virtual power plant, CHP-VPP)聚合了各类电热出 力单元，可兼顾风光出力不确定性、动态电价、用户热舒适度等影响，实现整体出力的优化调度。 提出了两阶段分布鲁棒优化调度方法，第一阶段考虑计划调度，旨在保证CHP-VPP的收益最大； 第二阶段基于矩不确定分布鲁棒方法，构建风光出力的不确定性模糊集，引入用户热舒适度 HOMIE 模型，降低电热净负荷波动幅度，实现对 CHP-VPP 内部各单元实时出力的优化调整。针 参数、不同优化方法以及动态电价对调度结果的 影响，结果表明：所提出的两阶段调度方法能够有效进行电热调度，实现系统的收益最大化和波 动最小化。 关键词 关键词：热电联产虚拟电厂；优化调度；矩不确定性；分布鲁棒优化；热舒适度 中图分类号：TP391.9 文献标志码：A 文章编号：1004-731X(2023)05-1046-13 DOI: 10.16182/j.issn1004731x 聚合了多种电热资源，通过优化调 度可助力高比例可再生能源消纳。与此同时，可 再生能源、电价等带来的不确定性 [6-7]也成为CHP- VPP 优化调度研究中的重点关注问题。其中，由 风光出力引起的不确定性 [8]是 CHP-VPP 优化求解 的关键，对这类不确定性的建模处理已有大量研 究 [9-11]。在已有文献中，针对不确定性的常用方法 主要有：随机规划(stochastic programming, SP)

备，运行 AI 模型对图像进行识别，识别内容包括但不限于植被覆 盖、建筑物分布、道路状况、水体变化等。识别结果将自动生成报 告，并通过用户界面展示，支持进一步的数据分析和决策支持。 为确保系统的稳定性和可靠性，项目将采用模块化设计，每个 功能模块均可独立升级和维护。系统将集成多种传感器，如红外摄 像头、多光谱传感器等，以增强图像识别的准确性和适用性。此 外，系统还将具备自动避障、路径规划、电量监控等智能功能，确 的快速发展，无人机的能力得到了显著提升，尤其是在低空飞行和 复杂环境下的自主导航与任务执行方面。 在硬件方面，无人机的设计已经从简单的固定翼飞机发展到多 旋翼、混合动力等多种形态。多旋翼无人机因其垂直起降能力和悬 停稳定性，成为低空应用的主流选择。同时，无人机的续航能力、 载荷能力和抗风能力也在不断提升。例如，现代商用无人机已经可 以实现 30 分钟以上的续航时间，并搭载高分辨率摄像头、红外传 感器、激光雷达等多种设备。 计到图像处理自动化流程的构建，确保系统能够在复杂环境下稳定 运行，并提供高质量的图像分析结果。 具体而言，项目将包括以下几个关键环节：  无人机硬件选型与集成：选择适合低空飞行的无人机平台，确 保其具备足够的飞行稳定性、续航能力以及负载能力，以搭载 高清摄像头和其他必要的传感器。  飞行控制软件开发：开发或集成现有的飞行控制软件，实现无 人机的自主飞行、路径规划、避障以及实时数据传输功能。  AI 识

北京 100084） 摘 要：针对园区综合能源系统的优化运行问题，从模型、算法和机制 3 个层面综述了其研究现状及存在的主要 问题。在模型层面，依次讨论了园区综合能源系统的基本优化模型、不确定性模型和博弈模型的研究现状；在算 法层面，归纳分析了数学规划方法、启发式方法和强化学习在园区综合能源系统优化运行的应用情况；在机制层 面，概括分析了综合需求侧响应机制、碳交易机制、绿证交易机制及综合能源市场交易机制下园区综合能源系统 的电力系统或热力系统不同，PIES 的用能设备和决 策主体更为多样，能源耦合关系及交互决策行为复 2470 高电压技术 2022, 48(7) 杂。此外，PIES 面临着来自不同能源系统的多重不 确定性的影响，这也对其建模分析提出了较大的挑战。 优化算法是支撑 PIES 优化运行的关键。PIES 优化运行问题本质上是一个非凸非线性随机优化问 题，求解难度高[4]。常用的求解方法包括数学规划 传统能源系统，PIES 主要具有如下特性： 1）本地性。PIES 存在相当比例的分布式能源， 可实现就地消纳。这使 PIES 成为发展、消纳分布 式可再生能源的重要载体[6]。 2）多重不确定性。光照强度、风力风向、当 地气温、终端负荷需求、能源价格等因素的随机性 与波动性均会对 PIES 的能源生产、转换、消费等 环节产生影响[7]。 3）灵活性。PIES 供需两侧的能源路径多样，可

构建统一的数据平台，实现多源数据的无缝接入和高效管理；  提供智能化的分析工具，支持对园区运营状态的实时监控和预 测；  优化资源配置，提升园区的运营效率和服务水平；  强化数据安全和隐私保护，确保平台的可靠性和稳定性。 通过上述措施，工业园区数字政府领域大模型底座将显著提升 园区的数字化管理水平，推动园区向智能化、绿色化、高效化方向 发展。以下是一个简化的数据流程图，展示了底座的核心功能模块 及其相互关系： 术，保护数据隐私；服务层通过身份认证和权限管理，防止未授权 访问；应用层则通过日志审计和异常检测，保障系统的运行安全。 为支撑上述架构，基础设施层提供高性能计算资源、网络资源 和存储资源，确保系统的稳定性和扩展性。同时，运维管理平台通 过自动化运维和智能监控，降低系统维护成本，提升运营效率。 总体而言，该架构设计充分考虑了工业园区的实际需求和技术 特点，通过分层设计和模块化实现，为数字政府领域的智能化应用 接下来，采用分布式训练框架如 TensorFlow 或 PyTorch，结 合 GPU 集群进行并行计算，以加速模型训练。训练过程中，通过梯 度累积和动态学习率调整策略，提升模型收敛速度和训练稳定性。 具体来说，采用自适应优化算法如 AdamW，结合混合精度训练技 术，进一步优化计算资源利用率和训练效率。 为了确保模型的泛化能力，采用交叉验证和早停技术进行训练 监控。通过设置验证集，实时评估模型性能，并在验证损失不再下

........................................................................................ 14 3.1 确定性 .................................................................................................. 端的确定性传输问题、网络的运维管 理需要满足工业的部署场景要求。 ⚫ 网络对确定性时延要求越来越高 2 工业园区网络架构发展趋势 传统以太/IP 网络主要服务于办公互联网、消费互联网，基本没有考虑工业领域 的自动化控制、运动控制等场景，在数据传输的时延、抖动、可靠性等方面需要 有新的技术突破，才能满足工业网络的严格要求。比如，现场级的自动化控制系 统对确定性的数据传 高品质高可靠工业园区网络架构需要具备“设备网联化”、“联接宽带化”、“网络智能 化”以及“网安一体化”的先进特征，解决工业现场信息互联互通问题，保证网络传 输的确定性、可靠性。所以如图 2-1 所示，先进工业网络需要具备以下五个特征：确 定性、高可靠、大带宽、无线化以及智能运维。 6 解决方案架构 图2-1 先进工业网络五个特征 要满足如上五大特征，工业园区网络需要采用网络切片、TSN（Time

基础连接，而是向极致可靠性、全域覆盖与智能自治能力迈进。当前 5G 网 络虽在时延和带宽性能上实现显著突破，但商用部署中仍暴露出多重短板与 潜在风险，部分关键场景存在业务中断隐患。 6G 作为下一代移动通信技术，对网络稳定性与可靠性提出了更高要求。 本白皮书聚焦核心网领域，汇聚行业专家的研究成果与实践经验，深度剖析 4/5G 商用网络事故带来的启示、前瞻性预判 6G 网络面临的可靠性挑战， 提出6G “零中断”网络（Zero-Outage 存在控 制面交互、数据同步，一旦发生链路异常或传输异常，影响边缘业务的 4 正常运行，同时，边缘网络访问公网也存在安全攻击风险和故障传导风 险。  提升网络敏捷拓展能力，保持基础网络的稳定性：随着3GPP标准的不 断更新，许多新业务拓展常需多个基础网元升级，业务发展不敏捷，也 波及已商用业务的在线体验和基础网络的稳定运行。 1.2.2 容灾管理启示 容灾组网的完善程度直接决定了网络在面对灾难或突发故障时的恢复能力。 领域的智能化服务。ITU-R 在2023年明确了6G六大核心场景，包括沉浸式通信、超大规模连接、极高可靠低 时延、感知与通信的融合、人工智能与通信、泛在连接。这些新场景普遍要求网 络提供更高稳定性，同时对网络可靠性也提出一些新挑战。 图 2 ITU 定义 6G 六大核心场景 1.3.1 人工智能与通信，智能与可靠的博弈 AI 与 6G 通信的深度融合在提升网络能力的同时，也引入多重可靠性风险。

一体化云数据库选型应兼顾产品能力和厂商综合实力 针对一体化云数据库选型，零售企业 IT 负责人应避免片面追求单一指标的极致表现。IT 负责人 需结合企业实际发展状况，从性能、成本、AI 赋能、稳定性、可靠性、多云灵活等多个维度进 行全面考量。除关注数据库产品各项关键指标外，还应关注数据库厂商的综合能力，以确保项目 顺利落地并达成预期业务目标。 1 2 中国零售消费品行业经历“产品为王 ERP 系统无法承载当 前消费需求碎片化和复杂供应链的零售业态，另一方面是人工智能技术持续迭代突破，正成为零 售企业核心增长引擎。 传统 ERP 系统作为工业时代的数字化基础设施，其核心逻辑建立在确定性模型和线性关系假设 之上。然而，随着消费需求碎片化、供应链复杂度指数级上升，其局限性已从隐性成本转化为显 性威胁。 5 首先是需求预测的结构性缺陷。ERP 系统依赖历史销售数据与人工经验构建预测模型，其核心假 一体化云数据库上述所有能力基石是统一的技术架构、计算引擎、存储层与管理页面。避免因引 入多种异构系统带来的高昂集成和运维成本，数据一致性问题及技术债。显著简化技术栈，降低 学习曲线与运维负担，提升整体系统稳定性、可靠性与资源利用率。 通过统一 HTAP、多模态原生和统一技术栈，一体化云数据库有效替代了传统多系统堆叠的复杂 架构，大幅降低了集成、运维和管理成本，并以先进的压缩技术和多租户能力实现资源高效利用，

8.3 负载测试与压力测试...........................................................................77 8.4 系统稳定性测试..................................................................................80 9. 部署与运维方案. 保数据 的准确性、完整性和一致性。  模型开发与优化：针对不同政务场景，定制开发 AI 模型，并 持续优化模型性能。  系统集成与部署：确保 AI 应用模块与现有政务平台的兼容性 和稳定性，实现平滑过渡。  用户培训与支持：为政务工作人员提供必要的培训和持续的技 术支持，确保系统的有效使用。 项目预计在 12 个月内完成初步部署，未来将逐步推广至全省 各级政务部门，构建一个全面智能化的政务服务体系。通过本项 的法律法规，并考虑伦理问题，保护用户隐私和数据安全。 基于以上需求，我们提出以下实施方案：  技术选型与测试：选择适合政务平台特点的 AI 大模型技术， 并进行严格的测试，确保技术成熟度和稳定性。  用户体验设计：设计直观、易用的用户界面，确保 AI 功能如 智能问答、智能推荐等能真正提高用户满意度。  系统集成方案：制定详细的系统集成方案，确保新技术的引入 不会干扰现有系统的正常运行，同时保证数据的安全性。

......................................................................................89 7.1.1 系统稳定性分析................................................................................................. .....................................................................................112 8.2.1 定量与定性分析................................................................................................. 可利用城市治理的历史数据进行离线训练，并通过交叉验证和误差 分析优化模型参数。在线推理阶段，需设计高效的接口层（如 RESTful API 或 gRPC），实现模型与业务系统的无缝对接。为确保 模型的实时性和稳定性，可采用容器化技术（如 Docker、Kubernetes）进行部署和管理。 系统集成是模型在实际应用中发挥作用的关键。首先，需将 DeepSeek 模型与现有城市治理系统（如智慧城市平台、城市大