网侧规划 能源网络建设与扩容 降网损、提效率、促消纳 能量转换设备建设 荷侧规划 用能设备终端电气化 分布式发电资源规划 用户减排潜力挖掘 储侧规划 传统储能设备建设与扩容 移动储能设备建设 广义储能一体化平台构建 园区低碳管控技术研究体系 零碳园区运行调度 优化目标 碳交易成本 碳排放量最小 能源利用效率 调度特点 减碳设备多样（CCS/CCUS、P2G等） 需求响应潜力大，多能源耦合 需求协调：通过能源互联网协调产消者需求，提高用户满意度，促进可再 生能源消纳 储侧规划 传统储能：建设和扩容传统储能设备，提高系统的调峰填谷能力 移动储能：兼顾电动汽车充电桩等移动储能设备的建设，实现灵活储能 广义储能平台：构建广义储能一体化平台，提高园区消纳可再生能源的能 力 市场考量 碳排放量市场量化技术 碳交易市场到排放贸易市场的演变 能量转换技术 CCHP (冷热电联产) CHP (热电联产) P2G 式转化为经济效益 阶梯式碳交易价格机制减排效果优于传统单 一价格机制 市场出清价格机制在自主性和优化市场资源 配置方面具有优势 需求响应与多能互补协调运行 零碳园区需求响应研究现状对比 未来展望：构建园区广义需求响应管理系统，促进多能互补一体化发展 15 / 18 需求响应研究现状 价格型需求响应 动态碳排放因子引导 动态市场碳配额变化引导 碳交易价格嵌入节点边际电 价 激励型需求响应 经济补偿机制

网侧规划 . 能源网络建设与扩容 降网损、 提效率、促消纳 . 能量转 换设备建设 储侧规划 . 传统储能设备建设与扩容 . 移动储能设备建设 广义储能一体化平台构 建 园区通过低碳规划和运行管控，提高能源效率，降低减碳成本， 提 高绿色工艺水平，以运行结果体现零碳 源侧规划 . 新能源电源规划 传统能源减碳 （ CCS/CCUS 园区低碳管控技术是实现零碳园区的关键 路径 11 / 18 储侧规划 传统储能： 建设和扩容传统储能设备，提高系统的调峰填谷能力 移动储能： 兼顾电动汽车充电桩等移动储能设备的建设，实现灵活储能 广义储能平台： 构建广义储能一体化平台，提高园区消纳可再生能源的能 力 网侧规划 能源网络建设： 规划年限内的管道、输电电路的扩容扩建，从降网损、提效 率、促消纳方面探索不同网架结构 耦合设备建设： 不同引导信号下的碳效益、经济效益量化比较不足 需进一步研究能量转换、存储设备和电动汽车的综合需求响应能力 多能互补协调运行研究 进展 多能耦合研究 需求响应与多能互补协调 运行 需求响应研究 现状 未来展望：构建园区广义需求响应管理系统，促进多能互补一体化发 展 零碳园区需求响应研究现状对比 研究重点与进展 冷 电 热 气 氢 15 / 18 零碳园区建设的挑战 . 科学维度

数字化工厂介绍 目 录 1 数字化工厂概念 2 数字化工厂建设 3 建设数字工厂的意义和方法 4 数字化工厂的发展趋势 1.1 数字化工厂起源 1.2 广义数字化工厂 1.3 数字化工厂 1.4 数字化管道 1.5 数字化油田 2.1 现状分析 2.2 建设思路 2.3 功能建设 2.4 数据建设 2.5 关键技术 1 、数字化的起源 数字化工厂（ 在“数字化工厂”工程模块中验证规划结果。 工艺验证、仿真： 通过系统集成和客户化开发，输出工艺执行文件；通过系统集成和客户化开发。 客户化输出： 1 2 3 4 5 1 、数字化的起源 2 、广义数字化工厂 广义数字化工厂用于生产企业资产 运行管理、安全管理、规章管理、员工培 训和维修管理，以提升工厂的生产效率、 安全水平和决策能力。 以工程对象为中心，将大量复杂的 工厂资产相关数据转化为容易理解和以业 工程计划管理 工厂运维期： 多系统信息集成管理 生产辅助 设备维护 应急指挥 人员培训 合规与变更 知识管理 工程设计企业 生产企业 生产企业 阶段及内容 目标用户 最终达到的效果 2 、广义数字化工厂 数字化移交 2 我们对数字工厂的认识 1 通过数据深度挖掘和专家知识的加工积累，实现智能化决策支持 以“一体化运营”为核心，业务协同向外部协同、全球化协同发展 数字工厂建设

在高比例电力电子设备并网背景下，电力系统强度的分类体系如 下图所示。 10 稳定形态 稳定形态 稳定形态 高比例电力电子 电力系统强度 调节强度 支撑强度 稳定形态 动态过程 调节强度 支撑强度 广义惯量 惯量冲击比 短路比 阻抗比 频率强度 电压强度 图 3 电力系统强度分类体系 从稳定形态上讲，“系统强度”包含频率强度与电压强度两个维 度。从动态过程上讲，根据系统中电压/频率控制措施是否处于有效 突变的机组电磁功率与不变的机械功率产生了不平衡力矩，致使运动 状态发生改变，机组通过轴系旋转动能释放或吸收电磁功率的不平衡 量。频率支撑强度可以通过广义惯量及惯量冲击比两个指标进行量化。 其中，系统广义惯量是电力系统中能够反映系统惯性量值的统称，可 以反映故障扰动后的频率变化率。惯量冲击比为系统广义惯量与有功 扰动冲击的比值，表征系统在网内最大有功冲击下的最大频率偏差。 频率调节强度是指系统故障扰动后的暂态过程发生频率变化时， [5]Australian Energy Market Operator ． System strength in the NEM explained[R]．2020． [6]周瑀涵，辛焕海，鞠平．基于广义短路比的多馈入系统强度量化原理与方法： 回顾、探讨与展望[J]．中国电机工程学报，2023，43(10)：3794-3811． [7]徐政．新型电力系统背景下电网强度的合理定义及其计算方法[J]．高电压技

放责任合理的分配至用电负荷侧，方法大体分为合 作博弈分摊和节点贡献值分摊 2 种。Shapley 法和 广义 Nucleolus 法[48]是合作博弈分摊的典型方法， 该方法的解存在且唯一，并能保证其公平性、有效 性和稳定性，但 Shapley 方法存在用户数目过多而 导致计算复杂度过大的问题；广义 Nucleolus 法的 分摊结果不满足一般分摊问题中的等同性原则，且 难以体现用户位置的因素对碳排放责任的影响。节 产消者的需求，在提高用户的满意度的同时，促进 可再生能源的消纳，提高用户主动响应的积极性。 储侧主要关注各类传统、非传统储能资源的规 划调控，建设广义储能系统。在建设和扩容传统储 能设备的基础上，兼顾电动汽车充电桩等移动储能 设备的建设，并研究储能系统在协同用户侧需求响 应和产消者中的应用，以实现广义储能一体化平台 的构建，从而提高园区消纳可再生能源的能力。 此外，市场的发展趋势在零碳园区规划中也需 重点考虑。碳商品市场在规划年限内将环境效益转 经济补偿 √ [91] 碳补偿 √ √ 3）目前研究只满足于调节用户负荷，还应深究零 碳园区能量转换、存储设备和电动汽车的综合需求 响应能力[92–94]，形成完整的园区广义需求响应管 理系统。 6.2.3 园区多能互补协调运行优化 多能协同是园区提高能源利用效率，促进可再 生能源利用和节能减排最直接的手段[95-98]。当前的 研究集中于电-气-热-冷多能耦合的建模分析[99–101]、

的自 动化；人工智能是一种计算机能够思维，使机器具有智力的激动人心的新尝试； 人工智能是研究如何让计算机做现阶段只有人才能做得好的事情；人工智能是那 些使知觉、推理和行为成为可能的计算的研究。广义地讲，人工智能是关于人造 物的智能行为，而智能行为包括知觉、推理、学习、交流和在复杂环境中的行为。 11 二、 虚拟现实在智能制造中的应用 （一）虚拟制造定义及关键技术 虚拟设计就是指在设计阶段采用了虚拟现实技术，使设计人员可以随时看 到并修改三维的作品，让设计人员更专注于产品功能的实现。虚拟装配实际上 是在计算机上模拟设备的连续装配过程，如何有效地模拟实际装配过程是虚拟 装配的目的。在广义上，虚拟设计、虚拟装配分别对应于以设计为中心和以控 制为中心的虚拟制造。 21 22 微软人工智能的应用 23 人工智能的发展过程 24 思考题： 1. 什么是虚拟现实技术？

更好的健康情况，是本报告重点探究 的内容。 报告中，我们通过对二十余家医药企业及提供数字营销服务的企业；对数位关注领域的 投资者；对院端和 C 端的服务对象代表的调研访谈，首先厘清了数字营销的广义定义、 行业目前的核心瓶颈，助力供需双方在合作中更好达成共识；其次就数字营销不同类型 的产品盘点其稀缺板块，指引数字营销服务发展方向。 主要观点：  数字化发展的大势中，医药数字营销早已经不再是先进企业的优先尝试，而是各医 明确定义，确定数字营销价值和发展方向。狭义的数字营销解读为医药代表销售行为的 线上化，或者仅涵盖了围绕医生学术推广的院内营销流程，基于此定义，集采和国谈定 然引起市场的震荡，这也是影响市场信心的重要原因。但广义的数字营销，或者说真正 的医药数字营销应该定义为以数据驱动的全渠道营销服务，该服务应该包括： 1、医患联动：有效触达并联动医患两端。 2、全程服务：服务于药品上市后的全流程，包括科研、科普、筛查、问诊、处方、用 营销服务。 事实上，基于广义的医药数字营销定义，集采和国谈仅仅影响了医药数字营销中、针对 临床医生的、医药销售行为中的非学术推广部分的营销行为。即使是集采中选和国谈成 功的药品依然存在学术传达和推广的诉求，帮助临床制定更好的治疗方案、帮助患者更 好配合用药并监督效果、帮助医患更便捷联动以提供更好的医疗服务以及帮助患者获得 更好的治疗结局等。 因此，基于广义的医药数字营销定义，在上述政策背景下，加上医疗服务链路增长，在

开放科学（资源服务）标识码（OSID）： 摘 要： 数字化时代加速了人力资源数字化转型。面对生产要素创新性配置、劳动者及 劳动对象优化组合等内外部要求，探讨了企业战略协同、数据闭环管理、数据治 理、数据与企业洞察、广义数据纳管与应用等原则要求。在此基础上，进一步阐 述了通过构建满足数字化转型要求的系统方法体系、加强数据分类管理、强化 数据治理与运营、健全EHR数据体系、实现大数据应用等具体转型实践，并前瞻 握企业运营全貌。”仅依赖人力资源单一维度的数据 远远不够，应推动将人力资源数据与其他业务数据深 度融合，构建一体化的数据联动网络。通过这种跨领 域数据的协同作用，能够全面洞察企业的运营脉络与 内在逻辑。 e）实现广义人力资源数据的纳管与应用。在人 力资源数据应用领域，数据的应用范畴不应局限于人 力资源系统及其相关应用本身，而应当从企业整体架 构以及业务运营的视角进行全面审视。鉴于人是企 业的核心要素，所有与人的活动紧密关联的数据均应

合适的模型对传染病进行监测预警，见表 1。 谷歌和百度是研究者使用最多的搜索引擎平 台，搜索的关键词可分为疾病名称、症状、治疗方法 三大类；目前国内外研究者采用的预警预测模型种 类不多，大部分选择了广义线性模型，少部分研究 对多个关键词的原始的百度指数加权后进行传染 病的监测预警分析；所有纳入研究均为对既往数据 的拟合研究，其中 5 项在既往数据拟合研究的基础 上，也进行了一定程度的预测研究［13 疾病名称（-） 预测手足口病暴发［27］ 简单线性模型 谷歌 - 与流感的实验室检测数据拟合，实现早期预测［7］ 负二项回归模型 谷歌 疾病名称、症状、治疗方法（-） 预测登革热发病率［20］ 广义提高回归模型谷歌 疾病名称、症状、治疗方法（-） 预测登革热发病率［20］ logistic 回归模型 谷歌 疾病名称、症状、治疗方法（-） 预测登革热高发期［20］ 支持向量机模型 谷歌 疾病名称、症状、治疗方法（-）