能、风能、水力、储能等），并实时 管理潮流的能力，为日益增长的效率问题和可持续性需求提供了解决方案。 然而，电网现代化也伴随着重大技术挑战：可再生能源发电的波动性、现有基础设施的过载以及 系统复杂性的增加。这些障碍需要创新方法来确保电网的稳定性、安全性和弹性。 引言 02 在此背景下，电网的智能选型成为优先事项。通过精确分析和优化基础设施，选型软件在应对智 能电网挑战中发挥着战略作用 能够在系统的任意点模拟短路电流计算，识别潜在风险并实现保护装置的选型和调整。 3 标准合规性 软件符合标准要求（如IEC、NF、VDE等），确保系统合规并简化第三方审核。 4 节省时间与提高精度 复杂计算的自动化、实时模拟、快速仿真、基于先进算法提供选型意见。 通过结合技术与专业知识，这些工具使电网运营商、工程师和企业能够设计高性能、灵活且可持 续的电力系统。它们满足了日益增长的数字化解决方案需求，确保预测和解决与能源转型相关的 真电力系统的配置，以确保可再生能源的无缝整合、最优的能量流管理和更高的安全性。 在智能电网的背景下，计算及选型软件将成为设计、分析和优化这些复杂电网的重要工具。 为何智能选型至关重要？ 2. 由可再生能源驱动的多源电网的发展彻底改变了所有基础设施，无论是现代的还是现有的。然 而，向更复杂电网的过渡伴随着许多技术挑战，如果没有精确选型，可能会影响其效率和可靠 性。 选型面临的挑战 挑战 问题 后果 解决方案

高（ ** 独有 5G 专网管家 + 丰富网管经验，为业界首 5G 应用方案概览 ） 1 、 5G 无人机巡检应用 火电厂巡检的典型挑战 管线巡检  巡检环境复杂： 管线通常涉及到高海拔或城区复杂环境，传统地面人工巡 检方式难以有效覆盖；  线路距离长： 电厂涉及输电管线、取水管线、输煤巷道，管线类型多，长 度长，覆盖面大；  人员工作量大： 传统人工巡检需要大量人力物力才能完成高频次巡检 传统人工巡检需面临恶劣环境，存在大量作业安全隐患（中 暑、低温、跌落、蜂害、蛇害等） 火电厂巡检一般包括管线巡检及厂区巡检，通常面临各种复杂的环境，传统人工巡检需消耗大量人力且存在巡查死角。 厂区巡检  整体感知力弱： 厂区内设备分散，布局复杂，传统人工巡检难以对整体运 行情况进行感知；  设备复杂度高： 厂区中存在高度在百米以上的烟囱，高温高压的设备，人 工巡检难度大，风险高； 无人机巡检优势 无人机能够预设航线，自动飞行，巡检过程无需人为操作 精细化巡检 无 人 机 支 持 对巡检线路自定义角度进行拍照 ， 高倍混合光学变焦相机，不错过 任何细节 广泛适用 适合山区、大落差、城区等各种复杂环境，且白天夜间均可使用 定期任务自主飞行 应急快速响应飞行 激光雷达点云模型 实景三维数据生产 无人机火电厂巡检方案架构 专业负 载 无人值守平 台 模型重建 航测应 用 多传感器相机

分层 Python 单体架构：与 Kaluza 的微服务架构不同，Kraken 的核心 平台是一个庞大的 Python 单体应用（Monolith）。为了管理这个包含近 28000 个模块的代码库的复杂性，Kraken 采用了一种精心设计的分层架构。 这种架构将代码库在逻辑上划分为不同的层次，典型的层次结构是：核心 层（core）->地域层（territories）->客户层（clients）。依赖关系被严格限 架构的潜在局限：尽管分层设计旨在缓解单体架构的一些问题，但仍 然存在一些固有的挑战。例如，当需要在不同层之间进行非标准的交互时， 可能需要采用控制反转（Inversion of Control）等模式，这会增加代码的“局 部复杂性”。此外，由于在高层（客户层/地域层）进行修改相对更容易和风 险更低，可能导致开发人员倾向于在这些层级编写特定代码，而不是将通 用功能沉淀到核心层，从而使得高层代码过于臃肿。 20 灵活性与 系统旨在提供一个端到端的集成解决方案，取代传统能源零售领域 中由各种独立系统（如 MDM、CIS、CRM、VPP 等）组成的复杂技术栈，实 现所谓的“从电表到现金”（meter-to-cash）流程的现代化。  计费与支付：平台的核心能力之一是利用实时数据流自动化计费流程。 它能够处理复杂的计费逻辑，例如 OVO 的“Charge Anytime”套餐，该套餐 将电动汽车的充电成本与家庭用电分开计费，并提供一个特定的低费率。

，传统方法算力瓶颈凸显 安全韧性要求提升 ： 面临物理 、 网络 、 气候等 多 据处理需求迫切 ，价值挖掘不足 决策实时性要求严苛 ： 复杂优化问题需在秒级甚 强大的数据处理与模式识别能力 ，有望从海 量数据中洞察运行规律 出色的上下文学习与推理能力 ，可辅助甚至 优化复杂决策过程 多模态融合潜力 ，整合文本、 时序、 图像 等 多元信息 ，实现全景感知 挑战与机遇并存：大模型技术破局电力系统复 自主地承担其核心功能 ，处理日常业务流 程和数据。 这些系统是企业运营效率的保障 ，其运行逻辑和数据流清晰、 可控。 这种“双轨运行”模式 ，实现了“ AI 算力”与“专家智慧”的完美结合。 AI 负责处理它擅长的复杂计算和数据关联 ，而人类 专家 则凭借经验和知识 ，进行最终的判断和决策。 大模型并行运行与辅助 大模型作为智能增强层， 与现有系统并行运行 协同互补的“双轨运行”模式 大模型在电力领域中的角色 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 运行状态和相互影响 ，发现隐藏的关联和规律。 f 数据是血液： 电力大模型价值实现的核心 要素 增强的模 型能力 数 据 质 量 数据维度 数 据 量 电力系统拥有庞大而复杂的专业知识体系 ，包括设备规范、调度规程、安全约束、市场规则、行业术语等 ，这是通用大模

背包式基站 检波器 车载通信方案 检波器 检波器 检波器 5G 改变地球物理勘探作业模式 ， 实现 “提质增效” 油气地震物探 5G 覆盖组网（高密、 可视、 智 慧） 物探数采野外作业环境复杂 ， 用工量大 ， 无法实现高密部署、 成 本高 5G 人工智能 云 VR/AR 作业周期长 ，一般需 节点仪管理系统 数据采集 系统 北斗卫星 3 数据 统一数据底座 “ 血液” 任务组 任务组 任务组 2 AI 使能 ，对准重复、海量、复杂的场景 ，提升业务效 率 AI 应用场景 重复：规则确定 0 海量：业务量大 复杂：成 本高 “ 靶心” 5G 人工智能 云 VR/AR 算法 30% 50% 5G 人工智能 云 VR/AR 节省人力成 本 识别效率 大量存在的行业知 识 地球系统的复杂性 样本少且标签不准 确 行业专家想通过 AI 获 取科 学规律而非单纯的 数字 行业数据 + 专业知识 +AI 算法 + 算力 ，成 为人工智能在油 气勘探 领域的持 续 推动力。

45%，难以匹配光伏日 内波动（峰谷差达 70%）。 三是技术集成与兼容性难题、设备接口标准碎片化，逆变器、储能装置与智能终端通信协议兼容性不足，导致数 据互通失败率超 15%。 四是低压侧计量、调度控制系统复杂度与可靠性矛盾突出，分布式光伏“四可”（可观、可测、可控、可调）及 未来可溯源、可聚合、可交易等新业态都要求在技术层面实现“感知 - 本地通信 - 网关 - 远程通信 - 控制主站”全链 条协同，多节点故障率叠加（如通信延迟＞ 零接触、零故障的网络服务。 （二）全面支撑低压侧配电网各类业务应用： 1、支持高效数据采集：支持单次抄读 500 块电表数据仅需 1 分钟（窄带需 3 ～ 4 小时），可同步处理窃电检测、 能耗分析等复杂任务。 2、支持低压配电网透明化：支持低压配电网拓扑自动识别、故障快速定位、用电质量实时监测等。 3、支持配电网实时监测与控制：实现电力设备的远程实时监控与精准调控，如动态调整分布式电源输出功率、快 优点 缺点 Water-filling √ - 运算复杂度小 不能得到整数比特分配，需要离散比特时不能 取得最佳方案 Hughes-Hartogs - √ 离散比特分配的 最优方法 每一个比特的分配都需要对所有的子载波进行 搜索，运算复杂度高 Fischer-Huber - √ 复杂度适中 需要提前知道最初的速率分配 Chow √ - 复杂度适中 自身算法限制，优化余地有限；BER 较高时，

基于大数据的煤矿安全监测与预警系统优化研究 摘要：本文研究基于大数据的煤矿安全监测与预警系统优化方案，旨在提升煤矿安全管理的精准性和效率。随着 煤矿行业面临日益复杂的安全管理需求，传统的安全监测手段已经无法满足矿井环境中多变的安全挑战。基于大 数据技术的应用，通过多源数据的采集、处理和分析，为煤矿安全管理提供新的解决方案。文章深入探讨煤矿安 全监测技术的现状与发展趋势，分析大数据在煤矿安全监测和 1 引言 传统的煤矿安全监测依赖于人工巡查、单一传感 器监控以及静态的安全管理模式，难以在复杂和动态 的煤矿环境中及时发现潜在的安全隐患。如何借助现 代科技手段提高煤矿安全监测和预警系统的智能化水 平，成为当前煤矿安全领域亟待解决的关键问题。陈 孝慈等提出大数据在煤矿安全领域的应用具备数据多 样性和复杂性的特点，因此需要建立一套完整的大数 据治理体系，通过数据分析技术提高安全管理的精准 性和可操 可以为矿井的风险预测和应急处理提供更加精准的支 持，优化安全管理与预警决策[7]。 尽管现有的大数据技术在行业中得到广泛应用， 煤矿安全监测与预警系统的优化仍面临诸多挑战。第 一，煤矿安全监测涉及的数据来源极为复杂，包括气 体传感器、环境监测设备、视频监控、人员定位等多 种数据来源。第二，煤矿的安全风险具有高度动态性， 安全隐患的发生往往是突发性的，这要求预警系统能 够具备快速响应和实时分析的能力。 2 煤矿安全监测与预警系统优化方案

50 ~ 70 年代是人工智能技术的萌芽时期。 20 世纪 80 年代 ，专家系统作为一种模拟人类专家决策能力的 AI 应用 开 始出现。 20 世纪 90 年代 ，随着计算机运算能力的提升 ，更复杂的智能算法被开发出来 ，用于生产规划和调度。 21 世纪初开始 ， 大数据和云计算兴起 ，机器学习等算法被提出。 2010 年 ，物联网、大数据分析、机器学习、深度学习等技术出现； 2020 可能无法及时获取和更新最新的能源数据和信息，导致在处理与时效性相关的能源问题时，给出的结果滞后或不准确。 2 、逻辑推理方面： 1 ）复杂逻辑处理能力有限，能源系统涉及发电、输电、配电、用电等多个环节，各环节之间存在复杂的因果关系 和 逻辑联系。 DeepSeek 在处理一些需要深入理解和分析复杂能源逻辑关系的问题时，可能会出现混淆概念、因果倒置等逻辑错误，难 以提 供准确有效的解决方案。 2 ）缺乏辩证思维。 其次，模型本地部署存在缺陷。本地部署的 DeepSeek 版本可能存在参数规模受限、功能不完整等问题，如一些本地版缺少多模动态、文件分析、实时联网等核心功能，推理能力 也 相对较弱，无法满足能源行业复杂业务场景的需求。 三、挑战与应对策略 Te n c e n 腾 讯 n 应对策略：以人为本 1 、构建专业语料库： 收集能源领域的专业文献、研究报告、行业标准、技术规范等资料，构建专门的能源语料库。并对数据进行清

整产品设计或生产流程。 数字孪生不同于传统的计算机辅助设计（CAD）， 也并非另一种以传感器为基础的物联网解决方 案。5数字孪生的功能远高于这两者。计算机辅助 设计完全局限于计算机模拟的环境中，在复杂环 境建模方面取得了一定成效；6物联网系统的功能 比数字孪生简单，可用于位置检测和整个组件的 诊断，但无法对不同组件间的相互作用和整个生 命周期过程进行检测。7 数字孪生的真正功能在于能够在物理世界和数字 流程的根本性变革，这是目前的方法几乎无法实 现的。 数字孪生应用于生产流程 数字孪生主要用于复杂资产或流程建模。复杂资 产或流程会与周围的环境发生不同形式的交互作 用，因此很难在整个产品生命周期内开展结果预 测。8数字孪生的创建可结合各种不同的实际情况， 以实现不同目的。例如，数字孪生有时会用于模 拟喷气式发动机和大型矿用卡车等复杂部署资产， 以监测和评估资产使用过程中的磨损和压力承受 情况。该类数字孪生应用所产生的重要信息将影 企业将最终根据分析结果采取实际行动。 • 促动器——若确定应当采取实际行动，则数字 孪生将在人工干预的情况下通过促动器展开实 际行动，推进实际流程的开展。11 实际流程（或物理实体）及其数字虚拟镜像明显 比简单的模型或结构要复杂得多。当然，图1的模 型只是一个数字孪生结构，重点呈现产品生命周 期的生产环节。12我们的模型旨在呈现物理世界 和数字世界之间的映射所具备的集成、全面和交 互特征。这一架构可帮助企业了解并着手创建数

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。 然而，储能技术仍面临一些挑战，如技术复杂性高、 成本高、安全性问题等。例如，氢能储能技术虽然具 有高能量密度等优点，但在实际应用中存在技术难度 大、成本高、安全性要求高等问题， 限制了其大规模 推广。 碳捕集技术原理与方法 碳 碳捕集技术在零碳园区的应用主要集中在减少工业排放和实现能源系统的低碳化。例如， 通过将捕集的二氧化碳用于合成燃气，可以实现能源的循环利用，降低碳排放。 然而，碳捕集技术也面临一些挑战，如高成本、高能耗、技术复杂性等问题。此外，二 氧化碳的储存和利用也存在一定的风险和不确定性，需要进一步研究和探索。 碳捕集技术 PART 02 多能协同规划设计案例分析 以某工业园区为例，通过多能协同规划设 计，优化了能源系统的配置和运行。该园 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， 能源需求复杂，碳排放量较大。因此，该园区将建设 零碳园区作为发展目标，通过优化综合能源系统，实 现园区的低碳发展。 综合能源系统优化方案与实施 该园区采用多能协同规划设计，优化能源系统的配置和运行。