2.1.1 监控 G7的前景 监测 预测 透明度 运行 优化 最终用户 自动化 智能传感器，DLR， 数字孪生，SCADA， 热成像 WAMPAC, 资产健康 诊断，PMU， 卫星图像等 需求预测 可再生能源 生产预测 长期产能 投影 预测性 维护等 智能家电， 车网互动 工业4.0 需求响应 微电网交易 HEMS，智能 恒温器等 数据交换, 碳信用 互操作性 AI增强型可变可再生能源发电预测： 利用人工智能预测风能和太阳能输出，以更好地将发电与需求相匹配。 • 环境与天气状况监测: 监测影响电网运行和资产性能的气象和环境条件，使用先进的天气和气候传感器、无人机 传感器和卫星图像。 • 对系统参数进行精细化监控： 高精度实时测量电压、电流、频率等关键电网参数。这包括用于精细计费、故障 检测和灵活性信号的智能计量基础设施。 • 人工智能增强的需求预测： 使用机器学习进行 感器收集，包括基于无人机的传感器，这些传感器 能够收集不同参数的高分辨率测量数据，例如温度、气压，甚至高空风速（NIPR，2025）。与仅使用经典数值模型 相比，人工智能模型和机器学习技术能够处理卫星图像，以生成关于太阳辐射和云层覆盖等参数的更好预测。 预防性维护通过基于预测性维护输出的最佳行动方案的数字化建议来增加价值，超越了仅仅预测故障，而是推荐解决 方案。 2019年，恩埃勒意大利公司启

与其他专门用于处理逻辑关系的模型或算法进行集成，如知识图谱、逻辑推理引擎等，结合各自的优势来提升处理复杂逻辑 关系的能力。 3 、多模态融合与交互： 除了传统数据，融入能源场景的图像、视频等多模态数据，如利用卫星图像分析能源设施分布、利用监控 视 频识别能源设备状态，结合文本数据，能让 DeepSeek 更全面地理解能源场景中的复杂逻辑。 4 、模拟与仿真结合：将 DeepSeek 与能源系统模拟软件

制中心 统 统 、 系统需求与规划 设计 综合生产执行平台 平台层 、 项目的最终验收 各系统试运行 、 南泥湖钼矿卫星图像 资料来源：迪迈科技、龙宇钼业、亿欧智库 、 1 2 3 生产流程不连续 信息孤岛严重 矿山开采环境复杂 、 本项目结合南泥湖钼矿实际 ，针对诸多影响安全 生产的瓶颈因素

√系统组成结构 以地理信息系统为基础，GIS 地图显示所有设备设施的地理位置、 基础信息和运行参数，地图可以放大缩小和拖拽，支持对设备设施 的模糊查询和快速定位功能，系统内置三种地图供选择：卫星图、 街道图、地形图；涵盖了调度管理、设施管理、能耗管理、应急管 理、数据管理、智慧中心等多种具体功能，系统结构图如下： 38 √地理信息系统（GIS）介绍 地理信息系统软件将热力企业的管理信息系统构建在