5G 技术发展及融合创新应用方案 R16 技术增强 • eMBB • uRLLC （小包） • mMTC （ NB/eMTC 技术） • 峰值速率提升 10 倍以上 • 可靠性 99.999% • 空口时延 1 毫秒 • 每平方公里百万连接 完善 5G 场景： • 5G-V2X 、 eURLLC 、终端节能、 mMTC 增强、切片增强 持续提升 5G 网络性能： • 具有 5G 具备三大性能两大能力，构成全新一代基础设施 超大带宽超高速率 (>1Gbps ，峰值速率提升 10 倍以上 ) 超多连接 ( 每平方公里百万连接 ) 高可靠超低时延 ( 可靠性 99.999% ， 1 毫秒空口时延 ) 云端机器人 虚拟 / 增强现实 无人驾驶 智慧城市 无人工厂 网联无人机 网络切片（面向用户） 边缘计算 Backhaul EPC Internet 完整性 接入 安全 5G 技术发展及融合创新应用方案 更可靠： 5G 面对全新需求进行设计 交通、工业以及能源行业对可靠性有更高要求，现有通信系统难以满足高可靠性要求 数据信道重复 （支持最大 8 次重复） 更低的调制编码速率 （单次传输支持 99.999% 可靠性） 基于 5G 新空口的高可靠无线接入技术 -12 -10 -8 -6 -4 -2 0 2 4 SNR/dB 10-6

电气主接线决定了可能存在的运行方式，影响着 运行的可靠性和灵活性。  电气主接线决定了电气设备的选择，配电装置的 布置。  电气主接线决定了继电保护和控制的方式。 对电气主接线的基本要求，概括地说应包括可靠 性、灵活性和经济性三方面。 4 一、对电气主接线的基本要求 1. 可靠性 安全可靠是电力生产的首要任务，保证供电可靠 是电气主接线最基本的要求。 电气主接线的可靠性不是绝对的。同样形式的主 主 接线对某些发电厂和变电站来说是可靠的，而对 另外一些发电厂和变电站则不一定能满足可靠性 要求。所以，在分析电气主接线的可靠性时，要 考虑发电厂和变电站在系统中的地位和作用、用 户的负荷性质和类别、设备制造水平及运行经验 等诸多因素。 5 一、对电气主接线的基本要求 2. 灵活性 电气主接线应能适应各种运行状态，并能灵活地 进行运行方式的转换。灵活性包括以下几个方面： (1) 在设计主接线时，主要矛盾往往发生在可靠性与 经济性之间。通常设计应在满足可靠性和灵活性 的前提下做到经济合理。经济性主要从以下几方 面考虑： (1) 节省一次投资。 (2) 占地面积少。 (3) 电能损耗少。 7 二、电气主接线设计的原则 电气主接线的设计是发电厂或变电站电气设计的 主体。它与电力系统、电厂动能参数、基本原始 资料以及电厂运行可靠性、经济性的要求等密切 相关，并对电气设备选择和布置、继电保护和控

- 2025 年 全面实施智慧管网解决方案，新建管道全 面应用数字孪生体与全面泛在感知方案； 完成科技重大专项研究并启动成果推广应 用；加强信息系统融合，实现区域天然气 管网运行优化、管网可靠性、设备远程诊 断、线路动态风险评价等应用；形成智慧 管网建设、运营技术标准。 第二阶段 第一阶段 2022 年 3 （ 四 ）与国际先进实践对标分析 中油管道油气管网建设及管理水平与国际先进实践对标发现： 在较大范围内实施了管道的完整性管理体系； • 风险管理所需的数据基础和技术手段不足，制约管理水平进一步提升； • 已建立较为完善的生产运营体系，但在还应结合资源供给、市场及客户需求进一步提高运营的可靠性和效率； • 工程建设管理业务集成方面有一定基础，但工程数字化交付和质量管控能力有待提升； • 在数据采集、应用和标准化三方面都有待提升，暂无企业级信息系统集成平台。 10 8 碳纳米管 量子计算 自修复系统技术 会话式人工智能平台 —— 自动驾驶 L5 2-5 年 5-10 年 超过 10 年 智能织物 智能微尘 建立全管网可靠性模型，实现管道动态半定量风险评估，形成完备的站场完整性体系，通过应用智能物联设备等新技术对管道完整性、 设备故障诊断作出及时有效评价和判断，及时发现潜在风险及隐患，并快速提供处置建议 建立统一的建

低管网综合能耗。 第一阶段 全面实施智慧管网解决方案，新建管道全 面应用数字孪生体与全面泛在感知方案； 完成科技重大专项研究并启动成果推广应 用；加强信息系统融合，实现区域天然气 管网运行优化、管网可靠性、设备远程诊 断、线路动态风险评价等应用；形成智慧 管网建设、运营技术标准。 以数据标准融合为基础，通过数字化移交 和在役管道数据恢复试点工程构建数字孪 生体；全面开展智慧管网科技重大专项研 在较大范围内实施了管道的完整性管理体系； • 风险管理所需的数据基础和技术手段不足，制约管理水平进一步提升； • 已建立较为完善的生产运营体系，但在还应结合资源供给、市场及客户需求进一步提高运营的可靠性和效率； • 工程建设管理业务集成方面有一定基础，但工程数字化交付和质量管控能力有待提升； • 在数据采集、应用和标准化三方面都有待提升，暂无企业级信息系统集成平台。 数据管理 数据管理 数据管理 资主体的最大回报 工程建设 生产运营 资产管理 数据管理 完成管输能力经营与调运方案一体化优化，满足全面远控、供需平衡、调运模拟与全局优化的需要，确保管网运营安全、可靠和高效 建立全管网可靠性模型，实现管道动态半定量风险评估，形成完备的站场完整性体系，通过应用智能物联设备等新技术对管道完整性、 设备故障诊断作出及时有效评价和判断，及时发现潜在风险及隐患，并快速提供处置建议 建立统一的建

......................................................... 6 发展 ............................. 高可靠性成为行业焦 点 ....................................................................................... 7 国风电行业迎来了新的发展机遇，同时也将面临新的挑战。 高可靠性成为行业焦点 从山间到草原，从沙漠到高原，从陆地到海洋，一架架“大风车”拔地而起、迎风转动。陆上风 电机组常年运行在沙漠、戈壁、荒漠等风沙大、昼夜温差大、紫外线强烈等自然条件复杂且恶劣 的地区；海上风电机组运行也面临更加恶劣的海洋环境，高湿度、高盐雾、日晒浸泡，以及海水 腐蚀，对风机可靠性要求极高。 此外，在能源转型大趋势下，市场高速 此外，在能源转型大趋势下，市场高速发展，全球风电产品迭代加速，设备企业进行市场检验的 时间越来越短，除风电整机向大型化、海上化、数字化方向发展外，风电技术的创新方向正逐渐 由整机系统向零部件、材料端延伸，风电运行可靠性成为全行业焦点。 亟需大力推动全行业标准化 面对资源条件和平价发电带来的“双重压力”，风电全产业链降本增效已经成为行业发展主旋 律。风电机组大型化、轻量化和平台化是风机单位成本下降的主要方式。 当前，国内

数据管理 * 决策优化 描述、诊断、 预测、指导 数字模型 工业模型、数 据模型 感知控制 信息采集、指 令执行 网络 数据互通 标识解析 网络互联 完整性 可用性 可靠性 ② 建平台 应用层、 PaaS 层、边缘层 工业互联网的构成要素：三个核心要素 * 交互 操作 信息 模型 应用 层通 信 服务 APP 标识数 据处理 标识数 据建模 标识 平台间集成框架 决策优化 描述、诊断、 预测、指导 数字模型 工业模型、数 据模型 感知控制 信息采集、指 令执行 网络 数据互通 标识解析 网络互联 完整性 可用性 可靠性 ② 建平台 应用层、 PaaS 层、边缘层 安全 隐私保护 保密性 ① 数据采集与处理 ( 物理资产 ) ③ 企业与产业应用： 制造业、能源、医疗、交通 ... 工业互联网的构成要素：三个核心要素 可用性 系统可用性 信息可用性 可靠性 业务应用 数据分析结论可靠性 人身安全可靠性 设备硬件可靠性 软件功能可靠性 物理资产 工业互联网安全 完整性 保密性 决策优化 描述、诊断、 预测、指导 数字模型 工业模型、数 据模型 感知控制 信息采集、指 令执行 网络 数据互通 标识解析 网络互联 完整性 可用性 可靠性 ② 建平台 应用层、 PaaS 层、边缘层

我们采用云计算技术，构建一个开放、灵活、高效的云计算平台。这个平台可 以提供弹性的计算资源和存储空间，根据工厂的实际需求进行扩展或收缩。 数据传输和存储 通过云计算平台，我们可以实现数据的快速传输和存储，保证数据的可用性和 可靠性。 云计算平台构建与应用 工厂的生产数据包括各种传感器数据、设备运行状态数据、 生产计划数据等，这些数据需要进行处理、清洗和整合， 以便进行后续分析。 数据处理 通过数据分析技术，我们可以对工厂的生产过程进行实时 通，实现数据的实时传输和共享。 设备互联 通过物联网技术，我们可以实现对设备的智能化 控制，提高生产效率和管理水平。 智能化控制 通过物联网技术，我们可以实现数据的加密和备 份等功能，提高数据的安全性和可靠性。 安全性更高 物联网技术应用与设备互联互通 数字孪生模型构建 04 1 2 3 通过云计算技术，数字孪生智能工厂可以弹定地 扩展或收缩计算资源和存储空间，以满足不同规 模工厂的需求。 ERP 、 SCM 等。 数据集成 数字孪生数据底座需要存 储工厂各个系统的数据， 并能够实现数据的备份和 恢复。 数据存储 数字孪生数据底座需要实 现数据的访问控制，以确 保数据的安全性和可靠性。 数据访问控制 数字孪生数据底座 扫描仪技术 通过扫描仪技术，可以对工厂内设备、生产线等对象进行快速测量 和扫描，以便对工厂进行数字化表示。 人工录入 对于部分无法自动化采集的数据，可以通过人工录入的方式进行数

响应、能源监测与优化调度等方面。通过这些机制，可以有效提高能源系统的灵活性、可靠性和经济性， 降低碳排放。 综合能源系统架构与特点 02 零碳园区综合能源系统 关键技术 碳中和技术实践 零碳园区学习与实践 多能耦合使 IES 在不同能源部门之间通过多能源互补和切换来提高能 源供应可靠性，通过优化多能源基础设施配置和能源级联利用提高 运营效率，将碳排放控制在低水平 的时空不平衡问题。 例如， 电储能可用于平衡电力系统的供需波动，热储能可 用于储存多余的热能以备不时之需，气储能则可用于调节 天然气的供应。通过合理配置和应用多种储能技术，可以 提高能源系统的灵活性和可靠性。 多类型储能技术 随着技术的不断进步，储能技术呈现出多元化、高效 化、低成本化的发展趋势。例如，新型混合储能技术 如压缩空气混合储能、氢能 - 天然气混合储能等逐渐 兴 起，为储能技术的发展提供了新的思路。 多能协同规划设计是综合能源系统优化运 行的重要环节，其目的是根据区域的经济、 资源现状，确定区域内各种能源资源的最 优分配和能源转换技术的最优组合。 通过建立多目标优化模型，综合考虑能源 供应的可靠性、经济性和环境友好性，实 现能源系统的整体优化。例如，采用线性 规划、非线性规划等数学方法，对能源系 统的规划和设计进 优化。 多能协同规划设计 需求响应技术发展趋势与挑战 需求

* 注意事项： 确保团队成员的专业知识和技能，包括工艺、设备、软件等方面。 确保设备和系统的兼容性和可靠性，以确保智能工厂的稳定运行。 确保员工的参与和培训，以确保他们能够适应新的工作方式和技术。 确保升级计划符合公司的战略和财务预算，避免过度投资和浪费。 确保安全性和隐私 将数据传输到软件系统 进行处理和分析。 数 据 中 心 智能工厂需要建立数 据中心，用于集中存 储和处理生产数据。 数据中心需要配置高 性能服务器、存储设 备、网络设备等，以 确保数据的安全性和 可靠性。 通 信 设 备 智能工厂需要建立高效 的通信网络，用于实现 设备之间的数据交换和 软件系统与设备之间的 数据传输。通信设备包 括交换机、路由器、无 线接入点等，需要根据 工厂的网络规模和通信 要考虑已有的软件系统。如果工厂已经采用 了某种 MES 或 ERP 系统，那么硬件系统需 要能够与该软件系统集成，以实现自动化生 产和智能化管理。 智能工厂对硬件系统的 可靠性要求较高，因 为任何故障都可能导致生产中断和生产线停 滞。因此，选择具有高可靠性的硬件设备可 以提高生产效率和生产 线稳定性。 可 靠 性 智能工厂对硬件系统的安全性要求也 很高，因为 工厂的生产数据和工艺流程都是敏感信息。因此，

，否则将承担法律责任！包图网将对作品进行维权 ，按照传播下载次数进行十倍的索取 赔偿！ ibaotu.com 二、 大模型赋能新型电力系统的创新体系 一、 新型电力系统的时代背景与思考 三、 迈向整体智能 在电力这一对可靠性、安全性要求极高的关键领域，大模型的引入无疑带来了新的机遇，但其固有的局限性也决定了它们 无法完全替代人类的决策作用。大模型并非“万金油” ，其核心定位是作为强大的辅助工具，而非独立的决策主体。 质量、多维度、大规 模的数据 ，电力大模型就是无源之水 ，其价值也无从谈起。 l 数据质量决定模型上限 : 数据的准确性、完整性、一致性、时效性直接决定了模型训练的效果和最终应用的可靠性。低质 量数据可能导致模型产生错误认知甚至误导决策。 l 数据维度拓展认知边界 : 融合来自源、 网、荷、储、气象、市场等多维度数据 ，能够让模型更全面地理解电力系统的复杂 四肢”（子智能体）根据指令分工协作 ，完成 复杂任务 链。 协同机制 ：子智能体之间的通信协议、任务分配、状态同步、冲 突解决机制是实现高效协同的关键技术难点。 可靠性与安全性 ：每个子智能体（尤其是执行类） 的可靠性和 安 全性必须得到充分保障。 机器人的“四肢” ：感知、执行与交互的专业子智能 体 子 智 能 体 现货复盘功能从整体上分析各种策略下的收益情 况 ，并细化总体收益