低边缘设备内存占用。最后，边缘算力系统实现端边云协同与弹性扩 展，通过大量边缘节点构建泛在算力服务能力，支持大模型推理的弹 性调度，算力管控平台可动态匹配任务与算力资源。 靠近用户提供服务，支撑全域实时响应。单一边缘节点的覆盖范 围有限，若实时应用需跨区域协同或复杂度过高，可能超出单个节点 的算力承载能力。边缘算力系统通过“就近节点联动”打破这一局限， 通过多样化的网络互连邻近节点，进而采用算网一体化资源调度支撑 大部分。边缘算网控制层通过标准化南向接口与边缘基础设施层交互， 实现资源指令下发与状态采集，同时通过北向接口为上层应用提供开 放的算网服务能力。算网资源管理模块通过全域资源监控、算网资源 纳管、资源预留与编排和算网度量与计费实现跨域算力/网络资源的 可视化管控与弹性分配。其中，全域资源监控模块能够实时采集边缘 节点计算、存储及网络资源状态数据，支撑资源立体化管控与异常预 警；算网资源纳管模块支持边缘节点快速注册及多厂商设备接入，实 效率， 满足边缘场景下低延迟、高可靠的调度需求。 边缘算网应用层通过北向接口获取边缘算网控制层开放的算网 服务能力，面向各类业务场景提供多样化的算网协同应用。其基于边 缘算网控制层统一管控的全域算网资源，将算网协同调度后的资源能 力与具体业务需求相结合，实现算力与网络资源的智能化、场景化应 用，为工业控制、视频分析等不同领域的业务提供低时延、高可靠的 算网服务支撑，推动边缘算力在各行业的深度落地与应用创新。

区域的协同发展，形成区域低碳发展的合力。 社会环境因素一体化 全域综合能源系统是一种更大规模的能源系统，涵盖城市、城市群 甚至更大的地区。它通过整合各种能源形式、能源需求和能源设施， 实现能源的优化配置和高效利用。 全域综合能源系统具有规模大、覆盖面广、能源形式多样等特点， 能够实现更高水平的能源优化和低碳发展。 全域综合能源系统的发展将推动能源系统的进一步优化和升级，实 现能源的 现能源的高效利用和低碳发展。通过整合不同区域的能源资源，实 现能源的共享和互补，提高能源系统的整体效率。 全域综合能源系统还将促进能源与社会经济的协同发展，为实现 区 域可持续发展提供有力支持。 全域综合能源系统 04 零碳园区综合能源系统 案例分析 碳中和技术实践 零碳园区学习与实践 案例背景与目标 以某工业园区为例，该园区位于我国东部沿海地区， 是一个以制造业为主的综合性园区。园区内企业众多，

计、需求响应、能源监测与优化调度等关键技术进行了归纳 分析；最后以实现园区零碳为主要目标，从全方位融入零碳 理念、综合探索碳吸收/碳排放等方面分析零碳园区优化运 行所面临的核心问题，并从数字化、社会环境因素一体化、 全域综合能源化等方向指明零碳园区的发展趋势。 关键词：零碳园区；综合能源系统；碳中和；优化运行 DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2023.0993 0 引言 吸收的综合探索。此外，零碳园区级 IES 未来向着 数字化、社会环境因素一体化、全域 IES 的方向发 展的概率极大，呈多样化趋势。零碳园区的发展前 景如图 6 所示。 能 体 化 源 排 方 实现 碳中和 一个目标： 实现碳中和 两个挑战： 全方位融入零碳理念，碳吸 收+排放综合探索 三个趋势： AI智能化，社会环境因素一 体化，全域综合能源系统 图 6 零碳园区的未来展望 Fig. 6 候区，按照建筑碳排放进行设计和分布，在园区内 创造园林景观，吸引住户参与生态碳汇设施的维护 和运营。 3.2.3 全域 IES IES 的规模可以划分为跨区域级、区域级及用 户级 3 个层次。综合考虑技术经济、社会因素、难 易程度 3 个方面，未来 IES 最可能实现的路径是用 户级 IES→区域 IES→全域 IES。其中用户级 IES 通 过在单一建筑或用户层面实施综合能源管理，可以 实现能源效率的提升和碳排放的减少，适用于工

传输 核心网：核心网负责用户身份认证，保护用户签约信息 多源异构下的综合能源物联设备接入 形成统一的感知设备接入标 准和数据对接接口 实现存量、新增物联设备的 一站式统一管理 提供对全域物联网感知数据 的统一管理 形成一套完整的具备共享开 放能力的物联平台  针对物联设备存在类型不同、通讯方式多样、协议复杂、终端系统信息独立等问题，推动园区数据共享，研究分析多 协议接入 交易策略 结算管理 能效管理 能效分析 能耗对标 错峰用电 微网监控 电力模型 运行监控 用能监测 碳排管理 微网碳监测 碳排放推演 碳减排潜力分析 物联管理 设备管理 全域感知 场景联动 数据 策略 设备层 分布式光伏 储能 充电桩 空调 照明 …… 智能网关 负荷控制 负荷预测 优化调度 削峰填谷 高效运营一平台 技术指标及创新性 02 碳排放量核算与分析

通过新型“一张网”的建设，在原有井上井下一张网的前提下，通过先进的SDN（软件驱动网 络技术）来驱动整体矿山网络的通信。将原有相互隔离的网络系统，在保证网络安全和信息安 全的前提下，将网络通信拉通构成数字化矿山“一张网”体系。实现全域运维、统一管控、数据 集中、消息拉通，为后续实现安全运营平台与生产调度指挥中心的信息拉通、数据融合奠定坚 实的通讯基础。 一张融合通信网络 以信息安全、数据安全、业务应用安全为基础，通过最新的大数据应用技术和工业物联网技 AI赋能（AIOps） ITOM+AI战略，利用数据治理、智能分析手段， 满足日益复杂的IT基础设施高效运维要求 异常检测 故障根因 容量趋势 全域融合（Aaggregation） 通过微服务底盘，聚合端、网、云、安全等多技 术域运维服务，满足客户全域运维场景需求 微服务聚合底座，规模弹性扩展 ICT全栈运维实现从门户聚合向容器 微服务聚合演进 开放生态 以上八大模块不是孤立存在的，它

奥格智慧海绵城市系统 （AWater iLID） 10 奥格水利数字孪生平台（AWater DT）利用大数据、人工智能、物联网、虚拟仿真等技术，顺应数字 技术发展新趋势，结合工程信息化、数字化基础条件，构建“全域互联、全景可视、全程智控”的流域水 利数字孪生平台。 功能介绍 产品介绍 ① 数据底板 提供数据汇聚、数据治理、数据服务等功能，将流域范围地理空间数据和精细化BIM模型按统一 的时空基准 济运行、公共安全、医 疗卫生、规划建设、城市管理、交通运行、营商环境、生态环境、民生服务等领域城市运行管理要素为 重点，打造“感知智能”、 “认知智能”、 “决策智能”的城市发展新内核，实现数据全域融合、时空多维呈 现、要素智能配置的城市治理新范式。 北京是严重缺水的特大型城市，长期存在水资源利用率不高、用水单位类型多、分布地区广、用 水意识薄弱、数据共享程度不高、业务审核效率低等问题。项目通过数据治理（数据整理、信息采集、

节点 节点 节点 节点 节点 节点 电能量按节 点交易结算 节点 辅助服务按安 全域交易结算 节点 节点 节点 节点 节点 节点 节点 节点 节点 节点 节点 节点 节点 节点 节点 节点 节点 节点 节点 节点 为什么按安全域设置备用需求 ? 整个区域网 节点 节点 提供备用的电源 节点 节点 节点 节点 节点

Studio 平台：提供一站式智能数据管理能力，帮助企业快速构建从数据接入到数据分析的端到端智能数据系统，消除数据孤岛； • 数据治理能力：基于华为 13 年数据治理方法论，帮助企业统一数据标准，构建全域大数据资产，加快数据变现，实现数字化转型 数据服务 服务市场 开发调试 审核发布 授权流控 运营运维  一站式平台，一个 DataArts Studio 平台 即可完成数据全生命周期的开发治理工作，

通过零碳园区服务平台的建设，对企业用能进行精细化分析和追踪，满足“国家双碳目标”的指标要 求，切实提高企业运营效率。 04 效果展示，全员参与 , 双碳完成情况 03 节能报告、节能措施建议、双碳预警 01 全域能耗布局，采集能耗数据 02 能耗分析，能耗预测，能耗合理性分析 成果 追踪 节能 举措 能耗 数据 采集 节能 诊断 节能 管理循环 依托能源数字化、多能互补项目，

DeepSeek 可构建更精准的新能源发电预测模型，对太阳能、风能等发电功率进行提前预测。例如， 针对某风光装 机占比达 58% 的省级电网， DeepSeek 通过构建考虑新能源场站波动特性的动态安全域模型，将弃光率从 19% 降至 3.2% ，日前预测精 度提高 至 94.7% 。 2 、优化调度决策：基于精准的发电预测， AI 大模型可以综合考虑电网的负荷需求、不同新能源电站的发电能力、储能设备的状态等多