形成业务数据模型供孪生工厂使用。 孪生与数字底座模型 利用数据模型建立各模型的关联关系网， 通过统一模型的统一编码识别到虚拟设备， 将物模型 / 业务模型贯通到虚拟设备 中，形成数据驱动虚拟设备的仿真可视。将算法模型 / 成本模型引入到虚拟设备， 用作孪生的仿真分析及优化。 数据模型关系图谱 孪生与数字底座 IOT ▌ 数据采集：软网关采集完数据后会将实时数据统一推送到 IOT 平台。 IOT 效率、成本在全局系统上的优化 提升；能耗、质量在局部车间内的优化提升。 工艺算法模型 能耗算法模型 三维模型 IT\OT 模型 Stage1. 历史多元算法融合 Stage2. 孪生平台算法验证 Stage3. 孪生平台算法分析 Stage4. 孪生平台算法优化 AS 算法模型 立库算法模型 质量算法模型 DT 实施六大阶段 基础建设 共生 (L5) 解决方案 算法库接口预留 IT 业务模拟数据 分析 & 可视化 虚拟场景构建 1:1 建立三维模型库 公共标准统一 数据底座搭建 孪生支撑引擎搭建 OT 模拟数据录入 计算机硬件设

加入星球获取更多更全的数智化解决方案 碳达峰 " 与 " 碳中和” 能源智慧大脑 能源数据中心 共 享服 务 中心 数 据治 理 中心 大 数据 平 台 数据存储 & 分析 中 心 算 力及 算法中 心 数 据接 入 中心 数 据资 产 中心 企业中台 业务中台 数据中台 能量大数据中心基础平台一体系化的数据质量管理 数据治理 数据标准化 数据检验 异常检测 n 众多 AI 算法 多元线性 规划 帕雷托优化 (Pareto Improvement) 整数混合线性 规划 (MILP) 贝叶斯推理 粒子群算法 (Particle Swarm Optimization) 拖拽代替硬编码 拖拽代替硬编码 人工智能机器 学习 算法库 大数据流计算引擎 以图形化界面操作代替硬编码 ，实时调整应用逻辑 ，及时响应市场和客户需 求 基于 AI 技术的智能化建模引 擎 多类型新能源机组发电出力最优化调配规划分析模型

研究了可调资源个体模型在信息空间的建立方法 二、总体思路及主要内容 8 z 难 点 一 传统聚类算法难以全面适应电 网分布式资源的多样性和规模 难 点 二 分布式资源调峰通信负担重 个体竞争力弱，共识信任难 难 点 三 分布式资源调峰性能评价复杂， 个体差异大，互动策略不明确， 评价体系和信任机制需完善 基于电气距离等多维度指 标的多视角聚类算法，增 强电网资源调节能力 创 新 点 一 基于Hyperledger 基于Hyperledger Fabric平台的 区块链网络双通道机制架构，创新 双通道及智能合约自动化分配算法 创 新 点 二 基于区块链数据的长短期动态评价方 法，构建三维信用评价体系，提出互 动策略和动态评价引入决策优化 创 新 点 三 面向分布式调节资源的 高效聚类策略 成 果 一 面向分布式调节资源的区 块链管控平台 成 果 二 面向分布式调节资源的能 源区块链服务终端 成 果 三 二、总体思路及主要内容 技术难点 资源多样性 聚类难 克服了单一视角聚类算法片面性 聚类中心数 不确定 任务分配维度高 求解难 创新内容 成果成效 多指标聚类 全面评估资源 电气距离 调峰成本 理论功率 自适应算法 无需预设中心数 虚拟聚合策略 简化分配求解 面向分布式调节资源的高效聚类策略 1.精确分类与资源优 化，提升了电网效率 2.自适应算法，增强了 电网的稳定性和适应性 3.简化的任务分配流程，提

全局展示、智慧运维、系统监控、运行策略、异常诊断、远程控制、设备监测 节能 / 建筑智 能 化 AI 核心算法 能源 IBMS 异常用能诊断算法 冷热站智慧控制算法 多系统耦合节能控制算 法 设备故障评估与预测算 法 智慧运维算法 安全控制算法 寿命预测算法 智能运维算法 优化控制算法 电力交易算法 解决方案 / 产品架 构 边 缘 侧 AI 智能终端 子 系 统 光伏系统 设备 以“大平台”聚合可调资源， 智能辅助决策， 开展分层分级响应 以“强服务”注重用户无感体验，拓展节能降费增值服务， 实现多方共赢 安全控制算法 AI 赋能 优化控制算法 降本、增效、智能 智能运 维算法 寿命预测算法 8 储能 + 以“双碳”为目标，以技术创新为内生动力、以市场机制为根本依托、以政策环境为有力保障，推动新型储能高质量、规模化发展， 控制目标，在确保安全性与节能 的前提下，实现经济收益最大化 AI 优势：建立先进的综合能源管理 框架 基于 AI 的先进综合能源管理框 架 传统基于逻辑和阈值低控制框架 AI 算法 时间序列 高斯回归 聚类分析 XGBoost SVM 隐马尔可夫

更新 FMEA 和 SPC 的相关设置 ， 以便更好地监控未来的生产过程。 3 、 质量预测 根据实时生产数据和模型 ，预测产品质量趋势 ，及时发现潜在质量问题。 4 、 工艺参数优化 利用优化算法 ，对关键工艺参数进行调整 ， 以实现产品质量的最 大化。 形成闭 环 ， 持 续 改进 AI+ 质量管理——架构蓝图 ① 生产过程透明化（ SPC 全流程 监控，保障设备生产过程工艺稳 基本模块 算法管理模块 算法管理模块 单工序闭环控制 单工序闭环控制 算法模型库管理 AI 质量等级评价 AI 质量等级评价 算法模型调优功能 AI 知识库 AI 知识库 算法模型部署功能 基于类 DeepSeeK 的 知识问答与故障诊断 基于类 DeepSeeK 的 知识问答与故障诊断 开发平台 开发平台 AI+ AI+ 质量管理——算法 算法系统核心——强大的混合算法引擎： LSTM 模型和 MIP 数学规划工具；  高精度预测“将会发生什么”，更基于实际业务规则，计算出“应该怎么做实现最 优”，真正实现从数据洞察到行动决策的无缝衔接。 模型训练库（评价多模型效果） 算法 底层大模型 + 行业模型 如锂电池行业模型： • 化成工序预测模型 • 分容工序预测模型 • 涂布、辊分、卷绕等工序闭环 调优 AI 模型 ... 系统模块——设备集成 &

IoT G IS AI 使 能 场景化算法管理 AI 开发服务 AI 基础算法 高后果区监控 智慧化场站 智慧工地 集 成 运 维 持 续 经 营 安全应急联动 生产巡检监护 设备管理维 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 应用算法 “ 大脑” 算力 华为云平台 “ 心脏” 1 PTT 作为泰国国家石油公司 ，有大量的输油管道设备需要人工 识别及分类整理。通过华为云 OCR 定制模型开发 ，帮助 PTT 智 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。 对事物的深刻认识 ，决策和判断力 上下文、 专家见解、 行业积淀 处理过的、 有意义的数据 原始观测和度量 在油气领域需要结合和行业知识

统一技术底座与引擎：共通技术组件赋能上层业务应用，实现告警处置规则、数据计算规则、业务运行流程等方面的设计时配置 以及运行时支撑，提升上层业务应用开发效率及灵活度  模型定义与具体实现解耦：统一完成各场景下模型、算法以及策略的标准化接口设计，以及运行时动态调度机制设计  模型知识积累与迭代：模型以及策略知识库管理，对同一类型不同实现的模型策略进行行业场景分类，并实现应用动态评估  业务灵活装配：业务组件 专家诊断：大数据、多维度、分析模型 照明插座 暖通空调 动力用电 特殊用电 专业设备 建立分项计量体系及分析方法 建筑用能 比例 区域用能 对比 历史用能 对比 标杆 / 标 准对比 …… 丰富的算法和模型 专家诊断分析系统 运行管理诊断 • 建筑功能特点用能诊断 • 气候规律季节性用能诊断 设备 / 系统设计诊断 • 设备 / 系统能耗指标诊断 • …… • 非工作时间用能诊断 负荷响应模型 效果评估 负荷控制 负荷响应策略 影响因素 负荷 可调负荷 反馈影响：用电不满 意度和实际运行效果 在可控负荷的实际运行状态和 用电不满意度等因素下应用粒 子群优化算法，机器学习算法 等 建立设备能效单元 LSTM 模型 通过负荷分析求解区间 内的可调负荷来建立不同的负 荷响应模型和各模型对应的负 荷响应策略，通过人工确认执 行策略的负荷控制，控制后进 行效果评估和负荷响应模型预

1+23+84 仓储网络布局图 12 电力大数据 —— 物资需求模型应用 13 行业大数据应用面对的挑战 硬件无法跟进 数据规模的 指数级增长 过于分散和原 始成为大数据 应用的障碍 复杂数据算法 与业务模型 衔接 诸多大数据并 行计算架构的 选择 大数据应用实 现路径： 从哪里开始？ 专业人才匮乏 14 CONTENT 1 2 大数据 应 用生 态 大数据平台 数据共享开放与服务 大数据 大数据 大数据 知识认知 平台 Hadoop 运维管理 机器学习 大数据应用驾驶舱 大数据应用 智能调度 大数据基础架构 大数据应用 门户系统 算法库 管理 模型 设计 大数据智能分析平台 模型 模型 模型 训练 发布 管理 选矿 捡矿 洗矿 储运 支持多种存储架构  支持 hadoop 、 Mpp 、传统数仓 多层次安全机制保障  支持分级分域授权、三员分离；  支持通道安全，支持 SSL 传输通道加密功能；  支持数据加密，支持国密算法；  支持交换全过程监控、审计，并提供邮件、短信预警功能； 24 网络爬虫功能概述 网络爬虫是一个集成在数据模块下的自动下载网页的程序，它根据既定的抓取目标，有选择的访问网页与相关的链接，

等各类工业通信协议和软件通信接口，实现 数据格式转换和统一。另一方面利用 HTTP、MQTT 等方式从边缘侧 将采集到的数据传输到云端，实现数据的远程接入。 边缘数据处理：基于高性能计算芯片、实时操作系统、边缘 分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行 数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消 除网络堵塞，并与云端分析形成协同。 2. IaaS 技术 基于虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实 现网络、计算、存储等计算机资源的池化管理，根据需求进行弹 性分配，并确保资源使用的安全与隔离，为用户提供完善的云基 础设施服务。 3. 平台使能技术 资源调度：通过实时监控云端应用的业务量动态变化，结合 相应的调度算法为应用程序分配相应的底层资源，从而使云端应 用可以自动适应业务量的变化。 多租户管理：通过虚拟化、数据库隔离、容器等技术实现不 同租户应用和服务的隔离，保护其隐私与安全。 4. 数据管理技术 图形化编程：通过类似 Labview 的图形化编程工具，简化开 发流程，支持用户采用拖拽方式进行应用创建、测试、扩展等。 6. 工业数据建模与分析技术 数据分析算法：运用数学统计、机器学习及最新的人工智能 算法实现面向历史数据、实时数据、时序数据的聚类、关联和预 测分析。 机理建模：利用机械、电子、物理、化学等领域专业知识， 10 结合工业生产实践经验，基于已知工业机理构建各类模型，实现

最大单工区处理面积从400km²提升到2000km²； • 最大探测深度从5000米提升到8000米以上； • 地震数据处理叠前深度偏移环节效率成倍增加 地震处理新方法新技术上云应用： • FWI 和 Q-XX应用算法云化部署应用 • 3 PB历史数据得到重新处理应用 — 打造油气勘探开发的“ 数字加速器 ” ，助力大庆油田增储上产 — 解决方案 裸金属 虚拟化 VMware KVM 桌面云 大数据 通用应用 储的ICT基础能力，实现多系统的业务融合。 背景与挑战 华为智慧作业区解决方案依托“云-边-端”架构，引入边缘计算+AI技术，共同构筑井场、场站、油田公司生产 运行指挥一张图，实现数据、应用、算法协同，赋能油气田作业区运营管理数字化、智能化。 解决方案简介 集团/ 油气田 公司 作业区 井场/场站 生产监管 融合集成平台 ROMA Site 边缘 计算节点 智能安防 工况诊断 物联设备管理 边缘推理平台 APIC 统一认证和权限管理 统一接入LINK MQS 统一运营 AC-IoT 10W+设备并发 海量接入 标准化物模型 设备统一 接入管理 云边协同 应用、算法、模型 统一下发管理 Wi-Fi 6/5G 无线化改造、灵活接入 低时延、大带宽 光纤传感周界 安防采得全，“0”漏报 抗干扰，低误报 DMB超融合（计算、存储、 AI、安全）统一集中式监管，