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

三 所 研究思路 融合多种先进技术 智能体融合了人工智能、机器学习、物联网等多 种先进技术，形成了强大的技术体系。这些技术 的融合使得智能体具备了更加智能、高效的能力， 能够在复杂环境中发挥出色。 典型智能体的案例 典型的智能体案例包括智能家居 中的语音助手、自动驾驶汽车中 的决策系统等。这些智能体通过 感知环境、分析数据并作出决策， 为用户提供了更加便捷、智能的 大模型具备卓越的语言理解 和生成能力，能够流畅地进 行自然语言交互。 可处理多样复杂任务 大模型具有高度的灵活性和 可扩展性，能够处理多样且 复杂的任务。 大模型如百科全书 大模型是人工智能领域的璀 璨明珠，其知识库广泛而深 入，犹如一部百科全书。 03 02 能在复杂场景工作 智能体能够在复杂场景中工作， 如工业生产线上的智能巡检、 城市交通中的智能调度等。它 们能够根据场景需求进行灵活 情况下，智能体需要独立地 与环境进 行交互，并根据环境的反 馈来优化其 行为策略，以实现预设 的目标。 多智能体系统 是多个智能体组成 的 集 合 ， 它 的 目 标 是 将大而复杂 的系统建 设成小的、彼此相互通 信和协调的，易于管理的系统。 多智能体强化学习旨在解决多个智 能体在共享环境中协同或竞争学习 的问题。因为智能体之间存在着一 定的关系，如合作关系，竞争关系，

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

以及时发现的水管爆管、接错慢漏问题。 2 、火灾自动报警方面： 传统消防：单位消防安全管理人员、值守人员只能到场查看；部门监管、消防 大队等只能到场检查，不能及时反映火灾隐患；火灾发生时，上报繁琐，程序复杂， 不利于现场处置。 3 、重点部位可视化监管方面： 传统消防：监控能力有限，注意力不集中，海量无用视频数据的传输和存储， 造成带宽及存储资源的严重浪费，同时，淹没了少量的有用信息，使得有用信息 、建设项目估算投资额是指项目建议书或者可行性研究报告的估算投资额 2 、建设项目的具体收费标准，根据估算投资额在相对应的区间内用插入法计算 3 、根据行业特点和各行业内部不同类别工程的复杂程序，计算咨询费用时可分别乘 以行业调整系数和工程复杂程度调整系数 ( 见附表二 ) 二、按建设项目估算投资额分档收费的调整系数 ( 以表一所列收费标准为 1) ( 一 ) 、行业调整系数 1 、石化、化工、钢铁 1 火电 ( 含核电 ) 、机械 ( 含船舶、航空、航天、兵 器 ) 1 4 、林业、商业、粮食、建筑 0.8 5 、建材、交通 ( 公路 ) 、铁路、市政公用 工程 0.7 ( 二 ) 、工程复杂程度调整系数 0.8-1.2 中国通信服务 CHIXAC0MSERVICE 项目咨询费取费依据和标准 咨询费附件一 ： 咨询费附件二：