数智技术在碳中和目标下的创新实践 北京海淀“城市大脑” 安特卫普数字孪生城市 大唐集团工业大数据平台 国家电网人工智能中台 双汇物流智能调度 美欣达智慧能源管理 某机场集团智能调度 某水务集团智能调压 贝莱德气候风险评级体系 数智碳中和愿景展望 参考文献 1 2 3 6 7 9 12 13 16 18 23 26 27 28 29 30 32 33 34 用药需求，另一方面可以实时感知和自动控制泵机、阀门、 风机、料机的开关度、压力等各种参数，实现按需供水，按 需加药，按需曝气，进一步节约能耗、药耗，助力水务行业 碳达峰、碳中和。 3.9 贝莱德气候风险评级体系 绿色金融是实现碳达峰、碳中和的重要支柱之一。如 图3.8所示，联合国测算全球层面实现碳中和需要125兆亿 美元的投资，用来变革经济和规避气候灾难26。绿色金融 是指为支持 源、绿色交通、绿色建筑等领域的项目投融资、项目运营、 风险管理等27。同时近年来，随着气候变化逐渐加剧，许多 金融机构都意识到气候风险不再是虚无缥缈的阴谋论，而 是迫在眉睫且触手可及的实际威胁。 2020年，贝莱德(BlackRock)集团的创始人Larry Fink在其“写给CEO们的一封信”中，提出了气候风险就是 投资风险的概念，强调绿色金融不是慈善活动，而是投资 中规避风险的必要手段。作为全球最有影响力的资产管理

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建立新的战略伙伴关系，计划将微软的 Azure 云计算服务运用到其数字转型项目和 数字工 厂中，并探索“ Power 平台”在自动 化业务流 程、降低成本和便捷数据访问方面 的价值 2019 年，雪佛龙、微软及斯伦贝谢宣布了首 个油气三方合作项目，在 DELFI 认知勘探 开 发环境中构建 Azure-native 应用程序，运 用机 器学习、高性能计算和物联网等技术来 提高 运营效率和优化生产 2019

合方法难以满足海量数据的深度挖掘，大数据与机器学习方法正 15 在成为众多工业互联网平台的标准配置。Spark、Hadoop、Storm 等大数据框架被广泛应用于海量数据的批处理和流处理，决策树、 贝叶斯、支持向量机等各类机器学习算法，尤其是以深度学习、 迁移学习、强化学习为代表的人工智能算法，正成为工业互联网 平 台解决各领域诊断、预测与优化问题的得力工具。例如，IBM 公司 将人工智能系统

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

月泄产业园一禁宁德时代，及弓贝特瑞（负极材料)、科达利（结林竹）等5余家上下游企业入驻， 在实施路径上、要搭园区级碳竺理平台，焦成企业能耗、生产效据，泥供跃核算、预警与优化报务： 形成从材料到可收的完整产非链：单位广直碳排放一降40% 倒如，杭州舌I湖科技城通过“产业大脑”动态监测3家企业磁排：AI-仕荐节能方案：年减碳E.> 万-木：而无损产新区的“纺织行业碳是迹产台贝”看差了从原料到或衣的31）余个环节，助力出口企 放只效率高达9255的特新拉Powerpack储能系统， 汉堡Hafrncity港二新城的智能源系统以区块链分布式能源交易三台为特色：该平台采用了 并配各了施耐主气EcoStruxure微电网控气带，能移实贝10变沙级的实时功应，保障能源系统 HyprledgerFabric：联盟链作为底层技术架渠构均：这是一种许可牛区块差，硝保只有经认证的用户才能 克运行。 孝与交易。六台连过智能合约自动执行经毛交易 。循：不经济产业创造人三 航业岗位：推动区域经济烂关 二、水资源循环 来派：rmapaol网站 欧洲的循不技术，以水资源定环乱碳捕集用（CCU）为例。 丹云哥本恰限HARHOUR污水处理厂贝.起立了完整的能源白绘系统，其核心是污泥天氧消化工之，也 在水资源闭环系续方百：德巨凹尔区Ernscher公回实距了全面的工业发水处理与回用系统。 P污泥工产尘450立方米浴气：这兰沼气被用于驱动1

多 放 力 l 1. 初步方案设计 2. 报价及项目合同 3. 施工方案 4. 设备采购 东风锻钢件公司 能源在线监测系统方案 东风贝洱热系统有限公司 能源监测系统工程 施 工 方 案 武汉企鹅能源数据有限公司 2016 年 8 月 11 日 武汉企鹅能源 2016 年 4 月 52 培训方式

的增量电力系统会是什么模式 ? 新型电力系统的基本形态：集中大电网 华南理工大學 South China University of Technology 华 北 电 网 中 部 负 荷 中心 风 m 皿 贝 m 西 藏 电 网 太阳能 水电 特高压 交 设 特高压大电网 风电 殡电 特高压 直 森 床 三 角 → 负荷中心 R 三 角 负荷小心 幽力出断

短缺视为电力系统数字化发展的关键障碍 。这种技能再培训和技能提升必须跟上转型步伐，确保相应的技术不会扩大发达经济体和新兴经济体之间的差距，而 是作为桥梁来弥合这一差距。 3 2025年11月在巴西贝伦举行的联合国气候变化会议。 为了进一步推动此类创新，数字能源交叉领域的监管沙盒可以帮助在快节奏的环境中，将想法转化为市场适用的解决 方案。 创新应用，特别是在电网等敏感环境中，需要允许测试和适应的环境。推动电力系统转型的创新只能在合适 持的可再生能源证 书交换 (访问于2025年10月1日)。 博纳利亚，D. (2024), \"年底特刊——尽管困难重重，全球研发已增长近美元 等 \"2023年3万亿\",世界知识产权组织。 贝凯莱，A.，（2024），\"微网集群的最优规划和规模优化以提高性能\ 等 , 第14卷/1期, 第26653页, 自然出版集团, https://doi.org/10.1038/s41598-024-75906-z (2025), \"电子律动\ CleanCounts（n.d.），《CleanCounts：构建通往低碳经济之路》，www.cleancounts.org G7的前景 埃尔齐因, M., 和 格贝塞奈特, G. (2024), \"可再生能源领域的数字化\ , 第 17/9 卷 , 能量 第1985页，多学科数字出版研究所， https://doi.org/10.3390/en17091985

分析了部分国外典型地区综合能源服务情况及特 征，如表 1 所示。近年来，全球综合能源服务行 业整体保持平稳发展势头，在新能源、储能、数 字化、智能化等新技术和用能需求增长综合推动 下，市场规模呈增长态势。根据贝哲斯咨询数据， 2023 年全球综合能源服务市场规模达到 3 164 亿 美元，预计到 2030 年其规模增长至 1 万亿美元。 随着新能源等技术升级迭代，预计在“十五五” 期间市场规模增长比较迅速并迎来重要机遇期。