TEU（2024），占沿海港口集装箱吞吐总量的 78%。 沿海港口的绿色智慧转型也驶入快车道。11 个国际枢纽海港港内集卡清洁能源使用率占比 超过 60%，沿海主要港口煤炭、矿石等大宗散货绿色疏运比例超过 85%，上海港、大连港、宁波 舟山港都积极提升绿色甲醇、生物燃油等船用绿色燃料的加注能力。  中国主要沿海港口都制定了港内移动设备清洁化转型发展目标，并取得了显著的成效。 能源类型方面，尽管 四个港口的集疏港运输仍以柴油为主要动力来源，上海港和广州港的柴油车辆运输车次 比例最高，均为 98%左右，仅有约 1%的 LNG 运输车次，电动、氢气等新能源运输车次 仅占极小一部分。宁波舟山港的清洁能源集疏运比例略高，LNG、电动车辆运输车次比 例分别达到 4%和 2%，不过清洁能源车辆的里程数比例较低，电动车辆的情况尤其明显。 III 青岛港的清洁能源集疏运比例最高，LNG 车辆贡献了 13%的运输车次和 33%的运输里程， 电动车辆则贡献了 5%的运输车次和 1%的运输里程。 ✓ 在传统能源港口集疏运车辆中，国五排放标准的车辆是目前的主力类型。国三车辆的淘 汰已经基本完成，国四和国六排放标准的车辆对集疏运车次数的贡献比例基本相当。 ✓ 上海港、宁波舟山港、青岛港和广州港所有车类每车次里程的平均值（进出港合并计算） 依序为 92 km、78 km、100 km 和 66 km。除车辆运输车外，其他车类进港、出港的每车

年，中国数据中心用电负荷 将提升至 1 亿千瓦左右，年耗电量将达到 400-600 TWh，其 占全国总用电量的比例将从当前的不足 2% 升至 6%。 值得注意的是，这一用电激增趋势在部分算力枢纽节点城市 表现得更为突出。预计 2025 年数据中心用电占比将达 2.4%， 在某些数据中心高度聚集的区域，这一比例已接近 20%。 总体来看，2024 至 2030 年间，中国数据中心用电量预计将 保持 20% 能源结构特点，推动算力向西部可再生 能源富集区布局，实现算力扩张与低碳 发展的平衡。然而，即使在资源条件相 对优越的地区，要达到 80% 的绿电使 用目标仍面临挑战。以宁夏中卫枢纽节 点为例，当前绿电使用比例仅为 46%， 距离理想目标尚有较大差距。 从行业发展现状来看，2023 年国家级 绿色数据中心的平均可再生能源使用比 例已达到 50%，较 2018 年的 15% 有 显著提升，但整个行业仍处于绿色转型 聚发展特点对当地电网造成较大压力。 在某些枢纽节点内部，区域电力系统面 临着集中化负载带来的严峻挑战。 以京津冀地区典型城市为例，自成为国 家级数据中心集聚区以来，当地数据 中心用电量占全社会用电量的比例从 2019 年的 6.8% 快速攀升至 2023 年的 20.1%。这种算力与电力需求的同步快 速增长，使得局部地区电网在调峰能力、 基础设施扩容和绿色电力消纳等方面都 面临着多重挑战。 到 2025

学院 定 性， 相对 值 按性别分组统计/教 师人数 以环状图分比例展示，标签 数值+比例值 12 年龄段分 布 学 校、 学院 定 量， 相对 值 10 年 1 段统计，35 岁以下、35-45 岁、45-55 岁、55 岁以上/教师人数 以环状图分比例展示，标签 数值+比例值 109 大数据平台项目实施规范 13 民族分布 学 校、 学院 TOP5 非汉族民族+其 他，以环状图显示，标签民 族+数值+比例 14 性别分布 学 校、 学院 定 性， 相对 值 按性别分组统计男 女比例/人数 以性别环状图展示，标签性 别+数值+比例 15 政治面面 貌分布 党员 （政 治面 貌） 定 性， 相对 值 按政治面貌分组统 计，计算比例，一 般分党员与非党 员，可以尽一步分 为正式党员、预备 非党员列出前 5 民 主党派以及其他 环状图，标签政策面貌数值+ 比例 16 荣誉称号 人数分布 学 校、 学院 定 性， 相对 值 以荣誉称号名称分 组统计： 教育工作者、优秀 教师、模范教师、 劳动模范、教学名 师的人数和比例 以条状图分别展示各荣誉称 号人数，标签荣誉称号+数值 +比例值 17 编制类别 分布 学 校、 学院 定 性， 相对

............. 32 需求侧资源潜力评估与开发利用路径 | 1 | 摘要 江苏 2025 年夏季最高用电负荷已突破 1.55 亿千瓦，风光发电装机占比超过 45%， 高负荷与高比例新能源并存的局面给江苏新型电力系统建设带来电力保供和新能源消纳的 双重难题。因此，充分挖掘和发挥需求侧资源的调节能力、提升系统灵活性，成为江苏建 设新型电力系统的关键举措之一。近年来，江苏在优化需求侧管理和推动需求侧资源主 管理的文件，但支持政策落实的细则及可落地的配套机制不足，政策多停留在导向层面。 （3）需求侧资源开发利用的市场机制仍待健全。目前，需求侧资源参与电力辅助服 务市场的准入条件、计量校验等规则尚不完善，参与比例较低，缺乏有效的激励机制和市 场机会，需建立可预期、可持续、可观的收益渠道，以推动需求侧资源的常态化运行。 （4）激励措施尚不足以激发用户积极性。以工业负荷为例，企业普遍担忧参与调节 可能直接 商业分时电价执行范围 扩大到执行工商业电价的电力用户（除国家有专门规定的电气化铁路牵引用电外），增设 了午间谷时段，将工商业用户分时电价计价基础调整为工商业用户购电价格，在此基础上 优化了浮动比例。执行工商业电价的电动汽车充换电设施可选择执行分时电价，具备条件 的电动汽车可自愿申请车网互动，2026 年前，尖峰电价时段放电价格参照当月电网代理 | 24 | 需求侧资源潜力评估与开发利用路径

化 调度。文献[5]则聚合了风电厂、CHP机组和热泵 单元，在考虑供热特性的基础上，实现了 CHP- VPP调度电热收益最大化。 CHP-VPP 聚合了多种电热资源，通过优化调 度可助力高比例可再生能源消纳。与此同时，可 再生能源、电价等带来的不确定性 [6-7]也成为CHP- VPP 优化调度研究中的重点关注问题。其中，由 风光出力引起的不确定性 [8]是 CHP-VPP 优化求解 Fmin 分别为负荷功率因数的最大值和最小值；-b t 和 -b t 作为双边变量，0 或 1 的取值用来表示需求增 加和减少的状态；φDR t 为需求中可以转移到其 他时间段的比例，φDR max 则为这个比例的最大值， (1 - φDR t ) P DR0 t 为需求中不可转移的部分；κ RTP t 为 DR对应的成本系数。 1.2 热舒适度模型 热舒适度模型 采用HOMIE模型 以及电热泵出力等作为备用市场的成员，考虑实 时市场、负荷波动等的限制，进行出力调整。 2.2 第二阶段优化的数学描述 第二阶段优化的数学描述 在CHP-VPP的优化调度中，考虑经济性的同 时，为提高可再生能源消纳的比例，减少弃风弃 光，提升整体的灵活性，第二阶段问题主要考虑 的是电热负荷波动最小。其目标函数可表示为 min V20  U ∑ t = 1 T Ft = ∑ t = 1 T (

车间作业生产过程管理 车间物料耗用记录方式： 1 、对于无法确定单个产品的使用数量如铝锭、添加剂、油漆、酒精等，采用倒冲发料； 2 、到月底可对仓库进行盘点，盘点差异可进行差异倒冲，根据产品领用该材料的比例，产 生对应的领退料单 生产计划下达 产线日计划开工 日计划工单派工 日计划作业领料 工序作业移转 工序作业完工 生产日计划完工 系统实现 车间作业生产过程管理 生产计划下达 配额算法维 护 采购分单 系统自动累 计交货比例 装配完成 生产领料 入库 结束 下线结算 上线结算 入库结算 供应商 交货 下请购单 MPS MRP ROP 由于业务量大，手工条件下难以 完全按比例控制，难以查询追溯 ; 没有系统控制，难免会存在个别 采购人员渎职 ; 采用倒冲下线结算 , 无法归集使用 之数量比例。 实现多种采购策略（ MRP/ MPS

00亿人民币（图1-1）。 据中国信通院测算，2023年全球计算设备算力总规模为1397EFlops，其中通用算力为497EFlops，智 能算力（换算为FP32）为875EFlops，占总算力比例为63%。未来五年，全球算力规模仍将以超过50%速度 增长，至2030年全球算力将超过16ZFlops，智算占比超过90%。2023年，中国通算规模59EFLOPS，未来 至2028年将以17. 时延要求。以InfiniBand和RoCEv2为代 表的RDMA技术虽能将应用层时延降至5微秒，但在万卡集群中仍面临瓶颈。例如，在GPT-3训练中，通信 耗时占比高达20%，而万亿参数模型中这一比例可能飙升至50%。此外，单端口带宽需支持数百Gbps甚至 Tbps级别，以应对每秒数TB的数据传输需求。 网络稳定性与容错能力 大模型训练周期长达数月，任何网络中断都可能导致任务回滚甚至重训。例如，微软超算中心训练 AI原生赋能重构 AI原生技术深度融合，正从多个维度重构拥塞控制体系： • 流量预测、参数调优：AI ECN方案通过AI流量模型分析现网流量特征，动态调整最佳ECN阈值，如 阿里云采用神经网络预测流量大小流比例，自适应选择阈值区间：小流占比高时降低阈值以减少延 迟，大流主导时提高阈值以提升吞吐。 • 拥塞控制算法优化：对于发送端侧复杂的流量速率控制算法，可以通过AI赋能实现快速的精细化速 率降速调优

7. 环境的充分重视 城市空间形态、道路空间、湖边空间、地块内 的退线和绿化要求 建筑和景观的整合 绿化的比例及有效的利用 8. 根据实际，科学的调整 （住宅的详规、学校的 规模、便利中心） 9. 管理和编制的高度结合 b 、规划管理

类 二级指标 三级指标 指标解释 单位 基 础 设 施指标 网络 基础网络带宽 平台网络的总吞吐带宽能力 Gbps 接入交换机网络收 敛比 —组接入交换机下行服务器 总带宽与上行带宽比例 x:y 单机服务器带宽处 理能力 单台 GPU 服务器吞吐能力 Gbps 网络服务响应时间 从用户发起请求到收到响应 的时间 毫秒 数据跨区传输速率 数据在发送端和接收端之间 平台存储系统的总容量 以 TB 或 PB 计算 存储吞吐 IOPS 每秒进行操作存储的次数衡 量存储性能的关键指标 次数/秒 高性能存储占比 高性能存储(如 SSD)在总存储 中的比例 % 算力运维体系技术白皮书 - 57 - 一 级 分 类 二级指标 三级指标 指标解释 单位 通信 节点连接外部网络 的带宽 节点连接到外部网络的带宽 大小 Gbps RDMA GPU 内存 GPU 节点的内存容量 GB CPU 核数 GPU 节点配置的 CPU 核数 C 服务器个数 平台运行的服务器数量 台 lDC 机房 正常运行时间 衡量机房可以正常运行的时 间比例 % 电源供应可靠性 机房电源供应的可靠性（可 以通过电源故障率来衡量） % PUE-绿色 机房能耗指标=机房能耗/用 于计算的能耗 平 台 运 维 监控 实时监控指标个数 实时监控的指标数量