工业大数据背景下的发电厂 智能运行系统工程应用方案 ——“ 本质安全、效益优先” 2009 年 -2012 年 1980 年 -2008 年 2016 年 -2019 年 2020 年 - 至今 大数据成长期 我国工业和信息化部关于印发 《物联网 “十二五发展规划》 通 知 ，其中包括了海量数据存储、 数据挖掘、 图像视频智能分析 ， 这些是大数据的重要组成部分。 成检修意见 构建基于全国产自主可控的知识 + 数据 + 模型协同驱动的智慧生产运营体系 智慧生产管理体 系下沉至生产控 制一区 引 言 指导— > 运行安全 + 生产效 益 知识 数据 本质安全 效益优先 传统智慧电厂 模型 智能运行系统 - 技术路 线 模型路线 基于先验知识、推理规则、智 能算法等 ，建立机组多工况 运行数学模型 ，形成最佳运 行策略和智能控制策略。 所有知识统一表达和管理， 建模工具 ，让专家自行开 可部署在一区 ，实现基于 知识无限积累 展数据挖掘和知识模型化 模型的闭环控制 智能运行： 将大数据等技术应用到 DCS 系统中 ，实现机 组智慧运营 ，达到 “本质安全、 效益优先”的目的。 培养团队： 培养专业建模团队 ， 为智慧电厂持续建 设提供人才基础。 智能运行系统 - 工业 AI 底座平 台 工业 AI 底座平台： AI + 大数据 + 仿真 +

可信数据空间合规100问 2025年9月 目录 一、基础概念类 1 1.可信数据空间的核心定义及本质特征是什么？ 1 2.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？ 1 3.可信数据空间中“可信”的具体内涵包括哪些维度？ 2 4.可信数据空间的关键技术组件有哪些？ 2 5.可信数据空间的主要参与主体及其角色定位是什么？ 3 6.可信数据空间对数据要素市场建设的核心价值是什么？ 100.风险事件的复盘流程与改进要求？ 72 一、基础概念类 可信数据空间的核心定义及本质特征是什么？ 1. 可信数据空间是数字经济时代以数据可信流通与价值转化为核心目 标，通过隐私计算、区块链等技术手段，融合法律规范、行业标准 及多元主体协议，由政府、企业、个人等共同构建的新型数字生态 载体。其本质特征体现为“可信筑基、主权保障、协同创值、动态演 化”的逻辑统一：一方面，“可信”是底层支撑——既依靠技术实现数 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，聚焦单一组织内部数据的存储、处理与分析，依赖权限管控保 障安全，数据主权多由平台主导，跨系统、跨主体的交互因信任缺

层级分布式能源对象的聚合、抽象 , 把分散在电网末端的各类可调度的分布式能源对象的物理资源，按照不同的属性抽象 成为逻辑资源池，并实现动态分配，做到“物理分散、逻辑聚合”。 数字能源终端本质上是连接分布式能源对象与聚合平台之间的入口，不同的对象的要求 都不一致，因此需要适应不同的场景和不断涌现的新业务，其架构应具备硬件模块化、 软件 APP 化的范式。 华南理 工大学 South 虚拟资源池层 √ 虚拟电厂系统通过数字能源终端将每个物理分散的 源网荷储对象的数据、信息、指令等连接起来，实 际完成了虚拟电厂系统的信息流系统的构建。 √ 虚拟电厂的能量管理 EMS, 本质上就是在这一信 息 流系统上，通过对信息流的组织优化，产生相应的 调控策略，通过数字能源终端控制各源网荷储对象 的功率 / 能量特性，从而实现了信息流对能量流的 控 制，即“比特驱动瓦特”。 平台 Al 平台 Nb-rot Solr 器 K8 ES # 华南理工大学 South China University of Technology 结语 一 √ 源网荷储一体化，本质上是一种新能源开发的范式，它是由用户侧用能用电需求 自然生长出来的，是随着 AI 、电动化和社会经济发展不断壮大的。它不特别依 赖 于政府许可、人脉资源，不局限于特定社会体制及政策环境，因此具有无限

········· 第一章 13 15 16 20 韧性DC的关键特征及成熟度模型 ·············································· 韧性的本质：故障即常态、恢复即本能 韧性DC关键特征 数据中心韧性成熟度模型与发展框架 ·································································· 海量需求与洪峰流量冲击 2025年1月27日，DeepSeek公司发布大模型 R1版本后，用户单日访问量激增至 4900万 次，远超服务器并发承载极限，导致大量用户 无法使用服务。 韧性的本质：故障即常态、恢复即本能 美国软件工程研究所（SEI）提出，系统韧性表现 为对关键功能的动态保护能力，涵盖在压力环境下 维持核心操作、快速识别异常，以及通过适应性调 整实现功能恢复的综合能力；国际灾难恢复协会 L4：数据驱动 行业引领 L5：智慧演进 图 2 - 3 数 据 中 心 韧 性 成 熟 度 模 型 D R M M 的 五 个 等 级 DRMM成熟度模型的演进路径表明：从被动响应 到智慧演进的跨越，本质是技术革新、流程再 造、文化重塑三要素协同突破的结果。 DRMM L3：管理量化 已形成可重复的标准制度，建立对故障的主动 防御，主动发现故障，主动安全防护，可实现 分钟级资源弹性扩容。具体表现为：设立韧性

信息化拼接，而是以“数字”为核心驱动要素， 以“制造技术 + 数字技术”的融合创新为基本路径。它贯穿设计、工艺、生产、供应链、服务的全 价值链，实现从生产模式到价值创造方式的范式转变。这种转变的本质，是从“资源驱动”走向“数 据驱动”，从“局部改良”走向“系统优化”，从“跟随学习”走向“引领创新”。 破局之道——“积木式”数字化转型 路径选择至关重要。传统的集中式、一次性投入模式，并不适合中小企业。世界经济论坛的 条，以“积木思维”整合技术、 数据与业务，才能从根本上打破困局，构建韧性、高效、可持续的数字化未来。 1.1 内部根源问题——数据孤岛 “数据孤岛”是制约业务协同与效率提升的核心内部根源，其本质是部门壁垒未打通、系统间缺 乏统一语言与集成机制，导致数据难以流动、业务难以协同，进而阻碍企业整体数字化价值的实现。 1.1.1 场景一：图纸到成品的反复“试搭” 在制造业竞争日益激烈、市场 运营核心症状——黑箱困境 在企业运营层面，“黑箱困境”是数字化转型受阻的核心症状，表现为生产流程不透明、质量 成本难以量化、持续转型动力失速，导致企业陷入“接单做不快、做快做不好、做好卖不动”的恶 性循环，本质是数据驱动能力缺失与业务价值链路断裂所致。 1.2.1 场景三：企业生产运转成为不透明的“黑箱” 在许多中小制造企业中，生产运营系统如同一个难以透视的“黑箱”：订单从一端输入，却难 以预测在

格信号联动实现电力资源优化配置与碳减排目标的双重调控。该市场体系以电力商品的生产、 交易和消费为基础载体，以碳排放权的量化核算与价值传导为核心纽带，通过将电力生产环节 的碳排放成本内化为市场价格信号，引导能源结构向低碳化转型。其本质是通过市场机制解决 电力系统的环境外部性问题，构建“电力-碳”价值闭环，使电力商品的价格既能反映能源稀缺 性，又能体现环境成本。 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 绿电作为电力系统转型的核心要素，其与常规电力的本质区别在于环境属性的差异。常规电力 主要通过化石能源燃烧发电，生产过程中伴随大量碳排放；而绿电特指利用风能、太阳能、水 能等可再生能源产生的电力，具有近乎零碳排放的环境优势。这种差异不仅体现在能源结构层 面，更通过绿证机制实现了环境价值的量化与流转。绿证作为可再生能源电力的环境权益凭 证，本质上是对绿电生产过程中温室气体减排效益的标准化确权，每张绿证对应特定量可再生 应的减排量可被准确计量并纳入碳减排成效统计。通过“绿证交易-减排认证-碳资产核销”的全 流程管理，实现环境权益从生产端到消费端的有效传递，最终形成电碳市场协同减排的合力。 28. 绿电与绿证机制协同发展的本质是什么？ 绿电与绿证机制的协同发展，本质上是通过市场化手段重构电力价值体系，使环境成本内部 化。在实践中，需重点解决绿证与碳配额的定价机制协调、交易平台互联互通以及跨部门监管 协同等问题，确保两种机制既能发挥各自功

来⸺石油石化行业数字化转型白皮书》应时而生。该白皮书从技术、 业务、组织三个维度表明石油石化行业数字化转型应以数据为核心，以 平台为抓手，全方位、全链条推进企业高效质量变革、效率变革、动力 变革，打造高效益的开发模式，其本质是以价值创造为目的，以提升效 率和效益为导向，用数字技术驱动业务变革的过程。 2022年，在全球绿色技术加速发展、碳捕获与封存（CCUS）等关键技 术不断成熟的背景下，我们共同发布了《绿色可持续 赖 历史经验导致机会成本巨大，炼化装置能效优化滞后加剧碳减排压力，供应链韧性不足放大市场 波动风险等。为此，构建覆盖石油石化全产业链的实时感知网络与智能决策体系，已成为突破运 营效能边界、实现本质安全与绿色低碳转型的核心路径。在此背景下，石化盈科与IDC携手提出 “新智运营”概念，引领石油石化运营变革，推动重构以数据×知识双轮驱动为核心的决策机 制，实现行业从经验依赖向模型驱动的根本性转 合多源数据与工业知识，系统构建数据×知识双轮驱动、协同高效的新型运营体系。该体系旨在 推动形成管理新模式、研发新范式、生产新方式与服贸新生态，持续为石油石化企业感知赋值、 认知赋智、应用赋能，最终实现创新引领、全链协同、本质安全、绿色低碳和全球卓越的高质量 发展目标。 �：新智运营相较于智能运营，更突出“新时代技术深度融合+全链数据×知识双轮驱动+体系化创新”，强调形成“新模式、新范式、新方式、新生态”的系统性

三步实施法：赋能式现场管理 ● 沟通交流，激发员工主动性 ：辅导员以平等姿态 倾听员工意见，通过开放式提问（如“为什么会这 样？”“是否有其他方案？”）引导深度思考。 ● 现场观察，挖掘问题本质 ：聚焦员工行为、设备状 态、流程运行等维度，识别潜在风险点，引导员工分 析根因。 ● 行动改进：闭环管理机制 ：将问题转化为改善提案 卡，明确责任人、完成时间，并张贴于广告牌公示 , 持续跟踪改进进度，确保问题闭环解决。 工具，实现组织能力持续升级。 在 5S 目视化模块导入过程中，部分员工误将 5S 视为“面子工程”，仅用于参观时整理现场。 为纠正这一认知偏差，生产部门组织为期两周的夜校集中培训，系统讲解 5S 的本质――通过 整理与整顿提升工作效率与安全性。例如，在办公室环境中，标准化整理可确保资料快速定位， 减少查找时间。培训后，员工从“为了好看”的误区转向“为了高效”的实践，5S 真正成为现 场改善的有力工具。 化作业，完成 47 项 SOS 落地（完成率 74.6%），覆盖 12 类高频高风险操作场景。 管理文化转型 ：推动管理活动从“会议记录”转向“问题解决”，从“结果汇报”转向“行动聚焦”， 实现管理效能的本质提升。 改善文化深入人心 ：2020 年员工提出改善提案 4028 条，完成 2034 条，创造直接经济效益超 300 万元 , 人均季度提案 4.48 条，完成率 2.26 条，参与度较项目启动前提升

营销策略是决策 · 研发组织是决策 · 供应商选择是决策 · 交付周期确定是决策 · 库存管理是决策 · 排产计划是决策 · 新市场进入选择是决策 · 商业模式选择是决策 企业的本质 · 罗纳德 · 哈里 · 科斯：“企业的本质是 一种资源配置的机制，是替代市场进 行资源配置的组织 ( 市场、政府、企 业 )” 。企业的边界取决于管理成本 与交易成本的大小。 · 企业是配置社会资源的一种组织，是 企业面临的挑战 · 如何缩短一个产品研发周期 · 如何提高一部机床使用精度 · 如何提高一个班组的产量 · 如何提高一组设备的使用效率 · 如何提升仓储周转次数 · 如何减少库存数量 · 所有这些本质上都是如何优化资 源配置效率。 智能制造的意义：如何以数据的自动流动化解不确定性 ? 8/63 企业竞争是资源配置效率的竞争，是在不确定性的世界中如何进行精准、高效决策的竞争。 如何优化

量、多品种、 定制化的市场需求，以及制造技术与产品结构颠覆性变革所带来的挑战，催生了汽车 生产制造模式的深刻变革——传统的流水线生产将逐步被可重构的柔性单元制造系统 所取代。 “数智驱动”的本质，是通过工业大数据、人工智能与物联网技术的深度融合， 实现生产制造全流程的精准决策与自主优化；而“柔性协同”则要求企业构建敏捷响 应的供应链网络、可重构的生产系统以及生态化的协同平台。二者的有机结合，将推 低试错成本；对服务商而言，可牵引技术 深耕与行业Know-How融合，避免“技术空转”；对整个产业而言，建立“能力地图” 加速资源优化配置，推动汽车数字化从单点突破走向系统进化。 数字化转型的本质是“向数据要生产力，用智能创未来”。高科数聚作为深耕汽车垂 直行业业务应用场景的AI企业，始终以“解决真问题、创造实价值”为原点，愿与各界同 仁共筑“技术-场景-生态”三位一体的转型新范式。期待本次报告成为产业升级的“燎原 数据治理服务上。服务商通过对于客户企业数据，尤其是高价值数据的全面和规范化采 集、处理和分析，帮助客户企业构建基于数据的业务模型，将原始数据转化为可付诸行 动的商业洞察，从而实现智能自主决策及业务优化。数据赋能能力本质上是评价服务商 是否能让企业数据“活”起来，最大化发挥价值，从而帮助企业实现提质降本增效的能 力。 05 数字化手段应用能力 评价服务商能否将人工智能、云计算、大数据、工业互联网等新一代信息技术融合