键发现点，供行业参考 04 关于顺为人和 公司介绍及使命愿景价值观 源自一流、服务一流、成就一流 05 附录： 指标定义与使用说明 详细阐述本报告涉及到效能分 析指标的定义与使用说明 宏观经济分析 全球经济 vs 中国经济 行业竞争格局 行业市场规模及变化 发展趋势预测 未来趋势预测 ©2025 。欲了解更多信息，请联系北京顺为人和企业咨询有限公司。 % 2024 年全球十强国家 GDP 总量及名义增速 宏观经济分析 行业竞争格局 发展趋势预测 3.9% 2.9% 2024 2025F 9.0% 389 印度 名义同比 4.0% 317 法国 各国 GDP 6 宏观经济分析 行业竞争格局 发展趋势预测 2024 年全国 发电量 10.1 万亿千瓦时 2014-2024 年我国发电量及增速情况 6.7% 10.1 2024 2024 年我国发电量能源结构情况

键发现点，供行业参考 公司介绍及使命愿景价值观 源自一流、服务一流、成就一流 详细阐述本报告涉及到效能分 析指标的定义与使用说明 发展趋势预测 未来趋势预测 行业竞争格局 行业市场规模及变化 宏观经济分析 全球经济vs中国经济 5 ©2025。欲了解更多信息，请联系北京顺为人和企业咨询有限公司。 全球GDP：2024年GDP增速为3.9%，前十国家GDP占比45%，加权增速为4%；25Q1我 % 百亿（美元） 百亿（美元） % 宏观经济分析 行业竞争格局 发展趋势预测 6 ©2025。欲了解更多信息，请联系北京顺为人和企业咨询有限公司。 中国电力能源结构：2024年全国发电量10.1万亿千瓦时，可再生能源占比上升至34%，电 力结构清洁化转型稳步推进，其中风光发电1.8万亿千瓦时，占比18% 资料来源：国家统计局，顺为分析 宏观经济分析 行业竞争格局 发展趋势预测 n 2024年我国新增发电装机能源结构情况 34 宏观经济分析 行业竞争格局 发展趋势预测 8 ©2025。欲了解更多信息，请联系北京顺为人和企业咨询有限公司。 中国社会用电量：2024年全社会用电9.9万亿千瓦时，十四五以来年均增长6.7%；全年可 再生能源发电量增量占全社会用电量增量比例达82% 资料来源：中国电力企业联合会，顺为分析 宏观经济分析 行业竞争格局 发展趋势预测 万亿千瓦时

1. 第一章：洞悉宏观趋势预见能源新机 目录 货 C ◎IDC|2 优化能源结构布局绿色发展 · 企业层面：借助数字技术，企业可实时监 测及管控碳排放，优化生产环节，实现能 效提升、模式升级 · IT 层面：在双碳目标下，企业需积极利用 云计算、人工智能、大数据、物联网、数 字孪生等技术直接或者间接降低能耗，节 约资源 中国石油石化行业宏观环境 · 由于经济快速增长和国内能源供给不足，我 能源生产和消费结构，提高能源利用效率 · “ 十四五”规划中多次将能源作为关键词重 点提 及，显示我国在持续推进能源革命，建 设清 洁低碳、安全高效的能源体系，提高能 源供 给保障能力的决心 全球石油化工行业宏观环境 · 国际能源署数据显示，全球能源需求与 2020 年相比 2021 年将增长 4.6%, 包括石 油、 火电和天然气在内的能源均保持增长 · 全球可再生能源发电量尤其是太阳能光伏 3 3. 第三章：识别关键场景抓住数字机遇 4. 第四章：制定转型路线平台助力转型 5. 第五章：技术驱动创新领先指引方向 6. 第六章：实践引领发展使能业务转型 目录 1. 第一章：洞悉宏观趋势预见能源新 机 2. 第二章：重塑多维企业创新智造未来 货 C ◎IDC|4 ■ 生产管控 提高生产效率，保障生产安全，绿色低碳，优化炼化流程、降低生产成本 ■ 安全环保 实时

刻画整个电网的运行方式、稳定裕度、功率 平衡、阻塞断面等宏观状态。 子系统级 建模局部网络的拓扑结构、潮流分布、电压 支撑、保护配合等中观特性。 设备级 捕捉单个元件的运行参数、健康状态、故障 模式等微观信息。 电力系统是一个多层次复杂系统 ，包含从单个设备（变压器、开关）到局部网络（变电站、配电线路）再到整个区域电网 的不同粒度。只关注设备细节可能忽略系统性风险；只看宏观整体可能无法定位具体问题根源。通过构建层次化网络结构和跨 缘模型的任务协同、模型更新和结果同步。 场站、 变电站、 终端、 传感器等 ● 推理的效率与边界：实现实时响应与边云协同的平 衡 l 电力场景对推理速度的要求苛刻 从架构到应用 ，如何将宏观的技术架构落到具体的电力业务场景？科越提出“辅助机器人”的概念。 • 定义：“辅助机器人”是基于大模型技术 ，面向特定电力业务场景（如调度、交易、智慧能源） ，具备感知、认知、决策、

 国网紧密型单位  甲方代写     相关管理部门 进行初审 单位所属信息化科室 国家电网经济研究院 国家电网信通部门 电科院信息安全部门 6 电力大数据 —— 整体框架 宏观 大数据 外部 大数据  电网改革的决策支撑；  能源结构的调整改善；  基于多维视角的决策分析；  提供日常建设、运维的监管；  实现对最末端消费的数据采集分析； 单体发电输配成本核算 单体发电定价决策依据分析 临时性用电高峰单体发电支持体系 8 电力大数据 —— 宏观关注内容 作为现代工业真正的神经，社会正常运转的基本资源，国家一直十分关注电力与工农业、 城市发展的关系，不管是特高压的论证审批，还是国家电网的拆分，以及水电站建设等各 个方面应用，大数据将会为宏观决策提供科学的数据支撑和高效的分析模型。  水电站选址论证  火电站环境污染分析

内两个市场，优化资源配置，实施多元化战略，向产业集团化发展， 力争利用 3-5 年的时间把公司建设成具有先进管理水平和较强市场竞 争实力的大型企业集团。 （二）主要职责 1、执行国家法律、法规和产业政策，在国家宏观调控和行业监管 下，以市场需求为导向，依法自主经营。 2、根据国家和地方产业政策、光伏产品行业发展规划和市场需 求，制定并组织实施公司的发展战略、中长期发展规划、年度计划和 重大经营决策。 心技术失密的风险，将对公司发展造成不利影响。 （二）经营风险 1、宏观经济波动的风险 公司的发展受行业整体景气指数影响较大。行业与我国乃至全球 的宏观经济走势联系紧密，使得公司面临着一定宏观经济波动的风 险。 近年来，国际宏观经济复苏程度较为有限，且我国宏观经济也正 处于由高增长转向平稳增长的过渡时期。未来，若国内外宏观经济形 势无法好转，将可能影响到行业的外部需求，从而使得公司面临产品 品 需求、盈利能力下降的风险。 2、产业政策变化、下游行业波动及客户较为集中的风险 行业作为战略新兴产业，受宏观经济状况、产业政策、产业链各 环节发展均衡程度、市场需求、其他能源竞争比较优势等因素影响， 呈现一定波动性。 未来若主要客户因产业政策变化、下游行业波动或自身经营情况 变化等原因，减少对公司的采购而公司未能及时增加其他客户销售， 将对公司的生产经营及盈利能力产生不利影响。

··········· 37 附录 2. 部门能源消费调整方法及基年能耗和排放水平 ············································· 39 附录 3. 宏观社会经济假设 ···································································· 40 附录 4. 情景设置 ········ 能源政策模拟模型（Energy Policy Stimulator，EPS）是一款基于系统动力学的免费开源分析工具，用于模 拟和评估能源与气候政策对能源消费、温室气体排放、污染物排放、投资需求及相关宏观社会经济指标的影响。 EPS 模型由五大核心部门模块构成，分别是交通、电力供应、建筑运行、工业（涵盖建筑业与农业）以及土 地利用与林业。每个模块由相互关联的变量和政策参数，通过特定的函数关系构成。同时，EPS 燃料模块控制各种燃料的基本属性和价格变动，直接影响交通、建筑、工业、电力、区域供热与制氢、CCS 等部 门和领域的燃料需求变化；投入产出模块则用于估算政策带来的现金流变化对 GDP、就业和工资的影响，并进一 步分析这些宏观经济变量的变化对工业、建筑及交通能源需求的能源消费和排放变化的影响；研发模块负责捕捉 技术进步对燃料经济性及各部门技术固定投资的改善影响。 EPS 模型中的所有子模块和内部要素彼此交织，并与其他

放式管理向网格化、实时化、精准化管理转变，减少工作的盲目性，大幅提升治霾的工作效 能；通过科学先进的管理方法，实现网格化监控系统监控，在微观上，可实时反映局部区域 的污染物排放及扩散状况，在宏观上，可反映出整个区域的空气质量，进而推动区域空气质 量持续改善。 智慧环保是主要基于大数据等新型技术支撑体系的智能化环保决策手段，是数字环保的 延伸，并在内涵上有着深刻的变革。随着中国工业化、城市化进程的不断推进，生态环境日 生态环境数据 库，实时掌握生态环境的变化。区域生态环境信息、企业生态环境信息、工业生产过程生态 环境量、能源种类生态环境量、废弃物生态环境量、生态环境汇集等。 可视化运行监测，全面能耗监测，为宏观分析和决策提供数据分析支撑。 生态环境智慧环保大数据云平台系统应用 以环境风险管理为例 4.2.3 应用服务层和数据资源层 应用服务器层和数据资源层担负了数据处理的任务，硬件建立在并行计算环境（软硬件 掌握温室气体排放数据库，实时掌握资源的利用。 区域生态环境信息、企业生态环境信息、工业生产过程生态环境量、 能源种类生态环境 量、废弃物生态环境量、生态环境量等。 可视化运行监测，全面能耗监测，为宏观分析和决策提供数据分析支撑。 4.4.3 智能化分析平台 智能化分析平台在丰富的业务模板库的基础上可以快速的为使用发现关键信息，可以使你 轻松的在 1 到 3 秒以内完成 85%以上的生态环境事件及数据分析。

将整体零碳目标分解为有时间节点和具体数值的分项目标 针对分项目标，建立适用于各领域和主体的指标体系 全面量化情景分析 基于量化分析结合技术经济分析的情景分析法 建立完整园区能源模型，考察宏观经济和能源条件 搭建基准情景和零碳情景，开展相应的情景分析 跨领域一体化优化 从各用能领域的能源转化形式、消费特点出发 将零碳目标细化到具体能源解决方案 在各领域间构建灵活互动的用能体系，实现共同优化 情景分析法是制定零碳目标体系的重要工具，通过假设、预测、模拟等手 法生成未来情景，并分析情景对目标产生影响的方法，为制定高质量能源 发展规划及政策提供支持。 关键步骤 建立完整的园区能源模型，考察宏观经济条件、能源资源条件、能源 供给和能源需求 通过调整参数优化潜力，按照碳排放维度搭建基准情景和零碳情景 开展情景分析，评估不同情景下的碳排放和能源消耗情况 应用价值 情景分析能够帮助园区