部署、运行、升级到退役的全生命周期管理 体系，结合硬件老化模型（如 GPU 算力衰减曲线）制定迭代计划。 （3）. 异构算力兼容性：在混合架构（CPU+GPU+专用芯片）中，需解决驱动适配、 资源调度冲突等问题，确保多类型算力设备协同运行。 2.2.2 虚拟化与容器化支持 （1）. 算力虚拟化：通过 NVIDIAvGPU、AMDMxGPU

E超低损光纤，减少光信号畸变导致的物理层误码，实现无中继长距离传输，配合 空芯光纤技术的应用，进一步降低光信号传输时延30%以上。这些创新共同构建起覆盖传输、交换、接入的 全链路高性能通道。 广域网络设备异构、组网复杂、端到端路径多、流控要求高，SDN控制器是广域网络状态采集、流量调 度和拥塞控制以及故障处理等的控制枢纽，管控系统将深度融合AI原生技术，构建数字孪生网络，实现故障 的自愈与性能的自动调优，实现高可靠、智慧化的网络运维。 护）技术，中国电信实现了链路中断无感知切换，保障训 练的连续性和稳定性。 中国电信息壤智算平台集成跨地域算网协同、自动并行、断点续训等功能，实现故障 秒级定位与分钟级恢复。该平台支持多方、跨域、异构算力的统一调度管理，具备单集群万卡纳管与调度能 力。目前，息壤已接入50家算力合作伙伴，自有和接入的智能算力合计达到62EFLOPS。中国移动超万卡国 产化智算中心工程项目是目前最大的全国产化超 器、DPU智能网卡等算力资源，构建高 效协同、弹性调度的高性能计算集群方案。 • 在软件平台层，重点打造基于vGPU虚拟化、Kubernetes调度及Linux OS的算力资源池化平台，实 现异构硬件的统一管理；构建涵盖数据预处理、模型训练、精调优化到推理部署的AI全生命周期工 具链，大幅降低AI开发应用门槛。同时，将自主研发或集成开源大模型（如DeepSeek、Qwin 等），形成智能中枢，为上层应用提供核心能力。

映射，感觉记忆作为学习嵌入 原始输入的表示，其模态为文 本、图像等。 04 智能体基本组成 #2 05 智能体应用场景：智能调度 多模态数据融合分析 智能体通过集成先进算法，实现多源异构 数据的融合分析，包括气象、负荷预测、 设备运行等，为虚拟电厂提供全面的数据 支撑，提升调度决策的精准性与前瞻性。 提升能效降低成本 智能体通过精细化管理和优化调度， 减少能源浪费，实现能效最大化， 或 canceled) 。 What Agent2Agent(A2A) 是 一 个由 Google 及合作伙伴倡导的开放协议， 旨在让来自不同供应商或基于不同框 架构建的异构 Al Agent ( 智能体 ) 能 够进行安全的通信和任务协作。 它本 质上是为 AI Agent 交互定义 的一套 标准“沟通语言”和框架。 Why 为解决当前 Al Agent