2. 电碳市场的发展背景是什么？其形成的驱动因素有哪些？ 电碳市场的兴起是全球能源转型与气候治理双重压力下的必然产物。从国际维度看，《巴黎协 定》框架下的碳约束机制推动各国建立碳定价体系，而电力行业作为主要碳排放源，自然成为 碳市场调控的核心领域。从国内实践看，中国“双碳”目标的提出，要求电力系统加快从化石能 源主导转向新能源为主体的新型电力系统转型。传统电力市场仅关注电力供需平衡与经济效 计与监测体系 不完善等。因此，需结合我国能源结构特点与市场发育程度，分阶段、分区域推进协同机制建 设，在试点基础上逐步完善规则设计，确保协同效应的最大化发挥。 10. 电力行业碳排放核算的边界划分原则是什么？ 电力行业碳排放核算的核心在于明确边界划分与量化方法的系统构建，其技术框架需同时覆盖 物理实体范围与责任归属关系。根据国网 PPT 界定的核算体系，电力碳排放核算首先需确立 双重边 畴，同时区分自备电厂与公用电厂的 责任主体差异。这种双重边界划分既确保了核算对象的物理完整性，又明确了不同市场主体的 减排责任，为后续量化分析奠定基础。 11. 电力行业碳排放的核算方法有哪些？ 在具体核算方法上，电力行业采用“直接排放-间接排放”的双层计算体系。直接排放主要针对 发电侧燃料燃烧产生的 CO₂排放，其计算以实测值为优先依据，通过连续监测系统获取燃煤 量、燃气消耗量等实时

..........................................................................................42 (一) 电力行业.................................................................................................. 体而言， 向“人机协同、规则+数据双驱、可解释可复核”的数智化内部审计 演进，将显著提升企业治理能力与风险控制的前瞻性，助力高质量 发展。 (一) 电力行业 1.电力行业内部审计工作基本情况和特点 在组织保障与人才队伍方面，电力行业已构建起层级清晰、规 模充足的审计体系，但复合型技术人才短缺是其结构性短板。电力 行业内部审计体系具备较强的组织保障，多数企业已设立独立专职 审计机构 成了经验与学习能力兼备的主力。然而，审计人员专业背景仍高度 集中于会计、财务管理及电气工程等传统领域，兼具计算机科学或 人工智能背景的复合型人才占比较低，这构成了智能审计深度应用 的制约因素。 从业务特性与风险焦点来看，电力行业审计工作呈现强监管、 重合规、全链条覆盖的特点，其审计重心正从传统的“经济账”向 全国内部审计数智化转型发展研究报告（2025） 45 服务国家战略的“发展账”和“安全账”深刻转变。行业业务覆盖

大趋势：颠覆无处不在（ 20 分钟） 我们处于什么样的“大”市场环境里面？ 小趋势： ** 行业变量（ 30 分钟） **“ 小”市场受到哪六大变量冲击？ 新动力：实现新兴业务增长（ 70 分钟） * 力行业有在推进哪些新举措、新业务和新商业模式？ 休息（ 15 分钟） 新技术：推进数字化转型（ 30 分 钟） 领先企业是如何推进数字化转型的？ 新创新：搭建创新架构（ 20 分钟） 领先企业是如何推进创新的？ 大趋势：颠覆无处不在（ 20 分钟） 我们处于什么样的“大”市场环境里面？ 小趋势： ** 行业变量（ 30 分钟） **“ 小”市场受到哪六大变量冲击？ 新动力：实现新兴业务增长（ 70 分钟） * 力行业有在推进哪些新举措、新业务和新商业模式？ 休息（ 15 分钟） 新技术：推进数字化转型（ 30 分 钟） 领先企业是如何推进数字化转型的？ 新创新：搭建创新架构（ 20 分钟） 领先企业是如何推进创新的？ 小”市场受到哪六大变量冲击？ 新技术：推进数字化转型（ 30 分 钟） 领先企业是如何推进数字化转型的？ 新创新：搭建创新架构（ 20 分钟） 领先企业是如何推进创新的？ 新动力：实现新兴业务增长（ 70 分钟） * 力行业有在推进哪些新举措、新业务和新商业模式？ 休息（ 15 分钟） Copyright © 2021 **.All **reserved. 小趋势： ** 行业变量 从全球来看，六大驱动因素从本质上改变了传统

.........................................................................................11 2.3. 电力行业.................................................................................................. 年中国智慧仓储市场规模达到千亿级。无源物联网能够实 现海量物资的自动化出入库、高精度盘点和库位级定位，将人工操作的错误率降 至最低。即便初期仅实现 1%的渗透率，市场空间也有望达到十亿级。 电力行业：电力设备数量庞大、分布广泛，传统人工巡检效率低、成本高。 无源物联网应用案例白皮书（2025） 5 无源物联网可实现对电力设备的自动化监测与预测性维护，及时发现安全隐患， 保障电网运行安 对仓库内货物数量、状态等信息的实时准确采集，盘点准确率提升至 100%，库 无源物联网应用案例白皮书（2025） 12 存实时化、可视化水平获得质的飞跃。 2.3. 电力行业 2.3.1. 背景介绍 电力行业正加速建设智能电网，以应对能源需求的多样化和可持续发展目标 的挑战。智能电网通过集成现代通信、自动化控制和大数据分析技术，实现对电 力资源的精细化管理和智能调度。随着数字化转型的深入，电力设备的远程监控、

........................................................................................ 24 3.1 电力行业数采场景 ............................................................................................. 终端按需更新。 华为园区网络星闪 SLE 物联数采技术白皮书 版权所有 © 华为技术有限公司 24 3 典型应用场景 3.1 电力行业数采场景 3.1.1 场景介绍 电力行业的数字化转型正加速推进，变电站内无线传感器接入成为关键环节。当前，变电站内存在 WIFI/WAPI、LoRa、Zigbee、蓝牙等多种无线技术并存，导致设备复杂、成本高昂，且 入需求，又能解决窄带传感器的低功耗、低成本接入问题，助力电力行业实现国产化替代和数字化升 级。 星闪技术的低功耗、高安全性和自主可控性，使其成为替代 LoRa 的理想选择。通过与 WAPI 融合 部署，星闪技术能够实现变电站内无线传感器的统一接入，减少设备数量和建设成本，同时解决传统有 线部署复杂、施工成本高的痛点。 随着星闪技术的推广，其在电力行业的应用潜力巨大，可助力电力行业实现高效、安全、经济的数 字化转型。

的序幕，电力市场、 碳市场高速发展，在各自领域取得阶段性突破。“碳中和”核心是控制碳排放，能源 消费占我国二氧化碳总排放的 88% 左右，电力行业排放约占能源行业排放的 41%，实 现“双碳”目标，能源是主战场、电力是主力军。电力市场作为促进电力行业碳减排 的重要平台，具有传导碳成本、促进清洁能源消纳、调整电源结构、改善用户用电习 惯等重要作用，在碳减排方面与碳市场具有同样的本质目标。推进电碳市场协同发展， 和唯一，并有效实现交易全过程可记录、可追溯、可存证， 标志着电—碳协同迈出关键一步。 四、电碳市场协同发展未来规划 回顾过去，A 省电力交易中心创新探索实践，推动同 属碳减排主战场的能源电力行业和碳市场交易行业携手迈 出一大步，但距离打造推动能源绿色低碳转型、产业优化 升级的精品示范工程尚有差距。展望未来，电碳协同长路 修远、大有可为，A 省电力交易中心深入研究，绘制电碳 市场协同发展“三大目标”“五条路径”规划图。

异大、覆盖模态多，因而数 据 集构建难度大 与通用数据差异大 模型训练数据与电力任务场 景数据差异大；难以直接 应 用于电力场景模型训练 需要支持复杂工况下智能模型的多模态、 多维度综合协同处理 电力行业 需要具备 高质量、多场景覆盖、 多模态、多维度集成的数据集 需求 痛点 1.8 电描，温象比是 B7 备自检装置，温泉 路合上 aV 德 无，温村站彩开目 v 得程 电力系统负荷预测与调控大模型 应用 电力行业校企合作开发平台 电力场景数据样本智能标注 云端和本地服务器训练资源 支持 电力领域典型数据库 电力人工智能实训平台 电力领域人工智能基础模型 场景需求 3 5/37 建立并优化以典型场景为导向、以 AI 赋能为抓手、以落地应用为目标的电力 Al 多模态大模型； 整合资源优势，加强企业高校合作，推进技术交流、数据共享； 建立电力行业数据规范、打 建立电力行业数据规范、打造电力行业人工智能合作联盟、推进行业有序蓬勃发展。 DeepSeek? QWen? 电力人工智能合作联盟 电力场景预训练模型封装 典型电力场景算法模型包 电力业务场景数据规范 典型场景智慧解决方案 电力标准数据集打包 应用层 功能层 资源层 电力智能问答专家系统… 电力设备智能运维大模型 底层平台 成果

GRID 20 我国电力系统人工智能发展的态势 口我国电力系统人工智能大模型研发呈现出蓬勃发展的态势，众多企业和机构积极投入研发。 口结合国家“双碳”目标、新型电力系统建设以及能源数字化转型需求，电力行业正积极探索大模型 技术在发电、输电、配电、用电等全环节的深度融合。 口 我国电力大模型研发已从理论探索进入规模化应用初期，在设备巡检、新能源预测等领域成效显著 , 但仍需突破数据共享、实时计 月，国网长沙供电公司研发人工智能“配网调度员”“光明”。 口 2024 年 12 月 19 日，国家电网发布千亿级多模态行业大模型“光明电力大模型”。 南方电网： 口 2023 年 09 月，南网发布电力行业人工智能创新平台及“自主可控电力大模型 ( 大瓦特 )” 。 口 2023 年 12 月，南网总调发布“大瓦特 - 天璇”电力调度专业大模型。 口 2024 年 01 月，南方电网广西电网公司发布广西输电人工智能大模型。 语言处理和时间序列 分 析等多种 AI 算法，可自动读取实时和历史数据，实现对关键设备的精准诊断。 ■ 算力与算法优化：硬件采用全国产 GPU 算力集群，提升大模型训练效率；软件层面构建 电 力行业调度知识库，采用“大小模型”协同机制，即“大模型 + 机理模型”融合方式，发挥 二者优势。 ■ 物理 - 数据混合驱动：将电力系统物理方程嵌入大模型训练，提升可解释性和泛化能力。

........................................................................................54 3.4.1 暴力行为识别................................................................................................  在线增量学习：通过持续接收民警标注数据，每月更新一次模 型参数，保持对新型异常模式的识别能力 模型支持的异常事件类型及对应检测指标如下表所示： 事件类型 检测精度 响应延迟 适用场景 暴力行为 91.4% 800ms 广场/车站 人群聚集 87.6% 1.2s 商业区/学校周边 异常滞留 85.1% 1.5s 重点设施周边 物品遗留 83.9% 2.0s 交通枢纽/公共场所 逆行/越界 外视频处理通道，在照度低于 10lux 时仍能保持 82%以上的识别准 确率。所有识别结果均通过可解释性模块生成检测依据，包括目标 运动轨迹热力图和关键帧特征可视化，辅助民警进行最终决策。 3.4.1 暴力行为识别 暴力行为识别模块通过计算机视觉技术对监控视频流进行实时 分析，结合时空特征融合算法，实现对肢体冲突、器械攻击等典型 暴力场景的自动化检测。系统采用三级检测架构： 1. 基础特征提取层 使用轻量化

安全运行底线：建立新能源网源协调工作， 推动分布式电源“可观可 测 可调可控”； • 完善生产组织体系：坚持全国统一市场顶层设计； • 服务清洁绿色发展：清洁能源并网服务， 改善电源结构 电力行业相关部署 能源央企 主要内容 国家能源集团 积极探索化石能源低碳减量可行先进技术，稳步推进全产业链效率提升、节能减排、用能电气化替代，加快终端用 能零碳排放。多措并举助力构建清洁低碳、安全高效 国务院政策例行吹风会 上，介绍了启动全国碳 排放权交易市场上线交 易的有关情况。 2021 年 7 月 16 日 全国碳排放权交易在上 海环境能源交易所正式 启动 实现“双碳“目标是企业响应中央部署的重要途径 电力行业相关部署 02 能源系统双碳的挑战与实现路径 n 提升企业能效管理水平 n 推动企业运用数字技术 优化用能行为 n 推动负荷端电能替代 n 推进企业碳交易与电力 交易 n 提升网源协调管理水平