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  • ppt文档 零碳园区综合解决方案(30页 PPT)

    典型园区特点及零碳战略定位 2 综合解决方案框架 系统化的综合解决方案概述 零碳园区综合解决方案框架 3 规划方法 以规划为抓手构建零碳能源体系 传统能源规划与综合能源规划对比 以零碳为目标的综合能源规划内容 建立零碳目标体系 全面量化情景分析 跨领域一体化优化 制定规划落实措施 4 政策机制 充分发挥政策机制作用保障规划落地 国家层面"碳中和"相关公共政策 案例一:宁波梅山建筑全生命周期碳减排机制 园区管理职责明确,可有效运用行政手段落实减排任务 零碳园区建设将为国家"双碳"目标贡献至少15%的减排量 零碳园区建设将带来约30万亿的投资需求 在园区层面探索以零碳为目标的发展路径将是落实国家"双碳"目标的重要方面,各类园区面向零碳才能发挥对社会经济发展的正向价值。 零碳园区综合解决方案 | 第4页 园区在中国经济发展中的重要地位 发展历程 中国的园区建设起源于上世纪80年代,是国家实施改革开放战略的关键手 量的能源和资源消耗,成为中国二氧化碳排放的一大主体。 工业类型园区对全国碳排放总量的贡献率达31%。 园区在中国碳排放中的占比 数据来源:基于园区能源消耗与排放特征分析 未来展望:在园区层面探索以零碳为目标的发展路径将是落实国家"双 碳"目标的重要方面,各类园区面向零碳才能发挥对社会经济发展的正向 价值。 零碳园区综合解决方案 | 第5页 典型园区特点及零碳战略定位 建筑 工业 交通 循环经济理念的产业聚集区和生态工业示范园区。
    0 积分 | 30 页 | 3.37 MB | 19 天前
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  • pdf文档 城市双碳指数研究课题组:中国城市双碳指数报告报告(2022-2023)

    建议参评城市加强碳排放和可再生能源消费等关键指标的统计和公开,以利于动 员各界参与城市双碳进程。 报告提出的第二个建议是,建立可再生能源多元供应体系,提升供给能力。 按照集中式和分布式并重原则,大力开发太阳能,围绕城镇建筑、基地设施、产 业园区等重点领域,推进光伏建筑一体化应用,构建多能互补的微型能源体系。 在新的能源供应和运行体系尚未建立,应综合考虑区域能源需求变化,加强化石 能源消减目标路径与可再生能源发展目标的衔接,以及能源转型的技术经济可行 连续两年 得分上升。北京、呼和浩特、盐城、佛山在棋盘上位置变化不大主要由于“气候 雄心”得分上升棋子变大带来的上升;焦作、延安在棋盘上出现右移,主要由于 “低碳状态”的得分升幅带来的。沈阳则三个指标的得分变化比较均衡,其余9 个得分上升的城市均是“排放趋势”得分升幅带来的变化。 图 7 城市双碳指数两年综合得分上升示意图 中国城市双碳指数 2022-2023 19 年度对比综 非化石能源消费比重从 10.2%提高到 17.9%,累计提高 7.7 个百分点 13。 根据全社会电力消耗强度、非化石能源消费占比 2 个具体指标的得分,加权 得到各城市能源消费指标的评价结果。对比 3 个年度该指标的评价结果,能源消 费指标的评分呈逐年平稳上升趋势。深圳、成都、广州 3 年来稳居 Top3,晋城、 唐山 3 年来排名最后。北京、天津、上海、重庆 4 个直辖市评分三年都较为稳定,
    0 积分 | 33 页 | 3.35 MB | 4 月前
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  • word文档 北塔BTSO智慧运维平台方案

    从本世纪初,企业用户开始重视 IT 环境的运维管理,10 多年的运维历程造就了一批运维人员 的同时,长期的运维工作也促成企业用户总结处理其具有自身业务特色的管理方法,这些方法包 括大到流程的本地化,小到具体管理指标的定义;如何实现此类管理经验的落实呢? 智慧运维平台提供处置知识管理,通过对用户日常故障处置方法的收集,经验积累,自动反 馈到相同故障的处置过程中。 通过系统提供的智能策略机制,将用户对于某些异常分析的人工方式自动化,比如对于主机 真实线路,准确而快速的完成拓扑的构建。 网络拓扑能清晰展现网络的关系,自动布局;并能提供“圆形”“树形”多种拓扑展现方式,便于 用户根据业务关系快速调整到用户需要的展现方式,同时将管理对象的实时性能和告警信息通过 图标的不同状态展现给用户。 10/70 智慧运维平台建设方案 智慧运维平台拓扑管 构成强大的功能平台;具体资源的管理 作为基于平台的管理功能,具备以接口为中心的设计模式。 系统提供强大的扩展能力,支持管理能力的自由扩展:  采集平台支持用户个性化采集程序的快速兼容,实现管理指标的快速扩展;  采集服务器支持无缝扩展,支持多个采集器同时部署;  支持管理策略的快速扩展,实现用户管理方式落地;  支持用户个性化报表的快速扩展,实现各种具备企业特征报表数据和展现方式。
    10 积分 | 70 页 | 12.52 MB | 6 月前
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  • pdf文档 中兴:2025低空安防融合感知技术应用蓝皮书-面向重要低空管制区域

    5G-A通感基站感知基本工作原理如图3.3所示,与雷达(Radio Detection and Ranging, RADAR)工作原理类似,主 要通过计算无线电波发射波和目标回波的时延、目标的多普勒效应频偏、不同天线波束收到目标回波的强度差异,给出探测 目标的精确定位和速度感知。 图3.2 5G-A通感一体化技术 5G-A通感基站 通信+感知 通信+感知 通信+感知 无人机 车辆 船只 图3.3 5G-A通感基站/雷达感知基本工作原理 5所示。例如,在低空安防场景中, 5G-A通感基站通过识别引擎区分无人机和鸟,以减少不必要的预警。目标识别的基本原理是利用感知回波中的幅度、相 位、频谱和极化等目标特征信息,通过多维空间变换来估算目标的大小、形状等参数,最后根据大量训练样本所确定的鉴别 函数,在分类器中进行识别判决。为了提升目标识别效果,在5G-A通感基站中,还会引入AI技术,对不同场景不同类型的目 标信号特征和运动特征进行数 应用场景。 相比传统雷达,为了在复杂环境下实现对无人机等“低慢小”目标的精确探测及跟踪,低空监测雷达采用了脉冲多普勒体 制、有源相控阵技术、抗杂波处理、目标识别等关键技术,其主要工作频段是X波段/Ku波段,基本性能指标如表3.2所示。 低空监测雷达通过向空中发射无线电波,并接收目标反射回来的回波,实现对低空飞行目标的探测、定位、跟踪和识 别,基本工作原理如图3.3所示,其典型设备形态如图3
    10 积分 | 43 页 | 5.52 MB | 1 天前
    3
  • word文档 自动智慧运维管理平台技术方案

    多年的运维历程造就了一批运维人员 的同时,长期的运维工作也促成企业用户总结处理其具有自身业务特色的管理方法,这些方法包 ⱻ8⼀82 疘ഀ ࠀ⨀⨀⨀⨀ꡒ 穦条킏ꅻٴ獞聢⽧륥䡨 括大到流程的本地化,小到具体管理指标的定义;如何实现此类管理经验的落实呢? 智慧运维平台提供处置知识管理,通过对用户日常故障处置方法的收集,经验积累,自动反 馈到相同故障的处置过程中。 通过系统提供的智能策略机制,将用户对于某些异常分析的人工方式自动化,比如对于主机 真实线路,准确而快速的完成拓扑的构建。 网络拓扑能清晰展现网络的关系,自动布局;并能提供“圆形”“树形”多种拓扑展现方式,便于 用户根据业务关系快速调整到用户需要的展现方式,同时将管理对象的实时性能和告警信息通过 图标的不同状态展现给用户。 智慧运维平台拓扑管理不仅是,拓扑结构的展现方式,更是用户监控的智能帮手;针对于业 务承载的主机,系统同样提供了系统拓扑,不仅提供全局状态监控界面,同时也讲拓扑图作为全 局 穦条킏ꅻٴ獞聢⽧륥䡨  内部数据库  浏览器:  Chrome  Firefox 平台系统提供强大的扩展能力,支持管理能力的自由扩展:  采集平台支持用户个性化采集程序的快速兼容,实现管理指标的快速扩展;  采集服务器支持无缝扩展,支持多个采集器同时部署;  支持管理策略的快速扩展,实现用户管理方式落地;  支持用户个性化报表的快速扩展,实现各种具备企业特征报表数据和展现方式;
    10 积分 | 82 页 | 36.64 MB | 6 月前
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  • ppt文档 智慧零碳园区综合解决方案(42页 PPT)

    ,推动了中国经济贸易增长, 加速工业化和城市化进程 ,但同时也成为二氧化碳排放的一大 主体 ,工业类型园区对全国碳排放总量的贡献率达 31% 。 02 园区是 “双碳” 目标的重要抓手 “ 双碳” 目标的提出为园区带来机遇与挑战 ,成为园区新的 重要使命。 园区的物理尺度使其成为创新商业模式和机制试 验示范的最佳载体 ,其规模一般在 10~300 平方公里 ,产业 聚集 园区的能源结构以传统能源为主 ,清洁能源占比低 ,能源利用效率不高 ,碳排放强 度较大 ,迫切需要优化能源结构 ,提高能源利用效率 ,降低碳排放。 政策推动与市场需求 国家和地方政府出台了一系列支持“双碳” 目标的政策 ,对园区的节能减排提出了 明确要求 ,推动园区向零碳方向发展。 同时 ,市场对绿色低碳产品和服务的需求不 断增加 ,园区企业需要适应市场需求 ,提升自身的竞争力 ,零碳园区建设成为必然 选择。 ,在此基础上 按照碳排放维度搭建基准情景和零碳情景, 并开展相应的情景分析 ,为制定高质量能 源发展规划及政策提供支持。 / 能源规划先 行 以零碳为目标的综合能源规划 优势 以零碳为目标的综合能源规划能够与园区 总体规划相结合 ,成为园区总体规划体系 的有机组成部分 ,全面指导园区建设所 涉 及的产业、基础设施、建筑、交通、 能源
    5 积分 | 42 页 | 5.71 MB | 19 天前
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  • pdf文档 RMI&百度智能云:数智碳中和白皮书

    www.rmi.org cloud.baidu.com 前言 数智技术助力碳中和 碳达峰碳中和,既是艰巨挑战,也是巨大机遇 科技创新是实现碳达峰碳中和的核心驱动 数智技术是实现碳中和目标的助推器 数智技术赋能相关方实现碳中和 政府监管部门 能源生产企业 能源输送企业 能源消费用户 金融投资机构 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 的智慧、高效、高质量、低排放目标高度一致。以 创新引领的清洁能源革命、信息技术与数字经济 将在未来10年到20年共同推动下一轮经济繁荣, 这将成为各国发展战略的重心,也是中国迈向第 二个百年目标的重要驱动力。面对经济社会百年 未有之变局和新时代的机遇与挑战,如何推动低 碳和零碳能源技术与数智技术不断实现双重突破 并进一步紧密结合,如何依托实践和创新使得数 智技术在各个领域成为碳达峰、碳中和的助推器, 实现碳达峰的总体目标,部署了碳达峰的重大举措和实施 路径,对于统一全党认识和意志,汇聚全党全国力量实现 碳达峰碳中和这一艰巨任务具有重大意义。 1.1 碳达峰碳中和,既是艰巨挑战,也是巨 大机遇 中国碳达峰、碳中和目标的提出,将加速全社会绿 色转型,新的发展模式将带来前所未有的机遇。 多元清洁的能源转型目标带动可再生能源和新型电 力系统快速发展。碳中和目标将倒逼能源供应由高碳主导 向多元清洁的综合能源体系转型,带动能源体系发生系统
    10 积分 | 46 页 | 15.24 MB | 1 天前
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  • ppt文档 智慧零碳园区综合解决方案(45页 PPT)

    ,推动了中国经济贸易增长, 加速工业化和城市化进程 ,但同时也成为二氧化碳排放的一大 主体 ,工业类型园区对全国碳排放总量的贡献率达 31% 。 02 园区是 “双碳” 目标的重要抓手 “ 双碳” 目标的提出为园区带来机遇与挑战 ,成为园区新的 重要使命。 园区的物理尺度使其成为创新商业模式和机制试 验示范的最佳载体 ,其规模一般在 10~300 平方公里 ,产业 聚集 园区的能源结构以传统能源为主 ,清洁能源占比低 ,能源利用效率不高 ,碳排放强 度较大 ,迫切需要优化能源结构 ,提高能源利用效率 ,降低碳排放。 政策推动与市场需求 国家和地方政府出台了一系列支持“双碳” 目标的政策 ,对园区的节能减排提出了 明确要求 ,推动园区向零碳方向发展。 同时 ,市场对绿色低碳产品和服务的需求不 断增加 ,园区企业需要适应市场需求 ,提升自身的竞争力 ,零碳园区建设成为必然 选择。 ,在此基础上 按照碳排放维度搭建基准情景和零碳情景, 并开展相应的情景分析 ,为制定高质量能 源发展规划及政策提供支持。 / 能源规划先 行 以零碳为目标的综合能源规划 优势 以零碳为目标的综合能源规划能够与园区 总体规划相结合 ,成为园区总体规划体系 的有机组成部分 ,全面指导园区建设所 涉 及的产业、基础设施、建筑、交通、 能源
    10 积分 | 45 页 | 8.31 MB | 5 月前
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  • pdf文档 零碳建筑定制化解决方案 -帮助资产运营方实现减排2025

    ZERO � 内 容 定义净零排放 实现净零排放的五个步骤 您价值创造的合作伙伴 超越可持续性 CLARITY审计:为您的ESG承诺带来信任度 净零排放资产管理者倡议的兴起 实现净零排放目标的最佳策略 实现净零排放的三个排放范围 P 3 P 4 P 5 P 6-7 P 8-15 P 16-17 P 18 P 19 org/resources/legacy/����/��/ foundations-for-net-zero-full-paper.pdf �. ISO �����-� 涉及直接和间接排放 各地区符合净零排放目标的上市银行资产比例 �� % 北美 ��% 欧洲 �% 中东&非洲 ��% 亚太地区 �� % 拉美 国可持续发展目标(SDGs)和“奔向零碳”活 动。公司、监管机构、政府也可以设定净零排 来自建筑物和施工 成为该倡议的组成部分 加入倡议并致力于净零排放 签署方正在与客户合作,争取 在这一日期前实现净零排放, 并制定 ���� 年中期目标 KEY FIGURES3 实现减排目标的六个重要手段: ‒ 提高能源使用效率 ‒ 提高现场可再生能源比例 ‒ 鼓励购买场外可再生能源 ‒ 隐含碳的管理 ‒ 推动电网电气化 ‒ 打造循环经济 净零排放既是通往可持续且充满活力的未来的途径,也
    10 积分 | 20 页 | 15.24 MB | 1 天前
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  • pdf文档 智慧供应链预测算法应用

    GMV预测 预测标的:GMV 提前期:未来1个月、一年 颗粒度: 行业*天*全国,行业 *月*全国 用途:支持整体经营计划(KPI制定,营销资源分配,供 应链资源分配) 评估口径:达成率 real/fcst (离线)商品销量预测:支持补货、调拨决策 (离线)仓单量预测:支持仓库、配送产能(人力)准备 (离线)GMV预测:支持长期经营计划 销量预测 预测标的:销量(需求) 提前期:未来1~8周 用途:支持采购、补货、调拨决策 评估口径:minmax,加权平均 单量预测 预测标的:交易单/物流单数量 提前期:未来1天,未来1周 颗粒度: 货主*天*仓,行业 *天*仓 用途:支持仓库端人力准备 评估口径:1-MAPE,加权平均 供应链预测场景及特性 T T-1h T-1d T-1w T-4w T-8w T-1y 预测场景细分方式: • 预测标的:GMV、销量、单量、客服呼叫量、云计算请求量等各种不确定的需求
    0 积分 | 10 页 | 2.83 MB | 3 月前
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