中 华 人 民 共 和 国 国 家 标 准 ICS 29.020 CCS F 20 GB/T 44260—2024 虚拟电厂资源配置与评估技术规范 Technical specification for virtual power plant resources configuration and evaluation 2024⁃07⁃24 发布 2025⁃02⁃01 实施 国 家 ··································2 5 虚拟电厂资源配置要求·······························································································2 6 虚拟电厂资源配置评估········································· ······················································3 附录 A （资料性） 虚拟电厂资源配置方案评估指标计算························································5 Ⅰ GB/T 44260—2024 前 言 本文件按照 GB/T 1.1—2020《标准化工作导则 第 1

理数据、地理空间数据和外部共享数据，模型库包括水利专题 模型、智能识别模型、可视化模型，知识库包括多年运行管理经 验凝练成的专家经验和业务规则。 2.2.4 业务应用平台包括供需水感知与预报、水资源配置 与供用水调度、水旱灾害防御、工程管理、自动控制、量水与水 费计收、水公共服务及灌区一张图等主要业务模块。 2.2.4 网络安全体系包括组织管理、安全技术、安全运营、 监督检查、数据安全等。 根据灌区分中心、管理站的需求，配备边缘计算 节点，为视频监控、AI 智能分析提供边缘计算环境。 11 3.3.5 调度中心 3.3.5.1 调度中心包括会商中心、数据机房、安全设施等。 3.3.5.2 根据水资源配置与供用水调度、水旱灾害防御和 工程管理等多级业务需要，建设多级联动的视频会商系统。 4 数字孪生平台 4.1 数据底板 4.1.1 在数字孪生流域和数字孪生工程数据底板基础上， 统 来水预报模型包括蓄水工程汇水区降雨预报、产 汇流预报、塘库蓄水动态变化等模型。 4.2.1.4 需水预测模型包括作物需耗水、城乡供水、工业 需水、生态需水等预测模型。 4.2.1.5 水资源配置模型包括水源可供水量分析模型，灌 溉、城乡供水、工业、生态用水的多目标配置等模型。 4.2.1.6 输配水联合调度模型包括输配水渠/管（沟）道水 流过程模拟仿真、供水调度预案自动生成、闸（泵、阀）群联合

了新的机遇，很多传统企业渴 望利用互联网技术来改进研发生产环节，加快产品的更新周期，实现快速迭代 在错综复杂的新生态下，科技的进步使个人准确掌握全局的条件不复存在。因此传统企业必须对现有 的资源配置方式、组织运行方式进行改造，给组织赋能 Production 组织方式 新生代员工与传统管理方式的冲突 随着大量的新生代员工进入传统企业，过去落后的员工管理方式与新生代员工的开放自由基因产生冲 如何定义核心竞争力，并集约构建之 如何对核心能力、公共资源进行封装、开放并制 定相关的协调机制 场景化 ….. 敏捷化 / 柔性化 敏捷性 / 小前端与大规模平台并非矛盾体，关键 在于如何对组织进行与资源配置的模式进行分 层处理 粒度化 / 数字化 各个要素以“准确匹配”为目标进行组合、匹配和协同，一旦形成 稳定的商业和组织模式，就可能成就指数级的增长。 今天价值连接和创造的逻 辑可以发生很大的变化， 在底层完善相对应的机制与方案 灵活、敏捷—结构 • 制定相对明确的 review 、调整、保持 同步的机制 • 在核心资源配置上保持弹性与冗余 迭代、动态—模式 • 对可预见的变化提供事先的预案 • 明确需要支持的战略或业务核心与 关键环节具备快速对焦的资源配置、 调动方案 赋能业务—定位 • 对业务单元需要的支持与服务进行分类 管理、评估 • 建立不同服务的层次，例如：能力投送

业务管理数据、地理空间数据和外部共享数据 ，模型库包括 水利专业模型、智能识别模型、 可视化模型 ，知识库包括多年运行管理经验凝练成的专家经验和业务规则。 4 、 业务应用平台包括供需水感知与预报 ，水资源配置与供用水调度、水旱灾害防御、 工程管理、 自动控制、 量水与 水费计收、水公共服务及灌区一张图等主要业务模块。 5 、 网络安全体系包括组织管理、 安全技术、 安全运营、 监督检查、数据安全等。 运维保障 ，标准规范等。 数字孪生灌区系统组成 系 统 组 成 P6 业务应用平台 主要包括供需水感知与预报决策 、 水资源配置与供水调度 、 水旱灾害防御 、 工 要求。 程管理、 量水与水费计收、 水公共服务及灌区一张图等主要业务模块建设。 网络安全体系 主要包括组织管理。 安全技术、 历史场景和调度方案等知识。 • 数据底板包括基础数据、 监测数据、 业务管理数据、 地理空 间数据和外部共享数据、 模型参数数据。 • 水利专题模型： 来水预报 、 需水预测 、 水资源配置 、 输配水联合调度 、 田间灌排及水旱灾害防御等模型 • 智能识别模型： 遥感识别 、 视频识别 、 音频识别等 • 可视化模型： 应满足仿真模拟 、 综合展示等需要 模

聚焦场景：鼓励试点，总结经验，制定规则，是政府落地医学人工智能的政策导向 聚焦四大人工智能应用场景： 人工智能+医学影像 01 影像拍片AI质控 智能影像网关平台 人工智能+医院管理 02 优化资源配置 弥补医院管理漏洞 人工智能+疾病诊断和预测 03 疾病的诊断 疾病的预测 心血管及肿瘤影像 人工智能+医学研究 04 病历结构化处理 多源异构数据挖掘 人工智能+医学影像，重点落地心血管及肿瘤影像 化医疗资源配置和弥补医院管理漏洞。 传统方式 人工智能 医疗资源 利用效率 人力成本 病人就诊 体验 高，需要管理者有非常强的 综合能力。才能制定高效的 工作方案。 低，不能有效地将医疗资源 用到最需要的患者身上。 较差，医患矛盾频发。 低，医护人员将工作重心投 入到医疗服务中。 高，能分析出哪些患者急需 救治，优化医疗服务的前后 顺序。 较好，优化医院的资源配置， 不会让患者的就医诉求得不 不会让患者的就医诉求得不 到满足。 优化医疗资源配置 人工智能优化医疗资源配置：利用大数据，从宏观层面协调资源的有效分配。它能根据电子病历、既往病史等信息分析出哪些患 者是最需要及时救治的，把医疗资源优先提供给他们，优化医疗服务的先后顺序。 图：典型的优化医疗配置的人工智能系统界面，蛋壳研究院。 人工智能+医院管理，医院需整体提升，医院管理效率提升势在必行 因为医疗事务繁重、临床管理和医院管

决定》，提出要“聚焦构建高水平社会主义市场经济体制，充分发挥 市场在资源配置中的决定性作用”“深化能源管理体制改革，建设全 国统一电力市场”，为我国统一电力市场建设发展指明了方向。 近年来，我国电力市场化改革成效显著，电力市场交易规模快 速扩大，多层次电力市场体系建设有序推进，多元竞争主体格局初 步形成，电力商品的多元价值属性进一步显现，电力市场监管体系 更加健全，电力系统运行效率和资源配置效率不断提升。 “双碳”目标下，我国正在加快构建新型电力系统，风、光 ……………………………… 47 后记…………………………………………………………… 51 一、发展现状与问题挑战 （一）发展现状 近年来，我国电力市场建设成效显著，体制机制不断完善， 改革红利不断释放，资源配置进一步优化，电力市场在提升电 力系统清洁低碳、安全高效水平方面的作用愈发明显。全国统 一电力市场建设为加快构建新型能源体系、支撑经济社会高质 量发展注入了新的活力和动力。 全国统一的电力市场规则体系基本建立。中共中央、国务 交易为辅，月内交易频率逐步提高，部分省份探索开展了 D-3 或 D-2 交易。交易时段划分更加精细，多个省份实现了中长期 合同按照 24 时段签约电力曲线，通过分时段的交易机制和价 格信号，引导经营主体主动响应系统峰谷变化，提升资源配置 效率。 全国统一电力市场发展规划蓝皮书 8 市场注册 发布公告 交易申报 交易出清 安全校核 交易执行 交易结算 信息发布 图 1-7 经营主体参与中长期市场交易流程 电力现货市场进入转正式阶段。《电力现货市场基本规则

：通过分级资质认证和阶段性培训 ， 可以针对员工进行专项分类培训。 u 激励员工积极性 ：通过绩效评估和资质认证升降级 ，激发员工工作积极性和主动性。 u 优化人力资源配置： 帮助项目更准确地了解员工能力 ，科学进行人力资源配置管理。 u 建立良好的企业文化 ：建立公平、 公正、 竞争与合作并存的文化 ，有利于项目长期发展。 坐席五级数字资质认证体系 搭建一线坐席数字化资质认证体系 ，提供个性化的培训课程。 u 激励员工成长 ：通过设定不同级别的培训目标 ，激励员工不断学习和提升。 u 提高培训效率 ：避免一刀切的培训方式 ，提高培训的效率。 u 优化人力资源配置： 更精准了解员工能力 ，更科学地进行人力资源配置管理。 搭建一线人员（技能 + 管理） 培训体 系 技能 + 管理 培训体 系 培训 效率 激励 成长 个性 培训 提升 能力 掌握 技能 资源 配置 员工 成长 考核→进行绩效评估→定期评估 搭建一线人员（技能 + 管理） 培训体 系 五级 主要目的 u 提升员工能力 ：项目可以获取优秀员工的工作方法和成功经验 ，提升全员工作能力。 u 优化人力资源配置： 更科学、 更合理配置资源 ，如晋升、 岗位调整。 u 激励员工积极性 ：追踪体系也是一种激励机制 ，激发工作积极性和工作热情。 u 提升企业竞争力 ：项目可以及时发现和培养优秀的人才 ，提升企业核心竞争力。

日，江西省人民政府关于印发江西省数字政府建设总体方案 。规范要求推进智慧应急建 设，基于数字政府决策指挥体系，完善应急指挥“一张图”，提升集应急信息汇聚、资源配置、动态研判、模拟推演于 一体的应急指挥决策能力 。 应急信息汇聚 01 资源配置 02 动态研判 03 应急指挥 - 演练 04 智慧应急的建设路径 一、应急数据汇聚 整合不同渠道、不同层级的应急 信息，包括灾害发生地点、影响 信息，包括灾害发生地点、影响 范围、损失情况、救援需求。 二、动态研判 建立灾害损失评估模型、风险评估 模型，进行深度挖掘和智能分析。 三、应急处置 根据灾害类型、规模、影响范围等 因素，制定科学的资源配置方案。 四、应急指挥与 AI 融合 将分析结果应用于应急指挥支持、 个性化应急方案制定。 事前 事后 事中 应急响应 实时检测 智慧调度 进程跟踪 风险评估 风险警告 现场救援 联动会商 预案演练

操作流程，使得非技术人员也能轻松使用。 在实施 DeepSeek-R1 大模型时，企业需要确保数据的质量和 完整性，这是模型能够发挥最大效用的基础。同时，模型的持续维 护和更新也是确保长期稳定运行的关键。通过合理的资源配置和专 业的操作培训，DeepSeek-R1 大模型将成为工程造价管理中的一 项强大工具，助力企业在激烈的市场竞争中取得优势。 1.3 工程造价行业现状 当前，工程造价行业正面临着前所未有的挑战与机遇。随着全 随着建筑行业的快速发展和项目复杂性的增加，传统的工程造 价方法在效率、准确性和灵活性方面逐渐显露出不足。应用 DeepSeek-R1 大模型于工程造价领域，能够显著提升工程项目的 成本预测与控制能力，进而优化资源配置，降低项目风险。 DeepSeek-R1 通过其强大的数据处理能力和深度学习算法，能够 高效处理海量的历史工程数据、市场动态信息以及各种不确定性因 素，从而提供更为精准的造价估算和动态成本分析。这一技术不仅 提高成本预测的准确性：通过深度学习模型对历史工程数据的 分析，DeepSeek-R1 能够识别出影响成本的关键因素，并基 于这些因素进行预测，显著提升成本估算的准确性。  优化资源配置：DeepSeek-R1 能够综合分析项目需求与市场 供应情况，提出最优的资源配置方案，从而降低材料、人力和 时间成本。  增强风险管理能力：DeepSeek-R1 通过实时监控项目进展和 市场变化，能够及时识别潜在风险，并提供相应的应对策略，

务部署在私有云中，确保数据安 全性和可控性，同时利用公有云 的弹性资源应对突发的高计算需 求。 结合资源使用监控和成本分析工 具，优化算力资源配置策略，在 满足业务需求的同时，降低硬件 和云服务成本，提升整体经济效 益。 高性能算力资源配置与弹性扩展方案 05 数据治理与知识图谱构建 多源异构数据清洗与标准化处理 数据源整合：银行系统中存在大量多源异构数据，包括结 构化数据 减少人工干预，显著降低 运营成本。例如，自动化信贷审批流程可将审批时间从数天缩短至数小时，提升效率的同 时减少人力成本。 资源利用率提升 错误率降低 大模型能够智能分析资源使用情况，优化资源配置，减少资源浪费。例如，通过智能调度 系统，银行可以更高效地分配 IT 资源，降低硬件和软件维护成本。 大模型在数据处理和模型构建中具有高精度，能够显著减少人为错误，降低因错误导致的 额外成本 升通道、薪酬福利等，激发员工的学习动力和职业成长潜 力。 扁平化管理结构 减少管理层级，优化决策流程，提升组织响应 速度和灵活性，确保在快速变化的市场环境中 能够迅速做出调整和应对。 动态资源配置 根据项目需求和市场变化，动态调整资源配置， 确保关键项目能够获得足够的支持和资源，提 升项目的成功率和实施效果。 跨部门协作机制 建立跨部门协作平台和机制，促进业务、技术、 数据等不同部门之间的沟通与协作，打破信息